Tác nhân AI
Tác nhân AI ra quyết định thông minh dễ hiểu, linh hoạt và sẵn sàng hành động để tạo kết quả.
Xem thêmKết hợp AI và con người
Giữ con người trong quy trình để phê duyệt, giám sát và xử lý các tình huống ngoại lệ.
Xem thêmDịch vụ
Điều phối microservice, API và các công cụ thông qua MCP một cách tự động và liền mạch.
Xem thêm
Thúc đẩy sự chuyển đổi AI
AI Agent Platform là nền tảng giúp doanh nghiệp xây dựng và vận hành hệ thống tác vụ thông minh dựa trên các tác nhân AI (AI Agents). Thông qua lớp Orchestration Layer, nền tảng kết nối linh hoạt giữa người dùng, các hệ thống nội bộ và tập hợp các agent chuyên biệt, từ đó tự động hóa quy trình và tối ưu hiệu suất làm việc. Mỗi agent có thể đảm nhiệm một nhiệm vụ riêng như phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin, giao tiếp với người dùng hoặc tương tác với hệ thống bên ngoài.
Nền tảng hỗ trợ Response Personalization để cá nhân hóa phản hồi theo ngữ cảnh, đồng thời tích hợp Responsible AI Guardrails nhằm đảm bảo toàn bộ hoạt động đều tuân thủ tiêu chuẩn về an toàn, bảo mật và quyền riêng tư. Hệ thống Memory Management cho phép agent ghi nhớ, tổng hợp và tái sử dụng kiến thức, giúp trải nghiệm trở nên tự nhiên và hiệu quả hơn theo thời gian
Quy trình làm việc Agentic
Thiết kế quy trình dễ dàng
Xây dựng workflow trực quan, tối ưu hoá quy trình vận hành và giúp đội ngũ phối hợp mượt mà hơn, ra quyết định nhanh hơn và tự động hóa mọi bước lặp lại trong doanh nghiệp
Tích hợp mọi API bạn cần
Dễ dàng kết nối và gọi bất kỳ dịch vụ HTTP hoặc gRPC nào ngay trong workflow, nhờ các tác vụ hệ thống tích hợp sẵn. Giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng tự động hóa, liên thông dữ liệu và tối ưu quy trình mà không giới hạn công nghệ.
Xây dựng hệ thống hướng sự kiện
Dễ dàng sử dụng các external events để kích hoạt và điều phối workflow theo thời gian thực. Các built-in tasks hỗ trợ xuất bản events vào message queue của bạn, giúp hệ thống phản hồi nhanh hơn, mở rộng linh hoạt và tự động hóa sâu các quy trình quan trọng trong doanh nghiệp.
Kết nối LLM theo nhu cầu của bạn
Tích hợp LLM và Vector Database dễ dàng nhờ các kết nối tích hợp sẵn. Điều này giúp doanh nghiệp mở rộng khả năng xử lý dữ liệu, tăng tốc xây dựng ứng dụng AI, và tối ưu hiệu suất vận hành.
Kết nối Prompts
Trong ngữ cảnh công nghệ, nó thường ám chỉ việc embed hoặc sử dụng ngay lập tức các prompts có sẵn hoặc tùy chỉnh vào một quy trình hoặc hệ thống LLM.
Thêm Cơ Chế Bảo Vệ
Áp dụng Guardrails giúp thiết lập chính sách, xác thực và phê duyệt thủ công. Điều này quản lý kết quả đầu ra và hành động của tác nhân AI, đảm bảo tính đáng tin cậy và tuân thủ quy định.
Thiết lập, xây dựng, tối ưu hóa, và vận hành hệ thống tự động.
