Chỉ trong vài năm, việc học cách xây dựng các tác nhân AI đã biến một hành trình cá nhân thành chuỗi thành công với doanh thu triệu đô và hàng trăm nghìn người theo dõi. Bài viết này sẽ chia sẻ những bí quyết cốt lõi để bạn có thể nắm vững kỹ năng tạo lập và kiếm tiền từ các tác nhân AI, ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình, từ đó định hình tương lai sự nghiệp vững chắc trong kỷ nguyên chuyển đổi số.
Cuộc cách mạng AI: Tại sao kỹ năng này lại quan trọng?
Nhìn vào độ dài của bài viết, bạn sẽ thấy chúng ta có rất nhiều điều để khám phá. Vậy thì, hãy cùng nhanh chóng làm rõ lý do tại sao tác nhân AI lại thực sự là “làn sóng lớn tiếp theo”. Học cách xây dựng chúng chắc chắn là một trong những kỹ năng giá trị nhất mà bất kỳ ai cũng có thể sở hữu trong những thập kỷ tới, đặc biệt khi thế giới đang chứng kiến sự bùng nổ của tự động hóa AI.
Đây là sự thật “phũ phàng” về AI và thị trường việc làm hiện nay. Các nghiên cứu mới nhất chỉ ra rằng, đến năm 2030, AI và các tác nhân có thể tự động hóa tới 50% công việc hiện tại, và hơn 40% công ty đang có kế hoạch cắt giảm nhân sự do ứng dụng AI. Nghe có vẻ bi quan, nhưng thực tế không phải tất cả đều xấu nếu bạn biết nhìn nhận đúng hướng.
Ngược lại, chính những báo cáo này lại hé lộ một cơ hội khổng lồ. Báo cáo “Tương lai Việc làm” của Diễn đàn Kinh tế Thế giới khẳng định 50% nhà tuyển dụng đang lên kế hoạch tái định hướng doanh nghiệp để thích ứng với trí tuệ nhân tạo. Vì lẽ đó, 66% nhà tuyển dụng dự định tuyển dụng nhân tài có các kỹ năng AI chuyên biệt, ví dụ như kỹ năng prompt engineering.
Vậy là, một mặt chúng ta đối mặt với nguy cơ sa thải hàng loạt, nhưng mặt khác, phần lớn nhà tuyển dụng lại đang tìm kiếm những người có kỹ năng AI. Lý do ư? Bởi vì những nhân viên am hiểu AI, có thể tự động hóa một phần công việc của mình, có thể đạt năng suất gấp 5 đến 10 lần so với người không biết. Việc trau dồi kỹ năng AI thực ra dễ hơn bạn nghĩ nhiều. Như một nhà đầu tư uy tín trên một podcast nổi tiếng gần đây đã chia sẻ: “Hãy trau dồi kiến thức AI của bạn, học một chút, đọc vài bài báo, sử dụng AI, thử nghiệm với nó, rồi nộp đơn lại cho công việc từng từ chối bạn và xem cách họ sẽ chào đón bạn như thế nào.”
Bài viết này chính là điều ông ấy đang nói đến. Dù bạn là một doanh nhân đầy tham vọng, một chủ doanh nghiệp đang tìm cách tối ưu hóa hoạt động, hay chỉ đơn giản là muốn đảm bảo tương lai sự nghiệp của mình, cẩm nang này chính là dành cho bạn để nắm bắt cơ hội từ công nghệ AI.
Chương 1: Cấu tạo của một tác nhân AI
Tác nhân AI là gì?
Cách đây hai năm, khái niệm “tác nhân AI” vẫn còn khá mơ hồ với nhiều người, dù thuật ngữ này xuất hiện khắp nơi. Định nghĩa rõ ràng nhất mà chúng ta có thể hình dung là: Một tác nhân AI là một “nhân viên kỹ thuật số” có khả năng hiểu các chỉ dẫn và thực hiện hành động để hoàn thành nhiệm vụ.
Giống như doanh nghiệp có nhân viên, tác nhân AI chính là một nhân viên kỹ thuật số. Điều tuyệt vời là bạn có thể xây dựng chúng để làm bất cứ điều gì mình muốn. Chúng tốn ít chi phí vận hành hơn con người rất nhiều, không cần nghỉ ốm và cũng chẳng gây ra bất kỳ rắc rối nào.
