Mục lục
Bạn có bao giờ thắc mắc: Vì sao cùng dùng ChatGPT như nhau, nhưng có người làm việc lại tốt hơn và nhanh hơn rất nhiều so với người khác?
Thực ra, có nhiều cấp độ sử dụng ChatGPT khác nhau. Ở cấp độ cơ bản, bạn gõ từng prompt mỗi khi cần hỏi. Cao hơn một chút, bạn xây dựng Skills và tổ chức công việc trong ChatGPT Work.
Hoặc nâng cao hơn nữa, bạn kết hợp ChatGPT trực tiếp vào các AI workflow làm việc tự động hằng ngày.
Và trong bài viết hôm nay, Linh sẽ giới thiệu cho bạn thêm một cách sử dụng ChatGPT vô cùng mạnh mẽ nữa, đó chính là Tác nhân ChatGPT hay ChatGPT Agents.
Đến cuối bài viết, Linh sẽ giúp bạn trả lời hai câu hỏi. Một là, ChatGPT Agent thực chất là gì. Hai là, cách tạo một Agent thực tế trong ChatGPT, để bạn có thể áp dụng ngay cho công việc của mình.
1. ChatgGPT Agents Là Gì?
Để hiểu được Agent là gì, chúng ta sẽ cùng phân biệt 3 khái niệm mà rất nhiều người đang dùng lẫn vào nhau, đó là: prompt, skill, và agent.
Đầu tiên là prompt, hay câu lệnh. Đây là một yêu cầu bạn muốn AI thực hiện cho một việc cụ thể ngay lúc này. Xong việc, lần sau muốn làm lại, bạn phải yêu cầu lại từ đầu. Bạn hãy tưởng tượng câu lệnh prompt giống như bạn ghé qua bàn nhân viên và giao việc ngay lúc đó: "Em viết giúp chị email phản hồi cho anh A về cuộc họp sản phẩm tuần tới nha! À, em nhớ viết ngắn gọn thôi, cũng đừng trang trọng quá như mấy email gửi cho đối tác lớn. Vì mình làm việc với anh A nhiều lần rồi nên cứ viết tự nhiên, thân thiện một chút là được nha.” Thấy là bạn phải dặn dò rất nhiều thứ đúng không?
Thứ hai là skill, hay kỹ năng. Về cơ bản, skill là một bộ quy trình chuẩn hay cách làm một nhiệm vụ được ghi lại để bạn không cần phải giải thích lại từ đầu mỗi lần sử dụng. Quay lại với ví dụ về việc phản hồi email, skill chính là một file hướng dẫn cho nhân viên, để họ biết cách làm mà không cần bạn phải nhắc đi nhắc lại mỗi lần.
Và cuối cùng là agent, hay tác nhân. Đó là khi bạn giao hẳn cả nhiệm vụ gồm nhiều bước cho AI. Không phải nhờ từng việc nhỏ, không phải chỉ đưa một file hướng dẫn, mà là giao hẳn một vị trí: "Từ giờ, mỗi sáng hãy phụ trách phần tổng hợp email, lịch trình và các đầu việc quan trọng, rồi làm một báo cáo." Điều đặc biệt là, bạn có thể không cần phải có sẵn một quy trình chuẩn hay chỉ định cho Agent sử dụng bất kỳ skill cụ thể nào. Bởi vì Agent có khả năng tính toán các bước, xử lý các ngoại lệ để theo đuổi mục tiêu cuối cùng, đó là gửi lại báo cáo cho bạn.
Tóm lại, prompt là yêu cầu bạn gõ trong một lần chat. Skill là những chỉ dẫn hoặc quy tắc bạn lưu lại để ChatGPT làm đúng theo quy trình chuẩn. Còn Agent là lớp trên cùng, nó biết tự chọn đúng skill, dùng đúng công cụ, để tự hoàn thành một mục tiêu hay một nhiệm vụ mà bạn giao cho nó.
Ok, sau khi đã hiểu về Agent, Linh sẽ hướng dẫn bạn trải nghiệm thực tế ChatGPT Agents nha!
2. Giao Diện ChatgGPT Agents
Trước khi vào phần này, Linh có một lưu ý là: ChatGPT Agents hiện đang được triển khai cho các tài khoản Business, Enterprise, và Edu, nên nếu tài khoản của bạn chưa thấy tính năng này thì bạn có thể nâng cấp tài khoản nếu có nhu cầu hoặc chờ thêm một thời gian xem sao nha.
