25 Trường Hợp Ứng Dụng Đang Thay Đổi Các Ngành Công Nghiệp
Tác Nhân AI (AI Agents): Cách Tiếp Cận Thông Minh Hơn Để Tự Động Hóa Công Việc
Kể từ khi các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Models – LLMs) xuất hiện, khả năng tự động hóa và tăng tốc công việc đã được mở rộng đáng kể. Tuy nhiên, khi Tác Nhân AI (AI Agents) trở nên tự chủ hơn, một lớp hệ thống AI mới đã ra đời: Tác Nhân AI (AI Agents).
Không giống như các hệ thống dựa trên lời nhắc (prompting systems) như ChatGPT, nơi AI cần một đầu vào rõ ràng để hoạt động, Tác Nhân AI (AI Agents) có thể hiểu và phản hồi các yêu cầu của khách hàng mà không cần sự can thiệp của con người.
Điều này cho phép Tác Nhân AI (AI Agents) không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ mà còn thực hiện các công việc cụ thể như hỗ trợ CNTT (IT support), nghiên cứu đầu tư (investment research), và thẩm định khoản vay (loan underwriting).
Tác Nhân AI (AI Agents) có khả năng đưa ra quyết định độc lập – bao gồm việc xác định khi nào nên thực hiện nhiệm vụ và khi nào không nên thực hiện. Điều này giúp Tác Nhân AI (AI Agents) hoạt động hiệu quả trong các quy trình công việc kinh doanh (business workflows).
Kỹ năng ra quyết định nâng cao này cho phép các công ty triển khai Tác Nhân AI (AI Agents) trong các tương tác trực tiếp với khách hàng, thực hiện nhiệm vụ với sự thông minh và cá nhân hóa thường được liên kết với nhân viên con người.
Với sự tích hợp của Tác Nhân AI (AI Agents) vào các quy trình công việc kinh doanh, người tiêu dùng đang dần quen thuộc với sự hiện diện của chúng. Hãy xem xét các thống kê sau:
- 70% người tiêu dùng sẽ sử dụng Tác Nhân AI (AI Agents) để đặt vé máy bay.
- 64% người tiêu dùng sẽ sử dụng Tác Nhân AI (AI Agents) để hỗ trợ họ mua xe hơi.
- 39% người tiêu dùng sẽ cho phép Tác Nhân AI (AI Agents) lên lịch các cuộc hẹn cho họ.
Cùng với những bước tiến này trong lòng người tiêu dùng, thị trường Tác Nhân AI (AI Agents) được dự đoán sẽ mở rộng nhanh chóng. Đến năm 2020, thị trường Tác Nhân AI (AI Agents) được kỳ vọng sẽ tăng trưởng lên 471 tỷ USD. Ngoài ra, các công ty doanh nghiệp cần hiệu quả và tiết kiệm thời gian của Tác Nhân AI (AI Agents) để duy trì tính cạnh tranh trong thị trường toàn cầu.
Tại Stack AI, chúng tôi đã làm việc với hàng trăm công ty doanh nghiệp hàng đầu trên toàn thế giới để xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents). Chúng tôi đã giúp các công ty trong lĩnh vực tài chính (finance), chăm sóc sức khỏe (healthcare), giáo dục (education) và nhiều ngành khác phát triển Tác Nhân AI (AI Agents) để giải quyết các vấn đề kinh doanh của họ.
Và giờ đây, chúng tôi muốn chia sẻ kiến thức đó với bạn!
Trong tài liệu trắng (white paper) dưới đây, chúng tôi sẽ trình bày chi tiết 25 Tác Nhân AI (AI Agents) hàng đầu trong nhiều ngành công nghiệp, công ty và đội nhóm khác nhau.
Liên kết:
- https://www.setelforce.com/news/stories/es-agents-automotive-industry-stats-2025/
- https://www.setelforce.com/news/stories/es-agents-automotive-industry-stats-2025/
- https://www.setelforce.com/news/stories/es-agents-automotive-industry-stats-2025/
Mục Lục
- Tác Nhân AI (AI Agent) Là Gì?
- Tác Nhân AI (AI Agents) Hoạt Động Như Thế Nào?
- Trường Hợp Ứng Dụng: Tác Nhân AI (AI Agents) Theo Ngành
- Tác Nhân AI (AI Agents): 25 Trường Hợp Ứng Dụng Hàng Đầu
- Tài Chính (Finance)
- Trình Tạo Bản Ghi Chép Đầu Tư (Investment Memo Generator)
- Tác Nhân Mua và Bán (Buy vs. Sell Side Agent)
- Trợ Lý Thẩm Định (Due Diligence Assistant)
- Trích Xuất Tài Liệu 10Q/10K (10Q/10K Documents Extraction)
- Trợ Lý Phân Tích Cạnh Tranh (Competitive Analysis Assistant)
- Trợ Lý AI Bảng Tính (Spreadsheet AI Assistant)
- Vận Hành (Operations)
- Trợ Lý Nhân Sự AI (AI Staffing Assistant)
- Trợ Lý Đào Tạo Nhân Viên Mới (Staff Training Assistant for New Employees)
- Tác Nhân An Ninh Thông Tin (Infosec Agent)
- AI Slackbot
- Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng (Customer Support Chatbot)
- Trợ Lý Phản Hồi RFP (RFP Response Assistant)
- Phân Tích Tài Liệu Đấu Thầu (Tender Document Analysis)
- Trợ Lý Cơ Sở Dữ Liệu cho PostgreSQL (Database Assistant for PostgreSQL)
- Chăm Sóc Sức Khỏe (Healthcare)
- Báo Cáo Bệnh Nhân (Patient Reports)
- Tác Nhân Đảm Bảo Chất Lượng Trung Tâm Gọi (Call Center QA Agent)
- Trình Tạo Ghi Chú SOAP (SOAP Notes Generator)
- Trình Tóm Tắt Giao Thức (Protocol Summarizer)
- Chỉnh Sửa Hợp Đồng (Contract Redlining)
- Bán Hàng và Tiếp Thị (Sales & Marketing)
- Tác Nhân Chấm Điểm Khách Hàng Tiềm Năng (Lead Scoring Agent)
- Trợ Lý Viết AI (AI Writing Assistant)
- Công Cụ SEO Lập Trình (Programmatic SEO Tool)
- Trình Tạo Bài Blog Từ Video (Video to Blog Post Generator)
- Trợ Lý Salesforce (Salesforce Assistant)
- Trợ Lý Bán Hàng AI cho Snowflake (AI Sales Assistant for Snowflake)
- Tài Chính (Finance)
Tác Nhân AI (AI Agent) Là Gì?
Tác Nhân AI (AI Agent) là một chương trình phần mềm được thiết kế để hoạt động độc lập nhằm theo đuổi các mục tiêu cụ thể. Không giống như các chương trình thông thường tuân theo các hướng dẫn đã được xác định trước, Tác Nhân AI (AI Agents) có thể nhận thức được môi trường xung quanh, phân tích dữ liệu và điều chỉnh hành động của chúng một cách phù hợp.
Khả năng thích nghi này cho phép Tác Nhân AI (AI Agents) hoạt động tự chủ, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định khi chúng tương tác với môi trường mà không cần sự can thiệp liên tục từ người dùng để hướng dẫn.
Tác Nhân AI (AI Agents), Chatbot AI (AI Chatbots) và Trợ Lý AI (AI Assistants) đều sử dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) để hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, Chatbot AI (AI Chatbots), bao gồm những chatbot như ChatGPT, chủ yếu được thiết kế để phản hồi các lời nhắc trực tiếp từ người dùng. Những chatbot này hoàn thành nhiệm vụ dựa trên đầu vào trực tiếp của người dùng, nhưng chúng không thể hoạt động độc lập.
Trợ Lý AI (AI Assistants), như Siri hoặc Alexa, có phần tiên tiến hơn. Chúng có thể thực hiện một loạt nhiệm vụ dựa trên lệnh thoại hoặc văn bản, chẳng hạn như đặt lời nhắc. Nhưng những trợ lý cá nhân AI này phụ thuộc nhiều vào đầu vào của người dùng để thực hiện hành động. Chúng không có khả năng hướng tới các mục tiêu dài hạn.
So với các hệ thống AI khác, Tác Nhân AI (AI Agents) tự chủ hơn và tập trung vào việc đạt được các mục tiêu cụ thể. Một Tác Nhân AI (AI Agent) phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ con nhỏ hơn và thực hiện chúng theo thứ tự liên tiếp. Tác Nhân AI (AI Agents) quản lý nhiệm vụ một cách độc lập, không cần sự tham gia liên tục của người dùng.
