GPT-4, Claude và Llama đã mở rộng giới hạn của những việc mà các mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm — nhưng về cơ bản, chúng vẫn dựa vào khả năng tạo ngôn ngữ cơ bản.
Chúng có vẻ thông minh, nhưng hầu hết các mô hình vẫn thiếu bộ nhớ về các tương tác trong quá khứ hoặc khả năng hành động tự động trong các công việc phức tạp. Đó là lúc kiến trúc AI thế hệ mới ra đời.
Hãy sử dụng các tác nhân tạo ra nội dung được bổ sung bằng truy xuất (RAG), tác nhân nhắc nhở bối cảnh bộ nhớ (MCP) và tác nhân AI — ba phương pháp vượt xa dự đoán văn bản để cung cấp kiến thức cơ bản, nhận thức bối cảnh và hành động theo mục tiêu.
Trong blog này, chúng tôi sẽ phân tích RAG, MCP và các tác nhân AI, giúp bạn hiểu khi nào nên sử dụng từng loại và chỉ ra cách ClickUp giúp bạn dễ dàng kết hợp chúng trong một không gian làm việc thông minh, có thể mở rộng.
📮 ClickUp Insight: 88% người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng các công cụ AI cho các công việc cá nhân hàng ngày và 55% sử dụng chúng nhiều lần trong ngày. Còn AI trong công việc thì sao? Với AI tập trung hỗ trợ tất cả các khía cạnh của quản lý dự án, quản lý kiến thức và cộng tác, bạn có thể tiết kiệm tới hơn 3 giờ mỗi tuần, thời gian mà bạn sẽ phải dành để tìm kiếm thông tin, giống như 60,2% người dùng ClickUp.
RAG vs. MCP vs. Các tác nhân AI: Tổng quan
Dưới đây là phân tích nhanh về cách RAG so sánh với MCP và các tác nhân AI. Tiếp tục cuộn xuống để xem giải thích chi tiết, định nghĩa, ví dụ và hơn thế nữa!
| Mục tiêu chính | Cung cấp kiến thức cập nhật | Bảo đảm tính liên tục của tương tác | Thực hiện công việc, giải quyết vấn đề |
| Cơ chế cốt lõi | Truy xuất → Nâng cao lời nhắc → Tạo ra | Bộ nhớ → Tăng cường lời nhắc → Tạo ra | Kế hoạch → Hành động → Quan sát → Lặp lại |
| Giải quyết cho | Các mô hình lỗi thời, hiện tượng ảo giác | Tính không trạng thái của LLMs | Thiếu khả năng thực thi |
| Quyền truy cập công cụ | Công cụ tìm kiếm và truy xuất | Không yêu cầu kiến thức trước | Rộng: API, tệp, ứng dụng, web, mã |
| Kiến trúc | LLM + trình truy xuất | LLM + quản lý bộ nhớ | LLM + công cụ + bộ nhớ + vòng lặp thực thi |
| Trường hợp sử dụng | Bot kiến thức, hỗ trợ khách hàng, tìm kiếm pháp lý | Chatbot, trợ lý hướng dẫn người dùng | Các tác nhân DevOps, trình lập lịch thông minh, quy trình làm việc CRM |
TL;DR:
- RAG giải quyết những gì AI của bạn không biết
- MCP giải quyết những gì AI của bạn không nhớ
- Các tác nhân giải quyết những việc mà AI của bạn chưa thể làm được
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là gì?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) là một kiến trúc AI giúp tăng độ chính xác và mức độ liên quan của các phản hồi do LLM tạo ra bằng cách lấy thông tin cập nhật từ các nguồn bên ngoài — như cơ sở dữ liệu véc tơ, API hoặc tài liệu riêng tư — trước khi tạo ra phản hồi.
Thay vì chỉ dựa vào những gì mô hình "ghi nhớ", RAG truy xuất dữ liệu thực tế từ một kho kiến thức tập trung theo thời gian thực để tạo ra các kết quả có cơ sở thực tế và đáng tin cậy hơn.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như tìm kiếm tương tự, các tác nhân RAG đảm bảo rằng dữ liệu liên quan nhất được truy xuất từ kho kiến thức của bạn trong một lần truy xuất duy nhất. Điều này giúp tạo ra các phản hồi có cơ sở bằng cách đưa bối cảnh đã truy xuất vào vòng lặp suy luận của mô hình.
🔍 Bạn có biết? Hơn 60% ảo giác LLM là do thiếu hoặc lỗi thời bối cảnh. Tạo ra kết quả được bổ sung bằng truy xuất giúp giảm thiểu điều này bằng cách dựa kết quả vào các nguồn có thể xác minh.
Cách thức hoạt động:Khi người dùng gửi một lời nhắc, RAG trước tiên sẽ truy xuất nội dung có liên quan từ các nguồn dữ liệu được kết nối. Thông tin này, thường được lấy từ các tài liệu đã truy xuất như bài viết hỗ trợ, wiki nội bộ hoặc hợp đồng, sau đó được thêm vào lời nhắc, làm phong phú thêm bối cảnh của mô hình với sự liên quan trong thế giới thực. Với thiết lập này, LLM tạo ra phản hồi không chỉ dựa trên quá trình đào tạo mà còn dựa trên các sự kiện thực tế, thời gian thực.
