Nếu năm 2024 là năm mọi người say mê với chatbot AI, thì đây chính là thời đại của các trợ lý AI. Các trợ lý AI đang trở nên phổ biến, đặc biệt là những loại không chỉ trả lời câu hỏi mà còn giúp bạn giảm bớt công việc.
🦾 51% số người tham gia khảo sát "LangChain State of AI Agents" (2025) cho biết công ty của họ đã triển khai các tác nhân AI vào sản xuất.
Tuy nhiên, có một mặt trái. Nhiều nhà phát triển xây dựng các tác nhân như thể chúng chỉ là chatbot… với thêm các cuộc gọi API. Và đó là cách bạn kết thúc với một thứ nghe có vẻ ấn tượng trong demo, nhưng lại sụp đổ ngay khi bạn yêu cầu nó xử lý các công việc thực tế.
Một tác nhân AI Claude thực sự được xây dựng theo cách khác biệt. Nó có thể hoạt động độc lập, giống như một đồng nghiệp con người, mà không cần bạn phải quản lý từng bước một.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích chi tiết kiến trúc, công cụ và các mẫu tích hợp cần thiết để xây dựng các tác nhân có thể hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất.
Trợ lý AI là gì?
Một trợ lý AI là phần mềm tự động có khả năng nhận thức môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và thực hiện hành động để đạt được các mục tiêu cụ thể — mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Sự khác biệt giữa một AI agent và một AI chatbot là gì?
Các tác nhân AI thường bị nhầm lẫn với chatbot, nhưng chúng cung cấp nhiều tính năng tiên tiến hơn.
Trong khi chatbot chỉ trả lời một câu hỏi rồi dừng lại, agent sẽ nhận mục tiêu của bạn, chia nhỏ thành các bước và làm việc liên tục cho đến khi hoàn thành công việc.
Sự khác biệt nằm ở các đặc điểm như:
- Tính tự chủ: Nó hoạt động độc lập sau khi bạn cung cấp các hướng dẫn ban đầu.
- Sử dụng công cụ: Nó có thể gọi API, tìm kiếm trên web, thực thi mã hoặc kích hoạt các quy trình làm việc để hoàn thành việc cần làm.
- Bộ nhớ: Nó lưu trữ ngữ cảnh từ các tương tác trước đó để đưa ra quyết định thông minh hơn trong tương lai.
- Hướng đến mục tiêu: Nó thực hiện công việc theo từng bước để đạt được kết quả đã định, không chỉ phản hồi các yêu cầu đơn lẻ.
Dưới đây là so sánh trực tiếp giữa các tác nhân và chatbot:
| Chiều | Chatbot AI | Trợ lý AI |
|---|---|---|
| Vai trò chính | Trả lời câu hỏi và cung cấp thông tin | Thực thi các công việc và đạt được kết quả |
| Phong cách quy trình làm việc | Một lệnh → một phản hồi | Kế hoạch nhiều bước → hành động → kiểm tra tiến độ |
| Quyền sở hữu “bước tiếp theo” | Người dùng quyết định việc cần làm tiếp theo. | Trợ lý sẽ quyết định việc cần làm tiếp theo. |
| Độ phức tạp của công việc | Phù hợp nhất cho các yêu cầu đơn giản, tuyến tính | Xử lý các công việc phức tạp, rắc rối và nhiều phần. |
| Sử dụng công cụ | Chuyển giao công cụ giới hạn hoặc thủ công | Sử dụng công cụ tự động như một phần của công việc |
| Xử lý ngữ cảnh | Chủ yếu là cuộc hội thoại hiện tại | Trích xuất ngữ cảnh từ nhiều nguồn (ứng dụng, tệp tin, bộ nhớ) |
| Sự liên tục theo thời gian | Phiên làm việc ngắn hạn | Công việc liên tục qua các bước/phiên làm việc (khi được thiết kế) |
| Xử lý lỗi | Dừng lại hoặc xin lỗi | Thử lại, điều chỉnh hoặc nâng cấp khi có sự cố xảy ra |
| Loại đầu ra | Gợi ý, giải thích, bản nháp | Hành động + tài liệu (vé, cập nhật, báo cáo, thay đổi mã) |
| Vòng phản hồi | Minimal — chờ đợi đầu vào từ người dùng | Kiểm tra kết quả tự động và lặp lại cho đến khi đã xong. |
| Các trường hợp sử dụng tốt nhất | Câu hỏi thường gặp, brainstorming, viết lại, hỗ trợ nhanh | Phân loại, tự động hóa, thực thi quy trình làm việc, hoạt động liên tục |
| Chỉ số thành công | “Nó có trả lời đúng không?” | “Nó có hoàn thành mục tiêu một cách đáng tin cậy không?” |
📮 ClickUp Insight: 24% nhân viên cho biết các công việc lặp đi lặp lại cản trở họ thực hiện công việc có ý nghĩa hơn, và 24% khác cảm thấy kỹ năng của mình bị sử dụng không hiệu quả. Điều đó tương đương với gần một nửa lực lượng lao động cảm thấy bị tắc nghẽn sáng tạo và bị đánh giá thấp. 💔
ClickUp giúp tập trung vào công việc có tác động cao với các trợ lý AI dễ cài đặt, tự động hóa các tác vụ lặp lại dựa trên các điều kiện kích hoạt. Ví dụ, khi một công việc được đánh dấu hoàn thành, Trợ lý AI của ClickUp có thể tự động giao bước tiếp theo, gửi nhắc nhở hoặc cập nhật trạng thái dự án, giúp bạn thoát khỏi việc theo dõi thủ công.
