Đến giờ agent của bạn chỉ "chuyển đồ". Bài này biến nó thành agent biết suy nghĩ bằng cách chèn một bước gọi AI (OpenAI, Anthropic Claude, Gemini) vào giữa luồng — vẫn hoàn toàn no-code.
Ba việc AI làm tốt nhất trong agent business
- Phân loại (classification): email này là khiếu nại / hỏi giá / spam? Lead nóng hay lạnh?
- Tóm tắt (summarization): rút gọn một email dài, một cuộc chat, một tài liệu.
- Soạn thảo (generation): viết nháp phản hồi, mô tả sản phẩm, tin nhắn cá nhân hóa.
Cách gắn AI vào luồng
Mọi nền tảng đều có module AI: Zapier có "AI by Zapier" / OpenAI, Make có module OpenAI/Anthropic, n8n có node AI. Bạn chỉ cần:
- Thêm một module AI vào giữa hai bước hiện có.
- Điền prompt (câu lệnh) có chèn dữ liệu bước trước.
- Lấy output của AI làm input cho bước sau.
Bí quyết viết prompt cho agent (khác chat thường)
Khi AI chạy trong agent, không có ai đọc lại để sửa. Nên prompt phải ép output có cấu trúc, ngắn, đoán trước được. Dùng khung sau:
Khung prompt cho agent:
[VAI TRÒ] Bạn là trợ lý phân loại email cho phòng CSKH.
[NHIỆM VỤ] Đọc email dưới đây và phân loại.
[RÀNG BUỘC] Chỉ trả về ĐÚNG một từ: KHIEU_NAI, HOI_GIA, KHAC.
Không giải thích, không thêm chữ nào khác.
[DỮ LIỆU] """{{1.noi_dung_email}}"""
Vì sao ép "chỉ một từ"? Vì bước sau (rẽ nhánh) cần so khớp chính xác. Nếu AI trả "Đây là email khiếu nại ạ" thì filter của bạn sẽ trượt.
Ví dụ hoàn chỉnh: agent trực email
Bài toán: email vào hộp hotro@ → AI phân loại → khiếu nại thì báo Slack gấp + soạn nháp xin lỗi; hỏi giá thì soạn nháp báo giá.
Trigger : Gmail - email mới nhãn hotro
Step 1 : AI phân loại -> output {{loai}} (KHIEU_NAI/HOI_GIA/KHAC)
Step 2 : Router theo {{loai}}
- Nhánh KHIEU_NAI:
AI soạn nháp xin lỗi -> lưu Draft Gmail
Gửi Slack #cskh "Khiếu nại từ {{from}} - xem nháp"
- Nhánh HOI_GIA:
AI soạn nháp báo giá -> lưu Draft Gmail
- Nhánh KHAC:
Gắn nhãn "review-tay"
Prompt cho bước soạn nháp:
Bạn là nhân viên CSKH lịch sự của công ty [Tên].
Viết email trả lời khách bằng tiếng Việt, giọng ấm áp, tối đa 120 từ.
Không hứa hẹn điều chưa chắc chắn. Kết bằng lời mời liên hệ hotline.
Email khách: """{{1.noi_dung}}"""
Lưu ý quan trọng: agent soạn nháp (draft), con người bấm gửi. Đây là mẫu "human-in-the-loop" — an toàn cho việc giao tiếp khách hàng.
Các bước thực hành
- Chọn một việc phân loại hoặc soạn thảo trong công việc của bạn.
- Thêm module AI vào luồng đã dựng ở Bài 4.
- Viết prompt theo khung VAI TRÒ / NHIỆM VỤ / RÀNG BUỘC / DỮ LIỆU.
- Chạy thử với 5 mẫu đầu vào khác nhau, xem output có ổn định không.
- Nếu output lệ thuộc may rủi, siết ràng buộc chặt hơn (giới hạn từ, ép định dạng).
Sai lầm thường gặp
- Prompt mơ hồ: "phân loại email này" — AI mỗi lần trả một kiểu, rẽ nhánh loạn. Luôn liệt kê danh sách nhãn cố định.
- Cho AI tự động GỬI thẳng cho khách: rủi ro cao (hallucination, sai thông tin). Với khách hàng, hãy để chế độ nháp + người duyệt.
- Nhét cả tài liệu khổng lồ vào prompt: tốn token, tốn tiền, dễ vượt giới hạn. Tóm tắt hoặc cắt bớt trước.
- Không xử lý khi AI trả rác: thêm bước kiểm tra output khớp danh sách nhãn; nếu không thì đẩy về "review tay".
- Quên chi phí token: mỗi lần gọi AI đều tốn tiền; ước tính số lần chạy x giá để không bị hóa đơn bất ngờ.