Tác Nhân AI (AI Agents), Chatbot AI (AI Chatbots) và Trợ Lý AI (AI Assistants) đều là các tác nhân thông minh (intelligent agents) sử dụng hướng dẫn để hoạt động. Tuy nhiên, chúng thực hiện nhiệm vụ theo các cách khác nhau. Mặc dù cả ba đều chia sẻ công nghệ cốt lõi, chúng khác nhau về mức độ tự chủ và khả năng ra quyết định. Không giống như Chatbot AI (AI Chatbots) và Trợ Lý AI (AI Assistants), Tác Nhân AI (AI Agents) có thể hoạt động như các tác nhân độc lập hướng tới các mục tiêu dài hạn, trong các môi trường năng động và thay đổi nhanh chóng.
Tác Nhân AI (AI Agents) Hoạt Động Như Thế Nào?
Tác Nhân AI (AI Agents) hoạt động thông qua một quy trình được xác định, cho phép chúng tự động đặt và hoàn thành mục tiêu. Ở cấp độ cao, quy trình này bao gồm việc xác định mục tiêu, thu thập thông tin liên quan, lập kế hoạch nhiệm vụ và thực hiện hành động để đạt được kết quả mong muốn. Không giống như các chương trình truyền thống tuân theo các hướng dẫn tĩnh, Tác Nhân AI (AI Agents) có thể điều chỉnh phương pháp của chúng một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu mới và hoàn cảnh thay đổi. Hãy cùng xem xét kỹ hơn quy trình này.
Đầu tiên, một Tác Nhân AI (AI Agent) xác định mục tiêu của mình, thường được đặt bởi người dùng hoặc một sự kiện kích hoạt bên ngoài. Mục tiêu này có thể đơn giản như phân loại email đến hoặc phức tạp như phân tích một tập hợp dữ liệu tài chính lớn để tìm hiểu thông tin chi tiết. Sau khi mục tiêu được thiết lập, tác nhân thu thập thông tin nền cần thiết, chẳng hạn như lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của công ty hoặc thực hiện tìm kiếm internet theo thời gian thực. Tác nhân sử dụng thông tin này để đưa ra quyết định sáng suốt về cách tiếp cận nhiệm vụ tốt nhất.
Tiếp theo, tác nhân lập kế hoạch các nhiệm vụ cần thiết để đạt được mục tiêu. Nó chia nhỏ mục tiêu thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý, tạo ra một kế hoạch hành động. Ví dụ, một Tác Nhân AI (AI Agent) được giao nhiệm vụ phân tích báo cáo tài chính có thể xác định các nhiệm vụ như lấy tài liệu cụ thể, trích xuất các con số liên quan và chạy so sánh trên nhiều tập hợp dữ liệu.
Cuối cùng, tác nhân thực hiện các nhiệm vụ này một cách tự chủ, tuân theo kế hoạch mà nó đã lập ra. Trong quá trình thực hiện, tác nhân liên tục theo dõi tiến độ và điều chỉnh hành động của mình dựa trên dữ liệu mới hoặc thay đổi trong môi trường, đảm bảo rằng nó vẫn đi đúng hướng để đạt được mục tiêu trong khi tối ưu hóa cách tiếp cận theo thời gian thực.
Tác Nhân AI (AI Agents) có thể được phân loại dựa trên độ phức tạp kiến trúc và cách chúng tương tác với môi trường của mình. Mỗi loại được thiết kế để xử lý nhiệm vụ theo những cách riêng biệt, từ các phản hồi đơn giản, tức thời đến các hành vi phức tạp phát triển theo thời gian. Dưới đây là phân loại chính của các loại Tác Nhân AI (AI Agents):
- Tác Nhân Phản Xạ Đơn Giản (Simple Reflex Agents): Những tác nhân này phản ứng trực tiếp với các đầu vào cụ thể bằng cách sử dụng các quy tắc được xác định trước, mà không lưu giữ dữ liệu quá khứ. Chúng phù hợp cho các nhiệm vụ đơn giản đòi hỏi phản hồi ngay lập tức, chẳng hạn như lọc thư rác cơ bản (basic spam filtering).
- Tác Nhân Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình (Model-Based Reflex Agents): Dựa trên các tác nhân phản xạ đơn giản, những tác nhân này sử dụng thông tin đã lưu trữ hoặc mô hình môi trường để đưa ra quyết định dựa trên điều kiện hiện tại và kinh nghiệm quá khứ, cho phép thực hiện các hành động nhạy cảm với ngữ cảnh hơn.
- Tác Nhân Dựa Trên Mục Tiêu (Goal-Based Agents): Những tác nhân này tập trung vào việc đạt được các mục tiêu cụ thể bằng cách đánh giá hành động và lập kế hoạch các bước để đạt được mục tiêu đã xác định, chẳng hạn như tìm tuyến đường ngắn nhất trong hệ thống định vị (navigation systems).
- Tác Nhân Dựa Trên Tiện Ích (Utility-Based Agents): Những tác nhân này đánh giá nhiều lựa chọn bằng cách sử dụng một hàm tiện ích (utility function) (ví dụ: tốc độ, hiệu quả) để chọn hành động tối ưu nhất. Chúng lý tưởng cho các tình huống như giao dịch tài chính (financial trading), nơi có nhiều kết quả có thể xảy ra.
- Tác Nhân Học Hỏi (Learning Agents): Loại tiên tiến nhất, các tác nhân học hỏi điều chỉnh hành vi của chúng theo thời gian bằng cách sử dụng phản hồi từ các hành động của mình. Điều này cho phép chúng cải thiện và thích nghi trong các môi trường động, chẳng hạn như hệ thống phát hiện thư rác tiên tiến (advanced spam detection systems).
Mỗi loại Tác Nhân AI (AI Agent) được xây dựng dựa trên loại trước đó, tăng dần về độ phức tạp và khả năng. Sự đa dạng này cho phép các nhà phát triển lựa chọn kiến trúc phù hợp nhất dựa trên nhu cầu cụ thể của nhiệm vụ, cho dù đó là các nhiệm vụ định kỳ đơn giản hay các hành vi phức tạp, định hướng mục tiêu đòi hỏi khả năng thích nghi và học hỏi. Khi phát triển một Tác Nhân AI (AI Agent), việc cân nhắc các loại khác nhau này và cân đối giữa kết quả mong muốn với độ phức tạp của việc xây dựng sẽ mang lại kết quả tốt nhất cho mục đích của bạn.
Trường Hợp Ứng Dụng: Tác Nhân AI (AI Agents) Theo Ngành
Tài Chính (Finance)
- Trợ Lý Thẩm Định Khoản Vay (Loan Underwriting Assistant)
- Soạn Thảo Bản Ghi Chép Đầu Tư (Investment Memo Drafting)
- Thẩm Định Công Ty (Company Due Diligence)
- Trích Xuất Dữ Liệu Báo Cáo 10K/10Q (10K/10Q Filing Data Extraction)
- Tác Nhân KYC (Know Your Customer Agent)
- Trợ Lý Tuân Thủ (Compliance Assistant)
- Trợ Lý Hàng Hóa (Commodities Copilot)
- Chỉnh Sửa Hợp Đồng (Contract Redlining)
- Tác Nhân Phân Tích Cạnh Tranh (Competitor Analysis Agent)
- Trợ Lý Báo Cáo Tài Chính (Financial Reports Assistant)
Khi các công ty công nghệ tài chính (fintechs) cạnh tranh để vượt qua các công ty truyền thống trong lĩnh vực tài chính, cả hai phía đều chịu áp lực phải tích hợp Tác Nhân AI (AI Agents) vào lực lượng lao động của mình. Ngành tài chính vẫn còn nặng về tài liệu, đầy rẫy công việc thủ công và nhập liệu, và phụ thuộc vào các quy trình tài chính phụ có thể tự động hóa.
Đây là một cơ hội hấp dẫn cho Tác Nhân AI (AI Agents). Các đội tài chính sử dụng Stack AI để xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents) không chỉ để tự động hóa công việc lặp lại mà còn để trở thành các thành phần chính trong hoạt động kinh doanh của họ. Khách hàng của chúng tôi đã xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents) cho KYC (Know Your Customer), xác minh thu nhập (income verification), phân tích bảng sao kê ngân hàng (bank statement analysis) và các quy trình quan trọng khác hỗ trợ hoạt động hàng ngày của các công ty tài chính.