💫 Kết quả thực tế: STANLEY Bảo mật đã giảm thời gian xây dựng báo cáo xuống 50% hoặc hơn nhờ các công cụ báo cáo tùy chỉnh của ClickUp – giúp nhóm của họ tập trung ít hơn vào định dạng và nhiều hơn vào dự báo.
Tại sao nên xây dựng các tác nhân AI với Claude?
Việc lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp cho trợ lý của bạn có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Bạn chuyển đổi giữa các nhà cung cấp, chồng chất công cụ lên công cụ, nhưng vẫn nhận được kết quả không nhất quán — vì mô hình có khả năng nói chuyện thông minh không phải lúc nào cũng giỏi trong việc tuân theo hướng dẫn hoặc sử dụng công cụ một cách đáng tin cậy.
Vậy, tại sao Claude lại là lựa chọn phù hợp cho các công việc đại lý như vậy? Nó xử lý ngữ cảnh dài tốt, giỏi tuân theo các hướng dẫn phức tạp và sử dụng công cụ một cách đáng tin cậy, giúp các đại lý của bạn có thể giải quyết các vấn đề nhiều bước thay vì bỏ cuộc giữa chừng.
Và với Anthropic’s Agent SDK, việc xây dựng các tác nhân có khả năng giờ đây trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
🧠 Thực tế thú vị: Anthropic đã đổi tên Claude Code SDK thành Claude Agent SDK vì cùng một "khung đại lý" phía sau Claude Code cuối cùng đã hỗ trợ nhiều hơn chỉ các quy trình làm việc lập trình.
Dưới đây là lý do tại sao Claude nổi bật trong phát triển agent:
- Bối cảnh mở rộng: Dễ dàng xử lý và truy xuất thông tin từ các tài liệu lớn và lịch sử cuộc hội thoại dài, giúp nó có hiểu biết sâu sắc hơn về dự án của bạn.
- Thực thi công cụ đáng tin cậy: Tuân thủ các định dạng có cấu trúc cần thiết cho việc gọi hàm, giúp sử dụng công cụ của bạn một cách nhất quán và dự đoán được hơn.
- Tích hợp Claude Code: Xây dựng, kiểm thử và hoàn thiện các tác nhân của bạn trực tiếp từ terminal, giúp đẩy nhanh chu kỳ phát triển.
- Các biện pháp an toàn: Các biện pháp bảo vệ tích hợp do Anthropic thiết kế để giảm thiểu nguy cơ ảo giác và duy trì các quy trình làm việc tự động của bạn trên đúng hướng.
Các thành phần chính của một tác nhân AI Claude
Dễ dàng bị cám dỗ nhảy thẳng vào việc xây dựng và “xem Claude có thể làm gì”. Nhưng nếu bỏ qua những kiến thức cơ bản, tác nhân của bạn có thể thiếu bối cảnh để hoàn thành công việc và thất bại theo những cách gây thất vọng.
Trước khi viết dòng mã đầu tiên, bạn cần nắm rõ bản thiết kế cho mọi tác nhân Claude hiệu quả.
Không, nó không phức tạp như bạn nghĩ. Thực tế, hầu hết các tác nhân Claude đáng tin cậy đều dựa trên ba khối chính hoạt động cùng nhau: lời nhắc/mục đích, bộ nhớ và công cụ.
1. Định nghĩa lời nhắc hệ thống và mục đích (việc cần làm của trợ lý của bạn)
Hãy xem lời nhắc hệ thống như "sổ tay hướng dẫn" của trợ lý. Đây là nơi bạn định nghĩa tính cách, mục tiêu, quy tắc hành vi và giới hạn của nó. Một lời nhắc mơ hồ như "hãy là một trợ lý hữu ích" sẽ khiến trợ lý của bạn trở nên khó lường. Nó có thể viết một bài thơ khi bạn cần nó phân tích dữ liệu.
Một lời nhắc hệ thống mạnh mẽ thường bao gồm:
- Định nghĩa vai trò: Trợ lý này là ai? Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia phát triển phần mềm chuyên về Python.”
- Sự rõ ràng về mục tiêu: Kết quả mà nó cần đạt được là gì? Ví dụ: “Mục tiêu của bạn là viết mã sạch, hiệu quả và vượt qua tất cả các bài kiểm tra đơn vị.”
- Giới hạn hành vi: Việc cần tránh là gì? Ví dụ: “Không sử dụng bất kỳ thư viện hoặc hàm đã bị loại bỏ nào.”
- Định dạng đầu ra: Nó nên cấu trúc phản hồi của mình như thế nào? Bạn có thể hướng dẫn nó “Luôn cung cấp mã trong một khối duy nhất, sau đó là một giải thích ngắn gọn về logic của bạn.”
Giống như bất kỳ hệ thống AI nào, nguyên tắc vàng vẫn đơn giản: Càng cụ thể, trợ lý của bạn sẽ hoạt động càng tốt.
2. Quản lý bộ nhớ và ngữ cảnh (để nó không phải bắt đầu từ đầu mỗi lần)
Một agent không có khả năng ghi nhớ chỉ là một chatbot, buộc phải bắt đầu lại từ đầu với mỗi tương tác. Điều này làm mất đi mục đích của tự động hóa, vì bạn phải giải thích lại bối cảnh dự án trong mỗi tin nhắn. Để hoạt động độc lập, các agent cần có cách để duy trì bối cảnh qua các bước và thậm chí qua các phiên làm việc.
