Nếu bạn từng xây dựng một quy trình làm việc bắt đầu chỉ là "một đoạn mã" và nhanh chóng trở thành một sản phẩm nhỏ, bạn đã hiểu tại sao việc xây dựng các tác nhân AI đang trở nên phổ biến.
Một tác nhân AI mạnh mẽ có thể nhận đầu vào từ người dùng, gọi các công cụ có sẵn, lấy dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phù hợp và duy trì quá trình cho đến khi công việc hoàn thành.
Sự chuyển đổi công nghệ này đang diễn ra với tốc độ ngày càng nhanh, và Gartner dự đoán rằng 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp các tác nhân AI chuyên biệt cho từng công việc trong năm nay.
Đó chính là nơi Google Gemini phát huy tác dụng. Với quyền truy cập vào các mô hình Gemini thông qua API Gemini, bạn có thể xây dựng mọi thứ từ một tác nhân AI đơn giản có thể soạn thảo phản hồi cho đến một tác nhân được trang bị công cụ có thể thực hiện các kiểm tra và xử lý các công việc phức tạp qua nhiều bước.
Trong hướng dẫn này về cách xây dựng các tác nhân AI bằng Google Gemini, bạn sẽ tìm hiểu tại sao các mô hình Gemini của Google là lựa chọn thực tiễn cho các quy trình làm việc của tác nhân, và cách chuyển từ lời nhắc đầu tiên sang một vòng lặp hoạt động mà bạn có thể kiểm tra và triển khai.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Một tác nhân AI là hệ thống có thể thực hiện các công việc thay mặt người dùng bằng cách lựa chọn các hành động để đạt được mục tiêu, thường với ít hướng dẫn từng bước hơn so với chatbot tiêu chuẩn. Nói cách khác, nó không chỉ tạo ra phản hồi mà còn quyết định việc cần làm dựa trên mục đích của tác nhân, bối cảnh hiện tại và các công cụ mà nó được phép sử dụng.
Một cách tiếp cận thực tiễn là: chatbot trả lời, tác nhân thực hiện.
Hầu hết các thiết lập đại lý hiện đại đều bao gồm một số khối cơ bản:
- Mục tiêu và giới hạn: Xác định "đã xong" nghĩa là gì và những việc cần tránh làm.
- Lập luận và lập kế hoạch: Phân chia công việc phức tạp thành các bước (ngay cả khi bạn giữ cho nó đơn giản).
- Quyền truy cập công cụ: Sử dụng API, tìm kiếm, cơ sở dữ liệu, máy tính hoặc dịch vụ nội bộ thông qua gọi hàm hoặc các giao diện công cụ khác.
- Bộ nhớ và trạng thái: Lưu trữ những thông tin quan trọng để tác nhân có thể duy trì ngữ cảnh qua các lượt tương tác.
- Loop: Nhận phản hồi, kiểm tra lại kết quả và thoát khi đạt điều kiện dừng.
Đây cũng là nơi các trợ lý đa năng phát huy tác dụng. Trong các hệ thống đa trợ lý, bạn có thể có một trợ lý chịu trách nhiệm lập kế hoạch, một trợ lý khác thu thập dữ liệu và một trợ lý khác viết hoặc kiểm tra kết quả. Loại tương tác đa trợ lý này có thể hoạt động hiệu quả khi các công việc có vai trò rõ ràng, như “nghiên cứu + viết + kiểm tra chất lượng”, nhưng nó cũng gây ra gánh nặng phối hợp và nhiều điểm thất bại hơn.
Bạn sẽ thấy sau này cách bắt đầu với một vòng lặp tác nhân duy nhất trước tiên, sau đó mở rộng chỉ khi khối lượng công việc của bạn thực sự được hưởng lợi từ nó.
📖 Xem thêm: Cách sử dụng Google Gemini
Tại sao nên sử dụng Google Gemini để xây dựng các tác nhân AI?
Sử dụng Google Gemini cho các tác nhân mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt nếu bạn muốn chuyển từ bản mẫu sang một giải pháp có thể vận hành ổn định trong sản phẩm thực tế.
✅ Đây là lý do tại sao bạn nên sử dụng Gemini để xây dựng các tác nhân AI:
Sử dụng công cụ tích hợp và gọi hàm
Gemini hỗ trợ gọi hàm, vì vậy tác nhân của bạn có thể quyết định khi nào cần sử dụng hàm bên ngoài và truyền các tham số có cấu trúc cho nó. Đó là sự khác biệt giữa “Tôi nghĩ câu trả lời là…” và “Tôi đã gọi điểm cuối định giá và xác nhận giá trị mới nhất.”
Khả năng này là nền tảng cho bất kỳ tác nhân công cụ nào cần lấy dữ liệu hoặc kích hoạt các hành động.
Bối cảnh dài cho các công việc nhiều bước
Nhiều quy trình làm việc của trợ lý thất bại vì chúng mất đi chủ đề. Gemini bao gồm các mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh rất lớn, giúp trợ lý của bạn duy trì cuộc hội thoại dài, thông số kỹ thuật, nhật ký hoặc các đoạn mã trong bộ nhớ làm việc trong quá trình lặp lại.
Ví dụ, Gemini trong phiên bản Pro có cửa sổ ngữ cảnh lên đến một triệu token.
Đầu vào đa phương thức khi "dữ liệu" của bạn không chỉ là văn bản.
Các tác nhân hiếm khi chỉ xử lý văn bản thuần túy mãi mãi. Các mô hình Gemini hỗ trợ các lời nhắc đa phương tiện, có thể bao gồm nội dung như hình ảnh, PDF, âm thanh hoặc video, tùy thuộc vào đường dẫn tích hợp mà bạn chọn.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với các nhóm đang phát triển các tác nhân có khả năng xem xét tệp tin, trích xuất thông tin chi tiết hoặc xác minh kết quả đầu ra so với tài liệu nguồn.
Các tùy chọn định hướng để có phản hồi đáng tin cậy hơn
Nếu tác nhân của bạn cần trả lời dựa trên các nguồn cụ thể, bạn có thể sử dụng các mẫu định hướng (grounding patterns) để kết nối Gemini với các hệ thống bên ngoài (ví dụ: tìm kiếm doanh nghiệp hoặc nội dung được chỉ mục) thay vì chỉ dựa vào kiến thức chung của mô hình. Điều này cũng giải quyết vấn đề về dữ liệu đào tạo của AI và ngày cắt kiến thức của nó.
