Sự phối hợp tốt hơn giữa các thành viên trong nhóm dẫn đến hoạt động trơn tru hơn — hoặc ít nhất đó là điều chúng ta được nghe. Nhưng trên thực tế, câu chuyện lại khác.
Các nhóm sản phẩm, bán hàng và tiếp thị dành nửa ngày để đồng bộ lịch, chuyển đổi giữa các công cụ chuyên dụng và theo dõi các cập nhật. Hệ thống này gây gián đoạn và tiêu tốn thời gian vốn nên được dành cho các công việc có giá trị cao.
Mặc dù các tác nhân AI có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, việc triển khai chúng trong các silo có thể gây ra nhiều tác hại hơn. Điều này chuyển sự hỗn loạn từ con người sang phần mềm. Ví dụ, tác nhân hỗ trợ của bạn có thể kích hoạt email "tính năng đã được khắc phục" trước khi tác nhân sản phẩm thậm chí chưa xác nhận điều đó.
Để thực sự phối hợp các nhóm của bạn, trước tiên bạn cần phối hợp các tác nhân của mình. Điều đó dẫn chúng ta đến… 🥁 Quản lý tác nhân AI.
Tổ chức các tác nhân AI là gì?
Quản lý các tác nhân AI là quá trình phối hợp nhiều tác nhân AI chuyên biệt để chúng hoạt động như một nhóm. Quá trình này bao gồm một tác nhân quản lý điều phối, chịu trách nhiệm kiểm soát thứ tự công việc, giao tiếp và luồng dữ liệu giữa các tác nhân chuyên biệt.
📌 Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn điều hành một công ty bán lẻ nhỏ. Bạn có ba tác nhân AI, và mỗi tác nhân tập trung vào mục tiêu cụ thể của mình mà không giao tiếp với các tác nhân khác:
- Đại lý quản lý kho: Theo dõi mức tồn kho và tự động gửi đơn đặt hàng thêm khi số lượng mục giảm xuống mức thấp.
- Đại lý tiếp thị: Quét danh sách sản phẩm của bạn và viết quảng cáo trên mạng xã hội để tăng doanh số bán hàng.
- Đại lý vận chuyển: Tạo nhãn và lên lịch cho các đơn vị vận chuyển sau khi đơn đặt hàng được thanh toán.
Vì các tác nhân này hoạt động độc lập, chúng có thể gặp phải lỗi.
Tại sao lại như vậy?
- Đại lý tiếp thị có thể phát hiện một mục có nhu cầu cao và khởi động một chiến dịch quảng cáo quy mô lớn, mà không biết rằng đại lý quản lý kho đã đánh dấu mục đó là “hết hàng”.
- Hoặc, khi khách hàng hủy đơn đặt hàng, tác nhân vận chuyển sẽ dừng gói hàng, nhưng tác nhân quản lý kho không cập nhật được mức tồn kho.
Quản lý các tác nhân AI giúp tối ưu hóa tình trạng hỗn loạn này. Một bộ điều khiển trung tâm, hay bộ quản lý, đồng bộ hóa tất cả các tác nhân riêng lẻ để chúng đóng góp một cách logic vào quy trình làm việc.
⚖️ Hiểu rõ sự khác biệt: Điều phối AI và điều phối các tác nhân AI nghe có vẻ tương tự, nhưng thực chất là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau:
- Quản lý AI: Quy trình tổng thể nhằm phối hợp các thành phần AI khác nhau như mô hình học máy, mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đường ống dữ liệu, API và các hạ tầng khác. Mục tiêu là xây dựng một quy trình làm việc có cấu trúc từ các công cụ AI không liên kết.
- Quản lý các tác nhân AI: Một phần của quản lý AI tập trung vào việc phối hợp các tác nhân AI tự động. Nó cho phép nhiều tác nhân AI làm việc cùng nhau trên các công việc phức tạp, có mục tiêu cụ thể.
⭐ Bonus: Trông nó hoạt động như thế nào? Video này về các công cụ điều phối quy trình làm việc của các tác nhân sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn.
📮 ClickUp Insight: 40% số người tham gia khảo sát của chúng tôi cho biết họ tò mò nhưng vẫn chưa rõ chính xác "đại lý" là gì.
Điều này cho thấy ý tưởng về các tác nhân đang lan rộng nhanh chóng, nhưng cũng cho thấy danh mục này vẫn còn khá trừu tượng trong thực tế. Nhiều công cụ tuyên bố có tính chất tác nhân về mặt lý thuyết, nhưng không thể thực sự tham gia vào công việc hàng ngày.
Super Agents trong ClickUp hoạt động trong Không gian Làm việc ClickUp và có thể hoạt động độc lập theo các quy tắc và phê duyệt mà bạn thiết lập. Điểm nổi bật? Nó trông ít giống "AI" và nhiều hơn như một đồng nghiệp ảo đang âm thầm giữ cho công việc diễn ra suôn sẻ.
Tại sao việc điều phối các tác nhân AI lại quan trọng đối với các nhóm?
Hầu hết các quy trình kinh doanh đều trải qua nhiều bộ phận và công cụ khác nhau.
Ví dụ về quy trình onboarding khách hàng: bộ phận bán hàng quản lý hợp đồng trong hệ thống CRM, bộ phận tài chính sử dụng hệ thống ERP để lập hóa đơn, và bộ phận hỗ trợ khách hàng cài đặt tài khoản.
Hiện tại, việc triển khai các tác nhân riêng lẻ để tự động hóa từng bước có vẻ lý tưởng—một tác nhân xử lý việc ký hợp đồng, tác nhân khác quản lý việc thiết lập tài khoản.
Tuy nhiên, phương pháp này tiềm ẩn nhiều rủi ro đáng kể:
- Không giảm thiểu sự phân tán công cụ: Các tác nhân hoạt động độc lập trong các silo hiện có, để lại hệ thống công cụ phân tán và sự phân tán công cụ của bạn như những vấn đề mà bạn vẫn phải giải quyết.
- Chuyển dữ liệu thủ công: Bạn vẫn phải chuyển dữ liệu giữa các tác nhân một cách thủ công vì chúng không thể chia sẻ bối cảnh hoặc tệp tin một cách bản địa.
- Lỗi thực thi: Các tác nhân bị cô lập gây ra công việc trùng lặp, bỏ sót việc chuyển giao và sự không nhất quán trong dữ liệu, dẫn đến việc trì hoãn toàn bộ quy trình.
- Sự bùng nổ của các tác nhân: Quản lý hàng chục tác nhân riêng lẻ trở nên phức tạp và phân mảnh không kém gì việc quản lý các công cụ gốc.
