AnyGen Custom AI Agents trên Lark: Xây dựng Agents với bộ Skills chuyên biệt
AnyGen Custom AI Agents giúp doanh nghiệp xây dựng AI teammate chuyên biệt trên Lark, với role, Skills, connector và knowledge phù hợp từng quy trình.
Mục lục
Trong giai đoạn đầu ứng dụng AI trong công việc, phần lớn doanh nghiệp bắt đầu bằng các công cụ quen thuộc: tóm tắt cuộc họp, dịch tin nhắn, viết nháp nội dung, phân loại dữ liệu hoặc hỏi đáp tài liệu. Đây là bước khởi đầu cần thiết vì giúp nhân sự làm quen với AI trong công việc hằng ngày. Tuy nhiên, sau một thời gian sử dụng, một câu hỏi thực tế thường xuất hiện: làm thế nào để AI không chỉ phản hồi yêu cầu đơn lẻ, mà có thể đảm nhận một nhóm đầu việc rõ ràng trong quy trình vận hành?
Trong bối cảnh này, AnyGen AI Teammate - AI Agent tích hợp vào Lark - là một ví dụ trực quan cho bước chuyển từ “trợ lý AI” sang “AI teammate”. Lark đóng vai trò là môi trường làm việc nơi con người trao đổi, lưu trữ tài liệu, vận hành workflow và kết nối dữ liệu công việc; còn AnyGen giúp doanh nghiệp đưa AI Agent vào chính không gian vận hành đó.
Điểm đáng chú ý của AnyGen nằm ở khả năng tùy chỉnh vai trò và bộ kỹ năng (Skills) riêng cho từng agent. Nhờ vậy, thay vì chỉ sử dụng một trợ lý AI chung cho mọi yêu cầu, doanh nghiệp có thể xây dựng agent chuyên biệt cho từng nhóm việc.
Từ AI Assistant đến AI Agent trong doanh nghiệp
Một cách dễ hiểu, AI Assistant và AI Agent khác nhau ở mức độ tham gia vào công việc. AI Assistant thường hỗ trợ người dùng theo yêu cầu tại thời điểm phát sinh: tóm tắt nội dung, chuẩn bị lịch làm việc, tìm tài liệu, viết email hoặc trả lời câu hỏi. AI Agent đi xa hơn khi được giao một mục tiêu hoặc một nhóm trách nhiệm ổn định. Agent không chỉ "giúp một lần", mà có thể lặp lại một quy trình, sử dụng các kỹ năng đã cấu hình và làm việc với dữ liệu liên quan để tạo ra kết quả có thể sử dụng.
Trong khung 5 mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp, có thể hình dung hành trình này như sau:
|
Mức độ
|
Cách AI tham gia vào công việc
|
Ví dụ tiêu biểu
|
|
Level 1 - AI Tools
|
AI là tính năng hỗ trợ thao tác đơn lẻ
|
Tóm tắt họp, dịch tin nhắn, viết nội dung
|
|
Level 2 - AI Automation
|
AI là một bước trong quy trình tự động hóa
|
Phân loại ticket, trích xuất dữ liệu, gợi ý xử lý
|
|
Level 3 - AI Knowledge
|
AI khai thác tri thức và tài liệu nội bộ
|
Hỏi đáp SOP, chính sách, tài liệu onboarding
|
|
Level 4 - AI Assistant
|
AI hỗ trợ từng cá nhân theo ngữ cảnh công việc
|
Chuẩn bị agenda, rà soát tài liệu, theo dõi task
|
|
Level 5 - AI Agent
|
AI được cấu hình theo vai trò, kỹ năng và trách nhiệm
|
Market Research Agent, Customer Ops Manager, Sales Operations Agent
|
Điểm quan trọng là doanh nghiệp không nhất thiết phải đi tuyến tính từ Level 1 đến Level 5. Một tổ chức đã vận hành nhiều hoạt động trên Lark, có dữ liệu tập trung, quy trình rõ và hệ thống tích hợp tốt có thể thử nghiệm agent chuyên biệt khá sớm. Ngược lại, nếu tài liệu còn phân tán, quy trình chưa được chuẩn hóa hoặc quyền truy cập dữ liệu chưa rõ, việc triển khai AI Agent ở quy mô rộng sẽ gặp nhiều rủi ro hơn giá trị.