Điều này đặc biệt quan trọng đối với các nhóm sản phẩm quan tâm đến tính minh bạch và giảm thiểu các tuyên bố không có cơ sở.
Hỗ trợ mạnh mẽ trên các khung phần mềm nguồn mở.
Nếu bạn không muốn xây dựng mọi thứ từ đầu, Gemini thường được sử dụng cùng với các khung phần mềm nguồn mở như LangChain và LlamaIndex, cùng với các lớp điều phối như LangGraph.
Điều này giúp bạn có một con đường nhanh hơn để xây dựng các tác nhân có thể xử lý định tuyến công cụ và các luồng đa bước mà không cần phải tái tạo hoặc viết lại các phần cơ bản.
Mục nhập thực tiễn và các gói giá
Đối với nhiều nhóm, bước đầu tiên là thử nghiệm. Tài liệu Google ghi chú việc sử dụng Google AI Studio là miễn phí ở các khu vực có sẵn, và API Gemini cung cấp các gói miễn phí và trả phí với các giới hạn tốc độ khác nhau.
Điều này giúp bạn dễ dàng tạo mẫu nhanh chóng, sau đó mở rộng quy mô khi thiết kế đại lý của bạn đã ổn định.
📖 Xem thêm: Cách sử dụng Google Gemini
Con đường từ bản mẫu đến triển khai được quản lý.
Nếu bạn cần các tính năng quản lý doanh nghiệp, Google cũng cung cấp nền tảng tác nhân Gemini Enterprise, tập trung vào việc triển khai và quản lý tác nhân tại một nơi duy nhất. Nếu bạn muốn một môi trường để phát triển với các mô hình Gemini ở cấp độ nền tảng, bạn có thể sử dụng Agent Builder như một phần của bộ công cụ này.
Sự kết hợp này có thể cảm thấy khá đơn giản một khi bạn tiêu chuẩn hóa cách tác nhân gọi các công cụ, xác minh phản hồi và thoát ra một cách gọn gàng khi không thể xác nhận câu trả lời.
📮 ClickUp Insight: 21% người dùng cho biết hơn 80% thời gian làm việc trong ngày của họ được dành cho các công việc lặp đi lặp lại. Và 20% khác cho biết các công việc lặp đi lặp lại chiếm ít nhất 40% thời gian trong ngày của họ.
Đó là gần một nửa thời gian làm việc trong tuần (41%) dành cho các công việc không yêu cầu nhiều tư duy chiến lược hoặc sáng tạo (như email theo dõi 👀).
Các tác nhân AI ClickUp giúp loại bỏ công việc lặp đi lặp lại. Hãy nghĩ đến việc tạo công việc, nhắc nhở, cập nhật, ghi chú cuộc họp, soạn thảo email và thậm chí tạo quy trình làm việc từ đầu đến cuối! Tất cả những điều đó (và nhiều hơn nữa) có thể được tự động hóa trong nháy mắt với ClickUp, ứng dụng tất cả trong một cho công việc của bạn.
💫 Kết quả thực tế: Lulu Press tiết kiệm 1 giờ mỗi ngày cho mỗi nhân viên nhờ sử dụng tự động hóa ClickUp — dẫn đến tăng 12% hiệu suất công việc.
Cách bắt đầu với Google Gemini
Bạn đang băn khoăn không biết bắt đầu với Google Gemini như thế nào? Hãy để chúng tôi giúp bạn đơn giản hóa quy trình này.
Điều quan trọng nhất là cài đặt quyền truy cập an toàn và chọn lộ trình phát triển phù hợp với hệ thống của bạn. Nếu bạn đang thử nghiệm một tác nhân AI đơn giản, API Gemini và khóa API sẽ giúp bạn bắt đầu nhanh chóng.
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân cho các quy trình làm việc sản xuất, bạn nên lập kế hoạch cho việc quản lý khóa bảo mật và quy trình kiểm thử rõ ràng ngay từ bước đầu tiên.
✅ Hãy cùng tìm hiểu các bước bắt đầu với Google Gemini dưới đây:
Bước 1: Xác nhận các yêu cầu tiên quyết và chọn nơi chạy tác nhân của bạn.
Bước đầu tiên là sử dụng tài khoản Google và mở Google AI Studio, vì Google sử dụng nó để quản lý các khóa API Gemini và dự án. Điều này cung cấp cho bạn một điểm khởi đầu sạch sẽ cho việc truy cập và thử nghiệm ban đầu.
Sau đó, quyết định nơi AI agent sẽ chạy. Hướng dẫn bảo mật chính của Google cảnh báo không nên nhúng khóa API vào mã trình duyệt hoặc mã di động và không nên commit khóa trong hệ thống kiểm soát nguồn.
Nếu bạn có kế hoạch xây dựng các tác nhân cho quy trình làm việc kinh doanh, bạn nên định tuyến các yêu cầu API Gemini qua một hệ thống backend. Với cách này, bạn có thể kiểm soát quyền truy cập, ghi nhật ký và giám sát.
🧠Bạn có biết? SDK Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) của Google được thiết kế sao cho cùng một mã cơ bản có thể hoạt động với cả API Phát triển Gemini và API Gemini trên Vertex AI, giúp việc chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang thiết lập chặt chẽ hơn trở nên dễ dàng hơn mà không cần viết lại toàn bộ hệ thống.
Bước 2: Tạo và bảo mật khóa API Gemini của bạn
Để sử dụng Gemini để tạo các tác nhân AI, bạn cần tạo khóa API Gemini của mình trong Google AI Studio. Tài liệu chính thức của Google sẽ hướng dẫn bạn cách tạo và quản lý các khóa này. Bạn nên coi khóa này như một bí mật sản xuất vì nó kiểm soát quyền truy cập và chi phí cho tài khoản của bạn.