Lớp điều phối giúp tối ưu hóa và tập trung hóa các tương tác giữa các tác nhân. Thay vì phải kích hoạt thủ công Tác nhân B sau khi Tác nhân A hoàn thành, hệ thống điều phối sẽ tự động xử lý việc chuyển giao.
Điều này đảm bảo luồng dữ liệu được truyền tải tức thì giữa các bộ phận và ngăn chặn quy trình làm việc bị phân mảnh.
🔔 Nhắc nhở: Quản lý các tác nhân AI ≠ quản lý đa tác nhân
Quản lý phối hợp đa tác nhân là việc điều phối nhiều tác nhân trong một nền tảng duy nhất. Quản lý phối hợp tác nhân AI là việc quản lý cấp cao các tác nhân trên toàn bộ hệ thống công nghệ của công ty bạn. Nó kết nối các loại tác nhân AI khác nhau qua các ứng dụng phần mềm để hoàn thành toàn bộ quy trình kinh doanh từ đầu đến cuối.
Bốn loại điều phối tác nhân AI
Có bốn cách chính để tổ chức các tác nhân AI trong lớp điều phối. Phương pháp phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu của công việc, chẳng hạn như liệu bạn cần sự giám sát chặt chẽ của cơ quan quản lý hay khả năng phản hồi thời gian thực.
Hãy cùng tìm hiểu về bốn loại và thời điểm sử dụng chúng:
1. Điều phối tập trung
Ở đây, một tác nhân chính hoặc người giám sát duy nhất quản lý mọi thứ. Nó nhận yêu cầu của người dùng, quyết định các tác nhân con chuyên biệt nào cần thiết, giao công việc cho chúng và kiểm tra kết quả đầu ra trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng.
✅ Phù hợp nhất cho: Các ngành công nghiệp có quy định nghiêm ngặt (như tài chính hoặc y tế) nơi mỗi bước phải có thể kiểm tra và dự đoán được.
2. Điều phối phi tập trung
Trong điều phối phi tập trung, không có một trình điều phối duy nhất. Thay vào đó, tất cả các tác nhân đều được lập trình với một bộ quy tắc chia sẻ hoặc logic điều phối và giao tiếp trực tiếp với nhau.
Họ đàm phán bước tiếp theo dựa trên khả năng sẵn sàng và chuyên môn cụ thể của tác nhân.
✅ Phù hợp nhất cho: Hệ thống tốc độ cao, thời gian thực (như trợ lý giọng nói) vì nó loại bỏ trung gian và cho phép các tác nhân giao tiếp trực tiếp với nhau.
3. Điều phối theo cấu trúc phân cấp
Đây là phiên bản phức tạp hơn của mô hình giám sát. Nó sử dụng cấu trúc phân tầng: một tác nhân cấp cao quản lý nhiều tác nhân cấp trung, và mỗi tác nhân cấp trung quản lý nhóm tác nhân công nhân chuyên môn của riêng mình.
✅ Phù hợp nhất cho: Các hoạt động doanh nghiệp quy mô lớn nơi các công việc quá phức tạp để một người giám sát duy nhất có thể quản lý.
4. Điều phối liên kết
Quản lý phối hợp liên kết liên quan đến việc các tác nhân AI độc lập — thường đến từ các tổ chức khác nhau — hợp tác để đạt được mục tiêu mà không chia sẻ dữ liệu riêng tư của họ.
Không có người quản lý hoặc tác nhân điều phối. Thay vào đó, các tác nhân từ các bộ phận khác nhau (hoặc thậm chí từ các công ty khác nhau) thống nhất chia sẻ một tiêu chuẩn giao tiếp chung để hợp tác với nhau.
✅ Phù hợp nhất cho: Các mối quan hệ hợp tác giữa các công ty hoặc quản lý chuỗi cung ứng, nơi các thực thể khác nhau cần phối hợp dữ liệu nhạy cảm.
⭐ Để lấy cảm hứng, đây là ba Super Agents tập trung vào lịch trình đang hoạt động:
Cách thức hoạt động của việc điều phối các tác nhân AI
Một tác nhân cấp cao hoặc tác nhân chính quản lý các tác nhân khác — điều này khá dễ hiểu.
Nhưng nó hoạt động như thế nào khi không có người giám sát (như trong các mô hình phi tập trung hoặc liên kết)?
Quá trình điều phối, dù có hay không có trình điều phối trung tâm, đều dựa trên một số bước 👇
Bước 1: Phân chia công việc
🤝 Với trình điều phối: Người giám sát (có thể là tác nhân cấp cao hơn hoặc tác nhân chính) nhận mục tiêu, phân tích nó và lập kế hoạch thực thi hoàn chỉnh. Nó chia công việc chính thành các công việc con và quyết định thứ tự thực thi.
📌 Ví dụ: Giả sử bạn triển khai các tác nhân để tự động triển khai một tính năng mới trong ứng dụng. Người quản lý chia mục tiêu này thành các công việc chuyên biệt: tác nhân phát triển xây dựng giao diện người dùng, tác nhân kiểm thử viết các trường hợp kiểm thử, và tác nhân tiếp thị soạn thảo ghi chú phát hành.
Vì quá trình này là động, người giám sát có thể điều chỉnh thứ tự trong thời gian thực. Nếu "tính năng" thực chất chỉ là bản sửa lỗi, nó sẽ tự động bỏ qua bước tiếp thị.
👉🏼 Không có trình điều phối: Trong trường hợp này, logic điều phối được tích hợp trực tiếp vào các tác nhân AI. Chúng nhận công việc dựa trên lý luận của chính mình và phân chia công việc thành các tác vụ con theo thời gian thực, tạo ra một lộ trình không tồn tại cho đến khi cần thiết.
Bước 2: Định tuyến thông minh
🤝 Với trình điều phối: Người giám sát đánh giá khả năng của các tác nhân làm việc có sẵn theo thời gian thực và giao công việc cho chuyên gia phù hợp nhất (ví dụ: chuyển công việc mã hóa sang tác nhân Python).
👉🏼 Không có trình điều phối: Các tác nhân hợp tác theo nhiều cách mà không cần tác nhân chính. Một phương pháp là hệ thống bảng đen, nơi các tác nhân theo dõi không gian chia sẻ để tìm các công việc có sẵn và chọn những công việc mà chúng có khả năng thực hiện. Phương pháp khác là định tuyến ngữ nghĩa, nơi các tác nhân chấp nhận công việc dựa trên ý nghĩa của yêu cầu.