Vận Hành (Operations)
- Trợ Lý SharePoint cho Đội Vận Hành (SharePoint Assistant for Ops. Teams)
- Trình Phân Tích Hợp Đồng (Contract Analyzer)
- Trợ Lý Xem Xét Đề Nghị Đấu Thầu (Tender Offers Review Assistant)
- Tạo RFP (RFP Generation)
- Trích Xuất Thông Tin Biên Lai (Receipts Info Extraction)
- Đảm Bảo Chất Lượng Trung Tâm Gọi (Call Center QA)
- Trợ Lý Chấm Điểm Khách Hàng Tiềm Năng cho Đội Bán Hàng (Leads Scoring Assistant for Sales Teams)
- Trợ Lý Hành Chính cho Nhân Sự (Admin Assistant for Personnel)
- Trợ Lý Đào Tạo/Đón Tiếp Nhân Viên Mới (Training/Onboarding Assistant)
- Trợ Lý AI Tùy Chỉnh (Custom AI Copilot)
Vận hành liên quan đến nhiều nhiệm vụ phức tạp và thủ công, nhưng những nhiệm vụ này có thể được tự động hóa với Tác Nhân AI (AI Agent) phù hợp. Đó là lý do tại sao các đội vận hành đang tận dụng Tác Nhân AI (AI Agents) để tạo RFP (Request for Proposal), quản lý trung tâm gọi (call centers) và hỗ trợ nhân viên mới (onboard new team members). Đây chỉ là một vài trong số các công việc mà khách hàng của chúng tôi trong lĩnh vực vận hành đang tự động hóa.
Chăm Sóc Sức Khỏe (Healthcare)
- Trợ Lý Bác Sĩ (Physician Assistant)
- Trợ Lý Chính Sách Bảo Hiểm (Insurance Policy Copilot)
- Trình Tạo Báo Cáo SOAP (SOAP Report Generator)
- Trợ Lý Dịch Vụ Khách Hàng Bệnh Viện (Hospital CSR Assistant)
- Tự Động Hóa Văn Phòng Hậu Cần (Back Office Automation)
- Trợ Lý Đặt Lịch AI cho Bệnh Nhân (AI Booking Assistant for Patients)
- Tóm Tắt Giao Thức (Protocol Summarization)
- Chỉnh Sửa Hợp Đồng (Contract Redlining)
- Trợ Lý Xem Xét Nghiên Cứu Y Học (Medical Research Review Assistant)
- Công Cụ Tìm Kiếm Lịch Sử Lâm Sàng (Clinical History Search Engine)
Trong một ngành có lượng lớn giấy tờ và quy trình thủ công, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe (healthcare) là môi trường lý tưởng cho Tác Nhân AI (AI Agents). Tuy nhiên, các công ty chăm sóc sức khỏe phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo mật và quyền riêng tư, đặc biệt là HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). Bất kỳ Tác Nhân AI (AI Agent) nào được triển khai trong không gian chăm sóc sức khỏe đều phải đáp ứng các quy định này.
Các đội chăm sóc sức khỏe có thể xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents) không cần mã (no-code) tuân thủ HIPAA bằng cách sử dụng công cụ xây dựng kéo-thả (drag-and-drop builder tool) của Stack AI. Chúng tôi đã thấy các đội chăm sóc sức khỏe tạo và triển khai nhiều loại Tác Nhân AI (AI Agents) khác nhau, từ cung cấp thông tin cho bác sĩ ở tuyến đầu (frontlines), phân tích tài liệu y tế (medical documents), tự động hóa công việc văn phòng hậu cần (back office work), và hơn thế nữa.