Có hai loại bộ nhớ chính cần xem xét:
- Bộ nhớ ngắn hạn: Đây giống như một bộ đệm cuộc hội thoại, lưu trữ các trao đổi gần đây trong cửa sổ bối cảnh hoạt động của tác nhân.
- Bộ nhớ dài hạn: Đây là kiến thức được lưu trữ mà tác nhân của bạn có thể truy xuất sau này (thường bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector để lấy thông tin liên quan từ các tương tác trước đó)
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bạn có thể cung cấp cho trợ lý của mình toàn bộ bối cảnh để đưa ra quyết định đúng đắn bằng cách lưu trữ tất cả thông tin dự án – công việc, tài liệu, phản hồi và cuộc hội thoại – tại một nơi duy nhất với không gian làm việc kết nối như ClickUp.
3. Khung tích hợp công cụ (sự khác biệt giữa “nói” và “việc cần làm”)
Một tác nhân không có công cụ có thể giải thích việc cần làm. Một tác nhân có công cụ có thể thực sự thực hiện nó.
Công cụ là các khả năng bên ngoài mà bạn cho phép tác nhân của mình sử dụng, chẳng hạn như gọi API, thực thi mã, tìm kiếm trên web hoặc kích hoạt quy trình làm việc.
Claude sử dụng một tính năng gọi là gọi hàm để thông minh lựa chọn và thực thi công cụ phù hợp cho công việc cụ thể. Bạn chỉ cần định nghĩa các công cụ có sẵn cho nó, và Claude sẽ tự động xác định thời điểm và cách thức sử dụng chúng.
Các danh mục công cụ phổ biến bao gồm:
- Tìm kiếm thông tin: Cho phép tác nhân truy cập vào các công cụ tìm kiếm, cơ sở kiến thức nội bộ hoặc tài liệu sản phẩm.
- Thực thi mã: Cung cấp một môi trường bảo mật, cách ly, nơi tác nhân có thể viết, chạy và kiểm thử mã.
- API bên ngoài: Kết nối tác nhân với các dịch vụ khác để thực hiện các tác vụ như cập nhật CRM, lên lịch sự kiện lịch hoặc gửi thông báo.
- Các trình kích hoạt quy trình làm việc: Cho phép tác nhân khởi động các quy trình đa bước bằng cách sử dụng các nền tảng tự động hóa.
Cách hoạt động của vòng lặp đại lý Claude
Nếu bạn từng tạo một skript bị dừng sau một bước hoặc bị kẹt trong một chu kỳ vô tận, tốn kém, vấn đề nằm ở thiết kế vòng lặp của agent.
Vòng lặp tác nhân là mô hình thực thi cốt lõi thực sự phân biệt các tác nhân tự động với các chatbot đơn giản. Nói một cách đơn giản, các tác nhân Claude hoạt động trong một chu kỳ liên tục “thu thập-thực hiện-xác minh” cho đến khi chúng đạt được mục tiêu hoặc gặp điều kiện dừng đã định trước.
Đây là cách nó hoạt động:
Thu thập bối cảnh
Trước khi trợ lý của bạn thực hiện bất kỳ việc cần làm nào, nó cần xác định vị trí và mục tiêu của mình.
Trong giai đoạn này, nó thu thập bối cảnh cần thiết để đưa ra quyết định tốt – như tin nhắn mới nhất của bạn, kết quả của công cụ vừa chạy, ký ức liên quan, hoặc các tệp và tài liệu mà nó có quyền truy cập.
Điều này giúp nó hiểu môi trường mà nó đang thực hiện công việc và điều chỉnh đầu ra cho phù hợp.
🤝 Nhắc nhở thân thiện: Khi thông tin được phân tán trên các chủ đề tin nhắn Slack, tài liệu và công cụ quản lý công việc, trợ lý của bạn phải tốn rất nhiều thời gian để tìm kiếm (hoặc tệ hơn, đoán mò). Đây chính là lý do tại sao sự phân tán công việc có thể trở thành kẻ giết chết năng suất không chỉ đối với nhóm con người (gây thiệt hại $2,5 tỷ mỗi năm trên toàn cầu) mà còn đối với các trợ lý của bạn!
📮 ClickUp Insight: Trung bình, một chuyên gia dành hơn 30 phút mỗi ngày để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc – tương đương hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí vào việc lục lọi email, chủ đề Slack và các tệp tin rải rác. Một trợ lý AI thông minh được tích hợp vào không gian làm việc của bạn có thể thay đổi điều đó. Giới thiệu ClickUp Brain. Nó cung cấp thông tin và câu trả lời tức thì bằng cách hiển thị các tài liệu, cuộc hội thoại và chi tiết công việc phù hợp trong vài giây — giúp bạn ngừng tìm kiếm và bắt đầu công việc. 💫 Kết quả thực tế: Các nhóm như QubicaAMF đã tiết kiệm được hơn 5 giờ mỗi tuần bằng cách sử dụng ClickUp — tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người — bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
📮 ClickUp Insight: Trung bình, một chuyên gia dành hơn 30 phút mỗi ngày để tìm kiếm thông tin liên quan đến công việc – tương đương hơn 120 giờ mỗi năm bị lãng phí vào việc lục lọi email, chủ đề Slack và các tệp tin rải rác. Một trợ lý AI thông minh được tích hợp vào Không gian Làm việc ClickUp của bạn có thể thay đổi điều đó. Giới thiệu ClickUp Brain. Nó cung cấp thông tin và câu trả lời tức thì bằng cách hiển thị các tài liệu, cuộc hội thoại và chi tiết công việc phù hợp trong vài giây — giúp bạn ngừng tìm kiếm và bắt đầu công việc. 💫 Kết quả thực tế: Các nhóm như QubicaAMF đã tiết kiệm được hơn 5 giờ mỗi tuần bằng cách sử dụng ClickUp — tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người — bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
Hành động ngay
Khi tác nhân Claude của bạn đã có bối cảnh phù hợp, nó thực sự có thể làm được một việc cần làm với nó.