👀 Bạn có biết? Các tác nhân cũng có thể "đấu thầu" cho các công việc bằng cách chia sẻ điểm tin cậy. Nếu Tác nhân A tuyên bố mức độ tin cậy 95% cho một vấn đề cụ thể trong khi Tác nhân B tuyên bố 65%, Tác nhân A sẽ được giao công việc.
Các tác nhân cũng có thể đặt giá thầu bằng cách sử dụng:
- Chi phí dự kiến
- Ước lượng thời gian
- Tính sẵn có của tài nguyên
- Tiện ích hoặc phần thưởng
Bước 3: Quản lý ngữ cảnh
🤝 Với trình điều phối: Người giám sát đóng vai trò là trung tâm lưu trữ thông tin. Nó thực hiện lựa chọn và truyền tải thông tin liên quan từ tác nhân trước đó đến tác nhân tiếp theo, giúp tác nhân mới không bị quá tải bởi dữ liệu không cần thiết.
👉🏼 Không có trình điều phối: Khi tác nhân A hoàn thành công việc, nó sẽ thêm kết quả của mình vào bối cảnh mới và gửi cho tác nhân B. Tác nhân B giờ đây có toàn bộ lịch sử của những gì đã xảy ra cho đến nay, đảm bảo không có thông tin nào bị mất trong quá trình chuyển giao.
Bước 4: Thực thi và giám sát
🤝 Với trình điều phối: Người giám sát theo dõi đầu ra của từng tác nhân để đảm bảo chất lượng. Nếu một tác nhân gặp lỗi hoặc tạo ra kết quả sai lệch, người giám sát sẽ phát hiện ra, yêu cầu thực hiện lại hoặc chuyển hướng công việc sang một tác nhân khác.
👉🏼 Không có hệ thống điều phối: Các tác nhân sử dụng tự kiểm tra và đánh giá đồng nghiệp. Chúng được lập trình để kiểm tra lại công việc của chính mình và của đồng nghiệp trước khi chuyển sang bước tiếp theo. Ví dụ, nếu Tác nhân B nhận được dữ liệu sai từ Tác nhân A, nó sẽ từ chối công việc và gửi lại.
Bước 5: Chuẩn bị kết quả
🤝 Với trình điều phối: Tất cả các tác nhân gửi các phần đã hoàn thành của mình trở lại cho người giám sát. Người giám sát làm sạch dữ liệu, định dạng báo cáo cuối cùng và trình bày nó cho người dùng.
👉🏼 Không có hệ thống điều phối: Kết quả cuối cùng thường chỉ là kết quả của tác nhân cuối cùng trong chuỗi. Nếu là hệ thống đa tác nhân, các tác nhân sẽ bỏ phiếu để thống nhất và hợp nhất kết quả của mình nhằm cung cấp kết quả mong muốn.
🧠 Sự thật thú vị: Archytas, một nhà toán học Hy Lạp cổ đại, đã chế tạo một con chim bồ câu bằng gỗ có thể bay thực sự. Nó sử dụng hơi nước nén để di chuyển khoảng 200 mét. Con chim cơ khí này được coi là một trong những nỗ lực sớm nhất để tạo ra một thiết bị tự động có thể di chuyển mà không cần can thiệp thủ công.
Lợi ích của việc điều phối các tác nhân AI
Khi các tổ chức tập trung vào việc cho phép các tác nhân hoạt động xuyên suốt các quy trình làm việc, việc điều phối các tác nhân AI đang trở thành nền tảng của công việc có khả năng mở rộng và tự động hóa. Dưới đây là năm lý do bạn cần ưu tiên triển khai nó:
- Phân công công việc tự động: Khi một tác nhân hoàn thành một bước, tác nhân tiếp theo sẽ tự động nhận được bối cảnh phù hợp. Quy trình làm việc của bạn tiếp tục chạy mà không bị gián đoạn hoặc cần theo dõi thủ công.
- Tăng hiệu quả và độ chính xác của công việc: Hệ thống định tuyến công việc thông minh (như trong thiết lập tập trung) đảm bảo các công việc được giao cho tác nhân phù hợp dựa trên khả năng cụ thể của họ. Việc chuyển giao tự động hóa và điều phối tuần tự loại bỏ các hành động trùng lặp, sự không nhất quán giữa các tác nhân và lỗi.
- Bối cảnh chung: Các tác nhân AI được phối hợp chia sẻ một bộ nhớ chung, do đó không có tác nhân nào phải yêu cầu thông tin đã được cung cấp trước đó. Vì vậy, nếu ngân sách của khách hàng thay đổi trong hồ sơ của tác nhân bán hàng, tất cả các tác nhân khác trong hệ thống sẽ được cập nhật ngay lập tức.
- Tăng cường năng suất của nhân viên và nhóm: Các thành viên trong nhóm không còn phải dành thời gian để theo dõi hành vi của các tác nhân, di chuyển dữ liệu hoặc theo dõi các bản cập nhật. Họ có thể tập trung vào đổi mới, chiến lược cấp cao và ra quyết định.
- Khả năng mở rộng: Một hệ thống được phối hợp có thể xử lý 100 công việc dễ dàng như 10 công việc. Ngay cả khi hoạt động của bạn phát triển, tất cả các tác nhân khác vẫn đồng bộ, và không cần phải phối hợp chúng thủ công.
📮 ClickUp Insight: Chỉ 10% số người tham gia khảo sát của chúng tôi thường xuyên sử dụng công cụ tự động hóa và tích cực tìm kiếm các cơ hội mới để tự động hóa.
Điều này nhấn mạnh một yếu tố quan trọng chưa được khai thác để nâng cao năng suất — hầu hết các nhóm vẫn đang phụ thuộc vào công việc thủ công có thể được tối ưu hóa hoặc loại bỏ.
Các AI Super Agents của ClickUp giúp việc xây dựng quy trình làm việc tự động trở nên dễ dàng, ngay cả khi bạn chưa từng sử dụng tự động hóa trước đây. Với các mẫu sẵn sàng sử dụng và lệnh dựa trên ngôn ngữ tự nhiên, việc tự động hóa công việc trở nên dễ dàng cho mọi thành viên trong nhóm!
💫 Kết quả thực tế: QubicaAMF đã giảm thời gian báo cáo xuống 40% bằng cách sử dụng bảng điều khiển động và biểu đồ tự động hóa của ClickUp — biến hàng giờ công việc thủ công thành thông tin thời gian thực.