Sau khi tạo khóa, hãy lưu nó dưới dạng biến môi trường trong hệ thống nơi tác nhân của bạn chạy. Ghi chú của Google về di chuyển ghi chú rằng SDK hiện tại có thể đọc khóa từ biến môi trường GEMINI_API_KEY, giúp giữ bí mật khỏi mã nguồn và khỏi các tệp chia sẻ.
Bước này giúp nhóm của bạn bằng cách tách biệt quá trình phát triển khỏi quản lý khóa bí mật. Bạn có thể thay đổi khóa API mà không cần chỉnh sửa mã nguồn, và có thể sử dụng các khóa khác nhau cho môi trường phát triển và sản xuất khi cần kiểm soát truy cập rõ ràng.
Bước 3: Cài đặt SDK chính thức của Gemini
Google khuyến nghị sử dụng Google GenAI SDK là tùy chọn chính thức, sẵn sàng cho sản xuất để làm việc với các mô hình Gemini, và nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, bao gồm Python và JavaScript.
Nếu bạn có công việc liên quan đến Python, hãy cài đặt gói is google-genai. Gói này hỗ trợ cả API Phát triển Gemini và API Vertex AI. Điều này rất hữu ích khi bạn xây dựng các tác nhân có thể bắt đầu như các dự án thử nghiệm và sau đó cần một môi trường sẵn sàng cho doanh nghiệp.
Nếu bạn làm việc với JavaScript hoặc TypeScript, Google cung cấp tài liệu về @google/genai SDK cho việc tạo mẫu. Bạn nên lưu trữ khóa API trên phía máy chủ khi chuyển sang giai đoạn phát triển sau giai đoạn tạo mẫu. Đây là nơi bạn có thể bảo vệ quyền truy cập và ngăn chặn rò rỉ thông qua mã nguồn phía client.
📖 Xem thêm: Các mẫu lệnh Gemini tốt nhất để tăng năng suất
Cách xây dựng một trợ lý AI với Gemini từng bước một
Việc xây dựng một tác nhân AI sử dụng các mô hình Gemini của Google thực sự đơn giản khi bạn áp dụng phương pháp tiếp cận mô-đun. Bạn bắt đầu với một lệnh gọi mô hình cơ bản, sau đó thêm việc sử dụng công cụ thông qua lệnh gọi hàm. Sau đó, bạn bao bọc mọi thứ trong một vòng lặp có thể đưa ra quyết định, thực hiện hành động và dừng lại một cách an toàn.
Quy trình này cho phép các nhà phát triển chuyển từ một tác nhân đơn giản chỉ có thể trò chuyện sang một hệ thống phức tạp có khả năng thực hiện các công việc phức tạp thông qua việc sử dụng công cụ.
✅ Thực hiện các bước sau để tạo ra một tác nhân có thể tương tác với thế giới bằng cách gọi hàm hoặc tìm kiếm nguồn dữ liệu:
Bước 1: Cài đặt tạo văn bản cơ bản
Bắt đầu với một tác nhân AI đơn giản nhận đầu vào từ người dùng và trả về phản hồi phù hợp với mục đích của tác nhân. Bước đầu tiên của bạn là định nghĩa:
- Mục đích của tác nhân: Những gì nó nên quyết định và những việc cần làm.
- Đầu vào và đầu ra: Những gì bạn sẽ nhận từ người dùng và những gì bạn sẽ tạo ra.
- Lựa chọn mô hình: Chọn mô hình Gemini dựa trên chi phí, tốc độ và khả năng (ví dụ: sử dụng mô hình nhanh hơn khi thử nghiệm, sau đó chuyển sang mô hình mạnh hơn khi cần khả năng suy luận cao hơn)
Một mẫu hữu ích là giữ cho các lời nhắc ngắn gọn và rõ ràng, sau đó lặp lại với kỹ thuật tối ưu hóa lời nhắc sau khi bạn thấy kết quả thực tế. Hướng dẫn của Google về phát triển trợ lý cơ bản là : bắt đầu đơn giản, kiểm tra thường xuyên, tinh chỉnh lời nhắc và logic trong quá trình thực hiện.
✅ Dưới đây là một ví dụ đơn giản bằng Python mà bạn có thể chạy làm cơ sở:
Nó cơ bản cài đặt một cầu nối giữa môi trường cục bộ của bạn và các mô hình ngôn ngữ lớn của Google.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Duy trì sự nhất quán trong thiết kế prompt bằng cách sử dụng mẫu prompt Gemini của ClickUp.
Mẫu Prompt Gemini của ClickUp là một tài liệu ClickUp sẵn sàng sử dụng, cung cấp cho bạn một thư viện lớn các prompt Gemini trong một nơi duy nhất, được thiết kế để giúp bạn nhanh chóng có ý tưởng và tiêu chuẩn hóa cách nhóm của bạn viết prompt.
Vì nó tồn tại dưới dạng một tài liệu duy nhất, bạn có thể coi nó như một "nguồn thông tin chính xác" chia sẻ. Điều này rất hữu ích khi nhiều người cùng xây dựng các prompt cho cùng một agent, và bạn muốn đảm bảo đầu vào nhất quán, giảm thiểu sự chênh lệch và tăng tốc độ thử nghiệm.
🌻 Đây là lý do bạn sẽ thích mẫu này:
- Tái sử dụng các mẫu lệnh cho việc sử dụng công cụ và gọi hàm khi xây dựng các tác nhân cần đầu ra có cấu trúc.
- Tiêu chuẩn hóa các lời nhắc trong nhóm để cùng một đầu vào của người dùng tạo ra các phản hồi dự đoán được hơn.
- Soạn thảo các lời nhắc dựa trên vai trò cho hệ thống đa tác nhân, như quy trình làm việc của người lập kế hoạch, nhà nghiên cứu và người đánh giá.
- Tạo các lời nhắc kiểm tra nhanh để xác minh các trường hợp biên trước khi triển khai vòng lặp tác nhân.
- Xây dựng một danh sách yêu cầu nhẹ nhàng cho bộ phận sản phẩm và kỹ thuật cùng xem xét, hoàn thiện và phê duyệt.
