Tự động hóa truyền thống đi theo một lộ trình được thiết kế sẵn từ trước, trong khi một quy trình AI agent có thể tự chọn hành động tiếp theo dựa trên ngữ cảnh hiện tại. Nó sử dụng công cụ, kiểm tra kết quả và thay đổi hướng đi khi cần thiết. Điều này khiến các quy trình agent trở nên hữu ích cho những tác vụ quá biến động để áp dụng quy tắc cố định nhưng vẫn cần một mục tiêu rõ ràng. Hướng dẫn này giải thích cách các quy trình này hoạt động, chúng phù hợp ở đâu, cách xây dựng một quy trình như vậy, và Kimi Agent có thể làm gì cho các tác vụ công việc tri thức phổ biến.
Quy trình AI Agent là gì?
Quy trình làm việc của AI agent là một chuỗi nhiệm vụ được một hoặc nhiều AI agent thực hiện để đạt được một kết quả xác định. Agent diễn giải mục tiêu và chọn hành động tiếp theo. Sau đó, nó sử dụng các công cụ có sẵn và kiểm tra kết quả trước khi tiếp tục hoặc điều chỉnh lại kế hoạch.
Quy trình AI so với AI agent
Quy trình AI sử dụng logic được xác định trước để dịch chuyển thông tin qua một quy trình. AI agent là thực thể phần mềm có thể chọn hành động một cách linh hoạt. Quy trình mô tả cách công việc được tổ chức, còn agent quyết định cách hoàn thành phần việc được giao.
Hai cách tiếp cận này không đối lập nhau. Nhiều hệ thống đáng tin cậy sử dụng thiết kế lai. Các bước quy trình cố định xử lý những thao tác có thể dự đoán được, còn agent quản lý những nhiệm vụ cần diễn giải hoặc thay đổi hướng thực thi.
| Cách tiếp cận | Đường thực thi | Phù hợp nhất với | Đánh đổi chính |
|---|---|---|---|
| Tự động hóa truyền thống | Quy tắc cố định | Quy trình ổn định, lặp lại | Gãy khi gặp đầu vào bất ngờ |
| Quy trình AI | Các bước mô hình và công cụ được định trước | Xử lý AI có kiểm soát | Khả năng thích ứng hạn chế |
| Quy trình AI Agent | Quyết định linh hoạt trong giới hạn cho phép | Tác vụ nhiều bước có tính biến động | Đòi hỏi kiểm thử và giám sát chặt chẽ hơn |
Quy trình AI agent so với tự động hóa truyền thống
Tự động hóa truyền thống hoạt động tốt khi mọi đầu vào đều có một đường xử lý đã biết. Một quy tắc phê duyệt hóa đơn hay việc chuyển dữ liệu theo lịch hiếm khi cần suy luận mở. Hệ thống chỉ cần tuân theo quy tắc một cách nhanh chóng và nhất quán.
Tự động hóa quy trình AI agent phát huy tác dụng hơn khi bước tiếp theo phụ thuộc vào ý nghĩa hoặc bằng chứng mới. Một agent hỗ trợ có thể tra cứu cơ sở tri thức và thử một giải pháp khả thi. Nếu thử nghiệm thất bại, nó có thể đổi hướng hoặc yêu cầu con người hỗ trợ.
Sơ đồ quy trình AI agent: Cách hoạt động
Sơ đồ quy trình AI agent dưới đây thể hiện một vòng thực thi cơ bản. Các hệ thống thực tế có thể bổ sung thêm công cụ hoặc điểm phê duyệt, nhưng chuỗi trình tự này vẫn được giữ nguyên.
Từ mục tiêu đến kế hoạch
Một quy trình hữu ích bắt đầu bằng một kết quả cụ thể. “Nghiên cứu về xe điện” để lại quá nhiều khoảng trống cho việc diễn giải, trong khi “So sánh ba chiến lược sạc điện cho một đội xe của thành phố và đưa ra khuyến nghị dài hai trang” cho agent một mục tiêu rõ ràng. Hướng dẫn và tài liệu nguồn đã được phê duyệt sau đó cung cấp ngữ cảnh cần thiết để chọn hành động tiếp theo.