Để hiểu tại sao tác nhân AI lại quan trọng đến vậy, hãy cùng nhìn vào các chatbot truyền thống. Những tiện ích nhỏ trên website đó khá cơ bản. Chúng giống như một người phục vụ chỉ có thể đọc thực đơn nhưng không thể nhận order của bạn. Tác nhân AI thì hoàn toàn khác biệt.
Chatbot: “Giờ làm việc của chúng tôi là từ 9 giờ sáng đến 5 giờ chiều. Vui lòng gọi điện để đặt lịch.”
Tác nhân AI: Thực sự kiểm tra lịch, tìm các khung giờ trống, đặt lịch hẹn, gửi email xác nhận và tự động cập nhật CRM.
Chính khả năng thực hiện hành động này đã làm cho các tác nhân trở nên mạnh mẽ phi thường. Chúng là những “công nhân kỹ thuật số” có thể tìm kiếm cơ sở dữ liệu, cập nhật bảng tính, gửi email, đặt lịch hẹn và nhiều hơn thế nữa, mở ra tiềm năng tự động hóa vượt trội.
Tác nhân AI hoạt động như thế nào: 5 thành phần cốt lõi
Cũng như con người cần não bộ, trí nhớ và công cụ, các tác nhân AI cũng cần những thành phần cụ thể để hoạt động hiệu quả. Việc hiểu rõ các thành phần này là chìa khóa để xây dựng tác nhân AI thành công.
Bộ não (Mô hình ngôn ngữ lớn – LLM): Đây là trí thông minh cốt lõi, chẳng hạn như GPT từ OpenAI, Claude từ Anthropic, hay Gemini từ Google. Nó hiểu các chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tìm ra cách để hoàn thành công việc.
Chỉ dẫn (Prompting): Đây là cách bạn lập trình hành vi của tác nhân. Thay vì viết mã, bạn cung cấp các chỉ dẫn được viết rõ ràng. Điều này giúp việc xây dựng tác nhân trở nên dễ tiếp cận với những người không biết lập trình, thông qua kỹ năng prompt engineering.
Bộ nhớ: Giúp tác nhân ghi nhớ các phần trước đó của cuộc trò chuyện, theo dõi nhiệm vụ và học hỏi từ các tương tác. Hầu hết các nền tảng không cần mã hóa đều tự động xử lý phần này.
Kiến thức bên ngoài (Tùy chọn): Các mô hình AI có một “ngày cắt” kiến thức nhất định. Bạn có thể cung cấp cho chúng thông tin cụ thể, cập nhật như tài liệu công ty, bảng tính sản phẩm hoặc bản ghi cuộc trò chuyện chăm sóc khách hàng. Điều này giúp chúng xử lý các nhiệm vụ kinh doanh đặc thù.
Công cụ: Đây là phần quan trọng nhất. Công cụ biến một tác nhân từ người trò chuyện thành người hành động. Chúng cho phép tác nhân kiểm tra dữ liệu thời gian thực, cập nhật cơ sở dữ liệu, gửi tin nhắn và nhiều hơn thế nữa, là yếu tố then chốt cho tự động hóa.
Trọng tâm của người xây dựng: Ba yếu tố chính
Mặc dù một tác nhân có năm thành phần, nhưng với vai trò là người xây dựng, bạn sẽ tập trung chính vào ba yếu tố cốt lõi để tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ:
Prompting (Lời nhắc): Chất kết dính liên kết mọi thứ lại với nhau và định hình hành vi của tác nhân.
Kiến thức: Dữ liệu bên ngoài mà tác nhân có thể sử dụng để đưa ra quyết định thông minh hơn.
Công cụ: Các hành động mà tác nhân có thể thực hiện để tương tác với thế giới bên ngoài.
Bằng cách kết hợp ba yếu tố này theo nhiều cách khác nhau, bạn có thể tạo ra hàng triệu loại tác nhân khác nhau cho vô vàn trường hợp sử dụng, từ hỗ trợ khách hàng đến tự động hóa quy trình kinh doanh.