Bước 2: Thêm việc sử dụng công cụ và gọi hàm
Khi tác nhân văn bản của bạn đã hoạt động, hãy thêm chức năng sử dụng công cụ để mô hình có thể gọi mã do bạn kiểm soát. Chức năng gọi hàm của Gemini được thiết kế cho mục đích này: thay vì chỉ tạo văn bản, mô hình có thể yêu cầu tên hàm cùng các tham số, từ đó hệ thống của bạn có thể thực thi hành động và gửi kết quả trở lại.
Một luồng điển hình trông như sau:
- Xác định các công cụ (hàm) có sẵn của bạn với tên rõ ràng, mô tả và sơ đồ tham số.
- Gửi truy vấn của người dùng + định nghĩa công cụ đến API Gemini
- Nếu mô hình yêu cầu một công cụ, hãy thực thi hàm đó trong môi trường của bạn.
- Gửi kết quả của công cụ trở lại mô hình để nó có thể hoàn thành phản hồi.
Nếu bạn muốn giảm bớt rắc rối trong việc phân tích, hãy sử dụng đầu ra có cấu trúc (JSON Schema) để mô hình trả về dữ liệu có thể dự đoán được và an toàn về kiểu dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích khi tác nhân của bạn đang tạo đầu vào cho công cụ.
✅ Dưới đây là mã Python để giúp bạn cài đặt cấu trúc:
Kịch bản này cho phép AI tương tác với các hệ thống bên ngoài của bạn — trong trường hợp này là cơ sở dữ liệu vé hỗ trợ nội bộ.
Bước 3: Tạo vòng lặp tác nhân
Bây giờ bạn chuyển từ "phản hồi đơn lẻ" sang một trợ lý có thể lặp lại cho đến khi đạt được điều kiện thoát. Đây chính là vòng lặp mà hầu hết mọi người đề cập khi nói đến "chế độ trợ lý":
- Nhận đầu vào từ người dùng
- Quyết định: Trả lời trực tiếp hoặc yêu cầu công cụ.
- Thực thi công cụ (nếu cần thiết)
- Thêm quan sát trở lại bối cảnh
- Lặp lại cho đến khi hoàn thành, hoặc cho đến khi tác nhân gặp quy tắc an toàn/thời gian chờ.
Để giữ nguyên ngữ cảnh mà không làm phình to lời nhắc:
- Lưu trữ trạng thái bên ngoài mô hình (các bước gần đây, kết quả công cụ, quyết định quan trọng)
- Tóm tắt kết quả đầu ra dài của công cụ trước khi chèn lại chúng.
- Giữ "ground truth" trong các nguồn dữ liệu của bạn (cơ sở dữ liệu, tệp tin, tài liệu) và chỉ lấy những thông tin liên quan.
Muốn tạo nhiều tác nhân hoặc hệ thống đa tác nhân? Hãy bắt đầu với một vòng lặp tác nhân trước, sau đó chia sẻ trách nhiệm (ví dụ: tác nhân lập kế hoạch, tác nhân công cụ, tác nhân kiểm tra).
Google cũng giới thiệu các khung phần mềm nguồn mở giúp việc này trở nên dễ dàng hơn, bao gồm LangGraph và CrewAI, tùy thuộc vào mức độ kiểm soát mà bạn muốn đối với tương tác đa tác nhân.
✅ Dưới đây là một mẫu vòng lặp thực tiễn mà bạn có thể áp dụng:
Trí tuệ nhân tạo (AI) là "Bộ não" (quyết định việc cần làm), và vòng lặp Python này là "Cơ thể" (thực hiện công việc thực tế là lấy dữ liệu).
MAX_TURNS = 8 là một rào cản an toàn. Nếu AI bị nhầm lẫn và tiếp tục gọi các công cụ trong một vòng lặp vô tận, điều này đảm bảo skript sẽ dừng sau 8 lần thử, giúp bạn tiết kiệm chi phí và hạn ngạch API.
Bước 4: Kiểm tra tác nhân AI của bạn
Kiểm tra tác nhân AI của bạn để đảm bảo nó hoạt động đúng cách trong các tình huống cụ thể.
Thêm các bài kiểm tra ở ba cấp độ:
- Kiểm thử đơn vị cho công cụ: Kiểm tra từng hàm một cách độc lập (đầu vào, lỗi, trường hợp biên).
- Kiểm tra hợp đồng cho việc gọi hàm: Kiểm tra xem yêu cầu công cụ của mô hình có khớp với sơ đồ của bạn không, và hệ thống của bạn từ chối các cuộc gọi không hợp lệ.
- Kiểm thử kịch bản: Chạy các quy trình làm việc thực tế (đường dẫn thành công + đường dẫn thất bại), sau đó đánh giá độ chính xác, tính nhất quán và xem liệu tác nhân có thoát đúng cách hay không.
Quy tắc thực tiễn: Xử lý mỗi lần gọi công cụ như một API sản xuất. Kiểm tra đầu vào, ghi lại đầu ra và xử lý lỗi an toàn.
Tùy chọn: Sử dụng trình tạo trợ lý Gemini hoặc các khung phần mềm nguồn mở.
Nếu bạn không muốn kết nối mọi thứ bằng tay, Google hỗ trợ một số phương pháp "builder" sau:
- Khung phần mềm nguồn mở như LangGraph (bao gồm các ví dụ chính thức của Gemini) cho các quy trình làm việc của tác nhân có trạng thái và chạy lâu dài.
- Vertex AI Agent Builder cho vòng đời quản lý của đại lý trên Google Cloud (xây dựng, mở rộng, quản lý)
- Gemini Enterprise Agent Designer cho việc tạo/lập tác nhân không cần mã/ít mã trong Gemini Enterprise
Các thực hành tốt nhất khi xây dựng các tác nhân AI với Gemini
Khi xây dựng các tác nhân AI cho quy trình làm việc kinh doanh, hãy ưu tiên tối ưu hóa độ tin cậy trước khi tối ưu hóa tính thông minh. Gemini 3 cho phép bạn kiểm soát cách mô hình suy luận và tương tác với các công cụ. Điều này giúp bạn xây dựng các tác nhân hoạt động nhất quán trên các công việc phức tạp và hệ thống thực tế.
✅ Dưới đây là một số nguyên tắc tốt nhất để xây dựng các tác nhân AI với Gemini:
Bắt đầu với một bản mô tả tác nhân (agent spec) để thiết lập giới hạn.
Xác định mục đích và điều kiện kết thúc của tác nhân trước khi viết mã. Đây là nơi nhiều dự án tác nhân thất bại, đặc biệt khi tác nhân có thể kích hoạt các hành động trên các hệ thống khách hàng hoặc sản xuất. Nhiều dự án AI tác nhân bị hủy bỏ khi các nhóm không thể chứng minh giá trị hoặc kiểm soát rủi ro.
Điều chỉnh độ sâu suy luận để phù hợp với công việc.
Gemini 3 đã giới thiệu tính năng điều khiển mức độ suy luận cho phép bạn điều chỉnh độ sâu suy luận cho từng yêu cầu. Bạn nên áp dụng suy luận cấp cao cho các bước liên quan đến kế hoạch và gỡ lỗi, cũng như các bước yêu cầu nhiều hướng dẫn. Áp dụng suy luận cấp thấp cho các bước thường xuyên, nơi độ trễ và chi phí quan trọng hơn phân tích sâu. Tính năng này giúp cân bằng hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
📖 Xem thêm: Cách tạo danh sách phần mềm
Thiết kế các công cụ như API sản phẩm
Giữ cho mỗi hàm tập trung bằng cách đặt tên rõ ràng và duy trì các tham số nghiêm ngặt. Việc gọi hàm trở nên đáng tin cậy hơn khi mô hình lựa chọn giữa một tập hợp nhỏ các công cụ được định nghĩa rõ ràng. Nội dung của Google Gemini 3 cũng nhấn mạnh việc gọi công cụ đáng tin cậy là yếu tố quan trọng để xây dựng các trợ lý hữu ích.
Giữ diện tích bề mặt công cụ nhỏ gọn và an toàn.
Bạn nên kiểm soát các công cụ mà tác nhân có thể truy cập và những gì mỗi công cụ có thể thực hiện. Thêm các kiểm tra quyền truy cập vào hệ thống của bạn. Ghi lại mọi cuộc gọi công cụ cùng với đầu vào và đầu ra, để bạn có thể gỡ lỗi các sự cố và chứng minh những gì tác nhân đã làm trong một sự cố.
Xem đánh giá như một yêu cầu sản phẩm.
Bạn cần kiểm tra xem tác nhân thực sự đã hoàn thành công việc hay chưa, chứ không phải xem nó có đưa ra câu trả lời giống nhau mỗi lần hay không. Trong mỗi lần chạy, hãy kiểm tra xem tác nhân có chọn đúng công cụ và gửi đầu vào hợp lệ hay không. Đảm bảo rằng nó dẫn đến trạng thái kết thúc đúng trong hệ thống của bạn.
Bạn cũng có thể chạy một bộ thử nghiệm tình huống nhỏ dựa trên yêu cầu thực tế của người dùng và định dạng dữ liệu thực tế. Các quy trình làm việc của trợ lý như điền biểu mẫu và thực hiện hành động trên web thường gặp lỗi trong các trường hợp đặc biệt trừ khi bạn chủ động kiểm tra chúng.
📖 Xem thêm: Các đại lý AI siêu việt và sự trỗi dậy của AI đại lý.
Làm rõ các đầu vào đa phương thức khi chúng quan trọng.
Nếu quy trình làm việc của bạn liên quan đến PDF, ảnh chụp màn hình, âm thanh hoặc video, bạn nên lập kế hoạch cách đại lý sẽ giải thích từng định dạng. Gemini 3 Flash Preview hỗ trợ đầu vào đa phương thức, và điều này giúp đơn giản hóa cách hệ thống của bạn xử lý các tài liệu công việc hỗn hợp.
Kiểm soát chi phí và độ trễ từ lần xây dựng đầu tiên.
Các vòng lặp của đại lý có thể phát triển nhanh chóng khi yêu cầu trở nên phức tạp. Cài đặt giới hạn lượt thực thi và thời gian chờ để đại lý không thể chạy vô thời hạn, và xử lý các lần thử lại trong hệ thống của bạn để các lỗi không lan rộng.
Thêm xác nhận trước các hành động không thể đảo ngược, đặc biệt khi tác nhân cập nhật hồ sơ hoặc kích hoạt các quy trình làm việc ở giai đoạn sau.
Hãy đảm bảo tách biệt các bước lặp lại hàng ngày khỏi các bước suy luận phức tạp. Điều này sẽ giúp các yêu cầu hàng ngày được xử lý nhanh chóng trong khi dành các công việc suy luận phức tạp cho những công việc thực sự cần thiết.
📽️Xem video: Muốn AI giúp bạn trong công việc chứ không chỉ tạo thêm rắc rối? Học cách tận dụng tối đa AI với video này.
Giới hạn khi sử dụng Google Gemini để xây dựng các tác nhân AI
Gemini cung cấp cho bạn các khối xây dựng mạnh mẽ cho các tác nhân, nhưng một tác nhân sản xuất thường thất bại vì những lý do tương tự mỗi lần. Nó mất bối cảnh hoặc tạo ra một công cụ mà hệ thống của bạn không thể thực thi an toàn. Nếu bạn có kế hoạch cho những giới hạn này từ sớm, bạn sẽ tránh được hầu hết các bất ngờ sau lần thử nghiệm đầu tiên.
✅ Dưới đây là một số giới hạn khi sử dụng Google Gemini để xây dựng các tác nhân AI:
Giới hạn quota và tốc độ có thể gây tắc nghẽn trong việc sử dụng thực tế.
API Gemini áp dụng giới hạn tốc độ để bảo vệ hiệu suất hệ thống và sử dụng công bằng, do đó một tác nhân hoạt động trong môi trường thử nghiệm có thể bị chậm lại khi đối mặt với lưu lượng thực tế. Bạn nên thiết kế để xử lý theo lô và xếp hàng khi nhiều người dùng kích hoạt tác nhân cùng một lúc.
Các bộ lọc an toàn có thể khối các yêu cầu kinh doanh vô hại.