Đây là nơi nó "suy luận" dựa trên thông tin có sẵn, lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho công việc và sau đó thực thi hành động.
Chất lượng của hành động này phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của bối cảnh mà tác nhân đã thu thập ở bước trước. Nếu thiếu thông tin quan trọng hoặc sử dụng dữ liệu đã lỗi thời, bạn sẽ nhận được kết quả không đáng tin cậy.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Kết nối trợ lý của bạn với nơi công việc diễn ra – như ClickUp thông qua tự động hóa + API endpoints – sẽ tạo ra sự khác biệt lớn. Điều này giúp trợ lý của bạn có các đường dẫn hành động thực tế, không chỉ là các đề xuất.
Xác minh kết quả
Sau khi tác nhân thực hiện một hành động, nó cần xác nhận rằng hành động đó đã thành công.
Trợ lý có thể kiểm tra mã trạng thái phản hồi API thành công, xác minh rằng đầu ra của nó khớp với định dạng yêu cầu, hoặc chạy các bài kiểm tra trên mã mà nó vừa tạo ra.
Vòng lặp sau đó lặp lại, với tác nhân thu thập bối cảnh mới dựa trên kết quả của hành động cuối cùng của nó. Chu kỳ này tiếp tục cho đến khi bước xác minh xác nhận mục tiêu đã được đạt được hoặc tác nhân xác định rằng nó không thể tiếp tục.
Điều này trông như thế nào trong thực tế?
Nếu tác nhân của bạn được kết nối với Không gian Làm việc ClickUp, nó có thể dễ dàng kiểm tra xem các nhiệm vụ ClickUp có được đánh dấu là “Đã xong” hay không, xem xét các bình luận để nhận phản hồi, hoặc theo dõi các chỉ số trên bảng điều khiển ClickUp.
Cách xây dựng một trợ lý AI trong Claude?
Hãy cùng xem quy trình từng bước cụ thể để xây dựng agent Claude của bạn:
Bước 1: Cài đặt dự án Claude Agent của bạn
Việc cài đặt môi trường phát triển của bạn thực sự khó khăn hơn nhiều so với mức cần thiết — và đó chính là nơi nhiều kế hoạch “Tôi sẽ xây dựng một agent vào cuối tuần này” thường kết thúc.
Bạn có thể mất cả ngày để vật lộn với các phụ thuộc và khóa API thay vì thực sự xây dựng tác nhân của mình. Để tránh vòng lặp thiết lập và nhanh chóng đến phần thú vị, đây là quy trình thiết lập đơn giản, từng bước để bạn thực hiện. 🛠️
Bạn sẽ cần:
- Quyền truy cập API Claude: Bạn có thể nhận khóa API bằng cách đăng ký trên bảng điều khiển Anthropic.
- Môi trường phát triển: Hướng dẫn này giả định bạn đang sử dụng Python hoặc Node.js, vì vậy hãy đảm bảo bạn đã cài đặt một trong hai ngôn ngữ này cùng với trình quản lý gói của chúng (pip hoặc npm).
- Claude Code (tùy chọn): Để tăng tốc quá trình phát triển, bạn có thể cài đặt Claude Code, một công cụ dựa trên terminal giúp quản lý mã nguồn và các lệnh của trợ lý.
Khi đã chuẩn bị đầy đủ các điều kiện tiên quyết, hãy thực hiện các bước cài đặt sau:
- Cài đặt SDK chính thức của Claude cho ngôn ngữ bạn chọn (ví dụ: pip install anthropic)
- Cài đặt khóa API của bạn dưới dạng biến môi trường để đảm bảo bảo mật và không để lộ trong mã nguồn.
- Tạo một cấu trúc thư mục đơn giản cho dự án của bạn để giữ mọi thứ gọn gàng, có thể với các thư mục riêng biệt cho công cụ, lời nhắc và logic của tác nhân.
Bước 2: Xác định mục đích của tác nhân và lời nhắc hệ thống
Chúng tôi đã nói điều này trước đây. Chúng tôi sẽ nói lại: Các lời nhắc hệ thống chung chung tạo ra các tác nhân chung chung, vô dụng. Nếu bạn yêu cầu tác nhân của mình trở thành một " quản lý dự án ", nó sẽ không phân biệt được giữa một lỗi có ưu tiên cao và một yêu cầu tính năng có ưu tiên thấp.
Đó là lý do tại sao bạn phải bắt đầu với một trường hợp sử dụng duy nhất và tập trung, đồng thời viết một lời nhắc hệ thống cụ thể đến mức không để lại bất kỳ sự mơ hồ nào.
Một lời nhắc tốt hoạt động như một hướng dẫn chi tiết cho tác nhân của bạn. Sử dụng khung này để cấu trúc nó:
- Tuyên bố về vai trò: Bắt đầu bằng cách xác định vai trò và chuyên môn của trợ lý. Ví dụ: “Bạn là một chuyên gia kiểm thử chất lượng (QA) cho ứng dụng di động.”
- Danh sách công việc: Nêu rõ các công cụ và thông tin mà tác nhân có thể truy cập. Ví dụ: “Bạn có thể sử dụng công cụ report_bug để tạo một vé mới.”