Custom AI agent vì vậy không nên được xem là "AI toàn năng". Cách tiếp cận đúng hơn là xem mỗi agent như một nhân sự số chuyên trách, được giao đúng phạm vi việc, đúng bộ Skills, đúng nguồn dữ liệu và đúng quyền hành động.
Custom AI Agent khác gì chatbot thông thường?
Chatbot thông thường chủ yếu phản hồi câu hỏi dựa trên nội dung người dùng nhập vào. Nếu được kết nối với kho tri thức, chatbot có thể trả lời tốt hơn vì có nguồn dữ liệu nội bộ để tham chiếu. Tuy nhiên, chatbot vẫn thường bị giới hạn ở vai trò hỏi đáp.
Custom AI agent được thiết kế quanh một vai trò công việc cụ thể hơn. Một agent không chỉ cần biết trả lời thế nào, mà còn cần biết mình là ai, được làm gì, nên dùng kỹ năng nào, được truy cập dữ liệu nào và phải dừng lại ở đâu để con người kiểm duyệt.
Có thể nhìn sự khác biệt qua bốn điểm:
|
Tiêu chí
|
Chatbot thông thường
|
Custom AI Agent
|
|
Mục tiêu
|
Trả lời câu hỏi hoặc hỗ trợ tác vụ ngắn
|
Đảm nhận một nhóm đầu việc theo vai trò
|
|
Ngữ cảnh
|
Phụ thuộc nhiều vào câu hỏi của người dùng
|
Có mô tả vai trò, kỹ năng và nguồn dữ liệu riêng
|
|
Khả năng kết nối
|
Có thể chỉ dùng dữ liệu trong cuộc hội thoại
|
Có thể kết nối hệ thống bên ngoài qua connector
|
|
Quản trị
|
Thường quản lý ở mức kênh chat hoặc knowledge base
|
Cần quản lý vai trò, quyền truy cập, hành động và owner
|
Điểm đáng chú ý của custom AI agent là tính "có chủ đích". Doanh nghiệp không tạo agent vì muốn có thêm một công cụ AI mới, mà vì có một nhóm công việc đủ lặp lại, đủ rõ đầu vào - đầu ra và đủ giá trị để AI hỗ trợ thường xuyên.
AnyGen Custom AI Agents trên Lark hoạt động như thế nào?
Về mặt cấu hình, AnyGen Custom AI Agents có thể bắt đầu từ một AI agent được dựng sẵn, sau đó người dùng có thể tùy chỉnh vai trò, chọn Skills, chọn connectors đến hệ thống bên ngoài và bổ sung tài liệu/knowledge để agent hiểu ngữ cảnh công việc. Khi đặt trong Lark, agent có môi trường tốt hơn để phát huy hết khả năng khi hoạt động gần nơi đội ngũ đang trao đổi, lưu tài liệu, quản lý công việc và xử lý workflow hằng ngày.
Vai trò và trách nhiệm của agent
Bước đầu tiên khi tạo custom AI agent là xác định agent đó đại diện cho vai trò nào. AnyGen trình bày các agent như những "AI teammates" có tên gọi gần với vị trí công việc thực tế, chẳng hạn:
-
Presentation Specialist
-
Web Builder
-
Browser Operator
-
Customer Ops Manager
-
Sales Operations
-
Shopify Ops Lead
-
Knowledge Partner
-
KOL Partner
-
Content Creator
Cách đặt tên này cho thấy agent được thiết kế theo logic công việc, không phải theo tính năng đơn lẻ. Một "Content Creator" không chỉ là công cụ viết bài. Agent này có thể nhận ý tưởng thô, bản nháp hoặc đường link, sau đó tạo nội dung phù hợp từng nền tảng, kết hợp hình ảnh AI và tuân theo các quy tắc định dạng. Một "Customer Ops Manager" không chỉ trả lời câu hỏi khách hàng, mà có thể hỗ trợ xử lý backlog, theo dõi yêu cầu và phối hợp dữ liệu từ các hệ thống liên quan.
