Bài 01. AI agent là gì, khác chatbot chỗ nào

Bài này giải quyết một câu hỏi rất thực tế: việc nào của tôi nên giao cho AI, việc nào không?
Muốn trả lời được, bạn cần hiểu agent làm việc theo cơ chế nào. Không cần kỹ thuật, chỉ cần đúng.

Tình huống

Hai người cùng phòng, cùng được cấp một tài khoản AI.

Người thứ nhất dùng nó như Google có mồm: "viết cho tôi một email cảm ơn khách hàng". Nhận về một
email chung chung, sửa 10 phút, dùng tạm. Sau hai tuần thấy "cũng không tiết kiệm bao nhiêu",
rồi bỏ.

Người thứ hai gõ: "Đọc lại toàn bộ trao đổi của tôi với khách Acme trong 2 tuần qua, đối chiếu
với chính sách chiết khấu trong kho tri thức Sales, rồi soạn thư cảm ơn kèm đề xuất gia hạn. Cho
tôi xem trước, đừng gửi." Nhận về một thư có tên đúng người, đúng con số, đúng giọng công ty.

Khác biệt không nằm ở công cụ. Nằm ở việc người thứ hai hiểu mình đang dùng một agent, không
phải một cái máy đọc chính tả.

Mục tiêu bài học

• Nói được ba khác biệt giữa chatbot và agent, bằng lời của bạn
• Vẽ được vòng làm việc 5 bước của agent
• Chấm điểm được 5 việc trong tuần của bạn: việc nào giao được, việc nào không
• Biết bốn thứ agent làm dở, để không lãng phí thời gian thử

Phần 1. Mô hình ngôn ngữ, nói cho dễ hiểu

Bên trong mọi công cụ AI hiện nay là một mô hình ngôn ngữ. Cách hoạt động của nó, nói cho
người đi làm hiểu:

Nó đã đọc một lượng văn bản khổng lồ, và học được cách đoán chữ tiếp theo một cách rất giỏi.
Bạn viết "Kính gửi Quý", nó đoán "khách hàng". Bạn viết một đề bài, nó đoán ra cả một bài văn.

Ba hệ quả bạn phải nhớ suốt khoá học:

1. Nó giỏi nói năng, không giỏi tính toán và tra cứu. Vì nó đoán chữ, nên số liệu nó tự nhớ
   thường sai. Đây là lý do chúng ta phải cho nó công cụ để tra và tài liệu để dựa vào.
2. Nó không biết gì về công ty bạn trừ khi bạn cho nó biết. Nó chưa từng đọc hợp đồng của bạn.
3. Nó luôn tự tin. Sai nó cũng nói y như đúng. Không có "giọng do dự" để bạn nhận ra. Đây là
   lý do có cả bài 17 về kiểm chứng.

Chuyện "nó nói sai mà rất tự tin" có tên riêng: ảo giác (hallucination). Bạn sẽ gặp, chắc chắn.
Cả khoá học này được thiết kế để giảm nó xuống mức chấp nhận được, không phải để hứa nó biến mất.

Phần 2. Chatbot và agent

Chatbot = mô hình ngôn ngữ + khung chat. Bạn gõ vào, nó viết ra. Hết.

Agent = mô hình ngôn ngữ + khung chat + công cụ + quyền tự quyết dùng công cụ nào +
khả năng làm nhiều bước liên tiếp.

Ví dụ để thấy rõ. Cùng một câu hỏi: "Tháng này phòng tôi chi vượt ngân sách bao nhiêu?"

• Chatbot: "Để tính mức vượt ngân sách, bạn lấy tổng chi thực tế trừ đi ngân sách được duyệt..."
  Nó dạy bạn cách tự làm. Vô dụng.
• Agent: mở tệp chi phí trong thư mục của bạn, đọc con số ngân sách trong kho tri thức, tính
  ra, và trả lời "Vượt 18,4 triệu, chủ yếu ở mục chi phí đi lại. Đây là bảng chi tiết." Kèm tệp Excel.