Các Ngành Khác (Other Industries)
- Tác Nhân Bảo Trì Dự Đoán (Predictive Maintenance Agent)
- Tác Nhân Kiểm Soát Chất Lượng (Quality Control Agent)
- Trợ Lý Quản Lý Kho (Inventory Management Assistant)
- Chatbot Hỗ Trợ Nhân Sự (HR Support Bot)
- Tác Nhân Chiến Dịch Tiếp Thị (Marketing Campaign Agent)
- Hệ Thống Tối Ưu Hóa Tuyến Đường (Route Optimization System)
- Tác Nhân Nghiên Cứu Pháp Lý (Legal Research Agent)
- Tác Nhân Chống Gian Lận (Anti-Fraud Agent)
- AI SDR (Sales Development Representative)
- Tác Nhân Tạo Nội Dung SEO (SEO Content Creation Agent)
Ngoài các ngành mà chúng tôi đã đề cập, chúng tôi đã thấy khách hàng của mình triển khai thành công Tác Nhân AI (AI Agents) trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Điều này bao gồm sản xuất (manufacturing), giao thông vận tải (transportation), bán lẻ (retail), năng lượng (energy) và nhiều ngành khác. Tác Nhân AI (AI Agents) sẽ tiếp tục thay đổi nhiều ngành công nghiệp khác nhau, và chúng tôi kỳ vọng sẽ thấy nhiều trường hợp ứng dụng thú vị hơn của Tác Nhân AI (AI Agents) xuất hiện trong những năm tới.
Tác Nhân AI (AI Agents): 25 Trường Hợp Ứng Dụng Hàng Đầu
Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu thêm về Tác Nhân AI (AI Agents), hãy cùng khám phá 25 trường hợp ứng dụng hàng đầu mà chúng tôi đã gặp ở khách hàng của mình. Đây là những trường hợp ứng dụng mà khách hàng của chúng tôi thường xuyên triển khai, hoặc những trường hợp nổi bật vì tác động và sự sáng tạo của chúng.
Đối với các trường hợp ứng dụng dưới đây, chúng tôi sẽ trình bày thông tin cấp cao như ngành và lợi ích, cũng như thông tin kỹ thuật về cách Tác Nhân AI (AI Agent) hoạt động. Chúng tôi đã sắp xếp các trường hợp ứng dụng theo phòng ban.
Tài Chính (Finance)
Vận Hành (Operations)
Chăm Sóc Sức Khỏe (Healthcare)
Báo Cáo Bệnh Nhân (Patient Reports)
Chưa có thông tin chi tiết trong tài liệu gốc.
Tác Nhân Đảm Bảo Chất Lượng Trung Tâm Gọi (Call Center QA Agent)
Chưa có thông tin chi tiết trong tài liệu gốc.
Trình Tạo Ghi Chú SOAP (SOAP Notes Generator)
Chưa có thông tin chi tiết trong tài liệu gốc.
Trình Tóm Tắt Giao Thức (Protocol Summarizer)
Hình ảnh: Protocol Presentation AI Builder
- Ngành: Chăm sóc sức khỏe (Healthcare)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Chưa có thông tin chi tiết.
- Vấn Đề: Chưa có thông tin chi tiết.
- Giải Pháp: Chưa có thông tin chi tiết.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Chưa có thông tin chi tiết.
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Chưa có thông tin chi tiết.
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Chưa có thông tin chi tiết.
- Hành Động (Actions): Chưa có thông tin chi tiết.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Chưa có thông tin chi tiết.
- Lợi Ích (Benefits): Chưa có thông tin chi tiết.
Chỉnh Sửa Hợp Đồng (Contract Redlining)
Hình ảnh: Contract Redlining AI Assistant
- Ngành: Chăm sóc sức khỏe (Healthcare), Logistics
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Chưa có thông tin chi tiết.
- Vấn Đề: Việc xem xét và đánh dấu hợp đồng với các thay đổi đề xuất là tẻ nhạt, tốn thời gian và đôi khi đòi hỏi kiến thức chuyên môn.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) phân tích hợp đồng và đề xuất các chỉnh sửa (redlines) cùng các thay đổi khác.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Biểu mẫu (Form)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Anthropic – Claude 3.5 Sonnet
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Tải lên tài liệu (Document upload – RFP), Tài liệu và Tìm kiếm (Docs + Search – past RFP responses)
- Hành Động (Actions):
- Người dùng tải lên hợp đồng.
- Hợp đồng được phân tích bởi Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM).
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đưa ra các thay đổi đề xuất.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Dễ (Easy)
- Lợi Ích (Benefits):
- Giảm thời gian chỉnh sửa hợp đồng từ vài giờ xuống vài phút.
- Tự động hóa quy trình phức tạp của việc phân tích và kiểm tra hợp đồng.
- Cho phép các đội bổ sung việc ký kết hợp đồng với những hiểu biết được hỗ trợ bởi AI.
Bán Hàng và Tiếp Thị (Sales & Marketing)
Tác Nhân Chấm Điểm Khách Hàng Tiềm Năng (Lead Scoring Agent)
Hình ảnh: Lead Scoring Tool
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Chưa có thông tin chi tiết.