🧠 Bạn có biết? LLM không có bộ nhớ vĩnh viễn theo mặc định. Trừ khi bạn nhập rõ ràng bối cảnh trước đó vào lời nhắc (như MCP), mọi tương tác sẽ được xử lý như lần đầu tiên.
Tại sao điều này quan trọng:RAG giảm đáng kể hiện tượng "hallucinations" bằng cách gắn kết kết quả đầu ra với dữ liệu đã truy xuất và kiến thức bên ngoài — mà không cần đào tạo lại mô hình.
Nó cũng cho phép truy cập vào dữ liệu mới hoặc độc quyền mà không cần đào tạo lại mô hình. Vì nó có tính mô-đun, bạn có thể cắm nó vào các trình truy xuất khác nhau hoặc thậm chí vận hành trên nhiều cấu hình mô hình AI cho các công việc chuyên biệt.
Và vâng, nó hỗ trợ trích dẫn! Sự hiện diện của trích dẫn giúp tăng cường niềm tin của người dùng bằng cách giúp xác thực rằng mô hình đang tạo ra câu trả lời chính xác với các nguồn có thể truy xuất.
Một ví dụ về trường hợp sử dụng tác nhân RAG là: Một bot hỗ trợ khách hàng sử dụng RAG để ngay lập tức lấy chính sách hoàn tiền từ wiki nội bộ của bạn, trích dẫn phần chính xác và cung cấp câu trả lời hữu ích trong vài giây.
Một ví dụ về trường hợp sử dụng tác nhân RAG là: Một bot hỗ trợ khách hàng sử dụng RAG để ngay lập tức lấy chính sách hoàn tiền từ wiki nội bộ của bạn, trích dẫn phần chính xác và cung cấp câu trả lời hữu ích trong vài giây.
Những thách thức cần lưu ý:Hệ thống RAG phải được điều chỉnh cẩn thận để truy xuất thông tin chính xác. Chúng có thể gây ra độ trễ và việc quản lý kích thước đoạn, nhúng và cấu trúc lời nhắc đòi hỏi nỗ lực thực sự, đặc biệt là khi cố gắng cải thiện độ chính xác của truy xuất cho các truy vấn quan trọng.
Nếu bạn đang cân nhắc giữa việc sử dụng RAG hay tinh chỉnh (fine-tuning) cho việc truy xuất kiến thức, hãy tham khảo hướng dẫn so sánh RAG vs. fine-tuning này, nơi giải thích chi tiết và rõ ràng.
Nếu bạn đang cân nhắc giữa việc sử dụng RAG hay tinh chỉnh (fine-tuning) cho việc truy xuất kiến thức, hãy tham khảo hướng dẫn so sánh RAG vs. fine-tuning này, nơi giải thích chi tiết và rõ ràng.
Dưới đây là một số ví dụ về RAG:
- Hỗ trợ bot trả lời các câu hỏi về chính sách hoặc giá cả
- Công cụ tìm kiếm doanh nghiệp tìm kiếm trong các tài liệu nội bộ
- Tóm tắt tài chính sử dụng dữ liệu thị trường thời gian thực
- Công cụ pháp lý tham chiếu đến các vụ án mới nhất
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Khi sử dụng RAG, chia tài liệu của bạn thành các đoạn nhỏ, có ý nghĩa (100–300 token) để cải thiện độ chính xác của việc truy xuất. Quá lớn = bối cảnh bị loãng. Quá nhỏ = logic bị phân mảnh.
MCP (Memory-Context Prompting) là gì?
Memory-Context Prompting (MCP) là một kỹ thuật giúp LLM mô phỏng bộ nhớ — để chúng có thể duy trì bối cảnh trong nhiều tương tác. Vì các mô hình này vốn không có trạng thái, MCP lấp đầy khoảng trống bằng cách đưa các tương tác trong quá khứ hoặc dữ liệu người dùng có liên quan trở lại mỗi lời nhắc mới.
MCP định nghĩa một giao thức bối cảnh mô hình nhẹ để mở rộng bộ nhớ mà không cần xây dựng cơ sở hạ tầng phức tạp. Cho dù bạn đang triển khai máy chủ MCP mới hay tích hợp với công cụ MCP hiện có, mục tiêu vẫn giống nhau: duy trì bối cảnh và giảm sử dụng token.
🧩 Bạn có biết? ClickUp Brain có thể hiển thị SOP, lịch sử công việc trong quá khứ và tài liệu — tất cả đều không cần nhập thủ công. Đó là nhận thức bối cảnh theo phong cách MCP, đã được tích hợp sẵn.
Cách thức hoạt động:Hệ thống lưu trữ các lượt hội thoại trước đó hoặc dữ liệu bộ nhớ có cấu trúc. Sau đó, khi có lời nhắc mới, hệ thống sẽ chọn các phần có liên quan — bằng cách sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa, tóm tắt hoặc cửa sổ trượt — và thêm bối cảnh đó vào đầu vào mới nhất. Kết quả? Một phản hồi có cảm giác như đã biết trước những gì đã xảy ra.