Phần 3. Vòng làm việc 5 bước

Mỗi lần bạn giao một việc, agent chạy vòng này. Hiểu vòng này, bạn sẽ biết mình can thiệp được ở đâu.

1. HIỂU VIỆC       Đọc yêu cầu của bạn, cộng với ngữ cảnh và bộ nhớ nó có
        |
2. LẬP KẾ HOẠCH    Chia thành các bước: cần tra gì, cần đọc gì, cần tạo gì
        |
3. DÙNG CÔNG CỤ    Làm từng bước: tra web, đọc tài liệu, đọc email, viết tệp
        |
4. TỰ KIỂM         Kết quả có trả lời được câu hỏi chưa? Thiếu thì quay lại bước 3
        |
5. TRẢ KẾT QUẢ     Viết câu trả lời, kèm tệp, kèm nguồn. Hoặc dừng lại hỏi bạn

Bạn can thiệp được ở đâu:

Điểm quan trọng nhất: phần lớn kết quả tệ là do bước 1 và 2, không phải do AI kém. Bạn giao
việc mơ hồ, nó lập kế hoạch sai, và mọi thứ sau đó đều sai theo. Bài 03 và 04 dành hẳn cho việc này.

Phần 4. Bốn thứ agent làm dở

Đừng lãng phí thời gian thử những việc này. Biết trước để tránh.

1. Việc đòi con số phải chính xác 100% mà không có nguồn. "Doanh thu quý 3 của công ty tôi là
bao nhiêu?" khi bạn chưa đưa tệp nào cho nó. Nó sẽ đoán, và đoán rất tự tin. Luôn đưa tệp hoặc
kho tri thức trước.

2. Việc phải phán quyết cuối cùng. Duyệt hay không duyệt một hợp đồng, sa thải hay không sa
thải, mức thưởng của ai. Agent đưa được phân tích và phương án. Quyết định là của người.

3. Việc cần cảm nhận quan hệ giữa người với người. "Nên nói chuyện với anh Nam thế nào cho
anh ấy không tự ái?" Nó viết được câu chữ hay, nhưng nó không biết anh Nam. Bạn biết. Dùng nó để
soạn, đừng dùng nó để thay bạn hiểu người.

4. Việc mà bạn chính bạn cũng không biết kết quả đúng là gì. Nếu bạn không kiểm được kết quả,
bạn không biết nó sai. Nguyên tắc suốt khoá: đừng giao việc mà bạn không kiểm nổi.

Phần 5. Chấm điểm: việc nào giao được?

Đây là công cụ bạn dùng cả đời sau khoá học. Cho mỗi việc, chấm 3 tiêu chí, mỗi tiêu chí 1 đến 3 điểm.

Tần suất: việc này lặp lại bao nhiêu?

• 1 điểm: một lần duy nhất
• 2 điểm: mỗi tháng
• 3 điểm: mỗi tuần hoặc mỗi ngày

Rõ ràng: bạn tả được "làm xong nghĩa là gì" không?

• 1 điểm: khó tả, phụ thuộc cảm nhận
• 2 điểm: tả được đại khái
• 3 điểm: tả được rõ, có mẫu sẵn, có tiêu chí kiểm

Rủi ro nếu sai: hậu quả tới đâu?

• 1 điểm: gửi ra ngoài cho khách, hoặc ảnh hưởng tiền, hợp đồng, pháp lý
• 2 điểm: nội bộ đọc, sửa được nhưng mất mặt
• 3 điểm: chỉ bạn đọc, sai thì sửa, không ai biết

Cộng lại:

Ví dụ chấm thật:

Làm trên Redstone Agent

Kiểm chứng ba khác biệt trong bảng ở Phần 2, bằng ba yêu cầu.

Thử "tra cứu":

Tra giúp tôi mức giảm trừ gia cảnh thuế thu nhập cá nhân ở Việt Nam đang áp dụng hiện nay,
và cho biết bạn lấy từ nguồn nào.

Sau khi có kết quả, bấm "Xem những gì đã làm". Bạn thấy các bước nó đã chạy. Đây là "công cụ"
và "minh bạch" trong bảng.