- Giới hạn: Đặt ra các giới hạn rõ ràng về những việc cần tránh làm. Ví dụ: “Không tham gia vào các cuộc hội thoại thông thường. Chỉ tập trung vào việc xác định và báo cáo lỗi.”
- Yêu cầu đầu ra: Xác định chính xác định dạng, giọng điệu và cấu trúc cho các phản hồi của tác nhân. Ví dụ: “Khi báo cáo lỗi, bạn phải cung cấp các bước để tái hiện, kết quả mong đợi và kết quả thực tế.”
Bước 3: Thêm công cụ và tích hợp
Được rồi, hãy làm cho trợ lý của bạn thực sự hữu ích ngay bây giờ. Việc cần làm là trang bị cho nó khả năng thực hiện các hành động trong thế giới thực. Bắt đầu bằng cách định nghĩa các công cụ — các hàm bên ngoài mà trợ lý có thể gọi — và tích hợp chúng vào logic của trợ lý. Quy trình này bao gồm việc định nghĩa từng công cụ với tên, mô tả rõ ràng về chức năng của nó, các tham số mà nó chấp nhận và mã thực thi logic của nó.
Các mẫu tích hợp phổ biến cho các tác nhân bao gồm:
- Tìm kiếm trên web: Cho phép tác nhân truy cập thông tin cập nhật từ internet
- Thực thi mã: Cung cấp cho agent một môi trường sandbox bảo mật để viết, chạy và gỡ lỗi mã.
- Kết nối API: Kết nối trợ lý với các dịch vụ bên ngoài như CRM, lịch hoặc cơ sở dữ liệu.
- Nền tảng quy trình làm việc: Kết nối tác nhân với các công cụ tự động hóa có thể xử lý các quy trình phức tạp, nhiều bước.
Bước 4: Xây dựng và kiểm thử vòng lặp của tác nhân
Các tác nhân chưa được kiểm thử là một rủi ro.
Hãy tưởng tượng bạn triển khai một tác nhân phân loại Slack được thiết kế để tạo nhiệm vụ ClickUp khi khách hàng báo cáo lỗi. Điều này có vẻ vô hại — cho đến khi nó hiểu nhầm một tin nhắn và đột nhiên:
- Tạo 47 công việc trùng lặp
- @đề cập toàn bộ nhóm nhiều lần
- Tiêu tốn hết tín dụng API của bạn trong vòng lặp thử lại vô tận… và lỗi khẩn cấp thực sự bị bỏ qua vì nó đã thất bại im lặng trong nền.
Đó là lý do tại sao việc kiểm thử không phải là tùy chọn đối với các agent.
Để tránh những vấn đề này, bạn cần xây dựng vòng lặp thu thập → hành động → xác minh một cách đúng đắn, sau đó kiểm tra toàn bộ quy trình—để tác nhân có thể thực hiện hành động, xác nhận nó đã hoạt động và dừng lại khi hoàn thành (thay vì tiếp tục vô tận).
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Bắt đầu với các trường hợp thử nghiệm đơn giản trước khi chuyển sang các tình huống phức tạp hơn. Chiến lược thử nghiệm của bạn nên bao gồm:
- Kiểm thử đơn vị: Kiểm tra xem mỗi hàm công cụ riêng lẻ của bạn hoạt động chính xác khi chạy độc lập.
- Kiểm thử tích hợp: Xác nhận rằng tác nhân của bạn có thể kết hợp nhiều công cụ lại với nhau để hoàn thành một chuỗi hành động.
- Kiểm thử trường hợp ngoại lệ: Kiểm tra cách tác nhân của bạn phản ứng khi công cụ gặp sự cố, trả về dữ liệu bất thường hoặc hết thời gian chờ.
- Điều kiện kết thúc vòng lặp: Đảm bảo rằng tác nhân của bạn có các điều kiện dừng rõ ràng và không chạy vô thời hạn.
Việc triển khai ghi nhật ký toàn diện cũng rất quan trọng. Bằng cách ghi lại quá trình suy luận của tác nhân, các lệnh gọi công cụ và kết quả xác minh ở mỗi bước của vòng lặp, bạn tạo ra một bản ghi kiểm tra rõ ràng giúp việc gỡ lỗi trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Các kiến trúc đại lý Claude nâng cao
Một agent có thể xử lý các tác vụ cơ bản — nhưng khi công việc trở nên phức tạp (nhiều đầu vào, nhiều bên liên quan, các trường hợp đặc biệt), nó bắt đầu gặp khó khăn.
Điều này giống như yêu cầu một người phải tự mình nghiên cứu, viết, kiểm tra chất lượng và triển khai mọi thứ. Khi bạn sẵn sàng mở rộng khả năng của trợ lý, bạn cần vượt qua hệ thống trợ lý đơn lẻ và xem xét các kiến trúc nâng cao hơn.
Dưới đây là một số mẫu để khám phá:
- Hệ thống đa tác nhân: Thay vì một tác nhân thực hiện mọi việc cần làm, bạn tạo ra một nhóm các tác nhân chuyên môn hóa để hợp tác. Ví dụ, một tác nhân “nghiên cứu” có thể tìm kiếm thông tin, chuyển nó cho tác nhân “viết” để soạn thảo tài liệu, và sau đó chuyển cho tác nhân “kiểm tra” để kiểm tra cuối cùng.
- Trợ lý phân cấp: Mô hình này bao gồm một trợ lý "điều phối" phân chia mục tiêu lớn thành các công việc con nhỏ hơn và giao chúng cho các trợ lý con chuyên biệt.