🧩 Thông tin thú vị: MCP không chỉ dùng cho trò chuyện. Trò chơi tiểu thuyết tương tác cũng sử dụng nó để lựa chọn của bạn ảnh hưởng đến cốt truyện. Trợ lý AI và nhân vật RPG của bạn? Về cơ bản là anh em họ. 👯♂️
Tại sao điều này quan trọng:MCP cho phép các cuộc hội thoại đa lượt diễn ra tự nhiên hơn. Nó giúp các công cụ AI ghi nhớ sở thích của người dùng, theo dõi tiến độ và hỗ trợ tính liên tục của công việc mà không cần kiến trúc bộ nhớ hoàn chỉnh. Nó cũng nhẹ và tương đối dễ triển khai, rất phù hợp cho các quy trình công việc lặp đi lặp lại hoặc hội thoại.
Đối với các nhóm CNTT nói riêng, MCP cung cấp một cách linh hoạt để lưu giữ bối cảnh của người dùng trong các quy trình công việc — tìm hiểu thêm về các công cụ AI được thiết kế riêng cho các chuyên gia CNTT, kết hợp bộ nhớ, bối cảnh và tự động hóa.
Khi việc áp dụng MCP ngày càng phổ biến, ngày càng có nhiều nhóm tùy chỉnh luồng bộ nhớ qua máy chủ MCP của riêng họ để điều chỉnh hành vi phản hồi cho phù hợp với các quy tắc kinh doanh riêng của họ.
Một vài ví dụ về MCP trong thực tế:
- Một trợ lý ghi nhật ký sử dụng MCP có thể nhớ rằng tuần trước bạn đã viết về tình trạng kiệt sức — và nhẹ nhàng hỏi bạn đã thử đi bộ nghỉ ngơi mà bạn đề cập chưa.
- Đối với các nhóm cần lưu giữ bộ nhớ có cấu trúc trong các quy trình làm việc dài hơn, các tính năng mở rộng của MCP cho phép mở rộng mô-đun, giữ cho các cuộc hội thoại nhất quán giữa các công cụ, trường hợp sử dụng và thời gian.
Những thách thức cần lưu ý:Giới hạn token vẫn áp dụng, do đó, lượng bộ nhớ bạn có thể bao gồm bị hạn chế. Bộ nhớ không liên quan hoặc được lựa chọn kém có thể gây nhầm lẫn cho mô hình, do đó, cần có chiến lược cân nhắc kỹ lưỡng về những gì cần lưu giữ và khi nào nên bao gồm.
Dưới đây là một số ví dụ về MCP:
- Chatbot ghi nhớ tên người dùng và các tương tác trước đây
- Công cụ giáo dục đang theo dõi tiến độ của học sinh
- Ứng dụng dựa trên câu chuyện, thích ứng theo hành vi của người dùng
- Luồng giới thiệu ghi nhớ lịch sử và sở thích của người dùng
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng Trường Tùy chỉnh và nhận xét của ClickUp làm gợi ý bộ nhớ MCP. Khi AI tham chiếu chúng bằng ClickUp Brain, nó sẽ phản hồi bằng các đề xuất thông minh hơn, được cá nhân hóa.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Các tác nhân AI đưa LLM tiến thêm một bước nữa — từ người phản hồi thụ động thành người hành động chủ động. Thay vì chỉ tạo ra câu trả lời, các tác nhân đặt mục tiêu, đưa ra quyết định, thực hiện hành động và thích ứng dựa trên phản hồi. Chúng là cầu nối giữa ngôn ngữ và tự động hóa.
Điểm khác biệt giữa chúng là:Một tác nhân bắt đầu với một mục tiêu đã định, ví dụ như lập kế hoạch cho các bài đăng trên mạng xã hội trong một tuần. Sau đó, tác nhân chia mục tiêu thành các bước, sử dụng các công cụ như API hoặc công cụ tìm kiếm, thực hiện các công việc (như viết hoặc lên lịch nội dung) và đánh giá kết quả.
Các tác nhân không chỉ tuân theo hướng dẫn — chúng còn suy luận, hành động và lặp lại. Mỗi vòng lặp quyết định bị ảnh hưởng bởi hành vi được lập trình hoặc học được của tác nhân, cho phép tác nhân thích ứng linh hoạt với các mục tiêu hoặc ràng buộc thay đổi.
Các tác nhân AI nâng cao thường hoạt động trong các hệ thống đa tác nhân, nơi nhiều tác nhân hợp tác với nhau để thực hiện các công việc chuyên biệt. Các tác nhân tự động này được hướng dẫn bởi logic của tác nhân, cho phép chúng thực hiện công việc một cách tự động trong khi thích ứng với các đầu vào thay đổi.
Ví dụ: các tác nhân AI chuyên biệt có thể được đào tạo để xử lý các vai trò cụ thể, như tài chính, nội dung hoặc QA, trong quy trình làm việc lớn hơn của bạn.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy thử nghiệm luồng tác nhân AI của bạn trong các tự động hóa rủi ro thấp trước (như tạo nội dung hoặc cập nhật trạng thái), sau đó chuyển sang các quy trình công việc có tác động lớn như lập kế hoạch sprint hoặc phân loại lỗi.