Với doanh nghiệp, câu hỏi đầu tiên khi xây agent nên là: vai trò này đang tiêu tốn nhiều thời gian ở đâu, đầu việc nào lặp lại nhiều nhất và phần nào có thể chuẩn hóa thành hướng dẫn cho AI?
Skills: bộ kỹ năng chuyên biệt của agent
Sau khi xác định vai trò, agent cần được gắn Skills. Với Market Research Agent, bộ Skills có thể bao gồm research-paper-writer, value-investing, market-research-reports, content-research-writer, ux-researcher-designer hoặc lead-research-assistant.
Skills giúp agent có khả năng chuyên biệt hơn một trợ lý tổng quát. Nếu ví agent như một nhân sự mới, Skills chính là bộ hướng dẫn nghiệp vụ, framework xử lý và tiêu chí đầu ra mà nhân sự đó cần nắm. Một agent nghiên cứu thị trường cần biết cách thu thập thông tin, tổng hợp nguồn, phân tích dữ liệu, viết báo cáo và trình bày insight. Một agent tạo nội dung cần biết khác biệt giữa bài blog, bài mạng xã hội, tiêu đề, hook, giọng văn và yêu cầu từng kênh.
Điểm đáng chú ý là Skills không nên được chọn càng nhiều càng tốt. Agent hiệu quả thường có bộ Skills vừa đủ cho vai trò. Quá nhiều kỹ năng không liên quan có thể khiến phạm vi xử lý bị loãng, khó kiểm soát và khó đánh giá chất lượng đầu ra.
Với doanh nghiệp vận hành trên Lark Suite, bộ Skills nên được thiết kế từ chính các quy trình đang diễn ra trong Lark: cách đội ngũ ghi nhận yêu cầu, lưu tài liệu, tổng hợp báo cáo, phối hợp giữa phòng ban và phê duyệt đầu ra. Khi Skills bám sát thực tế vận hành, agent sẽ có khả năng hỗ trợ đúng việc hơn, thay vì chỉ tạo ra những phản hồi nghe có vẻ hợp lý nhưng khó đưa vào sử dụng.
Connectors: kết nối với hệ thống công việc
Một agent chỉ thực sự hữu ích trong doanh nghiệp khi có thể làm việc với hệ thống đang chứa dữ liệu và công việc thực tế. AnyGen cho phép chọn các dịch vụ bên thứ ba như Google Drive, Google Docs, HubSpot, Linear, Airtable và các nền tảng khác.
Connectors là điểm khác biệt lớn giữa một AI trả lời chung chung và một AI có thể hỗ trợ công việc thật. Nếu không có connector, agent chỉ xử lý những gì người dùng nhập thủ công. Khi có connector phù hợp, agent có thể tham chiếu tài liệu, dữ liệu khách hàng, issue, bảng dữ liệu hoặc tài sản nội dung đang nằm trong các hệ thống khác.
Ví dụ, một Sales Operations Agent có thể cần kết nối CRM để kiểm tra khách hàng, pipeline và lịch sử tương tác. Một Customer Ops Manager có thể cần kết nối hệ thống ticket hoặc bảng quản lý yêu cầu. Một Content Creator có thể cần truy cập Google Drive, thư mục brand asset, kênh social hoặc tài liệu guideline. Một Knowledge Partner có thể cần truy cập kho tài liệu nội bộ trên Lark để trả lời theo đúng ngữ cảnh.
Dù vậy, connector cũng là nơi cần quản trị chặt. Mỗi kết nối mở ra một vùng dữ liệu và hành động mới. Doanh nghiệp cần xác định rõ agent được đọc gì, ghi gì, cập nhật gì và tác vụ nào phải có người duyệt trước.