- Kiến trúc dựa trên kỹ năng: Bạn có thể định nghĩa các "kỹ năng" mô-đun trong các tệp riêng biệt mà bất kỳ tác nhân nào cũng có thể gọi, giúp công cụ của bạn có thể tái sử dụng và dễ quản lý hơn.
- Human-in-the-loop: Đối với các quy trình làm việc quan trọng, bạn có thể thiết lập các điểm kiểm tra (checkpoints) nơi tác nhân phải tạm dừng và chờ sự phê duyệt của con người trước khi tiếp tục (một phương pháp được gọi là human-in-the-loop ).
📚 Xem thêm: Các loại trợ lý AI
Các thực hành tốt nhất cho các tác nhân AI Claude
Trước khi bạn hào hứng với việc có một agent hoạt động, hãy nhớ: xây dựng agent chỉ là bước đầu tiên. Nếu không có bảo trì, giám sát và cải tiến đúng cách, ngay cả agent được thiết kế tốt nhất cũng sẽ suy giảm theo thời gian. Agent bạn xây dựng quý trước có thể bắt đầu mắc lỗi hôm nay vì dữ liệu hoặc API mà nó phụ thuộc đã thay đổi.
Để đảm bảo các tác nhân Claude của bạn luôn hiệu quả và đáng tin cậy, hãy tuân thủ các nguyên tắc tốt nhất sau:
- Bắt đầu đơn giản: Luôn bắt đầu với một mục đích duy nhất và rõ ràng cho trợ lý của bạn trước khi cố gắng thêm độ phức tạp.
- Hãy cụ thể trong các lệnh: Các hướng dẫn mơ hồ dẫn đến hành vi không thể dự đoán. Lệnh hệ thống của bạn nên chi tiết nhất có thể.
- Thiết lập rào cản bảo vệ: Thêm các giới hạn rõ ràng để ngăn chặn tác nhân của bạn thực hiện các hành động gây hại, không liên quan hoặc không mong muốn.
- Theo dõi việc sử dụng token: Các cuộc hội thoại dài và vòng lặp phức tạp có thể tiêu tốn tín dụng API nhanh chóng, vì vậy hãy theo dõi chi phí của bạn.
- Ghi lại mọi thứ: Ghi lại quá trình suy luận của tác nhân, các lệnh gọi công cụ và kết quả đầu ra ở mỗi bước để việc gỡ lỗi trở nên dễ dàng hơn.
- Kế hoạch cho sự cố: Các công cụ và API của bạn sẽ không tránh khỏi việc gặp lỗi đôi khi. Hãy xây dựng các hành vi dự phòng để xử lý các lỗi này một cách mượt mà.
- Cải tiến dựa trên phản hồi: Thường xuyên đánh giá hiệu suất của tác nhân và sử dụng phản hồi đó để tinh chỉnh các lời nhắc và logic của nó.
Chuyển đổi đầu ra của tác nhân thành một công cụ thực thi thực tế
Phần khó khăn nhất khi xây dựng một trợ lý AI không phải là khiến nó tạo ra kết quả tốt. Đó là khiến kết quả đó thực sự trở thành công việc.
Bởi vì nếu trợ lý của bạn tạo ra một kế hoạch dự án tuyệt vời… nhưng ai đó vẫn phải sao chép/dán nó vào công cụ quản lý dự án, gán chủ sở hữu, cập nhật trạng thái và theo dõi thủ công—bạn không tự động hóa bất cứ điều gì. Bạn chỉ thêm một bước mới.
Giải pháp rất đơn giản: sử dụng ClickUp làm lớp hành động, để trợ lý của bạn có thể chuyển từ “ý tưởng” sang “thực thi” ngay trong cùng không gian làm việc mà nhóm của bạn đã sử dụng.
Với ClickUp Brain, bạn sẽ có một lớp AI tích hợp sẵn được thiết kế để kết nối kiến thức giữa các công việc, tài liệu và người dùng — giúp trợ lý của bạn không hoạt động mù quáng.
Cách kết nối các tác nhân Claude với ClickUp
Bạn có một số lựa chọn đáng tin cậy phụ thuộc vào mức độ tham gia của bạn:
- ClickUp API: Tạo và cập nhật công việc, bình luận, thậm chí thiết lập giá trị Trường Tùy chỉnh một cách tự động.
- Tự động hóa ClickUp: Kích hoạt các quy trình làm việc của tác nhân dựa trên các sự kiện trong không gian làm việc của bạn, như khi trạng thái của một công việc thay đổi hoặc một mục mới được thêm vào Danh sách công việc.
- ClickUp Brain: Sử dụng AI tích hợp sẵn của ClickUp để tóm tắt, trả lời câu hỏi và cung cấp cho trợ lý của bạn các phản hồi và tóm tắt có khả năng nhận biết ngữ cảnh.
Sau khi kết nối, đại lý của bạn có thể thực hiện các công việc thực tế:
- Tạo và cập nhật công việc dựa trên kết quả của cuộc hội thoại
- Tìm kiếm qua tất cả tài liệu và công việc trong không gian làm việc của bạn để trả lời câu hỏi.
- Kích hoạt các quy trình tự động hóa để phân công công việc và thông báo cho các thành viên trong nhóm.