Ví dụ: các tác nhân AI chuyên biệt có thể được đào tạo để xử lý các vai trò cụ thể, như tài chính, nội dung hoặc QA, trong quy trình làm việc lớn hơn của bạn.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy thử nghiệm luồng tác nhân AI của bạn trong các tự động hóa rủi ro thấp trước (như tạo nội dung hoặc cập nhật trạng thái), sau đó chuyển sang các quy trình công việc có tác động lớn như lập kế hoạch sprint hoặc phân loại lỗi.
Tại sao điều này quan trọng:Các tác nhân AI có thể xử lý các quy trình công việc từ đầu đến cuối, hoạt động trên các công cụ và môi trường khác nhau, đồng thời giảm nhu cầu nhập liệu liên tục của con người. Chúng lý tưởng cho các quy trình lặp đi lặp lại, phức tạp hoặc nhiều bước, vốn được hưởng lợi từ tính tự động. Điều này cũng mở ra cơ hội cho việc ra quyết định phức tạp hơn, trong đó các tác nhân phải cân nhắc các ưu tiên, phối hợp với các hệ thống và giải quyết xung đột giữa các quy trình công việc.
Bạn tò mò muốn biết điều này trông như thế nào trong thực tế? Từ tự động hóa tiếp thị đến khắc phục sự cố CNTT, đây là một số trường hợp sử dụng AI mạnh mẽ nhất trong các ngành công nghiệp, nêu bật cách các hệ thống đại lý đang biến đổi quy trình làm việc.
Hãy tưởng tượng một đại lý tiếp thị nghiên cứu việc ra mắt sản phẩm của đối thủ cạnh tranh, tạo chiến dịch phản hồi, lên lịch trên các nền tảng và ghi lại mọi thứ trong không gian làm việc ClickUp của bạn — tất cả đều không cần con người tham gia.
Hãy tưởng tượng một đại lý tiếp thị nghiên cứu việc ra mắt sản phẩm của đối thủ cạnh tranh, tạo chiến dịch phản hồi, lên lịch trên các nền tảng và ghi lại mọi thứ trong không gian làm việc ClickUp của bạn — tất cả đều không cần con người tham gia.
Điểm hạn chế là gì?Vì các tác nhân trải rộng trên các hệ thống bên ngoài và phụ thuộc vào việc sử dụng nhiều công cụ khác nhau, nên chúng cần được điều phối cẩn thận hơn. Chúng phức tạp hơn trong việc xây dựng và gỡ lỗi. Bạn sẽ cần giám sát và thử nghiệm chúng cẩn thận, đặc biệt là khi chúng được kết nối với các hệ thống quan trọng. Ngoài ra, do các tác nhân thực hiện nhiều cuộc gọi LLM, chúng có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên.
Dưới đây là một số ví dụ về các tác nhân AI:
- Các nhóm phát triển tự động hóa việc xem xét mã hoặc cập nhật repo
- Các nhóm tiếp thị giảm bớt công việc nghiên cứu và lập kế hoạch chiến dịch
- Các bộ phận CNTT phân loại cảnh báo và thực hiện các biện pháp khắc phục
- Các tác nhân cá nhân quản lý lịch, nhắc nhở hoặc email
Tò mò về cách các ngành công nghiệp khác nhau đang áp dụng hệ thống đại lý? Hướng dẫn Trường hợp sử dụng AI của chúng tôi khám phá cách các đại lý AI đang cách mạng hóa quy trình làm việc trong tiếp thị, kỹ thuật và vận hành.
🧩 Thú vị: Một số AI agents có thể tự tái lập trình ngay lập tức dựa trên phản hồi hiệu suất. Đó là mức độ cao hơn của "học từ sai lầm"
Một số tác nhân AI sử dụng các công cụ như ReAct để "suy nghĩ thành tiếng", viết ra từng bước suy luận của mình trước khi hành động — giống như ghi chép suy nghĩ của mình trước khi giải một câu đố.
Tò mò về cách các ngành công nghiệp khác nhau đang áp dụng hệ thống đại lý? Hướng dẫn Trường hợp sử dụng AI của chúng tôi khám phá cách các đại lý AI đang cách mạng hóa quy trình làm việc trong tiếp thị, kỹ thuật và vận hành.
🧩 Thú vị: Một số AI agents có thể tự tái lập trình ngay lập tức dựa trên phản hồi hiệu suất. Đó là mức độ cao hơn của "học từ sai lầm"
Một số tác nhân AI sử dụng các công cụ như ReAct để "suy nghĩ thành tiếng", viết ra từng bước lý luận của mình trước khi hành động, giống như ghi nhật ký suy nghĩ trước khi giải một câu đố.
RAG vs. MCP vs. Các tác nhân AI: Nên sử dụng cái nào?
Việc lựa chọn giữa RAG, MCP và AI Agents không phải là chọn một xu hướng — mà là điều chỉnh kiến trúc phù hợp với quy trình làm việc, chiến lược dữ liệu và mục tiêu cuối cùng của bạn.
🧩 Thông tin thú vị: Vào năm 2024, một số nhóm thuộc Fortune 500 đã báo cáo hoàn thành dự án nhanh hơn 25% nhờ sử dụng hệ thống AI đại lý — chứng minh rằng việc phân công công việc cho đồng nghiệp kỹ thuật số thực sự hiệu quả.
Hãy phân tích chi tiết hơn với lý luận kỹ thuật sâu sắc, ví dụ thực tế và cách ClickUp hỗ trợ từng trường hợp sử dụng.
