AI Agents

Agent của bạn có thể phân loại email và tra cứu dữ liệu. Nhưng nó chỉ đi theo một con đường duy nhất — từng bước một, giống như một đoàn tàu trên đường ray.

Email agent của bạn từ Bài học 4 hoạt động. Nhưng nó hơi "ngu ngốc".

Thiết lập thư mục hoặc nhãn email thử nghiệm để bạn không xử lý toàn bộ hộp thư đến trong quá trình thử nghiệm. Lọc theo nhãn cụ thể như "Agent-Test" để chỉ những email bạn gửi đến đó mới được chọn.

Bạn đã biết cách hoạt động của các agent. Giờ bạn cần một nơi để xây dựng chúng. Có đến hàng tá nền tảng không cần code mạnh mẽ trên thị trường, và việc chọn đúng nền tảng sẽ giúp bạn tránh được nhiều rắc rối về sau.

Tìm hiểu 4 building block cơ bản của mọi AI agent — trình kích hoạt, hành động, bộ nhớ và công cụ — để bạn có thể thiết kế các quy trình tự động hóa thông minh hơn.

Năm 2026, các nền tảng như n8n, Zapier, Make và Lindy cho phép bạn xây dựng các AI agent để nghiên cứu chủ đề, trả lời câu hỏi của khách hàng, sàng lọc khách hàng tiềm năng và tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc — tất cả thông qua giao diện kéo thả trực quan.

Đây là bài học phân biệt những nhà thiết kế nhận được đầu ra AI hữu ích với những nhà thiết kế nhận được sản phẩm rác rưởi.

Bài học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước tạo ra thiết kế do agent tạo ra đầu tiên. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về hai khái niệm quan trọng thay đổi cách bạn suy nghĩ về thiết kế do AI tạo ra: Vòng lặp tự phục hồi và đầu ra không xác định.

MCP là viết tắt của Model Context Protocol. Nếu điều đó nghe có vẻ như thuật ngữ chuyên ngành, đây là phiên bản đơn giản: Đó là một cách chuẩn để các công cụ AI giao tiếp với những dịch vụ khác.

Tìm hiểu khả năng thực sự, những hạn chế trung thực của Figma Make, và các kỹ thuật hướng dẫn giúp tạo ra kết quả hữu ích thay vì những rắc rối khi phải dọn dẹp.

Sử dụng các AI agent để thiết kế trực tiếp trên Figma canvas của bạn. Thiết lập MCP, tạo màn hình từ văn bản, áp dụng hệ thống thiết kế của bạn và viết các skill tùy chỉnh.

Một agent quên hết mọi thứ sau mỗi cuộc trò chuyện giống như một đồng nghiệp bị mất trí nhớ. Bộ nhớ biến các agent từ công cụ chỉ dùng một lần thành trợ lý bền bỉ, xây dựng kiến ​​thức theo thời gian.

Một agent duy nhất có thể xử lý nhiều nhiệm vụ. Nhưng một số quy trình làm việc quá phức tạp, quá rộng hoặc quá chuyên biệt để một agent có thể thực hiện tốt. Đó là lúc hệ thống multi-agent phát huy tác dụng.

Một agent không có công cụ chỉ là một chatbot với prompt hệ thống hào nhoáng. Công cụ là thứ làm cho agent trở nên có tính chủ động - khả năng tìm kiếm, tính toán, giao tiếp và sáng tạo.

Bạn đã biết 4 thành phần của một agent. Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu 3 mẫu thiết kế định nghĩa cách các agent sử dụng những thành phần đó để giải quyết vấn đề.

Khám phá 4 thành phần của mỗi AI agent: Bộ não LLM, công cụ, bộ nhớ và lập kế hoạch. Hiểu cách chúng tương tác thông qua vòng lặp của agent.

AI agent không chỉ tạo ra văn bản. Nó lập kế hoạch cho các tác vụ nhiều bước, sử dụng những công cụ (duyệt web, lập trình, quản lý file), ghi nhớ ngữ cảnh giữa các phiên và quyết định những việc cần làm tiếp theo mà không cần bạn can thiệp.

Sau 7 bài học, bạn đã học về kiến ​​trúc, so sánh các nền tảng, thiết kế hội thoại, viết prompt tối ưu hóa giọng nói, khám phá những trường hợp sử dụng và thiết lập thử nghiệm. Giờ là lúc bạn xây dựng Voice Agent của riêng mình.

Bạn không thể chỉ triển khai rồi bỏ mặc. Voice agent cần được kiểm tra có hệ thống, giám sát liên tục và đảm bảo chất lượng tự động. Bài học này sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện.