⚙️ Hướng dẫn xây dựng startup team "AI Agents"

1. Tổng quan & ý tưởng

• Mục tiêu:
  Xây dựng một team startup dựa trên các “AI Agents” để thay thế công việc nhân sự truyền thống. Bạn có thể thay thế nhân viên bằng các AI agent chuyên môn, giúp giảm chi phí, tăng hiệu suất và cho phép bạn (hay người sáng lập) hoạt động như một “solopreneur” với quy trình làm việc tự động.
• Lợi ích:
  • Tự động hóa các tác vụ như tạo nội dung, phản hồi, và đăng bài.
  • Phối hợp giữa các AI agent giúp hoàn thiện đầu ra (ví dụ: tạo ý tưởng → viết nội dung → kiểm tra chất lượng → đăng bài).
  • Giảm thời gian, công sức so với việc quản lý nhân sự truyền thống.

2. Xây dựng AI Agent tạo nội dung

2.1. Fine-tuning Model cho Content Creation

Để tạo ra một AI agent “chuyên gia” viết bài theo phong cách riêng của bạn, ta cần fine-tune (tùy chỉnh) một mô hình AI (ví dụ GPT-4) dựa trên dữ liệu mẫu có chất lượng.

Bước 2.1.1: Thu thập dữ liệu huấn luyện

• Chọn ví dụ mẫu:
  Thu thập từ 20 đến 50 bài đăng chất lượng (ví dụ: bài đăng trên mạng xã hội, nội dung cho newsletter, script cho video) mà bạn thấy phù hợp với phong cách và tone của thương hiệu.

• Reverse-engineer prompt:
  Với mỗi bài viết mẫu, hãy “đảo ngược” lại để tìm prompt ban đầu mà nếu đưa cho ChatGPT sẽ cho ra bài viết đó. Ví dụ:

Giả sử bạn có một bài mô tả sản phẩm bán hàng online như sau:

"Khám phá chiếc đồng hồ thông minh XYZ – sự kết hợp hoàn hảo giữa công nghệ tiên tiến và thiết kế sang trọng. Với màn hình cảm ứng sắc nét, tính năng theo dõi nhịp tim chính xác, và khả năng chống nước lên đến 50 mét, đồng hồ XYZ không chỉ là một phụ kiện thời trang mà còn là trợ thủ đắc lực cho lối sống năng động. Pin dùng liên tục lên đến 7 ngày và giao diện người dùng thân thiện giúp bạn dễ dàng theo dõi các chỉ số sức khỏe hàng ngày. Hãy trải nghiệm sự khác biệt với XYZ ngay hôm nay!"

Dựa trên phân tích trên, ta cần tạo ra một prompt giúp mô hình sinh ra nội dung có đặc điểm tương tự. Một prompt có thể như sau:

Prompt mẫu:
"Hãy viết một mô tả sản phẩm chi tiết cho một chiếc đồng hồ thông minh mang tên XYZ. Nội dung cần nhấn mạnh các tính năng nổi bật như: thiết kế sang trọng, màn hình cảm ứng sắc nét, theo dõi nhịp tim và sức khỏe chính xác, khả năng chống nước đến 50 mét, pin bền dùng liên tục lên đến 7 ngày, và giao diện thân thiện với người dùng. Mô tả nên kết hợp giữa thông tin kỹ thuật và lời kêu gọi hành động để khuyến khích khách hàng trải nghiệm sản phẩm ngay lập tức."

Bước 2.1.2: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng JSONL

• Nếu bạn biết lập trình, có thể viết một script để tự động chuyển đổi; nếu không, bạn có thể tự tay soạn theo mẫu trên.