API và công cụ: Nền tảng của hành động
Để thực sự hiểu về tác nhân AI, chúng ta cần nắm rõ cách internet hoạt động. Mỗi khi bạn sử dụng web, bạn đang tương tác với API (Giao diện lập trình ứng dụng) mà không hề hay biết.
Khi bạn nhấp vào một bài báo, trình duyệt của bạn gửi yêu cầu đến một máy chủ, và máy chủ gửi lại phản hồi kèm theo dữ liệu. Mô hình yêu cầu-phản hồi này có mặt ở khắp mọi nơi. Các tác nhân AI cũng sử dụng chính những API này để “nhấp nút” và “nhập liệu vào biểu mẫu”, cho phép chúng thực hiện các hành động trong thế giới kỹ thuật số.
Có hai loại yêu cầu API chính:
GET: Yêu cầu thông tin (ví dụ: kiểm tra thời tiết, tải một bài báo).
POST: Gửi thông tin (ví dụ: gửi email, đăng bài lên mạng xã hội).
Các công cụ của tác nhân về cơ bản là những API mà nó có thể gọi. Chúng thuộc hai loại chính:
Tích hợp sẵn: Các kết nối có sẵn đến các dịch vụ phổ biến như Google Calendar hoặc Gmail.
Công cụ tùy chỉnh: Các công cụ bạn tự xây dựng để có quyền kiểm soát cao hơn và đáp ứng các nhu cầu đặc thù của doanh nghiệp.
Cách một công cụ được tạo ra
Hãy lấy ví dụ về một công cụ viết hoa văn bản đơn giản để minh họa cách một tác nhân AI sử dụng công cụ:
Chức năng: Bạn cần một thứ thực hiện công việc. Trong trường hợp này, đó là một hàm đơn giản nhận văn bản đầu vào và chuyển nó thành chữ in hoa.
API: Bạn “đóng gói” hàm đó vào một API để có thể truy cập qua internet. API sẽ mong đợi cùng một đầu vào (văn bản cần viết hoa) và cung cấp cùng một đầu ra (văn bản đã viết hoa).
Schema: Đây chính là bước “thần kỳ”. Một schema là một “sổ tay hướng dẫn” một trang, giải thích cho AI cách sử dụng API. Nó mô tả chi tiết công cụ làm gì, cần những đầu vào nào và mong đợi đầu ra ra sao.
Các AI hiện đại có thể đọc các schema này và hiểu không chỉ cách sử dụng một công cụ, mà còn cả khi nào nên sử dụng nó. Nếu bạn yêu cầu một tác nhân: “làm ơn viết hoa đoạn văn bản này: mary had a little lamb”, nó sẽ:
Đọc các schema của các công cụ có sẵn.
Tìm công cụ viết hoa vì mô tả của nó khớp với yêu cầu.
Nhận ra công cụ cần một đầu vào văn bản.
Trích xuất một cách thông minh “mary had a little lamb” từ tin nhắn của bạn.
Gửi văn bản đó đến API.
Nhận lại văn bản đã viết hoa.
Tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên: “Đây là văn bản đã được viết hoa của bạn: MARY HAD A LITTLE LAMB.”
Mô hình này là chìa khóa để tự động hóa. Một tác nhân AI có thể “nhấn” tất cả các nút API này cho bạn, nhanh hơn hàng nghìn lần so với bất kỳ con người nào, mang lại hiệu quả vượt trội trong các quy trình kinh doanh.
Giải phóng sức mạnh: Các tác nhân đa công cụ
Điều kỳ diệu thực sự xuất hiện khi bạn cung cấp cho một tác nhân nhiều công cụ. Một tác nhân có quyền truy cập vào công cụ tìm kiếm web, công cụ Google Sheets và công cụ email có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp như: “Tìm các startup AI gần đây đã gọi vốn thành công, đưa chúng vào bảng tính với một bản tóm tắt, và gửi email cho tôi đường link”.
Tác nhân sẽ phân tích và thực hiện như sau:
Sử dụng công cụ tìm kiếm web để tìm các startup.
Sử dụng công cụ Google Sheets để tạo bảng tính mới.
Với mỗi startup, thêm một hàng và bản tóm tắt.
Sử dụng công cụ email để gửi đường link.