Các thách thức phổ biến trong việc phối hợp các tác nhân AI
Mặc dù việc phối hợp các tác nhân AI giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, nó cũng có những giới hạn:
| Thách thức | Ý nghĩa của điều này |
| Vách đá phối hợp | Các quy trình làm việc đa tác nhân trở nên phức tạp và rối ren đến mức ngay cả các tác nhân con người cũng không thể giải quyết được. |
| Không xác định | Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có tính không thể dự đoán. Bạn có thể cung cấp cùng một đầu vào hai lần, nhưng chúng có thể đưa ra hai câu trả lời khác nhau. |
| Mất mát token và độ trễ | Các tác nhân giao tiếp với nhau quá nhiều, dẫn đến chi phí API cao (lãng phí token) và thời gian phản hồi chậm. |
| Quá tải ngữ cảnh | Lịch sử dự án trở nên quá dài khiến các tác nhân AI cạn kiệt bộ nhớ và quên đi các hướng dẫn ban đầu. |
| Khả năng tương tác | Các tác nhân AI từ các nhà cung cấp khác nhau không thể giao tiếp với nhau vì chúng sử dụng các ngôn ngữ hoặc định dạng dữ liệu khác nhau. |
✅ Giải pháp? Thêm các rào cản bảo vệ ở cấp độ kiến trúc.
Bạn có thể ngăn chặn hầu hết các sự cố phối hợp bằng năm lựa chọn thiết kế có chủ đích:
- Đối với các thách thức trong điều phối: Giới hạn độ sâu của tác nhân. Giới hạn chuỗi tác nhân đa tác nhân ở 3–5 bước trước khi buộc hợp nhất thành một tác nhân quyết định duy nhất. Nếu độ phức tạp tăng lên, hãy thiết kế lại quy trình làm việc thay vì thêm nhiều tác nhân.
- Đối với tính không xác định: Thêm các lớp kiểm tra. Chạy các đầu ra quan trọng qua một công cụ kiểm tra xác định (hệ thống quy tắc, kiểm tra lược đồ hoặc tác nhân kiểm tra thứ cấp) trước khi thực thi.
- Đối với việc tiêu tốn token: Cài đặt "ngân sách cuộc hội thoại". Giới hạn cứng các giao dịch giữa các tác nhân và tóm tắt bối cảnh sau mỗi vài lượt thay vì truyền toàn bộ bản ghi.
- Đối với tình huống quá tải dữ liệu: Triển khai nén bộ nhớ theo từng đợt. Định kỳ tổng hợp các lịch sử dài thành các tóm tắt có cấu trúc với mục tiêu và ràng buộc rõ ràng.
- Đối với các vấn đề tương thích: Tiêu chuẩn hóa trên một lược đồ chia sẻ (hợp đồng JSON, API công cụ hoặc thông số kỹ thuật gọi hàm), để các tác nhân giao tiếp dưới dạng định dạng có cấu trúc.
⚠️ Nguyên tắc cốt lõi: Hạn chế trước khi mở rộng.
Các trường hợp sử dụng điều phối các tác nhân AI cho các nhóm
Hãy xem cách các nhóm khác nhau triển khai việc điều phối các tác nhân AI để tự động hóa các quy trình phức tạp:
1. Quy trình onboarding khách hàng
Hãy tưởng tượng bạn vừa ký hợp đồng với một khách hàng lớn mới. Thông thường, bạn sẽ sao chép dữ liệu từ hợp đồng vào hệ thống tính phí, gửi email cho nhóm kỹ thuật để cài đặt tài khoản mới và lục lọi các thư mục để tìm tài liệu đào tạo phù hợp.
Với khung quản lý tác vụ AI đã được thiết lập, một tác vụ sẽ tạo tài khoản mới và cài đặt quyền truy cập phần mềm. Một tác vụ khác sẽ đọc hợp đồng, ghi chú các mục tiêu cụ thể và soạn thảo hướng dẫn chào mừng tùy chỉnh. Trong khi đó, tác vụ thứ ba sẽ kiểm tra lịch làm việc của nhóm để tìm thời gian phù hợp nhất cho cuộc họp khởi động.
Bạn chỉ cần đến văn phòng vào sáng hôm sau với một khách hàng đã được chuẩn bị sẵn sàng và một cuộc họp đã được lên lịch, tiết kiệm hàng giờ làm việc vặt.
2. Phát hiện gian lận tự động hóa
Nếu bạn điều hành một công ty fintech, bạn biết rõ việc phát hiện các giao dịch đáng ngờ khó khăn như thế nào khi hàng nghìn giao dịch diễn ra mỗi phút.
Bằng cách phối hợp nhiều tác nhân AI chuyên biệt, bạn có thể dễ dàng triển khai một hệ thống phòng thủ chặt chẽ, đa bước để chống lại các hoạt động gian lận.
Dưới đây là cách thực hiện:
Một tác nhân giao dịch theo dõi tất cả các giao dịch thanh toán và ngay lập tức phát hiện các bất thường (ví dụ: một giao dịch mua hàng có giá trị cao từ một địa điểm bất thường). Nó kích hoạt tác nhân xác thực danh tính để kiểm tra xem các mẫu đăng nhập gần đây hoặc ID thiết bị của người dùng có khớp với hành vi mới này hay không.
Nếu không, một tác nhân quản lý rủi ro sẽ so sánh hành vi với các chiến thuật gian lận đã biết và thực hiện các biện pháp khắc phục — như tạm dừng thanh toán và gửi mã xác minh qua văn bản cho khách hàng để tiếp tục.
3. Quản lý chuỗi cung ứng
Các chuỗi cung ứng có tính biến động cao. Các rào cản thương mại địa chính trị, thảm họa thiên nhiên và tình trạng thiếu hụt lao động có thể đột ngột làm gián đoạn hoạt động. Không thể theo kịp những thay đổi này chỉ bằng nỗ lực con người và các hệ thống phân phối.
Hệ thống quản lý các tác nhân AI giúp bạn luôn dẫn đầu. Ví dụ, bạn có thể sử dụng nó để đồng bộ hóa phản ứng của mình với các đợt tăng giá đột biến.
Nếu một tác nhân phát hiện giá nguyên liệu thô tăng 20%, tác nhân thứ hai sẽ tìm kiếm các giải pháp thay thế — như chuyển sang nhà cung cấp sao lưu đã được kiểm duyệt trước. Đồng thời, tác nhân khác sẽ điều chỉnh lịch sản xuất của bạn cho đến khi nguyên liệu mới đến.
Câu chuyện khách hàng: ClickUp X Bell Direct
😓 Vấn đề: “Công việc về công việc” đang cản trở năng suất thực sự.