Knowledge: nền tri thức riêng cho từng agent
AnyGen cho phép bổ sung thông tin nền để agent hiểu đầy đủ hơn về bối cảnh công việc. Người dùng có thể thêm knowledge từ link, tải tài liệu lên từ thiết bị và bật cơ chế auto-sync để cập nhật nội dung mới từ các link Feishu/Lark.
Đây là thành phần đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp. Một agent không thể tạo đầu ra chính xác nếu chỉ dựa trên kiến thức chung của mô hình AI. Agent cần hiểu quy trình nội bộ, cách đặt tên sản phẩm, chính sách, template, dữ liệu vận hành, tiêu chuẩn thương hiệu và các ngoại lệ thường gặp.
Với Knowledge Q&A Assistant, knowledge có thể là SOP, chính sách nhân sự, tài liệu onboarding, quy trình hành chính hoặc tài liệu sản phẩm. Với Market Research Agent, knowledge có thể là danh sách đối thủ, phân khúc khách hàng, dữ liệu thị trường trước đó và định nghĩa ngành của doanh nghiệp. Với Content Creator, knowledge có thể là brand guideline, tone of voice, bài mẫu, danh sách sản phẩm và những nội dung không được viết sai.
Knowledge càng rõ, agent càng ít phải đoán. Với các bài toán thiên về hỏi đáp SOP, chính sách và tài liệu nội bộ, doanh nghiệp cũng có thể tham khảo thêm hướng tiếp cận Lark Knowledge AI để xác định khi nào nên dùng AI cho tra cứu tri thức, khi nào nên thiết kế agent theo vai trò chuyên biệt.
Một số ứng dụng thực tế của AnyGen Custom Agents trong vận hành doanh nghiệp
Doanh nghiệp nên bắt đầu từ các vai trò có đầu vào - đầu ra tương đối rõ, tần suất lặp lại cao và có thể kiểm duyệt kết quả trước khi đưa vào sử dụng. Khi các quy trình và dữ liệu đã được tổ chức trong Lark Suite, những vai trò này có thể được thiết kế thành các AI Agents phục vụ từng nhóm nghiệp vụ cụ thể.
|
Custom agent
|
Bài toán vận hành
|
Cách agent hỗ trợ
|
Giá trị kỳ vọng
|
|
Market Research Agent
|
Đội ngũ mất nhiều thời gian thu thập, đọc và tổng hợp thông tin thị trường
|
Tìm kiếm nguồn, tổng hợp xu hướng, phân tích đối thủ, tạo báo cáo nghiên cứu
|
Rút ngắn thời gian chuẩn bị insight và chuẩn hóa format báo cáo
|
|
Knowledge Partner
|
Nhân sự khó tìm đúng SOP, chính sách hoặc tài liệu nội bộ
|
Trả lời câu hỏi dựa trên knowledge được cấp, gợi ý tài liệu liên quan, hỗ trợ onboarding
|
Giảm hỏi lặp lại và giúp tri thức nội bộ được khai thác tốt hơn
|
|
Customer Ops Manager
|
Yêu cầu khách hàng phân tán, backlog khó theo dõi
|
Phân loại yêu cầu, tóm tắt tình trạng, gợi ý bước xử lý tiếp theo
|
Tăng tính minh bạch trong xử lý yêu cầu và giảm bỏ sót việc
|
|
Sales Operations
|
Sales phải chuẩn bị nhiều thông tin trước khi gặp khách hàng
|
Tổng hợp dữ liệu khách hàng, lịch sử tương tác, thông tin ngành và gợi ý follow-up
|
Hỗ trợ chuẩn bị nhanh hơn và cải thiện chất lượng trao đổi
|
|
Content Creator
|
Nội dung phải được điều chỉnh theo từng nền tảng và guideline
|
Nhận ý tưởng, bản nháp hoặc link; tạo nội dung theo kênh, giọng văn và định dạng
|
Giảm thời gian sản xuất nội dung lặp lại, tăng tính nhất quán
|
|
Presentation Specialist
|
Tài liệu thô cần chuyển thành slide rõ ràng, dễ trình bày
|
Tổ chức outline, viết nội dung slide, gợi ý bố cục và chuẩn hóa thông điệp
|
Tăng tốc độ chuẩn bị deck cho báo cáo, sales hoặc đào tạo
|
Điểm chung của các ví dụ này là agent không thay thế toàn bộ vai trò con người. Agent hỗ trợ phần thu thập, tổng hợp, chuẩn hóa và tạo bản nháp đầu ra. Con người vẫn giữ vai trò định hướng, kiểm duyệt, ra quyết định và chịu trách nhiệm cuối cùng với các nghiệp vụ quan trọng.
Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì trước khi triển khai custom AI agents?
Custom AI agent phát huy hiệu quả tốt nhất khi doanh nghiệp đã có một nền tảng vận hành đủ rõ. Nếu dữ liệu còn nằm rải rác trong nhiều file cá nhân, quy trình chỉ tồn tại trong kinh nghiệm của từng người và quyền truy cập chưa được thiết kế cẩn thận, agent sẽ khó tạo ra kết quả ổn định.
Trước khi triển khai, doanh nghiệp nên chuẩn bị bốn nhóm điều kiện sau.
Quy trình và trách nhiệm được mô tả rõ
Agent cần biết mình đang xử lý bước nào trong quy trình, đầu vào là gì, đầu ra cần đạt tiêu chuẩn nào và trường hợp nào phải chuyển cho con người. Với các tác vụ phức tạp, doanh nghiệp nên có hướng dẫn từng bước, tiêu chí đánh giá và RACI rõ ràng cho từng vai trò liên quan.
Ví dụ, nếu xây Customer Ops Manager, doanh nghiệp cần có định nghĩa về loại ticket, mức độ ưu tiên, SLA, người phụ trách, quy tắc escalation và trạng thái xử lý. Nếu xây Content Creator, cần có quy trình duyệt nội dung, guideline thương hiệu, danh sách chủ đề, kênh đăng và các giới hạn nội dung.
Dữ liệu và knowledge được tập trung
Agent càng phụ thuộc vào tri thức nội bộ, doanh nghiệp càng cần chuẩn hóa nơi lưu trữ tri thức doanh nghiệp. Tài liệu nên được đưa về các kho có cấu trúc như Wiki, Docs, Drive, Base hoặc hệ thống quản lý dữ liệu phù hợp. Những tài liệu quan trọng cần có owner, phiên bản cập nhật và quyền truy cập rõ.
Với AnyGen, phần knowledge cho phép thêm dữ liệu nền từ link hoặc file, đồng thời có thể auto-sync từ link Feishu/Lark. Đây là cách giúp agent giữ bối cảnh mới hơn, nhưng doanh nghiệp vẫn cần quy định tài liệu nào được đưa vào phạm vi truy cập của agent.
Bài viết liên quan: AI cho doanh nghiệp trong không gian làm việc số tập trung
Hệ thống cần kết nối đã sẵn sàng
Một custom agent làm việc tốt khi được kết nối đúng hệ thống. Tuy nhiên, connector chỉ nên được bật khi doanh nghiệp hiểu rõ mục đích sử dụng. Agent không nhất thiết phải kết nối mọi công cụ đang có; agent chỉ cần kết nối các hệ thống phục vụ trực tiếp cho vai trò của nó.
Ví dụ, Market Research Agent có thể cần nguồn tài liệu và công cụ tạo báo cáo. Sales Operations Agent có thể cần CRM, tài liệu sales kit và lịch sử meeting. Customer Ops Manager có thể cần ticket system hoặc bảng dữ liệu vận hành. Khi chọn connector, câu hỏi nên là: dữ liệu này có cần cho nhiệm vụ của agent không, và agent cần đọc hay cần được phép ghi/cập nhật?
