Hệ sinh thái Daagix / Agentic

AI cho công việc nhiều bước

Để AI xử lý nhiều bước. Con người vẫn giữ quyền quyết định.

Tác nhân AI hỗ trợ thực hiện công việc nhiều bước, kết nối công cụ và chuyển các quyết định quan trọng cho con người phê duyệt.

Trao đổi về nhu cầu của bạn

Bắt đầu với một vấn đề cụ thể và phạm vi rõ ràng.

Cách giải pháp vận hành
  1. 01Yêu cầu
  2. 02Tác nhân AI
  3. 03Người phê duyệt
01 / Agentic

Agentic là gì?

Agentic là cách ứng dụng AI có thể tiếp nhận mục tiêu, chia việc thành các bước, dùng dữ liệu và công cụ phù hợp, rồi báo lại kết quả. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ một quy trình nhỏ, có phạm vi và quyền truy cập rõ ràng.

02 / Ứng dụng

Có thể áp dụng vào đâu?

01

Tiếp nhận yêu cầu

Phân loại yêu cầu, tìm thông tin liên quan và chuẩn bị câu trả lời để nhân sự kiểm tra.

02

Xử lý công việc lặp lại

Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, tạo bản nháp báo cáo hoặc cập nhật tiến độ theo quy trình.

03

Phối hợp giữa các công cụ

Chuyển thông tin giữa các hệ thống đang dùng và nhắc người phụ trách tại bước cần xác nhận.

Bớt thời gian chuyển việc thủ công. Dành sự chú ý cho quyết định quan trọng.

03 / Bắt đầu

Cách bắt đầu

  1. 01

    Chọn một công việc có đầu vào, đầu ra và người chịu trách nhiệm rõ ràng.

  2. 02

    Xác định dữ liệu được phép dùng, các bước AI được thực hiện và điểm cần con người duyệt.

  3. 03

    Thử nghiệm trên phạm vi nhỏ, đo thời gian xử lý và chất lượng trước khi mở rộng.

FAQ

Câu hỏi thường gặp

Agentic khác chatbot thông thường ở điểm nào?

Chatbot thường trả lời một lượt hỏi đáp. Tác nhân AI có thể thực hiện một chuỗi bước theo mục tiêu và dùng công cụ được cấp quyền.

AI có tự gửi thông tin hoặc thay đổi dữ liệu không?

Quyền thực hiện được xác định theo từng quy trình. Những bước quan trọng có thể yêu cầu người phụ trách phê duyệt trước.

Có cần thay các công cụ đang dùng không?

Không nhất thiết. Trước tiên cần xem các công cụ hiện có có thể kết nối an toàn và cung cấp dữ liệu cần thiết hay không.

Nên bắt đầu từ công việc nào?

Một việc lặp lại, có đầu vào và đầu ra rõ ràng, đủ dữ liệu để kiểm tra kết quả là lựa chọn phù hợp để thử nghiệm.

Làm sao biết thử nghiệm có hiệu quả?

So sánh thời gian xử lý, số lần cần sửa và mức độ hài lòng của người phụ trách trước và sau khi thử nghiệm.

Dữ liệu nội bộ được kiểm soát thế nào?

Cần giới hạn quyền truy cập, xác định dữ liệu được phép dùng và lưu lại các bước thực hiện để có thể kiểm tra.

Tìm quy trình phù hợp để thử nghiệm Agentic

Chia sẻ công việc đang tốn thời gian của đội ngũ để cùng xác định điểm có thể ứng dụng AI.

Trao đổi về nhu cầu của bạn