- Vấn Đề: Chưa có thông tin chi tiết.
- Giải Pháp: Chưa có thông tin chi tiết.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Chưa có thông tin chi tiết.
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Chưa có thông tin chi tiết.
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Chưa có thông tin chi tiết.
- Hành Động (Actions): Chưa có thông tin chi tiết.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Chưa có thông tin chi tiết.
- Lợi Ích (Benefits): Chưa có thông tin chi tiết.
Trợ Lý Viết AI (AI Writing Assistant)
Hình ảnh: Website Style Guide Assistant
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Quản lý Nội dung (Content Manager)
- Vấn Đề: Việc đảm bảo tất cả nội dung viết bởi một đội tuân thủ Hướng Dẫn Phong Cách (Style Guidelines) là tốn thời gian.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) lấy một đoạn văn mà người dùng tải lên và thực hiện/theo dõi các chỉnh sửa được đề xuất để tuân thủ Hướng Dẫn Phong Cách (Style Guide).
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Biểu mẫu (Form)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Open AI – GPT-4o
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Đầu vào người dùng (User input – copy/paste content), Tải lên tệp (file upload – upload content as a file), Tệp nguồn (Source file – Style Guide)
- Hành Động (Actions):
- Người dùng tải lên nội dung mà họ muốn tác nhân chỉnh sửa.
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) so sánh nội dung này với Hướng Dẫn Phong Cách (Style Guide) và đề xuất chỉnh sửa.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Dễ (Easy)
- Lợi Ích (Benefits):
- Giảm thời gian xem xét các cuộc gọi tuân thủ từ 100 giờ một tháng xuống còn 4 giờ một tháng.
- Cho phép các nhân viên tuân thủ tập trung vào phân tích chức năng cao hơn.
- Giúp các công ty chăm sóc sức khỏe đầu tư vào các vai trò y tế cứu sinh thay vì công việc văn phòng hậu cần.
Công Cụ SEO Lập Trình (Programmatic SEO Tool)
Hình ảnh: Programmatic SEO Tool
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Chuyên gia Chiến lược SEO (SEO Strategists)
- Vấn Đề: Việc sản xuất nội dung tập trung vào SEO (SEO-focused content) tốn thời gian và chi phí.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) tự động tạo các bài blog và mô tả meta (meta descriptions) dựa trên tiêu đề (title) và từ khóa (keyword) mà người dùng cung cấp.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Hàng loạt (Batch)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): OpenAI – ChatGPT 4o, GPT-4o mini
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Tìm kiếm web (Web search), Tải lên tệp (file upload)
- Hành Động (Actions):
- Người dùng tải lên các cặp Tiêu đề/Từ khóa (Title/Keyword pairs) qua CSV.
- Chạy hàng loạt (Batch run) tạo ra các bài viết blog và mô tả meta (meta descriptions).
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Dễ (Easy)
- Lợi Ích (Benefits):
- Tự động viết hàng trăm bài blog cùng một lúc.
- Tuân thủ các thực hành tốt nhất về SEO (SEO best-practices) trong tất cả nội dung của bạn.
- Triển khai hàng nghìn trang cùng lúc để tăng cường đáng kể lợi ích SEO.
Trình Tạo Bài Blog Từ Video (Video to Blog Post Generator)
Hình ảnh: Youtube-to-Blog Generator
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Quản lý Tiếp thị (Marketing Manager)
- Vấn Đề: Việc chuyển đổi video YouTube thành các bài blog viết rất có giá trị nhưng tốn thời gian.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) yêu cầu người dùng tải lên một URL YouTube và chuyển đổi video thành một bài blog.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Biểu mẫu (Form)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Anthropic – Large Language Model – Claude Sonnet 3.5
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): URL YouTube
- Hành Động (Actions):
- Người dùng tải lên một URL YouTube.
- URL được tóm tắt bởi trình tóm tắt (summarizer).
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) tạo ra một bài blog dựa trên bản tóm tắt.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Dễ (Easy)
- Lợi Ích (Benefits):
- Chuyển đổi bài blog thành video mà không cần bất kỳ công việc thủ công nào.
- Tạo nhiều bài blog khác nhau rất nhanh chóng, thay vì phải chờ hàng tuần hoặc hàng tháng.
