Phát triển AI Agent, AI agent hiểu nghiệp vụ của bạn - và luôn dẫn nguồn.
AI agent dựa trên chính tài liệu và hệ thống của bạn - truy hồi theo quyền, mọi câu trả lời đều dẫn nguồn, và luôn có con người quyết định ở những chỗ quan trọng. Triển khai song ngữ từ Hà Nội và Yokohama.
Có căn cứ, không phỏng đoán
Câu trả lời lấy từ kho tri thức đã được duyệt của bạn, kèm liên kết tới tài liệu gốc.
Tôn trọng phân quyền
Quyền truy cập được lọc ngay ở tầng dữ liệu - theo vai trò, cấp độ và dự án - không chỉ ẩn đi trên giao diện.
AI đề xuất, con người quyết định
Agent soạn nháp, tổng hợp và cảnh báo. Con người phê duyệt mọi việc có ảnh hưởng.
Đo lường, không phỏng đoán
Bộ đánh giá, chỉ số mức hữu ích và dashboard chi phí ngay từ bản pilot đầu tiên.
Bốn mẫu agent
Phần lớn yêu cầu đều thuộc một trong bốn mẫu này. Chúng dùng chung một nền tảng tri thức, nên bạn có thể bắt đầu từ một mẫu rồi mở rộng dần.
Agent hỏi đáp chuyên môn
Trả lời câu hỏi chuyên môn dựa trên chuẩn, tài liệu hướng dẫn và lịch sử dự án của chính bạn - luôn kèm nguồn, và nói rõ khi không chắc chắn.
Agent trợ lý công việc
Gánh phần việc lặp lại của một vai trò: tổng hợp trạng thái, soạn biên bản và danh sách hành động, ghi nhận và phân loại vấn đề, cảnh báo việc sắp hoặc đã quá hạn.
Agent rà soát & cố vấn
Đọc một tài liệu hoặc tập dữ liệu và rà soát tính đầy đủ, nhất quán và rủi ro - đề xuất cải tiến cụ thể để con người chấp nhận hoặc từ chối.
Agent team
Nhiều agent theo từng vai trò dùng chung một nền tảng tri thức, mỗi agent có phạm vi, giọng điệu và quyền truy cập riêng, được điều phối bởi một tầng định tuyến.
Kiến trúc RAG và multi-agent
Thiết kế phân tầng để có thể thay tầng mô hình mà không phải xây lại hệ thống - và để tri thức, phân quyền, chất lượng vẫn thuộc về bạn.
- TẦNG 1
Kênh giao tiếp
Agent xuất hiện ngay nơi mọi người đang làm việc - Teams, Slack, web app của bạn hoặc LINE - dưới một hoặc nhiều danh tính riêng biệt.
- TẦNG 2
Điều phối
Xác thực người dùng, áp phân quyền, nhận diện ý định và độ khó, rồi định tuyến yêu cầu tới agent, phạm vi tri thức và tầng mô hình phù hợp.
- TẦNG 3
Truy hồi an toàn
Tìm kiếm lai (ngữ nghĩa + từ khóa) trên kho tri thức, lọc theo quyền của người dùng trước khi bất cứ gì đi vào ngữ cảnh trả lời. Cách ly diễn ra ngay ở tầng dữ liệu.
- TẦNG 4
Sinh câu trả lời
Mô hình ngôn ngữ chỉ trả lời dựa trên ngữ cảnh đã truy hồi và trả về nguồn. Mô hình giá rẻ xử lý câu hỏi thường gặp; câu khó được nâng lên tầng mạnh hơn.
- TẦNG 5
Kho tri thức
Kho vector cùng tài liệu gốc và metadata: loại nội dung, vai trò áp dụng, độ nhạy cảm, độ tin cậy và phiên bản - kèm quy trình nạp và duyệt.
- TẦNG 6
Vòng lặp học
Các hội thoại hữu ích được đề cử, chuyên gia của bạn duyệt rồi đưa vào kho tri thức, nhờ đó độ phủ và độ chính xác tăng dần theo thời gian.
- TẦNG 7
Quản trị & khả năng quan sát
Phân quyền theo vai trò, cấp độ và dự án; ghi log đầy đủ truy vấn-truy hồi-câu trả lời để kiểm toán; dashboard chất lượng, mức dùng và chi phí.
Ba phương án. Chúng tôi khuyến nghị phương án B.
Chúng tôi đánh giá mỗi dự án theo tính khả thi, hiệu dụng và chi phí - rồi nói rõ hướng nào phù hợp, kể cả khi phương án rẻ nhất không phải phương án đúng.
Nền tảng SaaS trọn gói
Xây trên công cụ low-code của nhà cung cấp, tích hợp chat sẵn có. Dựng nhanh nhất, cần ít nguồn lực kỹ thuật nhất.
- Tính khả thi
- Rất cao
- Giới hạn chất lượng
- Trung bình
- Chi phí vận hành
- Cao, theo license
- Kiểm soát tri thức
- Hạn chế
Phù hợp khi: bạn cần đưa vào sử dụng nhanh và nhu cầu tri thức khá đơn giản.