Đội ngũ vận hành của Bell Direct đang quá tải. Mỗi ngày, họ phải xử lý hơn 800 email của khách hàng, mỗi email đều yêu cầu đọc thủ công, phân loại, phân loại và chuyển đến người phù hợp. Tình trạng này gây áp lực lên hiệu quả làm việc, khả năng hiển thị và chất lượng dịch vụ của nhóm, mặc dù công ty vẫn đạt được kết quả tốt cho khách hàng.
✅ Giải pháp: Không gian làm việc thống nhất + các tác nhân AI hoạt động như đồng đội
Thay vì thêm một công cụ không kết nối vào hệ thống, Bell Direct đã chọn ClickUp làm trung tâm điều khiển chính. Họ đã tập trung mọi thứ từ công việc, tài liệu, quy trình đến kiến thức vào một không gian làm việc duy nhất, nơi AI có đầy đủ bối cảnh. Thay vì dựa vào các bot hoặc mẫu chung chung, họ đã triển khai một Super Agent mà họ gọi là “Delegator”. Đây là một đồng đội tự động được đào tạo để phân loại công việc đến:
- Nó đọc mọi email đến hộp thư đến chung.
- Nó phân loại mức độ khẩn cấp, khách hàng và chủ đề bằng cách sử dụng các Trường Tùy chỉnh được hỗ trợ bởi AI.
- Nó ưu tiên và định tuyến từng công việc đến đúng người trong thời gian thực.
Nó thực hiện tất cả những việc cần làm mà không cần sự can thiệp thủ công từ các nhà điều hành con người.
😄 Tác động: Lợi ích vận hành có thể đo lường được
- Tăng 20% hiệu quả hoạt động, nghĩa là hoàn thành nhiều công việc hơn trong thời gian ngắn hơn với cùng nguồn lực.
- Giải phóng sức chứa tương đương với 2 nhân viên toàn thời gian, nay có thể dành cho các công việc chiến lược có giá trị cao.
- Hơn 800 email của khách hàng được phân loại hàng ngày theo thời gian thực.
Siêu tác nhân hiện nay phân phối công việc theo cách mà con người sẽ làm, nhưng với tốc độ và quy mô của máy móc.
👀 Bạn có biết? Năm 1966, Joseph Weizenbaum đã tạo ra ELIZA để mô phỏng một nhà trị liệu. Bot này sử dụng một kịch bản đơn giản để tham gia vào cuộc hội thoại với con người, bằng cách hoán đổi đại từ để biến các phát ngôn của người dùng thành câu hỏi.
Ví dụ, nếu người dùng nói, “Tôi cảm thấy…”, bot sẽ hỏi, “Tại sao bạn lại cảm thấy…?” Nếu bot bị kẹt, ELIZA sẽ sử dụng các phản hồi chung chung như “Vui lòng tiếp tục” hoặc “Hãy kể cho tôi nghe thêm,” khiến người dùng tin rằng nó là một người nghe rất chú ý.
Tổ chức các tác nhân AI so với tự động hóa quy trình làm việc truyền thống
Tự động hóa quy trình làm việc truyền thống là cố định và tuyến tính. Nó tuân theo các quy tắc if-then đã được định sẵn và di chuyển dữ liệu theo đó.
📌 Ví dụ: Khi khách hàng điền vào biểu mẫu, hệ thống sẽ tạo một khách hàng tiềm năng trong CRM và gửi email cảm ơn tiêu chuẩn. Hệ thống sẽ thực hiện việc này mỗi lần, bất kể khách hàng đã viết gì trong biểu mẫu.
Quản lý các tác nhân AI là một quá trình động, thích ứng và hoàn toàn tự chủ. Bạn đặt ra mục tiêu cho hệ thống, và các tác nhân AI sẽ tự động xác định các công việc cần thiết để đạt được mục tiêu đó. Chúng sử dụng trí tuệ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để đưa ra các quyết định dựa trên ngữ cảnh trong thời gian thực.
📌 Ví dụ, khi khách hàng điền vào một biểu mẫu, hệ thống tác nhân AI không chỉ tạo ra một khách hàng tiềm năng và gửi một email chung chung.
Thay vào đó, một tác nhân phân tích phản hồi để xác định ý định (yêu cầu báo giá so với demo doanh nghiệp so với vấn đề hỗ trợ). Một tác nhân khác kiểm tra CRM để xem các tương tác trước đó. Tác nhân thứ ba soạn thảo phản hồi tùy chỉnh, tham chiếu đến ngành nghề, trường hợp sử dụng và mức độ khẩn cấp của khách hàng.
Nếu biểu mẫu cho thấy ý định mua hàng cao, hệ thống có thể tự động:
- Hướng dẫn khách hàng tiềm năng đến nhân viên bán hàng doanh nghiệp.
- Lên lịch cuộc họp dựa trên sự sẵn có của lịch.
- Tạo một chuỗi theo dõi tùy chỉnh
- Thông báo cho nhân viên kinh doanh về tóm tắt các thông tin chính.
Dưới đây là so sánh chi tiết:
| Aspect | Quản lý các tác nhân AI | Tự động hóa quy trình làm việc truyền thống |
| Loại logic | Sử dụng lý luận để quyết định con đường tối ưu. | Tuân theo các quy tắc if-then cố định |
| Khả năng thích ứng | Cao; điều chỉnh theo các đầu vào thay đổi | Thấp; yêu cầu cấu hình thủ công |
| Chuyển giao | Dynamic (chọn tác nhân tốt nhất cho thời điểm đó) | Dạng tuyến tính và cứng nhắc (bước A luôn dẫn đến bước B) |
| Bảo trì | Thấp; các tác nhân có thể hiểu dữ liệu mới hoặc cập nhật công cụ mà không cần mã mới. | Cao; yêu cầu sự tham gia của nhà phát triển mỗi khi công cụ hoặc quy trình thay đổi. |
| Khả năng mở rộng | Cao; bạn có thể tích hợp các tác nhân chuyên biệt mới mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống. | Thấp; càng thêm nhiều bước, quy trình làm việc càng trở nên phức tạp. |
| Phù hợp nhất cho | Các quy trình làm việc phức tạp như nghiên cứu thị trường, hỗ trợ khách hàng và quản lý vòng đời nhân viên. | Các công việc lặp đi lặp lại như tính lương hoặc mục nhập dữ liệu |
Cách chọn công cụ quản lý các tác nhân AI
Dưới đây là năm bước đơn giản để chọn công cụ quản lý tác nhân AI phù hợp cho kinh doanh của bạn:
Bước 1: Xác định nhu cầu về các tác nhân AI của bạn
Nếu bạn chưa triển khai các tác nhân AI, hãy bắt đầu bằng việc kiểm tra quy trình làm việc của mình. Ghi chú các điểm gây cản trở—việc chuyển giao thủ công, lỗi lặp lại, quy trình bị cô lập, v.v.