- Tạo báo cáo tiến độ bằng dữ liệu từ các bảng điều khiển của bạn
- Tạo các tài liệu mới dựa trên bối cảnh của dự án
Tại sao thiết lập này hoạt động (và có thể mở rộng)
Cách tiếp cận này loại bỏ tình trạng AI lan tràn và phân mảnh ngữ cảnh. Thay vì quản lý các kết nối riêng biệt cho các công việc, tài liệu và giao tiếp, tác nhân của bạn sẽ có quyền truy cập thống nhất thông qua một Không gian Làm việc AI tích hợp duy nhất. Các nhóm của bạn không còn cần phải chuyển đổi thủ công kết quả của tác nhân vào hệ thống công việc của họ; tác nhân đã hoạt động ngay tại đó.
👀 Bạn có biết? Theo khảo sát AI Sprawl của ClickUp, 46,5% nhân viên buộc phải chuyển đổi giữa hai hoặc nhiều công cụ AI để hoàn thành một công việc. Đồng thời, 79,3% nhân viên cho biết nỗ lực tạo prompt AI cảm thấy không tương xứng với giá trị đầu ra.
Cách tạo một trợ lý AI sẵn sàng sử dụng trong vài phút với ClickUp Super Agents
Nếu việc xây dựng một trợ lý AI với Claude có vẻ kỹ thuật và hơi phức tạp, đó là vì việc này có thể khó khăn đối với những người không biết lập trình để nắm bắt tất cả các chi tiết một cách chính xác.
Đó là lý do tại sao các Super Agents của ClickUp giống như một mã cheat.
Đó là những đồng nghiệp AI cá nhân hóa hiểu công việc của bạn, sử dụng các công cụ mạnh mẽ và hợp tác như con người — tất cả đều nằm trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn.
Thậm chí tốt hơn: bạn không cần phải phát triển mọi thứ từ đầu. ClickUp cho phép bạn tạo một Super Agent bằng công cụ xây dựng ngôn ngữ tự nhiên (còn gọi là Super Agent Studio), giúp bạn mô tả những việc cần làm (bằng tiếng Anh thông thường) và tinh chỉnh nó theo thời gian.
Cách xây dựng và kiểm thử một Super Agent trong ClickUp
Hãy hướng dẫn bạn cách tạo một Super Agent trong ClickUp (mà không làm gián đoạn công việc thực tế):
1) Tạo không gian “Sandbox” trước tiên (khu vực thử nghiệm an toàn của bạn)
Tạo một không gian như 🧪 Agent Sandbox với các nhiệm vụ ClickUp thực tế, tài liệu và trạng thái tùy chỉnh. Điều này tương tự như các không gian ClickUp của bạn nơi công việc thực sự được thực hiện. Vì vậy, tác nhân của bạn có thể hoạt động trên dữ liệu thực tế, nhưng nó không thể vô tình gửi spam cho nhóm thực tế của bạn hoặc can thiệp vào công việc liên quan đến khách hàng.
2) Xây dựng Super Agent của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên
Để tạo một ClickUp Super Agent:
- Trong thanh điều hướng toàn cầu, lựa chọn AI. Nếu bạn không thấy AI trong thanh điều hướng toàn cầu, hãy nhấp vào menu Hơn, sau đó lựa chọn AI. Bạn cũng có thể ghim AI vào thanh điều hướng toàn cầu.
- Nếu bạn không thấy AI trong thanh điều hướng toàn cầu, hãy nhấp vào menu Hơn, sau đó lựa chọn AI. Bạn cũng có thể ghim AI vào thanh điều hướng toàn cầu.
- Nếu bạn không thấy AI trong thanh điều hướng toàn cầu, hãy nhấp vào menu Hơn, sau đó lựa chọn AI. Bạn cũng có thể ghim AI vào thanh điều hướng toàn cầu.
- Trong thanh bên của AI Hub, nhấp vào New Super Agent
- Trong trường nhập lệnh, hãy bắt đầu nhập lệnh cho Super Agent của bạn. Tìm hiểu về các nguyên tắc tốt nhất khi nhập lệnh cho ClickUp Super Agent!
- Trình tạo sẽ giúp bạn tạo ra Super Agent bằng cách đặt câu hỏi cho bạn.
- Khi quá trình tạo hoàn thành, thanh bên phải sẽ hiển thị hồ sơ của Super Agent Nếu bạn hài lòng với hồ sơ của Super Agent, nó đã sẵn sàng! Ngay sau khi được tạo, Super Agent sẽ gửi tin nhắn trực tiếp cho bạn để giải thích những việc cần làm và không thể làm Bạn có thể tương tác với Super Agent bằng cách nhập câu hỏi hoặc yêu cầu nó điều chỉnh bất kỳ cài đặt nào
- Nếu bạn hài lòng với hồ sơ của Super Agent, nó đã sẵn sàng!
- Ngay sau khi được tạo ra, Super Agent sẽ gửi tin nhắn trực tiếp cho bạn để giải thích những việc cần làm và không thể làm.
- Bạn có thể tương tác với Super Agent bằng cách nhập câu hỏi hoặc yêu cầu nó điều chỉnh bất kỳ cài đặt nào của nó.
- Nếu bạn hài lòng với hồ sơ của Super Agent, nó đã sẵn sàng!
- Ngay sau khi được tạo ra, Super Agent sẽ gửi tin nhắn trực tiếp cho bạn để giải thích những việc cần làm và không thể làm.
- Bạn có thể tương tác với Super Agent bằng cách nhập câu hỏi hoặc yêu cầu nó điều chỉnh bất kỳ cài đặt nào của nó.