Các mô hình suy luận hiện đại cho phép tác nhân lập kế hoạch, hành động, suy ngẫm và tái lập kế hoạch nếu gặp bế tắc, giống hệt cách con người làm. Điều này đang dẫn đến một bước tiến hóa tiếp theo: các hệ thống đa tác nhân, nơi một tác nhân chính ủy quyền nhiệm vụ cho các tác nhân phụ chuyên biệt (ví dụ: tác nhân nghiên cứu, tác nhân viết, tác nhân gửi email) cùng nhau làm việc để đạt được một mục tiêu chung, mở ra khả năng tự động hóa phức tạp hơn nữa.
Chương 2: Hướng dẫn thực tế để xây dựng tác nhân AI
Giờ đây, khi đã nắm vững lý thuyết, chúng ta hãy cùng nói về ứng dụng thực tế. Trong phần này, chúng ta sẽ đi sâu vào các khái niệm đằng sau việc xây dựng tác nhân AI mạnh mẽ bằng cách sử dụng các nền tảng không cần mã hóa (nền tảng AI no-code), giúp bạn dễ dàng bắt đầu hành trình của mình.
Các loại tác nhân: Đàm thoại so với tự động hóa
Có hai loại tác nhân AI chính mà bạn sẽ gặp trong quá trình phát triển và triển khai:
Tác nhân đàm thoại: Đây là những tác nhân mà con người tương tác trực tiếp qua trò chuyện (trên website, WhatsApp, Instagram) hoặc giọng nói (cuộc gọi điện thoại). Người dùng gửi tin nhắn hoặc chỉ dẫn, và tác nhân phản hồi, thường được dùng trong các ứng dụng hỗ trợ khách hàng hoặc bán hàng.
Tác nhân tự động hóa: Những tác nhân này không phải lúc nào cũng cần tương tác trực tiếp với con người. Chúng được kích hoạt bởi các sự kiện như một email mới, một biểu mẫu được gửi, hoặc một lịch trình cụ thể. Chúng hoạt động ngầm như một phần của một hệ thống lớn hơn, thực hiện các tác vụ tự động hóa quy trình kinh doanh.
Chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng cả hai loại này, sử dụng các công cụ và nền tảng không cần mã hóa để tối đa hóa khả năng tiếp cận.
Các trường hợp ứng dụng thực tế
Dưới đây là một số ví dụ thực tế về cách tác nhân AI có thể được triển khai để giải quyết các vấn đề kinh doanh, cho thấy tiềm năng to lớn của chúng trong việc tối ưu hóa hiệu suất và tăng doanh thu:
Đồng hành cùng nhân viên sales: Một tác nhân được thiết kế để hỗ trợ đại diện bán hàng. Nó có thể nghiên cứu công ty và hồ sơ LinkedIn của khách hàng tiềm năng trước cuộc gọi, sau đó tạo báo cáo tiền cuộc gọi với các điểm nói chuyện chiến lược và các phản đối tiềm năng. Điều này giúp nhân viên chuẩn bị tốt hơn và chốt được nhiều giao dịch hơn, nâng cao hiệu quả bán hàng.
Sàng lọc khách hàng tiềm năng tự động: Một tác nhân được kích hoạt khi có khách hàng tiềm năng mới gửi biểu mẫu trên website. Nó sẽ nghiên cứu công ty của khách hàng đó để xem liệu họ có phù hợp hay không (ví dụ: đúng ngành, đúng quy mô). Nếu đủ điều kiện, tác nhân sẽ thông báo cho nhân viên sales phù hợp. Nếu không, nó có thể tự động gửi một email từ chối lịch sự, giúp tối ưu hóa quy trình sàng lọc khách hàng tiềm năng.
Tác nhân hỗ trợ website & điện thoại: Một tác nhân có khả năng trả lời câu hỏi từ cơ sở kiến thức, tạo báo giá tức thì bằng một công cụ tùy chỉnh và thu thập thông tin khách hàng tiềm năng. Nó có thể được triển khai dưới dạng widget trò chuyện trên website và kết nối với số điện thoại, để khách hàng có thể trò chuyện hoặc gọi điện để nhận được dịch vụ tức thì tương tự, cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Tác nhân tạo khách hàng tiềm năng trên WhatsApp: Một tác nhân hoạt động trực tiếp trên WhatsApp. Khách hàng có thể bắt đầu cuộc trò chuyện, được giải đáp thắc mắc, nhận báo giá và cung cấp thông tin liên hệ của họ, sau đó thông tin này sẽ tự động được gửi đến một CRM như AirTable. Điều này mang lại một kênh giao tiếp trực tiếp và tự nhiên hơn cho người dùng di động, tăng cường khả năng tạo khách hàng tiềm năng.