Mỗi ví dụ cần được chuyển sang định dạng JSONL (JSON Lines), tức là mỗi dòng là một ví dụ với định dạng:

{"messages": [{"role": "user", "content": "<prompt mẫu>"}, {"role": "assistant", "content": "<bài viết mẫu>"}]}

Bước 2.1.3: Upload dữ liệu huấn luyện lên OpenAI

• Truy cập platform.openai.com và đăng nhập bằng tài khoản ChatGPT của bạn.
• Vào mục Fine Tuning và tạo một job mới:
  • Chọn base model: Ví dụ sử dụng GPT-4o.
  • Upload file JSONL chứa dữ liệu huấn luyện.
  • Sau đó nhấn nút "Create" chờ quá trình fine-tuning hoàn tất.
  • Cuối cùng truy cập Tab "Playground" để thử mô hình

2.2. Xây dựng “Brand Brief” cho mô hình

Mặc dù mô hình fine-tuned đã học được phong cách viết, nhưng để đảm bảo nội dung luôn đúng với “thương hiệu” của bạn, cần có một Brand Brief:

• Nội dung Brand Brief:
  • Các giá trị cốt lõi của thương hiệu.
  • Phong cách viết, tone voice.
  • Các chủ đề chính, “hot takes” hoặc các nội dung không nên nói.
  • Các đối thủ hoặc sản phẩm liên quan cần tránh nhắc đến.
• Cách tạo Brand Brief:
  • Bạn có thể tự viết ra theo dạng text file, Google Doc, hoặc lưu trên Notion.
  • Nếu chưa rõ ràng, bạn có thể cho ChatGPT “đọc” toàn bộ dữ liệu huấn luyện và yêu cầu nó tạo ra bản tóm tắt Brand Brief, sau đó chỉnh sửa lại cho phù hợp.
  • Nếu đầu ra sai lệch (ví dụ thiếu thông tin, tone không phù hợp) thì thêm hoặc thay đổi các thông số, yêu cầu cụ thể trong prompt. Ví dụ, nếu mô hình chưa nhấn mạnh được lời kêu gọi hành động, bạn có thể bổ sung thêm: "Kết thúc bài mô tả bằng một lời kêu gọi mạnh mẽ, khuyến khích khách hàng đặt mua ngay."

3. Tích hợp & điều phối các AI Agent qua nền tảng n8n

n8n là một công cụ tự động hóa (tương tự như Zapier hay Integromat) nhưng có tính tùy biến cao, cho phép bạn xây dựng các workflow để “điều phối” các AI agent.

3.1. Thiết lập Credentials & cấu hình ban đầu

• Đăng ký trên n8n (bạn có thể dùng phiên bản cloud hoặc tự host).
• Cấu hình các credentials cho các ứng dụng cần dùng:
  • OpenAI (API key)

• Notion / Google Docs (nếu bạn dùng để lưu Brand Brief)
• Các dịch vụ khác (ví dụ FeedHive nếu bạn dùng để đăng bài)

3.2. Xây dựng các Workflow cơ bản

Workflow 1: Get Brand Brief

• Mục đích: Lấy nội dung Brand Brief từ Notion (hoặc Google Docs, file text).
• Các bước chính:
  1. Nhấn vào nút “Create”.
  2. Đặt tên cho workflow là "Get Brand Brief".
  3. Vì workflow này sẽ được gọi từ các workflow khác (sub-workflow), bạn chọn trigger là “When Called by another workflow” 
  4. Notion node: Lấy “child blocks” của trang chứa Brand Brief (ví dụ bằng URL của trang Notion).
  5. Test Node: Nhấn nút “Execute Node” để kiểm tra xem Notion có trả về dữ liệu đúng không. Dữ liệu thường sẽ ở dạng danh sách các khối (blocks), mỗi block chứa các trường như “content”, “type”, v.v.
  6. Aggregate node: Gom lại các đoạn text để thành một chuỗi nội dung hoàn chỉnh.
• Thêm Node Aggregate (hoặc Edit Fields – Join Text):
• Mục tiêu là gom các đoạn văn bản từ các block Notion thành một chuỗi liên tục.
• Có vài cách để thực hiện điều này:
• Cách 1: Sử dụng “Aggregate” Node (nếu có sẵn):
• Cách 2: Sử dụng “Set” hoặc “Function” Node để Join Text:
  • Thêm một node “Aggregate”.
  • Trong cài đặt của node này:
    • Chọn trường cần gom: Ví dụ, nếu Notion node trả về mảng các đối tượng có trường “content”, bạn chọn trường này.
    • Chế độ gom nhóm: Chọn “Join” và đặt một delimiter (ví dụ: dấu cách hoặc xuống dòng) để kết hợp các đoạn text.
• Nếu n8n không có sẵn node “Aggregate” với chức năng join, bạn có thể dùng node “Function”:
  • Thêm node Function.
  • Trong phần code của node Function, bạn có thể viết đoạn mã JavaScript đơn giản như sau:

code// Giả sử dữ liệu từ Notion node nằm ở "items" let aggregatedText = items.map(item => item.json.content).join("\n"); return [{ json: { content: aggregatedText } }];