Thử "nhiều bước":

Làm 3 việc liền nhau: (1) tra 3 xu hướng chính của ngành <ngành của bạn> năm nay,
(2) với mỗi xu hướng viết một câu ảnh hưởng gì tới bộ phận <bộ phận của bạn>,
(3) gộp thành một bản một trang, xuất ra tệp Word cho tôi.

Quan sát: nó không hỏi bạn giữa từng bước, nó làm hết rồi mới báo. Cuối cùng bảng "Sản phẩm"
xuất hiện với tệp Word bên trong.

Thử "biết dừng lại hỏi":

Soạn giúp tôi một thư xin lỗi khách hàng vì giao hàng chậm.

Yêu cầu này thiếu quá nhiều thông tin: khách nào, chậm mấy ngày, lý do gì, có đền bù không.
Agent thường sẽ hiện các câu hỏi kèm nút chọn để bạn bấm, thay vì bịa ra. Đó là hành vi đúng.
(Nếu nó vẫn bịa, xem bài 03: bạn có thể yêu cầu nó "hỏi tôi trước khi làm".)

Làm trên ChatGPT

Gõ lại đúng ba yêu cầu trên vào ChatGPT và ghi ra khác biệt. Bạn sẽ thấy:

• Yêu cầu "tra cứu": làm được, nhưng cách bạn xem lại nguồn khác đi và ít chi tiết hơn.
• Yêu cầu "nhiều bước": làm được phần viết, phần xuất tệp Word thì tuỳ phiên bản và thường phải
  bạn tự làm.
• Yêu cầu "biết dừng lại hỏi": ChatGPT có xu hướng làm luôn với các giả định của nó, ít khi dừng
  lại hỏi, trừ khi bạn viết rõ "hãy hỏi tôi trước khi viết".

Rút ra: cả hai đều là agent, nhưng Redstone gắn vào hệ thống công ty bạn, còn ChatGPT thì không.

Bài tập

Thời gian: 30 phút.

1. Liệt kê 5 việc bạn làm trong một tuần bình thường. Việc thật, có tên cụ thể, không viết
   chung chung kiểu "làm báo cáo".
2. Chấm điểm cả 5 việc theo bảng ở Phần 5. Ghi thành bảng.
3. Chọn việc điểm cao nhất, giao cho Redstone một lần. Ghi lại: kết quả đạt bao nhiêu phần
   trăm so với khi bạn tự làm?
4. Chọn việc điểm thấp nhất, cũng giao thử. Ghi lại nó dở ở đúng chỗ nào.
5. Viết ba câu trả lời cho: agent khác chatbot ở đâu, dựa trên chính hai lần thử của bạn.

Tiêu chí đạt:

• Bảng chấm điểm 5 việc, có số cụ thể.
• Bạn chỉ ra được đúng một chỗ mà việc điểm thấp bị dở, bằng lời cụ thể (ví dụ: "nó không biết
  chị Hạnh là ai nên viết sai giọng"), không phải "nó dở chung chung".

Lỗi thường gặp

Tự kiểm tra

1. Tại sao mô hình ngôn ngữ hay sai số liệu? Điều đó dẫn tới việc bạn phải làm gì?
2. Ba khác biệt giữa chatbot và agent, nói bằng ví dụ của công việc bạn.
3. Trong vòng 5 bước, bước nào thường là nguyên nhân của kết quả tệ nhất?
4. Một việc có tần suất 3, rõ ràng 3, rủi ro 1: bạn giao hay không, và với điều kiện gì?
5. Kể một việc trong bộ phận bạn mà không nên giao cho agent, và lý do.

Mang về

• Agent = mô hình ngôn ngữ + công cụ + quyền tự chọn công cụ + làm được nhiều bước.
• Nó luôn tự tin, kể cả khi sai. Không có tín hiệu nào để bạn nhận ra bằng giọng điệu.
• Đừng giao việc mà bạn không kiểm nổi kết quả.
• Việc lặp lại + rõ ràng + rủi ro thấp là chỗ bạn thắng nhiều nhất. Bắt đầu từ đó.

Bài tiếp theo

Bài 02. Bản đồ Redstone Agent