Chương 3: Kiếm tiền từ kỹ năng AI của bạn
Giờ là phần quan trọng nhất: kiếm tiền từ AI và những kỹ năng này. Bạn không nhất thiết phải xây dựng startup AI đột phá tiếp theo. Cơ hội thực sự đơn giản hơn nhiều: giúp các doanh nghiệp hiểu và ứng dụng AI vào hoạt động của họ.
Thị trường chưa được khai thác
Nhiều doanh nhân nổi tiếng đã khẳng định rằng cơ hội lớn nhất hiện nay là giúp đỡ các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMBs) – những người chưa hiểu rõ về AI nhưng lại rất cần nó để không bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua công nghệ. Đây chính là một thị trường chưa được khai thác với tiềm năng khổng lồ.
Hãy thử nghĩ xem: chỉ riêng ở Mỹ đã có hơn 1,7 triệu doanh nghiệp đạt doanh thu từ 500.000 đến 10 triệu đô la mỗi năm. Những doanh nghiệp này biết họ cần AI, nhưng lại thiếu thời gian hoặc chuyên môn để tự triển khai. Cứ mỗi cá nhân hoặc công ty đang cung cấp dịch vụ AI, có tới hơn 1.100 doanh nghiệp ở Mỹ đang cần sự trợ giúp. Đây thực sự là một thị trường hoàn toàn chưa được khai thác và sẵn sàng cho những người có kỹ năng AI.
Đây chính là lúc bạn có thể vào cuộc. Bạn có thể giúp đỡ những chủ doanh nghiệp chăm chỉ này bằng cách cung cấp các dịch vụ xoay quanh công nghệ mới nổi này, giống như cách các công ty dịch vụ đã làm khi internet mới xuất hiện, mở ra một kỷ nguyên mới của tư vấn và triển khai AI.
Ba cách để kiếm tiền
Bạn có thể cung cấp ba loại dịch vụ chính cho các doanh nghiệp, mỗi loại đều có tiềm năng lớn để kiếm tiền từ kỹ năng AI của bạn:
Đào tạo: Dạy các doanh nghiệp về AI. Tổ chức các buổi hội thảo, đào tạo đội ngũ của họ và tạo ra tài liệu giáo dục. Các doanh nghiệp đang rất cần người giải thích điều này bằng những thuật ngữ đơn giản, dễ hiểu. Sau khi đọc bài viết này, bạn đã có đủ kiến thức để bắt đầu
Tư vấn: Phân tích hoạt động của doanh nghiệp và chỉ cho họ thấy AI có thể tiết kiệm thời gian hoặc kiếm tiền ở đâu. Bạn sẽ trở thành chiến lược gia AI của họ, đề xuất các giải pháp tự động hóa như những gì chúng ta đã thảo luận.
Triển khai: Thực sự xây dựng và triển khai các giải pháp AI cho doanh nghiệp, như các tác nhân mà chúng ta đã phác thảo ý tưởng. Đây là dịch vụ mang lại giá trị trực tiếp và cụ thể nhất.
Bạn có thể chuyên sâu vào một lĩnh vực hoặc, theo thời gian, thực hiện cả ba, tùy thuộc vào sở trường và mục tiêu kinh doanh của mình.
Xây dựng “khoảng cách kiến thức” của bạn
Cách để kiếm tiền từ AI với bất kỳ dịch vụ nào là tạo ra một “khoảng cách kiến thức” giữa bạn và những người bạn đang giúp đỡ. Khoảng cách kiến thức đó chính là cỗ máy kiếm tiền của bạn. Bài viết này là bước đầu tiên. Bước tiếp theo là tích lũy thêm kinh nghiệm thực tế. Xây dựng nhiều tác nhân hơn, thử nghiệm với các nền tảng không cần mã hóa khác nhau và khám phá nhiều trường hợp sử dụng.