📌 Ví dụ về lời nhắc:
Bạn là một Siêu Trợ lý Phân loại sprint. Khi có báo cáo lỗi, hãy tạo hoặc cập nhật công việc, chỉ định chủ sở hữu, yêu cầu thông tin thiếu sót và đặt ưu tiên dựa trên mức độ ảnh hưởng.
Bạn là người học qua hình ảnh? Xem video này để có hướng dẫn từng bước xây dựng Super Agent đầu tiên của bạn trong ClickUp:
3) Kiểm tra nó theo cách mà nhóm của bạn sẽ thực sự sử dụng nó
ClickUp giúp việc này trở nên cực kỳ thực tiễn:
- Gửi tin nhắn cho trợ lý để tinh chỉnh hành vi và các trường hợp đặc biệt.
- @đề cập nó trong các công việc, tài liệu hoặc trò chuyện bên trong ClickUp để xem cách nó phản hồi trong ngữ cảnh.
- Giao công việc cho tác nhân để nó có thể quản lý các mục công việc.
- Kích hoạt nó qua lịch trình hoặc tự động hóa khi bạn sẵn sàng.
Đây là điểm mấu chốt: tác nhân của bạn đang học trong môi trường thực tế mà nó sẽ hoạt động – không phải trong một vòng lặp CLI mô phỏng.
4) Kích hoạt nó bằng tự động hóa (để nó chạy mà không cần bạn phải theo dõi liên tục)
Khi nó hoạt động trong Sandbox, kết nối nó với các sự kiện như:
- “Khi trạng thái thay đổi thành Cần phân loại → kích hoạt Super Agent”
- “Khi một công việc mới được tạo trong Bugs → kích hoạt Super Agent”
5) Khắc phục sự cố nhanh hơn bằng nhật ký kiểm tra của Super Agents
Thay vì đoán xem điều gì đã xảy ra, hãy sử dụng Nhật ký kiểm tra của Super Agents để theo dõi hoạt động của tác nhân và xem nó thành công hay thất bại.
Điều này trở thành tính năng "quan sát tác nhân" tích hợp sẵn mà không cần xây dựng hệ thống ghi nhật ký trước.
Thiết lập này là lý do tại sao các Super Agents dễ sử dụng hơn so với việc tự xây dựng agent bằng các công cụ như Claude.
Lời khuyên cuối cùng: Cách xây dựng các tác nhân có thể hoàn thành các việc cần làm
Các trợ lý AI đang nhanh chóng trở thành câu chuyện về năng suất thực sự của thập kỷ này. Nhưng chỉ những trợ lý có thể hoàn thành công việc mới thực sự quan trọng.
Điều gì phân biệt một nguyên mẫu bắt mắt với một agent mà bạn thực sự tin tưởng?
Ba yếu tố quan trọng: khả năng của tác nhân để giữ vững bối cảnh, thực hiện các hành động đúng đắn với công cụ và xác minh kết quả mà không bị lạc hướng.
Hãy bắt đầu từ những điều nhỏ. Chọn một quy trình làm việc có giá trị cao. Cung cấp cho trợ lý của bạn các hướng dẫn rõ ràng, công cụ thực tế và một vòng lặp biết khi nào nên dừng lại. Sau đó, chỉ mở rộng sang các thiết lập đa trợ lý khi phiên bản đầu tiên của bạn đã ổn định, dự đoán được và thực sự hữu ích.
Sẵn sàng chuyển từ thử nghiệm đại lý sang thực thi thực tế?
Kết nối trợ lý của bạn với Không gian Làm việc ClickUp. Hoặc tạo một ClickUp Super Agent! Dù chọn cách nào, hãy tạo tài khoản ClickUp miễn phí để bắt đầu!
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
Claude Agent SDK là khung làm việc chính thức của Anthropic để xây dựng ứng dụng đại lý, cung cấp các mẫu tích hợp sẵn cho việc sử dụng công cụ, quản lý bộ nhớ và vòng lặp. Mặc dù nó đơn giản hóa quá trình phát triển, nhưng không bắt buộc; bạn có thể xây dựng các đại lý mạnh mẽ bằng cách sử dụng API tiêu chuẩn của Claude cùng với mã điều phối tùy chỉnh của riêng bạn. Hoặc sử dụng một thiết lập sẵn có như ClickUp Super Agents!
Chatbot được thiết kế để phản hồi các yêu cầu đơn lẻ và sau đó chờ đợi đầu vào tiếp theo, trong khi các tác nhân hoạt động độc lập trong các vòng lặp liên tục. Các tác nhân có thể thu thập bối cảnh, sử dụng công cụ để thực hiện hành động và xác minh kết quả cho đến khi đạt được mục tiêu đã định, tất cả mà không cần sự hướng dẫn liên tục của con người.
Đúng vậy, các tác nhân Claude đặc biệt phù hợp cho các tác vụ quản lý dự án như tạo công việc từ ghi chú cuộc họp, cập nhật trạng thái dự án và trả lời các câu hỏi về công việc của nhóm. Chúng trở nên mạnh mẽ hơn khi được kết nối với một không gian làm việc thống nhất như ClickUp, nơi tất cả dữ liệu và bối cảnh liên quan đều được lưu trữ tại một nơi duy nhất.
Claude Code là công cụ được thiết kế riêng để đẩy nhanh quá trình phát triển với các mô hình Claude, nhưng các mẫu kiến trúc và kỹ năng bạn định nghĩa có thể áp dụng cho các trường hợp khác. Nếu dự án của bạn yêu cầu hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn cần sử dụng phương pháp không phụ thuộc vào khung nền tảng hoặc công cụ được thiết kế riêng cho việc chuyển đổi mô hình.