Sử dụng công cụ và thực thi
Các công cụ cho phép agent truy xuất thông tin hoặc thực hiện các hành động đã được phê duyệt bên ngoài mô hình. Tìm kiếm có thể cung cấp thông tin mới nhất, còn một công cụ cơ sở dữ liệu có thể trả về các bản ghi nội bộ. Sau mỗi lần gọi công cụ, agent kiểm tra kết quả và quyết định có nên tiếp tục, thử cách khác, hay yêu cầu bổ sung thông tin còn thiếu.
Đánh giá và phê duyệt của con người
Quy trình cần có các tiêu chí hoàn thành rõ ràng, chẳng hạn như các trường bắt buộc hoặc tiêu chuẩn về bằng chứng. Nó cũng cần tạm dừng trước những hành động nhạy cảm hoặc không thể đảo ngược. Ví dụ, agent có thể soạn sẵn một email cho khách hàng, nhưng một người sẽ xem lại trước khi gửi.
Các mẫu quy trình AI agent phổ biến
Hầu hết các quy trình AI agent sử dụng một số mẫu lặp lại nhỏ gọn. Hãy chọn mẫu đơn giản nhất mà vẫn hoàn thành được nhiệm vụ một cách đáng tin cậy.
Quy trình tuần tự và quy trình định tuyến
Quy trình tuần tự đi qua các giai đoạn phụ thuộc nhau theo một trình tự cố định. Mỗi giai đoạn sử dụng đầu ra của giai đoạn trước, giúp quá trình dễ theo dõi và kiểm tra. Trong khi đó, quy trình định tuyến phân loại đầu vào rồi đưa nó qua một trong nhiều đường xử lý đã định sẵn.
Ví dụ, một quy trình nội dung có thể hoàn tất nghiên cứu trước khi soạn và biên tập một bài viết. Bộ định tuyến hỗ trợ khách hàng có thể chuyển các câu hỏi về thanh toán sang một quy trình, còn các vấn đề về đăng nhập sang quy trình khác.
Quy trình song song và đa agent
Quy trình song song chạy các nhiệm vụ độc lập cùng lúc để giảm thời gian xử lý. Quy trình đa agent chia công việc theo vai trò, với các agent hoạt động tuần tự hoặc song song. Nó đòi hỏi trách nhiệm rõ ràng và một cách kết hợp kết quả đáng tin cậy.
Trong một nghiên cứu gia nhập thị trường, các agent riêng biệt có thể xem xét nhu cầu khách hàng và hoạt động của đối thủ, trong khi một agent khác xem xét các quy định của địa phương. Sau đó, một agent điều phối sẽ kết hợp các kết quả này thành một báo cáo duy nhất.
Quy trình có con người tham gia
Quy trình có con người tham gia sẽ tạm dừng tại các điểm được chọn để xem xét hoặc phê duyệt. Các bước thông thường có thể chạy tự động, còn những quyết định không chắc chắn hoặc có tác động lớn sẽ được chuyển lại cho con người. Các điểm kiểm tra này nên được giới hạn ở những nơi mà đánh giá của con người thực sự mang lại giá trị.
Trong mua sắm, một agent có thể so sánh các đề xuất của nhà cung cấp trước khi yêu cầu quản lý phê duyệt lựa chọn cuối cùng. Một quy trình xuất bản cũng có thể yêu cầu biên tập viên xác minh các thông tin thực tế trước khi bài viết được đăng.
Một ví dụ thực tế về quy trình AI agent
Hãy xem xét một quy trình biến một câu hỏi về thị trường thành một báo cáo ngắn. Người dùng xác định đối tượng và phạm vi, sau đó chỉ định định dạng cần có. Agent chia yêu cầu thành các câu hỏi nghiên cứu.
Agent tra cứu các nguồn đã được phê duyệt và ghi lại những phát hiện liên quan. Nó kiểm tra xem có thiếu bằng chứng nào không trước khi soạn báo cáo. Nếu hai nguồn mâu thuẫn với nhau, nó sẽ đánh dấu sự khác biệt hoặc tiếp tục nghiên cứu. Một bước xem xét cuối cùng sẽ kiểm tra bản dự thảo so với cấu trúc yêu cầu trước khi giao báo cáo.