Có cơ chế kiểm duyệt và cải tiến
Trong giai đoạn đầu, custom agent nên tạo bản nháp, đề xuất hoặc báo cáo để con người kiểm tra. Các hành động có ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng, tài chính, pháp lý hoặc dữ liệu nhạy cảm nên có bước duyệt trước khi thực thi.
Doanh nghiệp cũng nên theo dõi chất lượng đầu ra theo từng vòng sử dụng: agent trả lời sai ở đâu, thiếu dữ liệu nào, skill nào chưa phù hợp, prompt/hướng dẫn nào cần chỉnh và connector nào chưa cần thiết. Cách triển khai tốt thường là mở rộng dần, không giao quá nhiều quyền cho agent ngay từ đầu.
Bảo mật và phân quyền cho custom AI agents
Khi AI bắt đầu kết nối dữ liệu và thực hiện hành động, bảo mật không thể là phần bổ sung sau cùng. Agent cần được triển khai như một thực thể có quyền hạn được kiểm soát, không phải một lớp AI có quyền truy cập mặc định vào toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp.
Có ba nguyên tắc nên đặt ra từ đầu.
1. Chỉ cấp đúng quyền cần thiết cho từng agent. Một Content Creator không cần truy cập dữ liệu tài chính. Một Knowledge Q&A Assistant cho nhân sự mới không cần đọc tài liệu nhạy cảm của ban điều hành. Một Sales Operations Agent có thể cần CRM, nhưng không nhất thiết được phép chỉnh sửa mọi trường dữ liệu.
2. Phân biệt rõ quyền theo người dùng và quyền theo ứng dụng. Khi agent làm việc thay mặt một cá nhân, agent nên chỉ thấy những dữ liệu mà cá nhân đó được phép thấy. Khi agent chạy một workflow hệ thống, quyền truy cập cần được kiểm soát theo scope đã cấp cho ứng dụng hoặc tenant. Cách thiết kế này giúp tránh hiểu nhầm rằng agent tự nhiên có toàn quyền trong workspace.
3. Có audit log, guardrail và human review cho các tác vụ quan trọng. Doanh nghiệp cần biết agent đã truy cập nguồn dữ liệu nào, tạo ra đầu ra gì, thực hiện hành động nào và ai là người chịu trách nhiệm nghiệp vụ. Với các tình huống nhạy cảm, con người cần có quyền duyệt, chỉnh sửa, từ chối hoặc thu hồi quyền của agent.
Tổng kết
Custom AI agent là bước phát triển quan trọng trong hành trình ứng dụng AI vào doanh nghiệp. Thay vì dùng AI như một công cụ hỏi đáp chung, doanh nghiệp có thể thiết kế từng agent theo vai trò công việc, gắn bộ Skills phù hợp, kết nối đúng hệ thống và bổ sung knowledge riêng để hỗ trợ vận hành thực tế.
AnyGen Custom AI Agents trên Lark cung cấp một cách tiếp cận trực quan: bắt đầu từ AI teammate, xác định vai trò, chọn Skills, chọn connectors và thêm knowledge. Khi được triển khai trên nền tảng dữ liệu và quy trình đủ rõ trong Lark Suite, agent có thể giúp đội ngũ giảm công việc lặp lại, chuẩn hóa đầu ra và khai thác tốt hơn tri thức nội bộ.
Điều kiện quan trọng nhất không nằm ở việc tạo thật nhiều agent, mà ở việc thiết kế đúng phạm vi cho từng agent. Một agent tốt cần biết mình làm gì, dùng dữ liệu nào, được phép hành động đến đâu và khi nào phải chuyển cho con người.
Nếu doanh nghiệp đang có nhu cầu triển khai AI Agents trên Lark Suite, Rikkei Digital có thể đồng hành từ bước khảo sát bài toán vận hành, đánh giá dữ liệu và quy trình hiện có, thiết kế bộ Skills cho từng agent đến tư vấn cấu hình, phân quyền và lộ trình mở rộng phù hợp với nhu cầu riêng của doanh nghiệp. Doanh nghiệp quan tâm vui lòng liên hệ thông qua form ở bên dưới bài viết.