🧠 Khi nào nên sử dụng RAG
RAG phát huy hiệu quả tối đa khi độ chính xác của thông tin, tính mới mẻ của dữ liệu và tính minh bạch là yếu tố quan trọng hàng đầu cho ứng dụng của bạn.
Sử dụng RAG khi:
- Bạn có các tập dữ liệu lớn, thường xuyên được cập nhật (wiki nội bộ, tài liệu, SOP, thông số kỹ thuật sản phẩm).
- Bạn cần các nguồn có thể truy xuất (ví dụ: "Câu trả lời này đến từ đâu?").
- Bạn muốn giảm ảo giác bằng cách dựa trên nội dung thực tế cho kết quả LLM.
Ví dụ về trường hợp sử dụng:
- Trợ lý AI nội bộ lấy câu trả lời từ dữ liệu và cơ sở kiến thức của công ty bạn được lưu trữ trong ClickUp Docs
- Các nhóm pháp lý truy xuất các điều khoản từ tài liệu chính sách hoặc hợp đồng
- Bot hỗ trợ khách hàng hiển thị thông tin khắc phục sự cố theo thời gian thực từ tài liệu cập nhật
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Lưu trữ và cấu trúc các tài liệu nguồn của bạn trong ClickUp Docs . Thêm tính năng tìm kiếm được cải tiến bằng AI với ClickUp Knowledge Management và Brain để tạo ra một trợ lý kiểu RAG có thể tạo ra các phản hồi có cơ sở trong thời gian thực — mà không cần đào tạo mô hình mới.
Bạn cũng có thể khám phá cách các nhóm khác triển khai công cụ AI để ra quyết định bằng cách sử dụng kiến trúc giống RAG để đưa ra các quyết định sáng suốt, dựa trên dữ liệu.
🚫 Giới hạn: RAG không thể suy luận hoặc hành động — nó chủ yếu lấy và tóm tắt thông tin.
🧠 Khi nào nên sử dụng MCP
Nếu tính liên tục của cuộc hội thoại, ghi nhớ chi tiết người dùng và duy trì bối cảnh trong các tương tác là khóa, thì MCP là kỹ thuật dành cho bạn.
Sử dụng MCP khi:
- Hệ thống AI của bạn cần ghi nhớ sở thích của người dùng, các đầu vào trước đó hoặc các hành động trong lịch sử.
- Bạn đang quản lý các cuộc hội thoại nhiều lượt hoặc chuỗi quyết định.
- Bạn muốn quản lý ngữ cảnh nhẹ nhàng mà không cần xây dựng cơ sở dữ liệu bộ nhớ đầy đủ.
Ví dụ về trường hợp sử dụng:
- Bot AI onboarding ghi nhớ những gì người dùng đã hoàn thành (ví dụ: cài đặt tích hợp).
- Huấn luyện viên năng suất AI cá nhân ghi nhớ mục tiêu và các bước tiếp theo của bạn.
- Các công cụ tài chính điều chỉnh lời khuyên dựa trên hành vi của người dùng trong quá khứ.
🚀 Ưu điểm của ClickUp: Bộ nhớ kiểu MCP phù hợp tự nhiên với ClickUp thông qua Nhiệm vụ, Tài liệu, Bình luận và Nhật ký hoạt động. Với ClickUp Brain, AI có thể lấy bối cảnh lịch sử để tinh chỉnh các đề xuất của mình, chẳng hạn như ai chịu trách nhiệm về việc gì, nội dung thảo luận gần đây nhất và bước tiếp theo là gì.
🚫 Giới hạn: MCP vẫn phụ thuộc vào kỹ thuật nhắc nhở; nó thường không tự khởi tạo hành động hoặc học tập một cách động.
Cách ClickUp AI hoạt động như một tác nhân AI
Các tác nhân AI không chỉ trả lời câu hỏi — chúng còn quan sát, lập kế hoạch, thực thi và thích ứng. Và đó chính xác là những việc mà ClickUp AI được thiết kế để làm.
Cho dù bạn đang quản lý dự án, tự động hóa các hoạt động nội bộ hay xây dựng các sản phẩm AI gốc, ClickUp cung cấp cho bạn nền tảng hoàn hảo để ra mắt các tác nhân thông minh làm việc cùng nhóm của bạn và mở rộng quy mô mà không làm tăng độ phức tạp.
✅ Điều gì làm cho ClickUp AI trở thành một tác nhân?
Để đủ điều kiện trở thành một tác nhân AI, một hệ thống cần nhiều hơn khả năng AI tạo ra nội dung. Hệ thống đó phải tích hợp bộ nhớ, lý luận, hành động và học tập trong một quy trình làm việc định hướng mục tiêu.
🧩 Thông tin thú vị: Ý tưởng về AI đại lý được lấy cảm hứng từ nghiên cứu AI cổ điển từ những năm 1980, trong đó các "đại lý" phần mềm được tưởng tượng như những nhân viên kỹ thuật số nhỏ bé có bộ nhớ, mục tiêu và tính tự chủ.