• Điều này sẽ lấy tất cả các giá trị của trường content từ mỗi item và nối chúng lại với nhau, mỗi đoạn cách nhau bằng ký tự xuống dòng.
• Thêm Node “Set” (nếu cần):
• Nếu bạn muốn đảm bảo đầu ra có cấu trúc cố định, bạn có thể thêm node Set.
• Trong node Set:
  • Bỏ qua các trường không cần thiết và tạo ra một trường mới có tên content.
  • Đặt giá trị cho content bằng cách map dữ liệu từ node trước (nếu chưa thực hiện việc join dữ liệu trong node Function).

Edit node: Kết hợp các đoạn text thành một chuỗi, xuất ra định dạng JSON:

{ "content": "--brand brief--" }

Workflow 2: Get Content Ideas

• Mục đích: Tạo ra 10 ý tưởng nội dung dựa trên Brand Brief.
• Các bước chính:
  1. Gọi Workflow Get Brand Brief: Sử dụng “Call Another Workflow” để lấy Brand Brief.
  2. Edit node: Chuyển đổi đầu ra thành danh sách ý tưởng (JSON list).

OpenAI node: Gửi prompt yêu cầu tạo 10 ý tưởng nội dung, kèm theo Brand Brief. Ví dụ:

“Dựa trên brand brief sau đây, hãy tạo 10 ý tưởng nội dung phù hợp với phong cách của <tên thương hiệu> và trả về kết quả ở định dạng JSON.”

• Trong mục cài đặt của node này:
  • Workflow cần gọi: Chọn workflow “Get Brand Brief” đã được tạo sẵn.
  • Node này sẽ trả về dữ liệu Brand Brief với định dạng:{ "content": "Toàn bộ nội dung Brand Brief được gom lại từ Notion hoặc nguồn khác" }
• Đặt tên cho node này là “Get Brand Brief Data” để dễ nhận biết.
• rong phần “Text” (hoặc “Message”), bạn cần soạn prompt chi tiết dựa trên Brand Brief đã lấy ở bước trước. Ví dụ:Dựa trên Brand Brief dưới đây, hãy tạo ra 10 ý tưởng nội dung sáng tạo cho bài đăng trên mạng xã hội. Mỗi ý tưởng cần có tính độc đáo, phù hợp với phong cách của thương hiệu và hướng đến đối tượng khách hàng mục tiêu. Vui lòng xuất kết quả ở định dạng JSON, với mỗi ý tưởng là một phần tử trong mảng có dạng:
{
"idea": "Nội dung ý tưởng"
}

Brand Brief: {{$json["content"]}}
  Lưu ý:Phần {{$json["content"]}} dùng để map dữ liệu từ node “Get Brand Brief Data”. Cách map này có thể thay đổi tùy thuộc vào cách n8n xử lý các biến trong prompt.Bạn có thể sử dụng thêm “System Message” nếu muốn chỉ định thêm thông tin về tone hay phong cách, nhưng với yêu cầu cơ bản, chỉ cần đưa ra prompt rõ ràng là đủ.

Output Settings:

• Chọn “Enable output as JSON” (nếu có tùy chọn này) để đảm bảo kết quả trả về được định dạng đúng.
• Đảm bảo rằng bạn có cấu hình token, số lượng token tối đa và các tham số khác phù hợp với yêu cầu của prompt.