Để truy cập vào ChatGPT Agents, bạn có thể tìm biểu tượng của chức năng Tác nhân (hoặc Agents) ngay trong thanh công cụ bên trái màn hình ChatGPT.
Sau khi click vào, bạn sẽ thấy giao diện Tác nhân, gồm ba khu vực: Agent bạn vừa dùng gần đây, Agent do chính bạn tạo, và Agent được chia sẻ trong workspace của công ty.
Khi bạn bấm nút "Tạo", ChatGPT cho bạn hai lựa chọn. Một là "Tạo tác nhân", dùng khi bạn đã biết rõ mình muốn tạo Agent để làm một nhiệm vụ cụ thể nào đó. Hai là "Duyệt mẫu", dùng khi bạn chưa có ý tưởng cụ thể và muốn xem các tác nhân có sẵn để tham khảo trước.
Nếu bạn chọn Duyệt mẫu, bạn sẽ thấy một loạt Agent mẫu có sẵn, ví dụ như Trợ lý điều hành, Trình soạn trả lời khách hàng, và cả Phân tích dữ liệu, hay Trợ lý bán hàng. Để xem chi tiết, bạn có thể nhấn vào từng Agent như thế này. Sau khi click chọn vào một tác nhân bất kỳ, bạn sẽ đọc được thông tin chi tiết liên quan đến nhiệm vụ, các ứng dụng được kết nối và từng khả năng cụ thể của Agent đó.
Điểm Linh muốn bạn chú ý ở đây là: Agent có thể kết nối với nhiều công cụ đa dạng. Nghĩa là Agent không chỉ tạo ra nội dung dựa trên những gì bạn dán vào, mà nó có thể tự lấy dữ liệu thật nằm trong chính những công cụ bạn đang dùng hằng ngày để phân tích và hoàn thành nhiệm vụ được giao.
Ok, giờ chúng ta sẽ cùng nhau tạo thử một Agent thực tế, để bạn thấy rõ nó vận hành như thế nào nha!
3. Demo: Tạo Một Agent "Trợ Lý Điều Hành Mỗi Sáng"
3.1. Bài Toán
Tình huống Linh chọn để demo là một việc khá quen thuộc với các quản lý hay lãnh đạo, đó là lập danh sách công việc ưu tiên mỗi ngày.
Mỗi buổi sáng, bạn thường phải kiểm tra lịch hôm nay có gì, xem email nào cần phản hồi, đọc các cập nhật quan trọng từ team, rồi xác định việc nào cần được ưu tiên xử lý trước.
Nghe thì không khó. Nhưng để làm được việc này, bạn phải mở nhiều ứng dụng, tự đọc và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Việc đó vừa tốn thời gian đầu ngày, vừa dễ khiến bạn bỏ sót các đầu việc quan trọng hoặc chưa xác định đúng việc nào cần ưu tiên.
Bài toán Linh vừa mô tả một ví dụ điển hình của công việc lặp lại thường xuyên, có quy trình khá rõ và phải lấy thông tin từ nhiều nguồn. Thay vì mỗi sáng phải tự làm mọi thứ, chúng ta có thể giao phần lớn quy trình này cho một Agent xử lý.
3.2. Tác Nhân Cần Xây Dựng
Dựa trên các ứng dụng Linh và team sử dụng, thì Linh muốn Agent được tạo phải thực hiện được các công việc như lấy dữ liệu từ Calendar và Gmail để Agent tổng hợp lại, rồi trả về cho Linh một bản Daily Executive Briefing (hay Bản tổng hợp công việc mỗi ngày) trong ứng dụng Slack.
3.3. Bắt Đầu Tạo Agent
Bước đầu tiên, bạn nhấn “Tạo” và chọn “Tạo tác nhân” để bắt đầu tạo agent mới không dựa theo mẫu có sẵn.
Muốn tạo một Agent tốt, bạn đừng vội nhập yêu cầu chung chung như “Tôi muốn tạo agent để làm bản tổng hợp công việc mỗi sáng” ngay. Thay vào đó, theo kinh nghiệm của Linh, bạn nên cấu trúc yêu cầu tạo Agents theo sáu phần.