ClickUp đáp ứng mọi yêu cầu:
| Khả năng | Chức năng AI của ClickUp |
| Bộ nhớ | ✅ ClickUp Brain ghi nhớ bối cảnh giữa các nhiệm vụ, tài liệu, bình luận và quy trình làm việc |
| Lập luận | ✅ AI giải thích ý định của người dùng, tham chiếu dữ liệu lịch sử và đề xuất các bước tiếp theo tối ưu |
| Kế hoạch | ✅ Các tác nhân có thể tạo và lên lịch công việc, mục tiêu hoặc nhắc nhở từ đầu vào đơn giản |
| Thực thi | ✅ Với ClickUp Automations, các đại lý thực hiện các hành động như cập nhật trạng thái hoặc chỉ định chủ sở hữu |
| Sử dụng công cụ | ✅ ClickUp tích hợp với Slack, GitHub, Lịch Google và hơn thế nữa — AI hoạt động trên các hệ thống |
| Vòng phản hồi | ✅ Theo dõi hoạt động + logic có điều kiện cho phép các tác nhân phản ứng và cải thiện theo thời gian |
Với logic ra quyết định tích hợp và giao diện người dùng gọn gàng, ClickUp AI giải thích đầu vào của người dùng và điều chỉnh nó cho phù hợp với kiến thức chuyên môn và quy tắc kinh doanh của bạn. Cho dù tác nhân được kích hoạt bởi truy vấn của người dùng hay quy trình làm việc tự động, cơ chế kiểm soát của nó đảm bảo kết quả chính xác dựa trên bối cảnh và ý định.
Hãy phân tích chi tiết.
🧠 ClickUp Brain = bộ nhớ + nhận thức bối cảnh
ClickUp Brain là cốt lõi thần kinh của đại lý AI của bạn. Không giống như các công cụ độc lập dựa vào lịch sử nhắc nhở hời hợt hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài, ClickUp Brain tồn tại trong không gian làm việc của bạn và hiểu nó một cách bản địa. Nó không chỉ lưu trữ dữ liệu mà còn giải thích dữ liệu để thực hiện hành động có ý nghĩa.
Loại nhận thức ngữ cảnh này là một bước tiến quan trọng trong các hệ thống AI và machine learning, nơi bộ nhớ tích hợp và suy luận đang trở thành yếu tố cốt lõi cho việc thực thi thông minh.
Ứng dụng thực tế:
ClickUp Brain có thể ghi nhớ lịch sử dự án ngay lập tức, bao gồm cập nhật nhiệm vụ, nhận xét, nhật ký thời gian và thay đổi ngày đáo hạn. Ví dụ: nếu một nhiệm vụ ưu tiên cao bị trì hoãn nhiều lần hoặc có ghi chú về các yếu tố cản trở trong nhận xét, nó có thể đánh dấu nhiệm vụ để báo cáo lên cấp trên, đề xuất cập nhật dòng thời gian hoặc đề xuất phân phối lại công việc.
Nó cũng hiểu quyền sở hữu và trách nhiệm. Vì người được giao, vai trò và sự phụ thuộc là một phần của cấu trúc không gian làm việc của bạn, bạn có thể hỏi:
"Ai là chủ sở hữu của tài liệu này?" "Tài liệu này có bị chặn không?" "Có ai trong bộ phận thiết kế đã xem xét tài liệu này chưa?"
Và nhận câu trả lời chính xác ngay lập tức — không cần trao đổi qua lại.
Khi nói đến các cuộc họp, ClickUp Brain không chỉ ghi chú. Sử dụng ClickUp Docs hoặc AI Notepad, nó có thể trích xuất các mục hành động quan trọng, chỉ định người phụ trách và tạo nhiệm vụ theo dõi tự động — biến các cuộc hội thoại thành công việc có cấu trúc.
💡Mẹo chuyên nghiệp: Bạn đang tìm kiếm một trợ lý AI hoàn hảo cho các cuộc họp? Một trợ lý có thể ghi chép các cuộc gọi, tự động trích xuất các mục hành động, người được giao nhiệm vụ và tóm tắt cuộc họp? Hãy thử ClickUp AI Notetaker!
ClickUp AI là một lợi ích khi nói đến quá trình nhập môn. Nếu một đồng nghiệp mới tham gia một nhiệm vụ, ClickUp Brain có thể chủ động đính kèm các tài liệu nội bộ như hướng dẫn truyền thông thương hiệu, SOP yêu cầu thiết kế hoặc danh sách kiểm tra chiến dịch — giúp quá trình khởi động diễn ra nhanh chóng và suôn sẻ.
🧠 Tại sao đây là một bước đột phá:
Hầu hết các công cụ AI cần nhập bối cảnh thủ công. ClickUp Brain đảo ngược kịch bản bằng cách nhúng bộ nhớ và nhận thức vào không gian làm việc thực tế. Điều đó mang lại cho tác nhân AI của bạn khả năng:
- Hiểu các dự án đang tiến hành mà không cần đào tạo thủ công
- Duy trì bộ nhớ giữa các công việc, cuộc họp và dòng thời gian
- Phản ứng theo thời gian thực với những thay đổi trong không gian làm việc — mà không cần viết kịch bản hoặc thiết lập
Tất cả điều này giúp tăng cường khả năng của AI trong việc đóng góp thông minh theo thời gian thực — mà không cần người dùng chỉ đạo liên tục. Không cần xây dựng hệ thống bộ nhớ tùy chỉnh hoặc tinh chỉnh mô hình — ClickUp Brain sẵn sàng sử dụng ngay từ ngày đầu tiên.