Khi đã có cái nhìn rõ ràng về vị trí của các tác nhân AI trong quy trình làm việc của bạn, hãy quyết định:
- Mỗi tác nhân sẽ thực hiện việc cần làm
- Mỗi tác nhân cần truy cập vào những công cụ, nguồn dữ liệu và tài nguyên bên ngoài nào?
- Các tác nhân khác nhau sẽ giao tiếp và thực hiện việc chuyển giao như thế nào?
Việc lập bản đồ này giúp bạn chọn các khả năng AI phù hợp để điều phối hiệu quả.
📚 Đọc thêm: MCP so với RAG so với các tác nhân AI
Bước 2: Ưu tiên các công cụ không cần mã/ít cần mã
Hầu hết các nhóm không có đủ thời gian hoặc nguồn lực kỹ thuật để xây dựng logic điều phối từ đầu.
Vì vậy, hãy tìm kiếm các nền tảng không cần mã hoặc ít mã cho phép các thành viên không có chuyên môn kỹ thuật trong nhóm của bạn tạo và điều chỉnh các tác nhân thông qua giao diện trực quan. Ví dụ: sử dụng công cụ kéo và thả để thiết kế quy trình làm việc, cấu hình các tác nhân và quản lý tương tác.
Sẽ tốt hơn nữa nếu công cụ AI đại lý cung cấp khả năng AI tạo sinh để tạo ra các đại lý ngay lập tức. Với những tính năng này, bạn thậm chí không cần phải thiết kế đại lý một cách trực quan.
Chỉ cần mô tả trách nhiệm, quyền truy cập công cụ và quyền truy cập của tác nhân bằng tiếng Anh thông thường, và AI sẽ cài đặt mọi thứ trong vài phút.
🦄 Lợi thế của ClickUp: Đây chính xác là cách các ClickUp Super Agents được thiết kế để hoạt động. Thay vì phải ghép nối các lệnh và logic một cách thủ công, các nhóm có thể định nghĩa những gì tác nhân nên làm — theo dõi công việc, tóm tắt cập nhật, giải quyết các công việc bị tắc nghẽn, nâng cấp rủi ro — và tác nhân hoạt động trực tiếp bên trong các quy trình làm việc thực tế.
Thậm chí tốt hơn, ClickUp Super Agents dựa nhiều vào AI tạo sinh. Bạn không cần phải thiết kế đại lý một cách trực quan. Chỉ cần mô tả trách nhiệm, quyền truy cập công cụ và giới hạn của đại lý bằng tiếng Anh thông thường, và hệ thống sẽ cài đặt nó cho bạn — kết nối với các công việc, tài liệu, bình luận và tự động hóa — trong vòng vài phút.
Bước 3: Đánh giá hiệu suất, tùy chỉnh, tích hợp và khả năng mở rộng.
Bạn có thể chạy và điều phối 100 tác nhân AI trên nhiều quy trình công việc cùng lúc không? Luôn kiểm tra các công cụ điều phối để đảm bảo chúng không gặp sự cố dưới tải cao hoặc gặp khó khăn khi làm việc với dữ liệu thời gian thực.
Tiếp theo, hãy xem xét mức độ tùy chỉnh các tác nhân và hàm của chúng. Ví dụ, bạn có thể tạo các đường dẫn dự phòng tùy chỉnh khi một tác nhân gặp sự cố hoặc thiếu dữ liệu không? Hay bạn phải sử dụng các cài đặt mặc định của công cụ?
Ngoài ra, hãy kiểm tra xem công cụ có cung cấp các kết nối tích hợp sẵn (native connectors) để tích hợp mượt mà các tác nhân AI với hệ thống công nghệ hiện có của bạn hay không. Bạn nên có thể chuyển đổi các kết nối này để cho phép các tác nhân truy cập dữ liệu từ các hệ thống bên ngoài.
Nếu bạn sử dụng phần mềm độc quyền, hãy đảm bảo công cụ đó cung cấp các API tùy chỉnh có mã nguồn thấp (low-code) dễ dàng xây dựng.
Cuối cùng, đánh giá khả năng mở rộng. Một công cụ lý tưởng phải có thể xử lý nhiều tác nhân, quy trình làm việc và nhóm hơn mà không gây gián đoạn hoặc trở nên quá tốn kém.
Bước 4: Hiểu cấu trúc chi phí
Hầu hết các công cụ điều phối AI không tính phí cố định. Chúng tính phí dựa trên mức sử dụng. Điều này bao gồm:
- Số lượng tác nhân bạn triển khai
- Số lượng quy trình làm việc được thực thi hàng ngày
- Tần suất các tác nhân gọi các API bên ngoài
- Số lượng tích hợp đang hoạt động
Phân tích chi tiết cách sử dụng thực tế của bạn sẽ trông như thế nào khi mở rộng quy mô. Một công cụ có vẻ hợp lý cho một nhóm có thể trở nên đắt đỏ khi các bộ phận bán hàng, hỗ trợ và tiếp thị đều chạy các quy trình làm việc được phối hợp liên tục.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy chú ý đến các chi phí ẩn như các kết nối cao cấp, phí cao hơn cho thực thi thời gian thực, các tiện ích bổ sung cho giám sát hoặc phí bổ sung cho các tính năng kiểm soát doanh nghiệp.
Bước 5: Kiểm tra hỗ trợ từ nhà cung cấp và đánh giá.
Kiểm tra các diễn đàn như G2 hoặc Reddit để xem nhà cung cấp xử lý các sự cố kỹ thuật như thế nào. Họ có cung cấp hỗ trợ 24/7 không? Họ phản hồi các truy vấn của khách hàng nhanh chóng như thế nào? Các nhà cung cấp đáng tin cậy cung cấp tài liệu chi tiết, cộng đồng người dùng hoạt động, hướng dẫn khắc phục sự cố và các bản cập nhật nền tảng định kỳ.
🧠 Thú vị: Năm 1950, Claude Shannon đã tạo ra “Theseus”, một con chuột từ tính có thể giải quyết mê cung. Nó sử dụng hệ thống bộ nhớ dựa trên các rơle điện thoại để ghi nhớ đường đi của mình. Khi nam châm di chuyển con chuột, các rơle này ghi lại mọi lần va chạm với tường. Theseus sau đó sẽ xoay 90° theo chiều kim đồng hồ để tiếp tục đường đi của mình.
Con chuột đã giải quyết mê cung chỉ trong lần thử thứ hai — một ví dụ tiên phong về ứng dụng học máy trong thực tế.
Cách ClickUp hỗ trợ điều phối quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI
Các hệ thống AI thường thêm lớp điều phối riêng biệt trên các công cụ hiện có của bạn. Điều này làm phức tạp thiết lập của bạn, gia tăng sự lan rộng của AI và mở rộng diện tích bề mặt cho các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn.
Không gian Làm việc AI tích hợp của ClickUp tích hợp trực tiếp việc điều phối các tác nhân AI vào nơi bạn thực hiện công việc hàng ngày. Nó kết hợp các công việc, tài liệu và giao tiếp nhóm với tự động hóa thế hệ mới và tìm kiếm thông minh.
Dưới đây là các tính năng chính:
🧠 ClickUp Brain: Trí tuệ nhân tạo tích hợp sẵn + bộ nhớ + khả năng nhận thức ngữ cảnh
Hầu hết các thiết lập điều phối AI đều thất bại ở lớp ngữ cảnh. Hoặc các tác nhân thiếu ngữ cảnh đủ để đưa ra quyết định hợp lý, hoặc ai đó phải dành thời gian để cung cấp ngữ cảnh đó vào hệ thống.
ClickUp Brain, trợ lý AI bối cảnh của nền tảng, thay đổi điều đó.
Nó hoạt động như một mạng thần kinh hiểu cách công việc của bạn kết nối giữa các dự án, nhóm và dòng thời gian. Bạn không cần phải sao chép và dán bối cảnh vào các công cụ AI của mình. Brain tồn tại trực tiếp bên trong các công việc, tài liệu, bình luận, bảng điều khiển và cuộc họp của bạn để ghi lại mọi thay đổi.
Điều này cho phép các AI Super Agents của bạn truy cập và hành động dựa trên ngữ cảnh thời gian thực một cách tự động, thay vì phải chờ đợi con người cung cấp cập nhật.
Bạn cũng có thể hỏi Brain các câu hỏi như “Có gì thay đổi trong kế hoạch ra mắt quý 2 trong tuần này?” hoặc “Tóm tắt tất cả phản hồi của khách hàng về quy trình onboarding trong tháng qua” để nhận câu trả lời ngay lập tức từ dữ liệu thực tế của không gian làm việc. Không cần phải tìm kiếm qua các tab hoặc nhiều công cụ khác nhau để tìm thông tin cần thiết—chỉ cần hỏi Brain, nó biết tất cả.
Vì bối cảnh là bản địa, bạn không cần phải xây dựng hệ thống bộ nhớ tùy chỉnh, đào tạo các mô hình phức tạp hoặc duy trì cơ sở kiến thức riêng biệt.
⭐ Bonus: ClickUp BrainGPT là trợ lý AI trên desktop, mang trí tuệ nhận thức ngữ cảnh ra khỏi trình duyệt và vào một ứng dụng chuyên dụng.
Với nó, bạn có thể:
- Làm việc với nhiều mô hình AI trong một nơi: Chuyển đổi giữa Brain và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác như Claude, GPT, Gemini, v.v., chỉ với một lần chạm.
- Tìm kiếm nhanh chóng qua các tệp, công việc, tài liệu, v.v.: Sử dụng Enterprise Search để tìm kiếm tệp, công việc hoặc tài liệu trên toàn bộ không gian làm việc kỹ thuật số của bạn. Ví dụ, tìm kiếm “tài liệu nơi chúng ta đã thảo luận về thí nghiệm định giá B,” và Brain sẽ hiển thị kết quả ngay lập tức.
- Gõ nhanh gấp 400 lần bằng giọng nói: Dictate các lệnh, chỉ thị công việc, bình luận hoặc thậm chí các phản hồi trò chuyện nhanh với tính năng Talk to Text của ClickUp. Brain chuyển đổi giọng nói của bạn thành văn bản có cấu trúc, giúp việc điều phối quy trình làm việc trở nên nhanh chóng và trực quan hơn.
✍ ClickUp Bảng trắng: Thiết kế quy trình làm việc một cách trực quan
Cần một môi trường thử nghiệm trực quan để thiết kế và lập kế hoạch cho quá trình phối hợp trước khi triển khai tác nhân?
ClickUp Whiteboards cung cấp một bảng trắng không giới hạn, kéo và thả, dành riêng cho mục đích đó:
- Lập bản đồ quy trình của bạn: Thêm các hình dạng để đại diện cho các giai đoạn khác nhau của quy trình làm việc — chẳng hạn như Tiếp nhận, Phân loại, Soạn thảo, Kiểm tra, Kiểm tra chất lượng (QA), v.v.
- Xác định luồng công việc: Kết nối các hình dạng này bằng đường thẳng và kết nối để thể hiện chính xác cách công việc di chuyển qua hệ thống.
- Hiển thị vai trò: Sử dụng màu sắc để phân biệt giữa các tác nhân AI và các tác nhân con người. Ví dụ: sử dụng các nút màu xanh dương cho các bước của con người và các nút màu tím cho các tác nhân AI.
- Thêm logic và rào cản bảo vệ: Sử dụng ghi chú dán để ghi lại các chi tiết quan trọng, chẳng hạn như bối cảnh mà tác nhân cần, các công cụ mà nó phải gọi, và bất kỳ điều kiện dự phòng cụ thể nào.
Các thành viên trong nhóm có thể hợp tác theo thời gian thực và để lại bình luận trực tiếp trên các hình dạng hoặc ghi chú dán. Ví dụ: “Chúng ta có thể tái sử dụng cùng một tác nhân mà chúng ta sử dụng cho các bản tóm tắt hỗ trợ ở đây không?”
Sau khi có kế hoạch phối hợp vững chắc, bạn có thể chuyển đổi các hình dạng và mục trên Bảng trực tiếp thành các nhiệm vụ ClickUp, kèm theo mô tả, hạn chót và người được giao nhiệm vụ để thực hiện ngay lập tức.
🤖 ClickUp AI Super Agents: Cài đặt hệ thống đa tác nhân mà không cần mã.
Không cần đầu tư riêng biệt vào các tác nhân AI. Với ClickUp’s AI Super Agents, bạn có thể tạo ra các tác nhân AI thông minh vượt xa các quy tắc tự động hóa cơ bản và hoạt động ngay trong Không gian Làm việc ClickUp của bạn.
Các tác nhân này xử lý suy luận đa bước, hoàn thành các công việc phức tạp và thực hiện hành động tự động 24/7. Bạn có thể giao cho chúng bất kỳ công việc nào, trò chuyện trực tiếp với chúng hoặc @đề cập đến chúng trong các công việc, tài liệu hoặc cuộc trò chuyện để hoàn thành công việc.
Ví dụ: “@SalesAgent theo dõi các giao dịch bị đình trệ từ tuần trước” hoặc “@PM Agent tóm tắt các rủi ro trong sprint.”
Chúng giúp con người và các tác nhân khác đồng bộ bằng cách cập nhật công việc, đăng bài trong các cuộc trò chuyện và chuyển giao công việc một cách trơn tru.
ClickUp cũng cung cấp hai cách để tạo các tác nhân AI Autopilot:
- Các tác nhân đã được xây dựng sẵn: Chọn từ các tác nhân đã được tạo sẵn. Ví dụ: Tác nhân Quản lý Dự án (PM Agents) cho các lộ trình và sprint, Tác nhân Bán hàng (Sales Agents) cho quản lý quy trình bán hàng, Tác nhân Lập trình (Coding Agents) cho việc phân loại lỗi và đánh giá pull request, v.v.
- Đại lý tùy chỉnh: Mô tả đại lý mà bạn cần cho ClickUp Brain, và nó sẽ tạo ra ngay lập tức. Ví dụ: “Tạo cho tôi một đại lý theo dõi giá cả của đối thủ cạnh tranh và thông báo cho chúng tôi khi có thay đổi”
Điều quan trọng hơn: Các AI Super Agents hoạt động trên bộ nhớ vô hạn và bối cảnh không gian làm việc. Chúng sử dụng bộ nhớ gần đây cho các sự kiện vừa xảy ra, bộ nhớ hoạt động cho bối cảnh hiện tại và bộ nhớ dài hạn cho việc truy xuất thông tin.
Ngoài ra, với chính sách không lưu trữ dữ liệu, thông tin của bạn sẽ không bao giờ lưu lại bên ngoài Không gian Làm việc bảo mật của bạn.
⚙ ClickUp Tự động hóa: Kích hoạt các tác nhân ở bất kỳ đâu trong quy trình làm việc
Sau khi đã xây dựng các tác nhân, đã đến lúc triển khai và phối hợp chúng.
ClickUp Tự động hóa giúp việc này trở nên dễ dàng bằng cách kết hợp các trình kích hoạt và hành động dựa trên quy tắc với AI để tạo ra sự phối hợp động. Bạn có thể định nghĩa chính xác các trình kích hoạt để gọi một tác nhân, chỉ định thời điểm nó nên được kích hoạt và quy định hành động mà tác nhân sẽ thực hiện.
Ví dụ: “Khi trạng thái công việc thay đổi thành Sẵn sàng cho QA, hãy gọi tác nhân Test Case để viết các trường hợp thử nghiệm và thêm chúng vào hàng đợi QA.”
Thư viện tự động hóa của ClickUp cung cấp một bộ sưu tập lớn các kích hoạt, điều kiện và hành động đã được xây dựng sẵn để tạo ra các quy trình tự động hóa cho các tác nhân. Để tăng tính linh hoạt, bạn cũng có thể mô tả một kích hoạt tùy chỉnh cho Brain bằng tiếng Anh thông thường. Nó sẽ thiết lập quy trình tự động hóa, tích hợp nó vào tác nhân và kiểm tra để triển khai dễ dàng.
⭐ Bonus: Cho phép các tác nhân AI của bạn truy cập dữ liệu thời gian thực từ hơn 1.000 công cụ bên ngoài thông qua các tích hợp gốc của ClickUp. Ví dụ: Một tác nhân bán hàng có thể đọc các khách hàng tiềm năng được nhập vào không gian làm việc ClickUp của bạn từ HubSpot, kiểm tra trạng thái PR trên GitHub hoặc trích xuất cảm xúc của khách hàng từ các phiếu hỗ trợ Zendesk trong không gian làm việc của bạn — tất cả mà không cần xuất CSV hoặc xây dựng API tùy chỉnh.
📊 Bảng điều khiển ClickUp: Theo dõi quy trình làm việc và tình trạng của các tác nhân AI chỉ với một cái nhìn.
Thiết lập bảng điều khiển ClickUp dựa trên vai trò để theo dõi cả quy trình làm việc và hiệu suất của các tác nhân AI. Chọn từ hơn 20 tiện ích để tùy chỉnh bảng điều khiển của bạn với các biểu đồ đa dạng: biểu đồ tròn, biểu đồ thanh, biểu đồ donut, tốc độ sprint, biểu đồ burnup và tiện ích tính toán.
📌 Ví dụ: Bạn có thể xây dựng một bảng điều khiển để theo dõi quy trình phân loại hỗ trợ. Một tiện ích hiển thị “Các vé được giải quyết trong <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3 ngày.”
Các bảng điều khiển cũng hiển thị cái nhìn tổng quan về các hành động của các tác nhân. Bạn có thể theo dõi:
- Số lần kích hoạt: “Coding Agent đã được kích hoạt 47 lần trong tuần này”
- Các công việc đã hoàn thành: “Đại lý bán hàng đã đóng 12 giao dịch, chuyển tiếp 3 trường hợp”
- Những người dẫn đầu: “PM Agent đã giảm thời gian lập kế hoạch xuống 40% trong 15 sprint”
Tổ chức các tác nhân AI mà không cần mã bằng ClickUp
Quản lý các tác nhân AI không chỉ dành cho các doanh nghiệp có kích thước vừa và lớn. Ngay cả các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMB) cũng có thể triển khai nhiều tác nhân AI để xây dựng các quy trình làm việc thông minh và giải quyết các công việc ngày càng phức tạp.
Điều này mang lại lợi nhuận cao - đặc biệt khi bạn có công cụ phù hợp để điều phối các tác nhân mà không gặp phải gánh nặng kỹ thuật, chi phí phát sinh và độ phức tạp.
Tính năng trợ lý AI tích hợp sẵn của ClickUp, quản lý ngữ cảnh thời gian thực và tự động hóa động giúp điều này trở nên khả thi. Bạn có thể xây dựng, triển khai và điều phối các hệ thống đại lý AI nâng cao bằng cách sử dụng các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên và giao diện kéo và thả.
Bạn cũng có thể lập kế hoạch và theo dõi việc điều phối quy trình làm việc trong ClickUp bằng cách sử dụng Bảng trắng và bảng điều khiển.
Nói một cách đơn giản, ClickUp cung cấp cho bạn tất cả các công cụ cần thiết để làm chủ việc điều phối các tác nhân AI mà không cần kiến thức kỹ thuật.
Sẵn sàng bắt đầu? Đăng ký ClickUp ngay hôm nay ✅