Blog
Khi nào KHÔNG nên dùng AI Agent: các trường hợp nên tránh
Một phòng khám từng giao cho agent việc tư vấn sơ bộ triệu chứng cho bệnh nhân qua Zalo, để rồi phải gỡ bỏ ngay sau ca đầu tiên agent đưa ra nhận định sai khiến bệnh nhân chủ quan không đi khám kịp thời — không phải AI…
Hạ tầng chạy AI Agent: hàng đợi, retry và xử lý lỗi
Agent đang tạo đơn hàng cho khách thì mất kết nối giữa chừng, để lại một đơn hàng "nửa vời" trong hệ thống mà không ai biết nên xử lý tiếp hay huỷ bỏ — đây là tình huống mà bất kỳ đội kỹ thuật nào từng đưa agent vào…
Giám sát và ghi log khi dùng model AI trong hệ thống thật
Có một kiểu sự cố âm thầm mà rất nhiều doanh nghiệp chỉ phát hiện ra khi khách hàng đã phàn nàn: chất lượng câu trả lời của trợ lý AI cứ giảm dần sau một bản cập nhật model mà không ai để ý, vì trước giờ chẳng có ai…
Framework xây AI Agent cho lập trình viên: chọn theo bài toán
Đội kỹ thuật của bạn chọn một framework xây AI Agent chỉ vì nó đang hot trên GitHub, hì hục code được nửa tháng rồi mới phát hiện ra muốn debug một bước xử lý bị treo giữa chừng gần như không thể, vì bản thân framework…
Fine-tuning model AI: khi nào đáng làm và khi nào là lãng phí
Đội kỹ thuật của bạn vừa nhận báo giá fine-tuning từ một nhà cung cấp model, con số không nhỏ, thời gian chờ cũng không ngắn, nhưng lý do ban đầu khiến cả team muốn làm chuyện này chỉ đơn giản là "AI trả lời sai thông…
Embedding model: nền tảng của tìm kiếm ngữ nghĩa trong doanh nghiệp
Đội ngũ IT của một công ty xây dựng hệ thống tra cứu nội bộ cho phép nhân viên gõ câu hỏi bằng tiếng Việt tự nhiên để tìm tài liệu quy trình, nhưng sau khi ra mắt, nhân viên gõ "cách xin nghỉ phép dài ngày" thì hệ thống…
Dùng nhiều model song song: khi nào có lợi, khi nào rối việc
Hệ thống của bạn đang gọi bốn model AI khác nhau cho bốn tính năng riêng biệt, và mỗi lần có lỗi xảy ra, đội kỹ thuật lại mất cả buổi để lần ra đúng model nào gây ra vấn đề, phiên bản nào đang chạy, và tại sao chi phí…
Dùng nền tảng automation để làm agent: được và mất
Đội ngũ của bạn đã quen dùng n8n, Make hay Zapier để nối các bước xử lý đơn hàng, gửi email và cập nhật bảng tính, nên khi cần thêm một "AI Agent" thì phản xạ đầu tiên là gắn thêm một khối gọi model AI vào ngay quy…
Đưa model AI vào sản phẩm: từ thử nghiệm đến chạy thật
Bản demo AI chạy mượt trong buổi họp nội bộ là một chuyện, còn để tính năng đó chạy ổn định với hàng nghìn khách hàng thật mỗi ngày lại là một câu chuyện hoàn toàn khác - và đây chính là chỗ rất nhiều dự án AI đầy tiềm…
Độ trễ và giới hạn tốc độ: yếu tố ít ai tính khi chọn model
Tính năng trả lời tự động trên website chạy mượt lúc bạn demo cho sếp xem, nhưng đến giờ cao điểm buổi tối, khách hàng thật lại thấy vòng xoay chờ kéo dài nhiều giây rồi bỏ đi giữa chừng trước khi kịp đọc câu trả lời.
Đo ROI của dự án AI: chỉ số nào đáng theo và chỉ số nào ảo
Báo cáo "tháng này có 2.000 lượt dùng chatbot AI" nghe có vẻ ấn tượng, nhưng nếu ban lãnh đạo hỏi lại "vậy công ty tiết kiệm được bao nhiêu tiền hoặc tăng thêm bao nhiêu doanh thu nhờ con số đó", rất nhiều đội dự án sẽ…
Đo hiệu quả AI Agent: chỉ số nào phản ánh đúng giá trị
Báo cáo cuối tháng về agent chăm sóc khách hàng ghi "đã xử lý 12.000 hội thoại" nghe rất ấn tượng, nhưng khi ban lãnh đạo hỏi ngược lại "vậy nó tiết kiệm được bao nhiêu tiền hay giúp bán thêm được bao nhiêu đơn", phần…