⚙️ Tự động hóa ClickUp = Nơi AI bắt đầu hành động thực sự
ClickUp Brain cung cấp bối cảnh cho đại lý của bạn. Tự động hóa mang lại cho nó sức mạnh để thực thi.
Trong khi hầu hết các hệ thống tự động hóa tuân theo logic đơn giản nếu-thì-thế, công cụ của ClickUp còn tiến xa hơn. Bằng cách kết hợp các quy tắc với AI, quy trình làm việc của bạn trở thành các hệ thống động, thích ứng với hành vi và hoạt động của nhóm bạn trong thời gian thực.
🧩 Bạn có biết? Tự động hóa ClickUp có thể chạy tới 100.000 quy trình công việc dựa trên logic mỗi ngày mà không làm chậm không gian làm việc của bạn. Và với AI, chúng trở thành những người ra quyết định năng động.
Ứng dụng thực tế:
Giả sử một công việc được đánh dấu là "Cần xem xét lại". Đại lý của bạn không chỉ gửi thông báo đến nhóm mà còn khởi động toàn bộ quy trình xem xét lại:
- Giao lại công việc cho trưởng bộ phận QA
- Thông báo cho họ trong Slack hoặc Microsoft Teams
- Tạo danh sách kiểm tra với các bước đánh giá dựa trên loại công việc
- Đặt ngày đáo hạn phù hợp với chính sách SLA của bạn
Hoặc khi biểu mẫu đăng ký được gửi, nó có thể:
- Trích xuất thông tin quan trọng như mức độ khẩn cấp, người yêu cầu và loại dự án
- Phân loại yêu cầu (báo cáo lỗi, tóm tắt tiếp thị, công việc hỗ trợ)
- Bắt đầu một công việc dự án mới với các công việc con
- Chỉ định các bên liên quan và đặt ngày bắt đầu tự động
Ngay cả báo cáo lỗi cũng trở thành mục hành động. Nếu ai đó để lại nhận xét như "trang web bị sập", tác nhân AI của bạn có thể:
- Phát hiện mức độ nghiêm trọng bằng phân loại AI
- Cập nhật trạng thái công việc thành "Khẩn cấp"
- Chuyển vấn đề đến kỹ sư trực
- Kích hoạt danh sách kiểm tra để ghi nhật ký, sửa chữa, kiểm tra và triển khai — tất cả đều tự động
🧩 Thông tin thú vị: Một trong những tính năng tự động hóa AI phổ biến nhất của ClickUp? Tự động phân loại lỗi từ các bình luận về nhiệm vụ dựa trên các cụm từ như "trang web bị sập", "404" hoặc "lỗi". Phân loại tức thì một cách kỳ diệu.
🧠 Tại sao đây là một bước đột phá:
Tự động hóa ClickUp mở rộng quy mô cùng với quy trình làm việc của bạn. Bắt đầu đơn giản với một vài kích hoạt, sau đó thêm các lớp logic và hành động được hỗ trợ bởi AI — mà không cần viết một dòng mã nào.
Khi hệ thống của bạn phát triển, AI agent của bạn cũng phát triển theo. Nó không chỉ tuân theo hướng dẫn mà còn học cách làm việc của nhóm bạn và hỗ trợ bạn ở mọi bước.
✍️ ClickUp AI + Nhiệm vụ = Tạo/lập thúc đẩy đà phát triển
ClickUp AI trong Nhiệm vụ không chỉ hữu ích mà còn có thể vận hành được.
Thay vì hoạt động như một hộp trò chuyện bên lề, nó tồn tại trong công việc của bạn và giúp nhóm của bạn chuyển đổi đầu vào thô thành hành động có cấu trúc và hợp tác.
Ứng dụng thực tế:
Tóm tắt các cuộc hội thoại lộn xộnVừa kết thúc một chủ đề dài? AI sẽ nêu bật các quyết định quan trọng và các bước tiếp theo, sau đó tạo các công việc với người phụ trách rõ ràng — không mất bối cảnh.
Chuyển lời nhắc thành tóm tắt công việc Nhập một dòng như "Thiết kế lại trang đích cho chiến dịch GTM mới. " AI sẽ mở rộng thành mô tả công việc đầy đủ với:
- Kết quả đầu ra
- KPI và mục tiêu
- Đề xuất cộng tác viên
- Liên kết đến các tài liệu liên quan (nếu có)
Tự động sắp xếp công việc khi bạn làm việcClickUp AI có thể sắp xếp các nhiệm vụ vào Danh sách công việc phù hợp, đề xuất các thẻ thông minh như #urgent (khẩn cấp) hoặc #UX (trải nghiệm người dùng) và đánh dấu các phụ thuộc từ chính nội dung văn bản.
Nội dung dự thảo trong ngữ cảnhCần email theo dõi, tóm tắt cuộc họp hoặc báo cáo trạng thái? ClickUp AI có thể tạo ra chúng — trực tiếp trong nhiệm vụ, hoàn toàn nắm rõ tiến độ dự án của bạn.
Hầu hết các công cụ AI giúp bạn viết. ClickUp AI giúp bạn xuất bản. Đó là sự khác biệt!