Một khi bạn đã có nền tảng kiến thức vững chắc, bạn sẽ đứng trước một quyết định: đi sâu hơn vào khía cạnh xây dựng kỹ thuật, hay bắt đầu kiếm tiền từ những gì bạn đã biết thông qua đào tạo và tư vấn. Hãy thành thật với bản thân. Nếu bạn yêu thích mày mò và xây dựng, hãy đào sâu vào các khía cạnh kỹ thuật. Nếu bạn giỏi hơn trong việc giảng dạy hoặc chiến lược, hãy tập trung vào đào tạo và tư vấn. Sự tự nhìn nhận này sẽ giúp bạn không bị mắc kẹt trong giai đoạn học hỏi vô tận trong khi bạn hoàn toàn có thể ra ngoài kia để kiếm tiền.
Tìm kiếm những khách hàng đầu tiên
Có hai phương pháp chính để có được những khách hàng đầu tiên của bạn trong lĩnh vực dịch vụ AI:
Xây dựng mối quan hệ: Đây là phương pháp dễ nhất. Hãy tiếp cận những người bạn đã quen biết – bạn bè, gia đình, người quen, hoặc bạn của bạn bè. Bạn sẽ bắt đầu với một nền tảng tin cậy mà bạn không có với những người hoàn toàn xa lạ, giúp việc giới thiệu dịch vụ AI trở nên dễ dàng hơn.
Nhóm cộng đồng người dùng: Phương pháp này tạo đà phát triển lâu dài. Tham gia các cộng đồng trực tuyến tập trung vào AI và kinh doanh. Bắt đầu tạo nội dung (bài viết, hướng dẫn) về những gì bạn đang học và chia sẻ lại vào cộng đồng. Điều này mang lại cho bạn một lượng khán giả tức thì và định vị bạn như một chuyên gia, xây dựng quyền lực và uy tín để khách hàng tìm đến bạn.
Cả hai phương pháp đều bắt đầu với một nguyên tắc cốt lõi: hãy trao giá trị trước. Dù là giúp đỡ các mối quan hệ ấm của bạn hiểu về AI hay chia sẻ kiến thức của bạn một cách tự do thông qua nội dung, bạn đều phải cho đi trước khi nhận lại.
Bạn đã thực hiện bước đầu tiên bằng cách đọc bài viết này. Bước tiếp theo là duy trì đà phát triển. Hãy tiếp tục học hỏi, bắt đầu xây dựng và chia sẻ những gì bạn biết về tác nhân AI. Bạn sẽ ngạc nhiên về những gì những “bước đi nhỏ” đó có thể tích lũy được trong không gian AI đang phát triển nhanh chóng này, giúp bạn kiến tạo một tương lai sự nghiệp vững chắc.
Câu hỏi thường gặp về tác nhân AI
Tác nhân AI có khác gì chatbot truyền thống?
Điểm khác biệt lớn nhất là khả năng thực hiện hành động. Trong khi chatbot truyền thống chỉ có thể cung cấp thông tin dựa trên kịch bản, tác nhân AI có thể tương tác với các hệ thống khác (thông qua API) để thực hiện các tác vụ như đặt lịch hẹn, gửi email, cập nhật cơ sở dữ liệu, hoặc sàng lọc khách hàng tiềm năng. Chúng là “nhân viên kỹ thuật số” thực thụ, không chỉ là người trò chuyện.
Tôi có cần biết lập trình để xây dựng tác nhân AI không?
Không nhất thiết. Bài viết này nhấn mạnh rằng bạn hoàn toàn có thể xây dựng các tác nhân AI mạnh mẽ bằng cách sử dụng các nền tảng không cần mã hóa (nền tảng AI no-code). Kỹ năng quan trọng hơn là khả năng prompt engineering (viết chỉ dẫn rõ ràng cho AI) và hiểu biết về cách các công cụ và API hoạt động để tác nhân có thể thực hiện các hành động mong muốn.
Làm thế nào để bắt đầu kiếm tiền từ kỹ năng AI?
Có ba cách chính để kiếm tiền từ kỹ năng AI: đào tạo các doanh nghiệp về cách sử dụng AI, tư vấn chiến lược AI để giúp họ tiết kiệm thời gian hoặc tăng doanh thu, và trực tiếp triển khai các giải pháp tác nhân AI cho họ. