Blog
Nền tảng no-code là gì và vì sao doanh nghiệp nhỏ cần biết
Giải thích no-code/low-code bằng ví dụ quy trình Việt Nam, kèm ranh giới việc nào no-code làm được và việc nào vẫn cần lập trình.
Các mức độ tự chủ của AI Agent và ranh giới an toàn
Thang mức tự chủ của AI Agent từ gợi ý tới tự thực thi, kèm nguyên tắc chọn mức theo giá trị và rủi ro của từng hành động — tránh việc agent tự gửi nhầm nội dung chưa duyệt.
Kiến trúc một AI Agent: các khối bắt buộc phải có
Giải phẫu kiến trúc AI Agent gồm bộ lập kế hoạch, bộ nhớ, lớp công cụ, vòng lặp thực thi và cơ chế kiểm soát — để hỏi đúng câu khi làm việc với nhà cung cấp.
Chọn quy trình nào nên tự động hoá trước: khung ưu tiên
Khung chấm điểm theo tần suất, thời gian tiêu tốn, mức độ lặp lại, rủi ro sai sót và độ khó kỹ thuật, kèm bảng tính mẫu để tự chấm và chọn đúng việc mang lại kết quả sớm nhất.
Checklist đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của doanh nghiệp
Checklist tự chấm điểm 30 tiêu chí trên 5 nhóm (dữ liệu, quy trình, con người, hạ tầng, ngân sách) kèm cách đọc kết quả — để biết công ty đã đủ điều kiện triển khai AI hay chưa.
Chatbot, trợ lý ảo và AI Agent khác nhau ra sao trong thực tế
Bảng phân biệt ba mức sản phẩm theo khả năng hành động, mức tự chủ, chi phí và loại vấn đề mà mỗi loại giải quyết — để không trả tiền oan cho gói cao cấp hơn nhu cầu thật.
AI cho Marketing: dùng vào đâu để ra kết quả thật
Phân rã quy trình marketing thành 8 khâu, chỉ rõ khâu nào AI làm tốt, khâu nào chỉ hỗ trợ, khâu nào không nên giao cho AI — dành cho đội marketing 2-3 người luôn chạy sau kế hoạch.
AI Agent là gì: từ chatbot đến quy trình tự vận hành
Bản đồ tổng quan về AI Agent: kiến trúc, mức độ tự chủ, những việc agent làm tốt, việc không nên giao và cách bắt đầu an toàn cho doanh nghiệp.
Token trong AI là gì và cách tính chi phí khi gọi API model
Hướng dẫn đếm token cho văn bản tiếng Việt, phân biệt token đầu vào và đầu ra, kèm công thức ước tính chi phí theo lưu lượng thật trước khi triển khai.
So sánh các nhà cung cấp model AI lớn: chọn theo nhu cầu nào
Bảng so sánh các nhà cung cấp model lớn theo giá, độ trễ, chính sách dữ liệu, hạ tầng khu vực và mức hỗ trợ doanh nghiệp trước khi chốt lựa chọn cho cả công ty.
Reasoning model là gì và khi nào doanh nghiệp thực sự cần
Phân biệt model suy luận và model phản hồi nhanh, kèm bảng loại tác vụ nên dùng loại nào và cách đo phần cải thiện thật để không tiêu sai ngân sách.
RAG là gì: cách cho AI đọc đúng tài liệu nội bộ của công ty
Giải thích kiến trúc RAG từ chia nhỏ tài liệu tới truy xuất và trích dẫn, kèm các lỗi thường gặp với tài liệu tiếng Việt khi triển khai chatbot nội bộ.