Ví dụ này gồm cả phần cố định lẫn phần thích ứng. Kết quả đầu ra cần đạt và tiêu chí đánh giá luôn được giữ cố định. Truy vấn tìm kiếm có thể thay đổi khi agent thu thập thêm thông tin. Sự cân bằng đó giúp quá trình này dễ kiểm soát hơn so với một agent hoàn toàn tự do.
Các trường hợp sử dụng phổ biến trong doanh nghiệp
Quy trình làm việc bằng AI agent phù hợp với những công việc có đầu vào thay đổi nhưng kết quả mong muốn vẫn rõ ràng:
Quy trình hỗ trợ khách hàng có thể điều tra một trường hợp cụ thể và chuẩn bị nội dung leo thang kèm bối cảnh hữu ích.
Quy trình nghiên cứu có thể thu thập bằng chứng và chuyển hóa chúng thành một bản tóm tắt có cấu trúc.
Quy trình xử lý tài liệu có thể trích xuất thông tin trước khi chuyển các trường hợp ngoại lệ để xem xét.
Quy trình IT có thể kiểm tra cảnh báo và đề xuất bước hành động tiếp theo được cho phép.
Một quy trình cố định vẫn là lựa chọn tốt hơn cho các tác vụ đơn giản, khối lượng lớn với quy tắc ổn định. Hành vi mang tính agentic nên giải quyết sự biến đổi thực sự chứ không phải để tạo ra sự mới lạ.
Cách xây dựng quy trình làm việc bằng AI agent
Một phiên bản đầu tiên hữu ích không cần nhiều agent. Hãy bắt đầu với một tác vụ có giới hạn rõ ràng và chỉ mở rộng sau khi kiểm thử cho thấy một hạn chế cụ thể.
Xác định kết quả cần đạt và lập bản đồ các bước
Hãy viết ra điều kiện hoàn thành mà một người khác có thể kiểm chứng được. Sau đó lập bản đồ cách công việc được xử lý hiện nay. Đánh dấu các bước sử dụng quy tắc cố định và các bước cần đến sự phán đoán.
Hãy dùng tự động hóa cho các thao tác có thể dự đoán trước. Chỉ giao cho agent những quyết định thực sự cần đến bối cảnh hoặc việc sử dụng công cụ. Điều này giúp quy trình dễ hiểu và giảm bớt các lần gọi mô hình không cần thiết.
Lựa chọn công cụ cho quy trình làm việc bằng AI agent
Hãy chọn công cụ dựa trên tính chất công việc, không phải dựa trên danh mục sản phẩm. Một quy trình nghiên cứu cần khả năng truy xuất thông tin đáng tin cậy. Một quy trình vận hành có thể cần quyền truy cập được kiểm soát vào hệ thống nội bộ. Agent chỉ nên nhận những công cụ cần thiết cho vai trò của nó.
Khi so sánh các công cụ cho quy trình làm việc bằng AI agent, hãy kiểm tra các tùy chọn tích hợp và cơ chế kiểm soát quyền của chúng. Hãy tìm những công cụ có nhật ký thực thi cho thấy điều gì đã xảy ra trong một lần chạy thất bại. Giới hạn chi phí cũng quan trọng, vì việc suy luận và thử lại nhiều lần có thể khiến mức sử dụng tăng nhanh.
Thêm rào chắn an toàn và kiểm thử quy trình
Hãy đặt ra giới hạn trước khi chạy quy trình. Xác định rõ những dữ liệu nào agent được phép truy cập. Hạn chế các hành động ghi và thêm cổng phê duyệt ở những nơi có hậu quả đáng kể. Mọi quy trình cũng cần có điều kiện dừng.
Hãy kiểm thử toàn bộ tác vụ thay vì chỉ kiểm thử các prompt riêng lẻ. Theo dõi tỷ lệ hoàn thành và tần suất lỗi, sau đó xem xét mức độ thường xuyên con người phải can thiệp. Những tín hiệu này cho thấy quy trình có thực sự giúp giảm công sức hay chỉ là chuyển công sức đó sang việc giám sát.
Nếu mục tiêu của bạn là trải nghiệm khả năng của agent thay vì tự xây dựng hạ tầng, Kimi Agent mang đến một lựa chọn trực tiếp hơn. Bạn có thể giao cho nó một tác vụ nhiều bước được hỗ trợ liên quan đến nghiên cứu, tài liệu, bản trình bày, bảng tính hoặc xây dựng website. Kimi xử lý tác vụ ngay trong trải nghiệm sản phẩm, nên bạn không cần tự tay ghép nối các kết nối mô hình và thành phần quy trình.