API Gemini bao gồm bộ lọc nội dung tích hợp sẵn và các cài đặt an toàn có thể điều chỉnh. Các bộ lọc này đôi khi có thể chặn nội dung vô hại trong bối cảnh kinh doanh, đặc biệt khi tác nhân xử lý các chủ đề nhạy cảm hoặc văn bản do người dùng tạo ra.
Bạn nên kiểm tra các cài đặt an toàn với các lời nhắc và quy trình làm việc thực tế của mình, không chỉ với các lời nhắc demo.
Cửa sổ bối cảnh giới hạn lượng thông tin mà tác nhân của bạn có thể "nhìn thấy" cùng một lúc.
Mỗi mô hình Gemini có một cửa sổ ngữ cảnh được đo bằng token. Giới hạn này quy định lượng đầu vào và lịch sử cuộc hội thoại bạn có thể gửi trong một yêu cầu. Khi vượt quá giới hạn này, bạn cần có chiến lược, chẳng hạn như tóm tắt hoặc trích xuất từ nguồn dữ liệu.
Quản lý khóa trở thành rủi ro ngay khi bạn rời khỏi các bản mẫu.
Các tác nhân thường cần chạy liên tục, điều này có nghĩa là khóa API trở thành cơ sở hạ tầng hoạt động. Nếu khóa bị rò rỉ, việc sử dụng và chi phí có thể tăng đột biến, và tác nhân có thể tiết lộ quyền truy cập mà bạn không mong muốn.
Bạn nên đối xử với khóa này như một bí mật sản xuất và giữ nó khỏi mã nguồn phía client và các kho lưu trữ.
Các biện pháp bảo mật doanh nghiệp phụ thuộc vào nơi bạn triển khai.
Nếu bạn cần các biện pháp kiểm soát mạng và mã hóa nghiêm ngặt, bộ tùy chọn sẽ phụ thuộc vào việc bạn chạy Gemini thông qua Vertex AI và các biện pháp kiểm soát của Google Cloud.
Google Cloud cung cấp các tính năng như VPC Service Controls và khóa mã hóa do khách hàng quản lý cho Vertex AI. Điều này rất quan trọng đối với các quy trình làm việc được quy định và quản lý dữ liệu khách hàng.
Kiểm thử khó hơn mã thông thường vì kết quả đầu ra thay đổi.
Ngay cả khi mã của bạn chính xác, phản hồi của mô hình có thể thay đổi giữa các lần chạy. Điều này có thể làm gián đoạn các quy trình làm việc nghiêm ngặt khi tác nhân phải tạo ra đầu vào công cụ có cấu trúc hoặc đưa ra quyết định nhất quán. Bạn nên giảm thiểu tính ngẫu nhiên trong các bài kiểm tra định tuyến công cụ và xác thực mọi đối số hàm.
Ngoài ra, bạn nên tập trung kiểm thử vào các trạng thái cuối cùng mà hệ thống có thể xác minh thay vì nội dung chính xác.
Công cụ thay thế để xây dựng các tác nhân AI: ClickUp
Việc xây dựng các tác nhân AI trong Gemini có những lợi ích riêng, nhưng nó có thể nhanh chóng trở nên phức tạp về mã. Bạn bắt đầu với các lệnh nhắc và gọi hàm. Sau đó, bạn kết nối việc sử dụng công cụ, thiết lập khóa API và duy trì ngữ cảnh trong vòng lặp tác nhân để tác nhân có thể hoàn thành các công việc phức tạp mà không bị lệch hướng.
Đây là cách công việc trở nên phức tạp khi nhóm sử dụng các công cụ khác nhau để quản lý quy trình làm việc và theo dõi tiến độ.
Giờ hãy thêm sự phát triển của AI vào bức tranh. Các nhóm khác nhau thử nghiệm các công cụ AI khác nhau, và không ai chắc chắn về kết quả nào là đáng tin cậy hoặc dữ liệu nào an toàn để chia sẻ. Ngay cả khi bạn biết cách xây dựng các tác nhân AI bằng Google Gemini, bạn vẫn phải quản lý nhiều hạ tầng hơn là kết quả.
Đây là nơi một không gian làm việc AI tích hợp như ClickUp phát huy vai trò quan trọng. Nó cho phép các nhóm tạo và chạy các tác nhân ngay trong cùng không gian làm việc nơi công việc đã tồn tại, giúp các tác nhân có thể thực hiện các công việc thực tế, tài liệu và cuộc hội thoại thay vì bị giới hạn trong một nguyên mẫu riêng biệt.
✅ Hãy cùng tìm hiểu cách ClickUp hoạt động như một giải pháp thay thế phù hợp để xây dựng các tác nhân AI:
Giữ cho các công việc nhiều bước diễn ra suôn sẻ với ClickUp Super Agents
Khi xây dựng các tác nhân với Gemini, phần lớn nỗ lực tập trung vào việc phối hợp. Bạn xác định mục đích của tác nhân, chọn công cụ, thiết kế vòng lặp và duy trì bối cảnh sạch sẽ.
Các Trợ lý Siêu cấp ClickUp hoạt động như những đồng nghiệp AI giống con người trong Không gian Làm việc của bạn, giúp họ có thể hợp tác ngay tại nơi công việc đang diễn ra. Bạn có thể kiểm soát các công cụ và nguồn dữ liệu mà các trợ lý AI có thể truy cập, và họ cũng có thể yêu cầu sự phê duyệt của con người cho các quyết định quan trọng.
Các Trợ lý Siêu cấp ClickUp là bảo mật, có ngữ cảnh và linh hoạt. Chúng có thể hoạt động theo lịch trình, phản hồi các tín hiệu kích hoạt và thực hiện các công việc thực tế như soạn thảo tài liệu, cập nhật công việc, gửi email và tóm tắt cuộc họp.
Xem thêm về chúng trong video này
✅ Đây là cách ClickUp’s Super Agent Builder giúp bạn xây dựng các tác nhân AI:
- Xác định cách con người gọi trợ lý thông qua giao việc, đề cập hoặc tin nhắn riêng tư (DM), để quy trình làm việc có mục nhập rõ ràng.
- Cấu hình thời điểm tác nhân chạy thông qua lịch trình và các sự kiện kích hoạt để nó có thể thực hiện các bước tự động, không chỉ khi có người yêu cầu.
- Kết nối tác nhân với các công cụ và tích hợp trong không gian làm việc để nó có thể thực hiện các tác vụ công việc, không chỉ tạo ra các phản hồi.
- Đặt các rào cản bảo vệ thông qua quyền truy cập, quyền truy cập kiến thức, nhật ký hoạt động và phê duyệt để bạn có thể triển khai tác nhân một cách an toàn trong các quy trình làm việc tiếp xúc với khách hàng.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp Bảng trắng để thiết kế quy trình làm việc của Super Agent trước khi xây dựng nó.
Các Super Agent hoạt động hiệu quả nhất khi bạn giao cho chúng một nhiệm vụ rõ ràng và các điều kiện dừng rõ ràng. Bảng trắng ClickUp giúp bạn vẽ bản đồ quy trình làm việc một cách trực quan, để bạn và nhóm của mình thống nhất về những gì Super Agent nên làm trước khi nó bắt đầu thực hiện các công việc và cập nhật.
- Bản đồ vòng lặp của tác nhân với mục nhập, điểm quyết định, công cụ và điều kiện thoát.
- Danh sách công việc mà Super Agent có thể thay đổi và những gì cần sự phê duyệt của con người.
- Chuyển đổi quy trình làm việc cuối cùng thành các công việc mà nhóm của bạn có thể giao phó và đang theo dõi.
Tiêu chuẩn hóa các quy trình làm việc có thể lặp lại với các tác nhân ClickUp Autopilot.
Không phải mọi "trợ lý" đều cần khả năng suy luận phức tạp. Nhiều nhóm chỉ cần thực thi lặp lại: phân loại yêu cầu, định tuyến yêu cầu, yêu cầu thông tin thiếu, cập nhật trạng thái hoặc đăng cập nhật khi có thay đổi. Nếu bạn xây dựng từng chức năng này từ đầu trong Gemini, bạn sẽ mất thời gian duy trì mã cho các quy trình làm việc vốn nên được dự đoán trước.
Các tác nhân ClickUp Autopilot được thiết kế chính xác cho mục đích đó. Chúng thực hiện các hành động dựa trên các điều kiện và kích hoạt đã định trước, tại các địa điểm cụ thể (bao gồm Danh sách công việc, thư mục, không gian và Kênh trò chuyện). Chúng tuân theo hướng dẫn của bạn bằng cách sử dụng kiến thức và công cụ đã được cấu hình.
- Cài đặt các tác nhân Autopilot bằng trình tạo không cần mã của ClickUp trên các không gian, thư mục, danh sách công việc và kênh trò chuyện.
- Xác định các điều kiện kích hoạt để tác nhân chỉ chạy khi sự kiện phù hợp xảy ra.
- Cấu hình kiến thức và công cụ để trợ lý có thể phản hồi dựa trên các nguồn dữ liệu chính xác, không dựa vào phỏng đoán.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp tự động hóa để kích hoạt các Trợ lý Autopilot của ClickUp vào thời điểm thích hợp.
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân với Gemini, phần khó khăn nhất để mở rộng quy mô không phải là mô hình. Đó là độ tin cậy: đảm bảo hành động đúng được thực thi vào thời điểm đúng, mọi lúc. ClickUp Tự động hóa cung cấp cho bạn nền tảng dựa trên sự kiện bên trong không gian làm việc của bạn, giúp các quy trình làm việc của tác nhân được kích hoạt bởi các tín hiệu công việc thực tế (thay đổi trạng thái, cập nhật, tin nhắn).
Mô hình hữu ích nhất cho các nhóm công nghệ và sản phẩm là xem ClickUp tự động hóa như một trung tâm điều phối:
- Sử dụng kích hoạt + điều kiện để quyết định thời điểm đại lý nên chạy.
- Thêm hướng dẫn bổ sung khi cần thiết (đặc biệt đối với các Super Agents) để trợ lý hoạt động với ngữ cảnh phù hợp cho từng tình huống.
- Khởi chạy Trợ lý Autopilot từ Trình tạo tự động hóa bằng cách sử dụng hành động "Khởi chạy Trợ lý Autopilot" khi quy trình làm việc cần thực thi lặp lại.
- Kích hoạt một Super Agent bằng cách sử dụng các điều kiện và trigger tự động hóa khi bạn cần công việc linh hoạt, nhiều bước (và thêm hướng dẫn bổ sung cho từng quy trình tự động hóa nếu cần thiết)
- Chạy một tác nhân khi có tin nhắn trò chuyện được đăng trong một kênh, để việc tiếp nhận và phân loại yêu cầu có thể diễn ra ngay tại nơi yêu cầu thực sự xuất hiện.
- Đảm bảo tính nhất quán trong việc thực thi tác nhân trên các nhóm bằng cách tái sử dụng cùng một logic tự động hóa tại các địa điểm quy trình làm việc giống nhau (Danh sách công việc, Thư mục, Không gian, Kênh trò chuyện).
Trả lời các câu hỏi lặp lại trong trò chuyện bằng ClickUp Ambient Answers
Trong các nhóm sản phẩm và kỹ thuật bận rộn, những câu hỏi tương tự thường xuất hiện hàng tuần. Những thay đổi gì trong phạm vi công việc, những gì đang bị chặn, quyết định mới nhất là gì, và phiên bản hiện tại của quy trình đang ở đâu? Mọi người hỏi trong trò chuyện vì nó nhanh hơn so với việc tìm kiếm, và câu trả lời thường phụ thuộc vào những gì đang diễn ra thực tế trong các công việc và tài liệu.
ClickUp Ambient Answers hoạt động trong các kênh trò chuyện và trả lời với các câu trả lời có ngữ cảnh. Nó được thiết kế cho các yêu cầu dạng hỏi đáp trong trò chuyện, giúp nhóm của bạn nhận được câu trả lời mà không cần ai phải thủ công tìm kiếm liên kết và tóm tắt.
✅ Đây là cách ClickUp Ambient Answers hỗ trợ:
- Kích hoạt Trả lời Tự động trong các kênh nơi câu hỏi lặp lại, để trợ lý trả lời trong cùng một chủ đề thảo luận nơi công việc diễn ra.