RAG tự chủ trên mã nguồn mở + LLM API
Chúng tôi xây tầng điều phối và truy hồi bằng các thành phần mã nguồn mở đã trưởng thành, gọi mô hình qua API kèm định tuyến theo tầng.
- Tính khả thi
- Cao
- Giới hạn chất lượng
- Cao nhất
- Chi phí vận hành
- Thấp-trung bình, theo token
- Kiểm soát tri thức
- Toàn diện
Phù hợp khi: bạn muốn cân bằng tốt nhất giữa chất lượng và chi phí, đồng thời thực sự kiểm soát tri thức và phân quyền.
Tự vận hành mô hình mã nguồn mở
Chạy mô hình open-weight trên hạ tầng GPU của bạn. Không phí token, nhưng chi phí hạ tầng và MLOps là cố định.
- Tính khả thi
- Trung bình
- Giới hạn chất lượng
- Trung bình
- Chi phí vận hành
- Cao, cố định
- Kiểm soát tri thức
- Toàn diện, on-premise
Phù hợp khi: lưu lượng rất lớn, hoặc quy định về lưu trú dữ liệu buộc phải suy luận on-premise.
Chất lượng ở nơi cần thiết, tiết kiệm ở mọi nơi còn lại
Giá mô hình chênh lệch rất lớn giữa các tầng. Định tuyến phần lớn truy vấn tới mô hình nhỏ và chỉ nâng cấp với câu hỏi khó là đòn bẩy lớn nhất về chi phí vận hành - nên chúng tôi đưa vào ngay từ đầu.
Định tuyến mô hình theo tầng
Một mô hình nhỏ, chi phí thấp trả lời phần lớn câu hỏi; chỉ những yêu cầu khó hoặc quan trọng mới nâng lên mô hình mạnh hơn.
Cache ngữ cảnh
Ngữ cảnh lặp lại và câu hỏi thường gặp được cache - phần này hầu hết nhà cung cấp giảm giá mạnh.
Gộp lô cho tác vụ nền
Các tác vụ tổng hợp và lập chỉ mục dài chạy theo lô với đơn giá thấp hơn, rồi thông báo cho người dùng.
Truy hồi lai
Truy hồi tốt hơn nghĩa là prompt ngắn hơn - độ chính xác và chi phí cùng cải thiện, không phải đánh đổi.
Chi phí được báo cáo theo từng agent và từng dự án trên dashboard vận hành, để chi tiêu luôn minh bạch chứ không gây bất ngờ khi gia hạn.
Pilot trước, mở rộng sau
Tạo giá trị sớm, rủi ro thấp. Mỗi phase kết thúc bằng một thứ được dùng thật và một số đo bạn có thể hành động dựa trên đó.
- PHASE 0
Nền tảng & pilot
Dựng khung truy hồi, mô hình phân quyền và một agent trên một tập tri thức hẹp, được chọn kỹ. Thiết lập bộ đánh giá và dashboard chi phí.
KẾT QUẢMột agent pilot trả lời kèm nguồn cho một nhóm người dùng nhỏ - có số đo cụ thể. - PHASE 1
Agent vào vận hành
Triển khai các agent mà các vai trò của bạn cần, mô hình phân quyền đầy đủ, trang quản trị tri thức và phản hồi ngay trong kênh chat. Khởi động vòng lặp tích lũy tri thức.
KẾT QUẢAgent được dùng hằng ngày; kho tri thức bắt đầu lớn dần. - PHASE 1.5
Ổn định & tối ưu
Mở rộng độ phủ tri thức, chuẩn hóa quy trình nạp và duyệt, tinh chỉnh định tuyến, cache và gộp lô, chạy đánh giá để chống hồi quy chất lượng.
KẾT QUẢChất lượng ổn định, chi phí tối ưu, cả hai đều đo được theo từng agent và dự án. - PHASE 2
Rà soát & cố vấn
Kết nối hệ thống dự án và tài liệu để agent có thể rà soát công việc thật - đánh giá tính đầy đủ, rủi ro và sức khỏe dự án, đề xuất hành động theo thứ tự ưu tiên.
KẾT QUẢAgent góp phần vào chất lượng đầu ra, không chỉ trả lời câu hỏi.
Những câu hỏi khách hàng nào cũng đặt ra
Liệu tri thức có bị rò rỉ giữa các dự án hoặc khách hàng?+
Điều gì ngăn agent bịa câu trả lời?+
Dữ liệu của chúng tôi có bị dùng để huấn luyện mô hình của ai đó không?+
Nếu tri thức sai hoặc lỗi thời thì sao?+
Làm sao để chi phí token luôn dự đoán được?+
Nếu đội ngũ không chịu dùng thì sao?+
Microsoft Teams
Chat 1-1 hoặc trong kênh dự án.
Slack
Cùng agent, cùng tri thức, khác workspace.
Web app của bạn
Panel nhúng hoặc API cho sản phẩm của bạn.
LINE
Dành cho agent tiếp xúc khách hàng tại thị trường Nhật.
Bạn đã có nhu cầu cụ thể?
Hãy cho chúng tôi biết quy trình bạn muốn agent đảm nhận. Chúng tôi sẽ nói thật liệu agent có phải lời giải đúng - và nếu đúng, cùng bạn xác định phạm vi pilot.