- Cho phép đội nội dung tập trung vào các dự án có giá trị hơn.
Trợ Lý Salesforce (Salesforce Assistant)
Hình ảnh: Salesforce Assistant
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Nhân Viên Kinh Doanh (Account Executive)
- Vấn Đề: Việc tìm kiếm dữ liệu quan trọng trong một CRM như Salesforce có thể mất thời gian và đòi hỏi kiến thức chuyên môn.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) cho phép người dùng tìm kiếm CRM Salesforce bằng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên (natural language prompts).
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Biểu mẫu (Form)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Anthropic – Claude 3.5 Sonnet
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Salesforce
- Hành Động (Actions):
- Người dùng nhập truy vấn tìm kiếm cho Salesforce.
- Văn bản được chuyển đổi thành truy vấn SOQL (Salesforce Object Query Language).
- Truy vấn SOQL được chạy trên Salesforce. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) trả về kết quả.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Trung bình (Medium)
- Lợi Ích (Benefits):
- Tìm dữ liệu Salesforce mà không cần tìm kiếm khắp CRM.
- Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo truy vấn SOQL Salesforce.
- Cho phép những người không quen thuộc với Salesforce truy cập và lấy dữ liệu từ nền tảng này.
Trợ Lý Bán Hàng AI cho Snowflake (AI Sales Assistant for Snowflake)
Hình ảnh: AI Sales Assistant
- Ngành: Bán hàng và Tiếp thị (Sales & Marketing)
- Đối Tượng Sử Dụng (Persona): Nhân Viên Vận Hành Bán Hàng (SalesOps)
- Vấn Đề: Người dùng SalesOps cần truy cập dữ liệu bán hàng quan trọng trong Snowflake, nhưng họ không biết cách viết mã SQL.
- Giải Pháp: Tác Nhân AI (AI Agent) này cho phép người dùng SalesOps trích xuất dữ liệu bán hàng từ Snowflake bằng ngôn ngữ đơn giản thay vì SQL.
- Giao Diện Người Dùng (User Interface): Biểu mẫu (Form)
- Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM): Azure – GPT 4-o mini
- Nguồn Dữ Liệu (Data Sources): Snowflake
- Hành Động (Actions):
- Người dùng nhập lời nhắc dựa trên văn bản.
- Văn bản được chuyển đổi thành truy vấn SQL.
- Truy vấn SQL được chạy trên kho dữ liệu Snowflake (Snowflake data warehouse).
- Dữ liệu kết quả từ truy vấn SQL được trả về cho người dùng.
- Thời Gian Triển Khai (Time to Launch): Trung bình (Medium)
- Lợi Ích (Benefits):
- Cho phép những người không biết lập trình trong các đội kinh doanh như bán hàng và tiếp thị tận dụng các cơ sở dữ liệu quan trọng.
- Tiết kiệm thời gian cho đội dữ liệu, vì họ phải xử lý ít yêu cầu hơn từ người dùng kinh doanh.
- Giúp người bán hàng và tiếp thị hiệu quả hơn trong việc thu hút và chuyển đổi khách hàng.
Tác Nhân AI (AI Agents): Các Trường Hợp Ứng Dụng Không Bao Giờ Kết Thúc
Các Tác Nhân AI (AI Agents) mà chúng tôi đã giới thiệu trong tài liệu trắng (white paper) này thực hiện các công việc phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Chúng tôi hy vọng bạn sẽ sử dụng danh sách 25 trường hợp ứng dụng hàng đầu của chúng tôi để xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents) giải quyết các thách thức phổ biến trong lĩnh vực của bạn.
Nhưng đây chỉ là một phần nhỏ trong số các trường hợp ứng dụng có thể có. Khi nhiều đội ngũ áp dụng các công cụ xây dựng AI (AI builder tools), Tác Nhân AI (AI Agents) sẽ xuất hiện cho hàng nghìn trường hợp ứng dụng khác, và chúng tôi sẽ tiếp tục ghi nhận chúng khi chúng tôi gặp phải.
Hãy theo dõi blog của chúng tôi để đọc về các trường hợp ứng dụng mới hàng tuần. Và bắt đầu với Stack AI miễn phí ngay bây giờ để bắt đầu xây dựng Tác Nhân AI (AI Agents) với giao diện không cần mã (no-code interface).
