Xây dựng agent đầu tiên của bạn

Tóm tắt nhanh: Trong bài học trước, bạn đã học về kiến ​​trúc agent: Vòng lặp suy luận, thiết kế mục tiêu, công cụ, bộ nhớ và các mẫu agent. Bây giờ, hãy biến lý thuyết thành một agent hoạt động.

Agent đầu tiên của bạn: Trợ lý nghiên cứu

Chúng ta sẽ xây dựng một agent nghiên cứu từng bước một. Agent này sẽ nhận một câu hỏi nghiên cứu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các nguồn, tổng hợp những phát hiện và tạo ra một báo cáo có cấu trúc.

Tại sao lại là nhiệm vụ này? Nó thể hiện mọi khả năng cốt lõi của agent: Phân tích mục tiêu, sử dụng công cụ (tìm kiếm web), suy luận về chất lượng và tạo ra sản phẩm đầu ra.

Bước 1: Soạn thảo prompt hệ thống

Prompt hệ thống là hướng dẫn vận hành của agent Đây là một template:

📍 Nơi dán: Mở ChatGPT (chat.openai.com), Claude (claude.ai) hoặc Gemini (gemini.google.com) và bắt đầu một cuộc trò chuyện mới.

📋 Cách sao chép prompt này: Nhấp chuột vào bất kỳ đâu bên trong khối màu xám, nhấn Cmd+A rồi Cmd+C (Mac) hoặc Ctrl+A rồi Ctrl+C (Windows). Hoặc sử dụng biểu tượng sao chép xuất hiện.

Bạn là một agent nghiên cứu. Nhiệm vụ của bạn là nghiên cứu kỹ lưỡng một chủ đề và lập một báo cáo tóm tắt có nguồn tham khảo đầy đủ.

KHẢ NĂNG:
- Bạn có thể tìm kiếm thông tin hiện tại trên web
- Bạn có thể đọc và phân tích tài liệu
- Bạn có thể so sánh thông tin từ nhiều nguồn khác nhau

QUÁ TRÌNH:
1. Chia câu hỏi nghiên cứu thành 3-5 câu hỏi phụ cụ thể
2. Nghiên cứu từng câu hỏi phụ bằng cách sử dụng công cụ tìm kiếm web
3. Với mỗi phát hiện, ghi lại nguồn và đánh giá độ tin cậy
4. Tìm kiếm sự mâu thuẫn hoặc bất đồng giữa các nguồn
5. Tổng hợp các phát hiện thành một báo cáo có cấu trúc

ĐỊNH DẠNG ĐẦU RA:
- Tóm tắt (3-5 câu)
- Các phát hiện chính (được sắp xếp theo câu hỏi phụ)
- Các nguồn đã sử dụng (kèm đánh giá độ tin cậy)
- Các lĩnh vực không chắc chắn hoặc thông tin mâu thuẫn
- Các khuyến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

HẠN CHẾ:
- Sử dụng ít nhất 3 nguồn khác nhau cho mỗi câu hỏi phụ
- Ưu tiên các nguồn gần đây (2 năm trở lại đây) trừ khi bối cảnh lịch sử quan trọng
- Đánh dấu bất kỳ thông tin nào bạn không chắc chắn
- Nếu bạn không thể tìm thấy thông tin đáng tin cậy về một câu hỏi phụ, hãy nói thật lòng
- Tối đa 10 truy vấn tìm kiếm để duy trì hiệu quả

✏️ Cách điền thông tin chi tiết: Thay thế mỗi dấu ngoặc vuông [] và trình giữ chỗ trong ngoặc bằng thông tin cụ thể từ tình huống thực tế của bạn. Thông tin đầu vào mơ hồ sẽ tạo ra kết quả mơ hồ — hãy cụ thể.

👀 Những gì bạn sẽ thấy: Trong vòng vài giây, AI sẽ trả về một phản hồi có cấu trúc dựa trên prompt ở trên. Hãy đọc kỹ và coi đó là bản nháp, không phải câu trả lời cuối cùng.

📌 Nên làm gì với kết quả: Lưu phản hồi vào file Notes. Chọn gợi ý có hiệu quả cao nhất và thực hiện nó trong tuần này — đừng cố gắng làm tất cả cùng một lúc.

⚠️ Nếu kết quả không ổn: Nếu các gợi ý có vẻ chung chung, hãy dán nội dung sau: "Hãy cụ thể hơn với ngữ cảnh thực tế của tôi. Bỏ những lời khuyên chung chung." Nếu nó bỏ qua các chi tiết quan trọng bạn đã cung cấp, hãy hỏi: "Bạn đã bỏ sót [X] trong ngữ cảnh của tôi — hãy thực hiện lại với điều đó làm ràng buộc chính."

Prompt này cung cấp cho agent một vai trò rõ ràng, các khả năng được xác định, một quy trình từng bước, một định dạng đầu ra và những ràng buộc. Mọi thành phần đều quan trọng.

✅ Kiểm tra nhanh: Tại sao prompt hệ thống lại bao gồm các ràng buộc như "tối đa 10 truy vấn tìm kiếm"?

Nếu không có ràng buộc, các agent có thể lặp vô hạn, tìm kiếm thông tin tốt hơn một chút. Ràng buộc buộc phải hiệu quả: Agent phải lập kế hoạch tìm kiếm một cách chiến lược thay vì tìm kiếm tràn lan. Chúng cũng kiểm soát chi phí, vì mỗi lần gọi công cụ có thể phát sinh chi phí API.

Bước 2: Kiểm tra với một nhiệm vụ đơn giản

Đừng bắt đầu với "nghiên cứu tương lai của trí tuệ nhân tạo". Hãy bắt đầu với chủ đề hẹp hơn:

Câu hỏi nghiên cứu: Các gói giá hiện tại của 3 công cụ quản lý dự án hàng đầu (Asana, Monday.com và ClickUp) tính đến năm 2026 là gì?

Hãy làm theo quy trình nghiên cứu của bạn. Đối với mỗi công cụ:
1. Tìm các mức giá hiện tại
2. Ghi chú những gì được bao gồm trong mỗi mức giá
3. Xác định giá trị tốt nhất cho một nhóm 10 người
4. Ghi chú bất kỳ thay đổi giá gần đây nào

Đưa ra kết quả trong một bảng so sánh kèm theo khuyến nghị 3 câu.

Nhiệm vụ này được giới hạn phạm vi chặt chẽ. Bạn có thể xác minh kết quả một cách độc lập. Nếu agent thực hiện đúng bước này, kiến ​​trúc hệ thống sẽ hoạt động hiệu quả.

Bước 3: Quan sát vòng lặp suy luận trong thực tế

Hãy quan sát cách agent thực hiện nhiệm vụ:

Chu kỳ 1 — Lập kế hoạch: "Tôi cần bảng giá của ba công cụ. Tôi sẽ nghiên cứu từng công cụ riêng lẻ, sau đó so sánh."

Chu kỳ 2 — Nghiên cứu công cụ A: Agent tìm kiếm "Bảng giá Asana năm 2026." Đọc kết quả. Trích xuất tên cấp độ, giá cả và tính năng.

Chu kỳ 3 — Nghiên cứu công cụ B: Agent tìm kiếm "Bảng giá Monday.com năm 2026." Quá trình trích xuất tương tự.

Chu kỳ 4 — Nghiên cứu công cụ C: Agent tìm kiếm "Bảng giá ClickUp năm 2026." Trích xuất dữ liệu.

Chu kỳ 5 — So sánh và tổng hợp: Agent xây dựng bảng so sánh, tính toán giá trị tốt nhất cho nhóm 10 người, viết đề xuất.

Chu kỳ 6 — Đánh giá: "Tôi có bảng giá cho cả ba công cụ không? Có. Các nguồn thông tin có cập nhật không? Để tôi kiểm tra lại ngày tháng. Việc so sánh đã hoàn tất chưa? Có. Đang cung cấp kết quả."

Đây là vòng lặp đang hoạt động. Agent tự động quản lý 6 chu kỳ. Bạn đã xác định mục tiêu; agent xử lý phần còn lại.

Bước 4: Tinh chỉnh dựa trên kết quả

Công cụ tìm kiếm đầu tiên của bạn sẽ không hoàn hảo. Các vấn đề thường gặp và cách khắc phục:

Vấn đề: Tìm kiếm của công cụ quá rộng.

Cách khắc phục: Thêm vào prompt hệ thống: "Sử dụng các truy vấn tìm kiếm cụ thể bao gồm tên sản phẩm và điểm dữ liệu cụ thể bạn cần. Ví dụ: 'Bảng giá Asana 2026' chứ không phải 'bảng giá công cụ quản lý dự án'."

Vấn đề: Công cụ bao gồm thông tin lỗi thời.

Cách khắc phục: Thêm: "Luôn kiểm tra ngày tháng của nguồn dữ liệu. Nếu nguồn dữ liệu về giá đã hơn 6 tháng tuổi, hãy tìm kiếm nguồn mới hơn."

Vấn đề: Công cụ dừng quá sớm.

Cách khắc phục: Thêm tiêu chí chất lượng: "Trước khi gửi, hãy xác minh bạn có: Bảng giá cho tất cả các cấp độ được yêu cầu, danh sách tính năng cho mỗi cấp độ và nguồn dữ liệu cho mỗi điểm dữ liệu. Nếu thiếu bất kỳ thông tin nào, hãy tìm kiếm lại."

Vấn đề: Công cụ lặp lại mà không có tiến triển.

Cách khắc phục: Thêm lệnh dừng vòng lặp: "Nếu bạn đã tìm kiếm cùng một thông tin ba lần mà không thấy, hãy đánh dấu là 'không có sẵn' và tiếp tục."