Phần đầu tiên là JOB (công việc), nghĩa là Agent này phụ trách nhiệm vụ hay đầu việc gì. Với ví dụ của Linh, đó là tạo Daily Executive Briefing mỗi sáng.
Phần thứ hai là PROCESS (quy trình), nó thực hiện công việc đó như thế nào. Ở đây gồm năm bước: kiểm tra Calendar, kiểm tra email, kiểm tra thông tin từ team, xác định việc cần làm, rồi sắp xếp lại theo mức độ ưu tiên.
Phần thứ ba là CONTEXT (ngữ cảnh), tức là nó cần biết những gì để làm đúng việc, chứ không chỉ làm cho có. Với Linh, đó là: dự án nào đang được ưu tiên, khách hàng nào quan trọng, ai đang phụ trách việc gì trong team, và tiêu chí nào được xem là khẩn cấp.
Đây là phần Linh thấy nhiều bạn bỏ qua khi tạo Agent. Nếu bạn không cho Agent biết rõ ngữ cảnh, nó sẽ tự đoán. Và đoán sai rồi làm sai thì còn nguy hiểm hơn không làm.
Phần thứ tư là TOOLS (công cụ), tức là Agent bạn tạo ra sẽ sử dụng công cụ nào để lấy dữ liệu. Trong trường hợp này, Linh kết nối Gmail, Calendar, Slack, và nếu bạn còn sử dụng các ứng dụng quản lý công việc nào khác như Asana, Trello, hay Notion thì cũng có thể thêm vào ở bước này nha.
Phần thứ năm là OUTPUT, kết quả cuối cùng Agent trả về là gì, cấu trúc ra sao. Với ví dụ này, Linh yêu cầu kết quả trả về là bản Daily Briefing gồm: lịch quan trọng hôm nay, top 3 priorities hay ưu tiên, những việc cần phản hồi, và deadline hoặc rủi ro cần chú ý. Và quan trọng là, bản tổng hợp công việc này phải được gửi vào Slack của Linh.
Phần thứ sáu, cũng là phần cuối cùng, là TRIGGER, tức là hành động hoặc điều kiện kích hoạt Agent hoạt động. Phần điều kiện kích hoạt này có thể có hoặc không tùy vào đặc điểm nhiệm vụ của bạn. Với nhiệm vụ tổng hợp nhiệm vụ mỗi sáng này, Linh đặt Agent chạy mỗi sáng lúc 8 giờ ngay lúc Linh vừa tới văn phòng.
Sau khi đã có đủ sáu phần, bạn chỉ cần dán câu lệnh vào khung chat để bắt đầu tạo Agent. ChatGPT sẽ hỏi bạn một số câu hỏi để làm rõ các thông tin cần thiết. Bạn có thể chọn đáp án mà ChatGPT đề xuất hoặc nhập câu trả lời của mình như thế này. Ví dụ, các câu hỏi Linh nhận được là agent cần đọc các kênh nào trong Slack để lấy thông tin, hoặc sau khi tổng hợp xong thì gửi bản daily briefing qua kênh nào...
Sau khi trả lời xong, ChatGPT bắt đầu lên kế hoạch tạo agent và tự động click chuột để hoàn thành từng bước. Trong lúc tạo Agent, nếu các ứng dụng bạn đề cập chưa được kết nối với ChatGPT, ứng dụng sẽ yêu cầu bạn kết nối, và bạn chỉ cần liên kết tài khoản và cấp quyền cho ứng dụng là được nha.
Sau khi kết nối xong, bạn chỉ cần đợi thêm vài phút là AI đã tạo xong một Tác nhân để tổng hợp danh sách công việc mỗi sáng cho bạn.
Ở đây bạn có thể kiểm tra các thông tin của Agent, ví dụ như: danh sách ứng dụng được kết nối, kỹ năng tác nhân được phép sử dụng, tệp bộ nhớ, phần hướng dẫn cụ thể hoặc mục quy trình tự động ở góc trên bên phải màn hình để chắc chắn agent chạy đúng ứng dụng, đúng giờ mà bạn đã yêu cầu.
3.4. Kiểm Tra Trước Khi Để Agent Làm Việc Thật
Trước khi bạn an tâm giao việc thật cho Agent, Linh khuyên bạn nên luôn phải chạy thử vài lần để kiểm tra, giống như thử việc một nhân viên mới vậy.
Trong lần chạy thử này, Linh sẽ kiểm tra ba điều. Một, Agent có lấy đúng thông tin không. Hai, nó có bỏ sót yếu tố nào quan trọng không. Ba, và đây là điều Linh quan tâm nhất, nó có tự suy đoán những thứ nó không thật sự biết hay không.
Để test agent vừa tạo, Linh chọn nút “thử trong chat” ở đây. Sau khi click vào, bạn sẽ được chuyển đến giao diện riêng của Agent vừa tạo.
Ở đây bạn có thể thấy khung chat, một số lựa chọn nhanh và dưới cùng là tab hoạt động, nơi chứa các cuộc trò chuyện hoặc các công việc được lên lịch trước. Tab thứ hai là Ứng dụng, nơi liệt kê các ứng dụng bạn đã liên kết để agent truy cập vào. Và tab cuối cùng là Bộ nhớ, nơi ChatGPT tự động ghi chú ký ức cho agent từ các cuộc trò chuyện của bạn với tác nhân AI.
OK, để bắt đầu, bạn nhấn vào nút này để tạo câu lệnh “Tạo Daily Executive Briefing cho hôm nay.”.
Sau khi gửi câu lệnh, Agent sẽ được kích hoạt và bắt đầu gom dữ liệu từ Gmail, Calendar, và Slack để tạo bản tổng hợp công việc cho bạn. Ngay khi tạo xong, Agent sẽ tự động gửi bản tóm tắt vào Slack của bạn, bạn có thể mở Slack lên để kiểm tra kết quả nha.
Nếu kết quả chưa ổn, bạn có thể quay lại điều chỉnh Agent. Có thể là sửa phần yêu cầu hay hướng dẫn cho rõ hơn, sửa lại thứ tự xử lý các bước, hoặc sửa format của output cho đúng ý hơn.
Nguyên tắc ở đây là: đừng tự động hóa ngay một agent chưa ổn định. Hãy test vài lần, xem kết quả có nhất quán không, trước khi để Agent chạy thường xuyên và tự động gửi kết quả cho bạn mỗi ngày.
Sau khi kiểm tra xong và đủ tin tưởng, lúc đó bạn mới nên đưa Agent vào hoạt động thật, để nó tự chạy theo điều kiện kích hoạt đã thiết lập.
Ok, tới đây là bạn đã có được Agent đầu tiên để xử lý công việc thật mỗi ngày rồi!
Nếu muốn đi sâu hơn và tự xây AI Agent cho chính công việc của mình, bạn có thể tham gia Khóa học: AI Agent từ Skills Bridge.
Kết thúc chương trình, bạn sẽ hoàn thiện Agent gắn với các bài toán quản lý và vận hành. Quan trọng hơn, bạn biết cách thiết kế, kiểm thử, kiểm soát chất lượng và tiếp tục phát triển Agent cho những công việc khác.
Bạn cũng được cung cấp bộ template, checklist và tài liệu thực hành để sử dụng xuyên suốt chương trình.
Hiện khóa học đang có ưu đãi đăng ký sớm. Nhấn vào link ở đây để xem thông tin chi tiết và giữ chỗ ngay nha!
Lời Kết
Vậy là tới đây là bạn đã tạo được một Agent đầu tiên để xử lý công việc nhiều bước liền mạch, điều mà chỉ mới vài tuần trước đây thôi bạn vẫn có thể thấy hơi khó để thực hiện.
Nhưng Linh nghĩ điều đáng giá hơn không phải là việc bạn vừa biết thêm một tính năng mới của ChatGPT hay tạo được 1 Agent.
Mà là từ đây, cách chúng ta làm việc với AI lại nâng cao thêm một chút.
Thay vì liên tục hỏi AI từng câu, giao từng quy trình nhỏ, chúng ta có thể bắt đầu suy nghĩ ở một cấp độ cao hơn: Việc nào mình thực sự cần trực tiếp làm? Việc nào có thể thiết kế thành một hệ thống để AI thay mình theo dõi và xử lý?
Sau bài viết này, bạn hãy chọn một nhiệm vụ bạn muốn có agent hỗ trợ nhất. Xác định đầu vào của việc đó là gì? Agent cần sử dụng công cụ nào? Các bước cần làm và đầu ra mong muốn của bạn là gì?
Chỉ cần trả lời được những điều đó là bạn đã có thể bắt đầu tạo Agent đầu tiên cho mình.