- Kiểm soát những gì tác nhân có thể tham chiếu bằng cách giới hạn nó trong các khu vực Không gian Làm việc phù hợp và bối cảnh chia sẻ.
- Tiêu chuẩn hóa câu trả lời bằng cách sử dụng một đại lý cấp kênh duy nhất thay vì phụ thuộc vào người đang trực tuyến.
- Giữ cho kỳ vọng rõ ràng bằng cách sử dụng Ambient Answers để tra cứu thông tin, vì các công cụ ghi chú ClickUp không thể được thêm vào Ambient Answers.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp Trò chuyện để làm cho các câu trả lời tự động của ClickUp đáng tin cậy hơn.
Ambient Answers hoạt động hiệu quả hơn khi kênh trò chuyện của bạn luôn kết nối với bối cảnh công việc thực tế. ClickUp Chat hỗ trợ chuyển đổi tin nhắn thành công việc, sử dụng AI để tóm tắt các chủ đề tin nhắn và giữ cho các cuộc hội thoại luôn liên kết với công việc liên quan.
- Chuyển đổi các yêu cầu lặp lại thành các công việc kết nối để "câu trả lời" trở thành một công việc được theo dõi.
- Sử dụng bài đăng trong kênh để cập nhật quy trình, giúp thông tin quan trọng dễ dàng tra cứu sau này.
- Giữ phạm vi kênh chặt chẽ (một lĩnh vực sản phẩm hoặc một quy trình làm việc), để các phản hồi của trợ lý luôn nhất quán.
- Sử dụng tóm tắt AI cho các chủ đề dài để các bên liên quan có thể cập nhật thông tin mà không cần đọc lại toàn bộ nội dung.
Tăng tốc quá trình thiết lập trợ lý AI với ClickUp Brain
Khi bắt đầu xây dựng một trợ lý AI, bạn cần thiết lập công việc và có một định nghĩa công việc rõ ràng. Bạn cũng cần nguồn tài liệu đáng tin cậy và cách chuyển đổi đầu ra thành các mục thực tế một cách sạch sẽ. Nếu bạn thực hiện điều này bằng mã trước tiên, bạn sẽ mất thời gian cho việc xây dựng khung sườn trước khi có thể chứng minh giá trị.
ClickUp Brain rút ngắn giai đoạn thiết lập bằng cách cung cấp cho bạn nhiều khối xây dựng trong một không gian làm việc. Bạn có thể trích xuất câu trả lời, chuyển đổi câu trả lời thành công việc và biến cuộc họp thành tóm tắt và các nhiệm vụ hành động.
Các tính năng này giúp bạn xác định nhiệm vụ của trợ lý và tạo ra các kết quả có cấu trúc mà nhóm của bạn có thể thực hiện.
✅ Dưới đây là cách ClickUp Brain hỗ trợ bạn trong công việc sử dụng các tác nhân AI:
- Soạn thảo hướng dẫn cho tác nhân từ các công việc và tài liệu hiện có mà không cần tạo lại bối cảnh.
- Chuyển đổi kết quả thành các công việc và danh sách kiểm tra mà các nhóm có thể thực hiện ngay lập tức.
- Giữ các công việc liên quan đến trợ lý trong một không gian làm việc để các nhóm có thể xem xét và cải thiện quy trình.
- Hỗ trợ việc áp dụng an toàn hơn với cam kết dữ liệu và tuân thủ SOC 2.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Sử dụng ClickUp Brain MAX để thiết kế và kiểm tra quy trình làm việc của tác nhân AI
ClickUp Brain MAX giúp bạn chuyển từ ý tưởng sơ bộ về tác nhân AI sang quy trình làm việc có thể triển khai được. Thay vì viết toàn bộ vòng lặp tác nhân trước tiên, bạn có thể sử dụng Brain MAX để xác định mục đích của tác nhân và lập bản đồ các bước công cụ. Sau đó, kiểm tra các trường hợp biên bằng ngôn ngữ mà người dùng của bạn sẽ sử dụng.
- Nhanh chóng thu thập yêu cầu với Talk to Text bằng cách nói yêu cầu phức tạp của bên liên quan và chuyển đổi nó thành kế hoạch tác nhân có cấu trúc với các bước, lệnh công cụ và điều kiện thoát.
- Xác minh ngữ cảnh bằng Enterprise Search bằng cách lấy các thông số kỹ thuật mới nhất, ghi chú quyết định và cập nhật công việc từ không gian làm việc của bạn trước khi hoàn thiện các lời nhắc và hướng dẫn công cụ.
- Kiểm tra độ bền của luồng tác nhân bằng cách yêu cầu ClickUp Brain MAX tạo ra các trường hợp biên và kịch bản lỗi, sau đó chỉnh sửa các lời nhắc và quy tắc công cụ của bạn để xử lý những trường hợp đó một cách gọn gàng.
- Chuyển đổi giữa các mô hình AI khác nhau (ChatGPT, Claude hoặc Gemini) để tạo ra các kết quả khác nhau dựa trên yêu cầu của bạn.
Xây dựng và chạy các tác nhân AI nhanh hơn với ClickUp
Google Gemini cung cấp cho bạn một phương pháp vững chắc để xây dựng trợ lý AI khi bạn muốn tùy chỉnh logic và kiểm soát công cụ trong mã nguồn của riêng mình. Bạn xác định mục tiêu, kết nối các công cụ thông qua gọi hàm và lặp lại cho đến khi trợ lý hoạt động đáng tin cậy trong các quy trình làm việc thực tế.
Khi quy mô mở rộng, áp lực thực sự chuyển sang khâu thực thi. Bạn cần đảm bảo công việc của trợ lý luôn kết nối với các công việc, tài liệu, quyết định và trách nhiệm của nhóm. Đó chính là lúc ClickUp trở thành lựa chọn thực tiễn, đặc biệt khi bạn muốn xây dựng trợ lý mà không cần lập trình và duy trì chúng gần với quá trình triển khai.
Nếu bạn muốn các quy trình làm việc của trợ lý AI duy trì tính nhất quán giữa các nhóm, hãy tập trung công việc vào một nơi duy nhất. Đăng ký ClickUp miễn phí ngay hôm nay ✅.