Workflow 3: Get Content Feedback

• Mục đích: Kiểm tra và nhận phản hồi (feedback) cho bài đăng đã tạo.
• Các bước chính:
  1. Gọi Workflow Get Brand Brief: Lấy Brand Brief như Workflow 1.
  2. OpenAI node: Sử dụng prompt kiểu “system” để yêu cầu AI đánh giá bài đăng theo các tiêu chí (ví dụ: điểm số từ 0 đến 1, nhận xét cải thiện…) và xuất ra dưới dạng JSON.
  3. Đầu ra: Một JSON chứa thông tin về điểm số và feedback.

Workflow 4: Content Creator (Workflow Chính)

• Mục đích: Đây là workflow tổng hợp, nơi AI agent thực hiện các tác vụ:
  • Tạo ý tưởng nội dung.
  • Viết bài dựa trên ý tưởng.
  • Nhận và áp dụng feedback để chỉnh sửa bài viết.
  • Cuối cùng, gửi bài đăng đến công cụ quản lý mạng xã hội (FeedHive chẳng hạn).
• Các bước chính:

1️⃣ Trigger & Input: Có thể là trigger “manual” hoặc dựa trên thời gian, nhận đầu vào là ý tưởng từ Workflow 2.

2️⃣ AI Agent Node:

• Memory: Sử dụng “window buffer” (hoặc bất kỳ công cụ lưu trữ tạm thời nào) để giữ trạng thái của cuộc trao đổi.
• Tools: Liên kết với các workflow phụ đã tạo (ví dụ “Get Brand Brief” và “Get Content Feedback”).
• Fine-tuned model: Sử dụng mô hình đã fine-tuned để tạo nội dung theo phong cách và thông tin của Brand Brief.
• Description: Trong phần “system message” của AI agent, cung cấp mô tả nhiệm vụ, cách sử dụng các công cụ (tools) và yêu cầu đầu ra chính xác.

3️⃣ Loop & Collaboration:

• AI agent sẽ bắt đầu tạo nội dung dựa trên ý tưởng.
• Sau đó, gọi “Get Content Feedback” để nhận đánh giá.
• Nếu cần, AI agent sẽ chỉnh sửa bài viết cho đến khi đạt chất lượng mong muốn.

4️⃣ HTTP Request Node:

• Khi bài viết đã hoàn thiện, dùng HTTP Request để gửi bài đăng qua API trigger đến FeedHive (hoặc công cụ tương tự) để lưu vào mục “Drafts” hoặc đăng bài trực tiếp.

5️⃣ Thay thế Trigger ban đầu:

• Thay vì dùng chat message input, bạn có thể tích hợp Workflow “Get Content Ideas” để tự động bắt đầu quy trình với một loạt ý tưởng.

4. Tích hợp với công cụ quản lý nội dung (FeedHive)

• Mục đích: Sau khi bài đăng được hoàn thiện, gửi trực tiếp đến FeedHive để bạn có thể lên lịch đăng bài trên mạng xã hội.
• Cách làm:
  • Thêm một HTTP Request node vào workflow “Content Creator”.
  • Cấu hình node này với URL trigger từ FeedHive (hoặc công cụ quản lý mạng xã hội khác).
  • Map trường “text” của HTTP Request với nội dung bài đăng hoàn thiện từ AI Agent.

5. Lời Kết

Việc xây dựng một startup team dựa trên các AI Agents không chỉ giúp bạn tự động hóa nhiều công việc hàng ngày mà còn mở ra cơ hội vận hành một doanh nghiệp “oneman business” với hiệu suất cao. Bằng cách fine-tuning mô hình, thiết lập Brand Brief rõ ràng và tích hợp với các workflow tự động (qua n8n), bạn có thể:

• Tạo ra nội dung chất lượng, nhất quán với thương hiệu.
• Tiết kiệm thời gian và chi phí so với việc thuê nhân sự.
• Dễ dàng mở rộng quy trình và áp dụng cho nhiều tác vụ khác nhau trong startup.

Hãy bắt tay vào xây dựng hệ thống của riêng bạn và khám phá tiềm năng “AI Agents” trong tương lai của startup!

🙏 Ủng hộ mình ly cf nếu thấy hữu ích nha

👤 Chủ tài khoản: Nguyễn Viết Hoàn

❤️ Số tài khoản: 198176753

🏦 Ngân hàng: VpBank