✅ Kiểm tra nhanh: Trong 4 vấn đề phổ biến ở trên, vấn đề nào tốn kém nhất nếu không được phát hiện, và tại sao?

Thông tin lỗi thời. Tìm kiếm quá rộng sẽ lãng phí truy vấn; dừng quá sớm sẽ trả về ít dữ liệu hơn; vòng lặp sẽ lãng phí ngân sách — nhưng giá cả hoặc số liệu thống kê lỗi thời lại lọt vào báo cáo và đến tay các bên liên quan như một sự thật. Ba vấn đề còn lại thất bại một cách rõ ràng; thông tin lỗi thời thất bại một cách âm thầm.

Xây dựng các agent trên nền tảng hiện tại

Bạn không cần code tùy chỉnh để xây dựng các agent. Các nền tảng hiện tại hỗ trợ hành vi agent:

Claude (Anthropic): Sử dụng tính năng sử dụng công cụ của Claude với các prompt hệ thống xác định vai trò và quy trình của agent. Claude có thể sử dụng các công cụ máy tính, tìm kiếm và suy luận đa bước.

ChatGPT (OpenAI): Tạo GPT tùy chỉnh với các hướng dẫn cụ thể, file kiến ​​thức và các hành động được kết nối (API). GPT hoạt động như một agent trong phạm vi khả năng được cấu hình của nó.

Framwork mã nguồn mở: Các công cụ như LangChain, CrewAI và AutoGen cho phép bạn xây dựng các agent bằng code, kết nối bất kỳ mô hình AI nào với bất kỳ bộ công cụ nào.

Đối với những người không phải là nhà phát triển, GPT tùy chỉnh và Claude Projects là con đường nhanh nhất. Đối với các nhà phát triển, những framework cung cấp nhiều quyền kiểm soát và tùy chỉnh hơn.

Kỹ thuật tạo prompt cho agent

Prompt hệ thống cho agent cần cấu trúc chặt chẽ hơn so với prompt thông thường. Bao gồm các phần sau:

1. Nhận dạng — Agent là ai và chuyên môn của nó

2. Khả năng — Những công cụ và khả năng mà nó có

3. Quy trình — Quy trình làm việc từng bước cần tuân theo

4. Định dạng đầu ra — Sản phẩm bàn giao trông như thế nào

5. Ràng buộc — Giới hạn về hành vi, tài nguyên và phạm vi

6. Xử lý lỗi — Phải làm gì khi có sự cố

7. Tiêu chí chất lượng — Cách đánh giá công việc của chính nó trước khi bàn giao

Hãy giúp tôi viết prompt hệ thống cho một agent [mô tả những gì bạn muốn agent thực hiện].

Bao gồm tất cả 7 phần: Nhận dạng, khả năng, quy trình, định dạng đầu ra, ràng buộc, xử lý lỗi và tiêu chí chất lượng.

Hãy làm cho quy trình đủ cụ thể để agent có thể tuân theo mà không mơ hồ, nhưng đủ linh hoạt để thích ứng với các tình huống bất ngờ.

Bài tập: Xây dựng và kiểm tra hệ thống tìm kiếm tự động

1. Viết một prompt hệ thống dựa trên template và 7 phần ở trên

2. Chọn một câu hỏi nghiên cứu cụ thể mà bạn có thể tự kiểm chứng

3. Chạy hệ thống (sử dụng Claude, ChatGPT hoặc nền tảng bạn chọn)

4. Đánh giá kết quả: Hệ thống có tuân theo quy trình không? Các nguồn có đáng tin cậy không? Kết quả đầu ra có đầy đủ không?

5. Xác định một điểm yếu và thêm quy tắc vào prompt hệ thống để khắc phục nó

6. Chạy hệ thống đã được cải tiến với một câu hỏi khó hơn một chút

Lặp lại ít nhất hai lần. Mỗi chu kỳ sẽ làm cho hệ thống của bạn đáng tin cậy hơn.

Những điểm chính cần ghi nhớ

• Prompt hệ thống là yếu tố quan trọng nhất trong thiết kế agent — nó xác định vai trò, quy trình, ràng buộc và tiêu chí chất lượng

• Hãy bắt đầu với các tác vụ đơn giản, có thể kiểm chứng để kiểm tra kiến ​​trúc agent của bạn trước khi thêm độ phức tạp

• Quan sát vòng lặp suy luận trong thực tế: Lập kế hoạch, nghiên cứu, đánh giá, tổng hợp, cung cấp

• Các lỗi thường gặp của agent (tìm kiếm quá rộng, thông tin lỗi thời, dừng sớm, vòng lặp vô hạn) đều có những giải pháp khắc phục cụ thể trong prompt hệ thống

• Các nền tảng hiện tại (Claude, ChatGPT, những framework mã nguồn mở) đều hỗ trợ hành vi agent — không cần code tùy chỉnh

• Kỹ thuật tạo prompt cho agent có 7 phần thiết yếu; thiếu bất kỳ phần nào sẽ làm giảm độ tin cậy