ClickUp Chat cũng được hỗ trợ bởi AI, cho phép bạn tóm tắt các cuộc trò chuyện cho dù bạn đang trở lại văn phòng sau kỳ nghỉ hay chỉ không muốn xem lại một chuỗi dài các cuộc hội thoại.
🔗 Tích hợp ClickUp = Thực thi chéo công cụ mà không gây hỗn loạn
Một tác nhân AI thực sự không chỉ tồn tại trong danh sách công việc của bạn. Nó cần kết nối giữa các công cụ của bạn, lấy dữ liệu và thực hiện hành động bất cứ nơi nào công việc diễn ra. Đó là nơi mà các tích hợp gốc và API mở của ClickUp tạo ra sự khác biệt.
Trí tuệ nhân tạo của bạn có thể:
Lên lịch cuộc họp qua Lịch GoogleĐề xuất thời gian dựa trên tình trạng sẵn sàng của người được giao, tự động tạo sự kiện và thả liên kết vào ClickUp hoặc Slack.
Gửi cập nhật trong Slack hoặc Microsoft TeamsKích hoạt cảnh báo khi đạt được cột mốc, thay đổi thời hạn hoặc ghi lại các yếu tố cản trở — gắn thẻ đúng người với đúng bối cảnh.
Đẩy các thay đổi đến các công cụ phát triển như Jira hoặc GitHubTự động chuyển nhiệm vụ đến QA, đồng bộ trạng thái vấn đề hoặc bình luận về yêu cầu hợp nhất khi nhiệm vụ được hoàn thành trong ClickUp.
Đính kèm tệp từ Google Drive hoặc DropboxPhát hiện các đề cập đến tệp trong nhận xét, tìm kiếm trong bộ lưu trữ đám mây và liên kết tài sản phù hợp trực tiếp đến công việc hoặc Tài liệu.
Kết quả? Tác nhân của bạn không còn là một bot cô lập mà trở thành một thành viên thực sự trong nhóm.
🛠 Tạo ra AI agent của riêng bạn (không cần lập trình)
Bạn không cần nhà khoa học dữ liệu hoặc nhóm phát triển để thiết lập một tác nhân AI mạnh mẽ trong ClickUp. Bạn đã có mọi thứ cần thiết: trình tạo trực quan, logic tự động hóa và các hành động AI được tạo sẵn có thể sử dụng ngay.
Bắt đầu trong 3 bước:
- Xác định kích hoạtQuyết định điều gì sẽ kích hoạt tác nhân — thay đổi trạng thái công việc, gửi biểu mẫu mới, cập nhật trường hoặc điều gì khác.
- Thêm logic AILớp thông minh để tóm tắt, phân loại, đề xuất danh sách kiểm tra hoặc sắp xếp thứ tự ưu tiên dựa trên mức độ khẩn cấp hoặc loại khách hàng.
- Đặt kết quả mong muốnTự động hóa các bước tiếp theo: phân công công việc, thông báo cho ai đó, đặt ngày đáo hạn hoặc chuyển công việc vào sprint hoặc thư mục.
Sau khi được kích hoạt, tác nhân AI của bạn đã sẵn sàng để làm việc — không cần mã, không cần đào tạo và không làm chậm tốc độ làm việc của nhóm.
🔍 Muốn được trợ giúp từng bước? Hãy xem blog này về cách xây dựng một tác nhân AI để tìm hiểu cách cấu trúc quy trình làm việc, xác định điều kiện thành công và tạo tự động hóa phản hồi.
Tương lai của quy trình làm việc là Agentic — và nó đã ở đây
RAG, MCP và các tác nhân AI đều phục vụ các mục đích mạnh mẽ nhưng khác nhau trong thiết kế hệ thống AI. Trong khi RAG giúp củng cố kết quả bằng dữ liệu thời gian thực và MCP mang bộ nhớ dài hạn vào các tương tác, thì các tác nhân AI mới là đại diện cho tương lai — các hệ thống tự động hóa có khả năng lập kế hoạch, hành động, học hỏi và tích hợp giữa các công cụ.
Khi xu hướng tương lai trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, sự kết hợp giữa AI tạo ra nội dung với các hệ thống bên ngoài và ra quyết định tuần tự đang định hình lại cách thức hoạt động của các tác nhân. Các tác nhân có thể kết hợp dữ liệu bên ngoài và thậm chí chạy mã tùy chỉnh để thực hiện các hành động phức tạp mà không bị giới hạn bởi các quy trình công việc theo mẫu.
Và với ClickUp, bạn không chỉ đọc về tương lai — bạn đang xây dựng tương lai. Cho dù bạn đang tạo quy trình làm việc tự vận hành, ra mắt trợ lý hỗ trợ AI hay mở rộng quy mô nhóm đa chức năng, ClickUp AI cung cấp cho bạn các công cụ để tập trung kiến thức, tự động hóa việc thực thi và cho phép ra quyết định thông minh — tất cả ở một nơi.
Kết quả? Ít công việc lặt vặt hơn. Động lực hơn. Và quy trình làm việc tự vận hành.
Đó chính là năng suất của tác nhân. Đăng ký với ClickUp và tự mình khám phá các tác nhân AI!