Kimi Agent có thể làm gì cho công việc nhiều bước
Một kiến trúc tùy chỉnh mang lại khả năng kiểm soát chi tiết, nhưng cũng đòi hỏi công sức điều phối và đánh giá. Kimi Agent cung cấp một trải nghiệm agent tổng quát cho những người muốn hoàn thành các tác vụ tri thức nhiều bước mà không cần tự xây dựng toàn bộ hạ tầng đó.
Lập kế hoạch theo mục tiêu và thực thi tác vụ
Kimi Agent có thể diễn giải một mục tiêu và lập kế hoạch cho công việc cần thực hiện. Sau đó nó thực hiện tác vụ ngay trong trải nghiệm sản phẩm. Điều này mang đến một cách trực tiếp để sử dụng các quy trình mang tính agentic mà không cần tự thiết kế bộ lập kế hoạch hay vòng lặp công cụ trước.
Nghiên cứu chuyên sâu, tạo website và bản trình bày
Kimi Agent được trang bị nhiều tính năng khác nhau. Ví dụ, nó có thể tạo website và tạo các bản trình bày PPT. Những khả năng này giúp người dùng biến một yêu cầu tổng quát thành một sản phẩm có cấu trúc chỉ qua một trải nghiệm sản phẩm duy nhất.
Xử lý tài liệu, bảng tính và tệp đa phương thức
Kimi hỗ trợ suy luận đa phương thức và các quy trình dựa trên tệp. Nó có thể làm việc với tài liệu PDF và Word. Các tệp Excel và PPT cũng được hỗ trợ. Kimi còn xử lý được hình ảnh và tệp TXT, trong khi video là một định dạng đầu vào khác. Điều này cho phép Kimi Agent xử lý nguồn tài liệu vượt ra ngoài văn bản trò chuyện thông thường.
Khi nào nên dùng Kimi Agent Swarm
Kimi Agent Swarm cung cấp một khả năng đa agent riêng biệt cho những tác vụ được hưởng lợi từ việc thực thi song song trên diện rộng. Nó có thể điều phối nhiều đơn vị công việc chuyên biệt cho các tác vụ tìm kiếm quy mô lớn hoặc xử lý hàng loạt. Những công việc dài, có các hướng nghiên cứu độc lập cũng có thể hưởng lợi từ cách tiếp cận này.
Lợi ích và giới hạn của tự động hóa quy trình bằng AI agent
Quy trình AI agent có thể giảm bớt các bước bàn giao thủ công và thích ứng với những đầu vào phá vỡ kịch bản cứng nhắc. Chúng có thể kết nối khâu nghiên cứu với khâu phân tích, rồi biến kết quả thành sản phẩm bàn giao cuối cùng. Lợi ích này lớn nhất khi công việc có mục tiêu ổn định nhưng đường đi lại biến đổi.
Chính sự linh hoạt đó cũng tạo ra rủi ro. Quyết định của agent mang tính xác suất. Một công cụ gặp lỗi có thể ảnh hưởng đến các bước sau, trong khi dữ liệu kém sẽ làm yếu kết quả. Quyền hạn rộng làm tăng mức độ ảnh hưởng khi có sai sót. Vì vậy, quy trình đáng tin cậy cần có kiểm chứng và nhật ký hiển thị rõ ràng. Các hành động có tác động lớn cần được phê duyệt.
Kết luận
Quy trình AI agent kết hợp một quy trình được xác định sẵn với các quyết định thích ứng. Quy trình đặt ra kết quả và ranh giới, còn agent chọn hành động hữu ích trong phạm vi đó. Hãy bắt đầu với một công việc rõ ràng. Chỉ thêm những công cụ thực sự cần thiết, sau đó kiểm thử toàn bộ quy trình chạy và giữ những hành động có hệ quả dưới sự kiểm soát của con người. Với các tác vụ nghiên cứu và sáng tạo nội dung được hỗ trợ, Kimi Agent cung cấp một cách trực tiếp để sử dụng khả năng AI nhiều bước mà không cần tự xây dựng hạ tầng quy trình.