Bước 1: Xác định Mục tiêu và Trường hợp Sử dụng
Bước 2 : Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Bước 3: Thiết kế và đào tạo tác nhân AI
Bước 4: Kiểm tra và xác thực hiệu suất
Bước 5: Triển khai, Giám sát và Tối ưu hóa
Các bài viết mới nhất
Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong giáo dục toàn cầu khi trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển từ vai trò bổ trợ sang trở thành một nhân tố trung tâm trong hoạt động dạy và học. Tại một trường đại học ở Seoul, một sinh viên năm nhất có thể “lội […]
Các nhà lãnh đạo năm 2025 đang từ bỏ Tự động hóa truyền thống (RPA) vì nó không đủ khả năng xử lý sự phức tạp và thay đổi của hệ thống hiện đại. Thay vào đó, họ chuyển sang AI Agents tự chủ – những tác nhân AI có thể hiểu ngữ cảnh, tự điều tra, và sửa lỗi mà không cần can thiệp. Mục tiêu là đạt được tốc độ ra quyết định theo thời gian thực, chuyển sang mô hình vận hành chủ động dự đoán sự cố, và giải phóng nhân sự để tập trung vào chiến lược. AI Agents được xem là công cụ Tăng cường Trí tuệ (Intelligence Augmentation), khuếch đại năng lực con người.
Trong năm 2025, cá nhân hóa trở thành chiến lược cốt lõi của doanh nghiệp khi trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép phân tích dữ liệu thời gian thực, dự đoán nhu cầu và tạo trải nghiệm phù hợp cho từng khách hàng ở quy mô lớn. Với khả năng tự động gợi ý sản phẩm, điều chỉnh nội dung và hỗ trợ khách hàng tức thì, AI đang định hình lại toàn bộ hành trình trải nghiệm, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, nâng cao mức độ hài lòng và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.
Salesforce đã áp dụng chính công nghệ của mình: MuleSoft và Agentforce 360. Kết quả: họ đang trên đà cắt giảm 70% IT self-service tickets ( 70% số phiếu yêu cầu hỗ trợ IT mà nhân viên tự gửi qua hệ thống self-service ) liên quan đến dữ liệu và quyền truy cập của nhân viên.
Trong bối cảnh kinh tế biến động và cạnh tranh gia tăng, việc tinh gọn vận hành đang trở thành ưu tiên sống còn của nhiều doanh nghiệp. Trong hành trình đó, AI agents nổi lên như một “đòn bẩy” mạnh mẽ, giúp giảm chi phí, tăng hiệu suất và tạo lợi thế cạnh tranh […]
Loss Landscape trong Deep Learning: Vì sao Gradient Descent thường gặp khó khăn? Trong huấn luyện các mô hình học sâu (Deep Learning), đặc biệt là các mạng thần kinh nhiều tầng (DNN, Transformer, CNN), chúng ta phải tối ưu hàm mất mát (loss function) để mô hình học ra trọng số tốt nhất. Tuy […]
Bài viết so sánh RPA và Autonomous AI Agents, giúp doanh nghiệp hiểu sự khác biệt giữa tự động hóa theo quy tắc và tự động hóa thông minh, từ đó chọn giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu vận hành.
Xây dựng quy trình làm việc phức tạp, chuẩn bị cho hoạt động trong tương lai và tích hợp liền mạch các khả năng do AI thúc đẩy giúp cải thiện tính linh hoạt, khả năng mở rộng và hiệu quả tổng thể Event-driven Tăng cường quy trình làm việc không đồng bộ của bạn […]
Con người trong vòng lặp AI Agents : Xây dựng niềm tin và kiểm soát trong quy trình làm việc tự động
Trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI), đang phát triển nhanh chóng. Tuy nhiên, giá trị mà nó mang lại vẫn phụ thuộc vào việc duy trì mức độ kiểm soát phù hợp trong hầu hết các trường hợp. Đó có thể là lý do tại sao […]
GIỚI THIỆU: TỪ CHATBOT ĐẾN TRÍ TUỆ ĐẠI DIỆN Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ các hệ thống hẹp, dựa trên quy tắc thành các kiến trúc lý luận thích ứng có khả năng hiểu, lập kế hoạch và hành động. Các giao diện đàm thoại ban đầu, […]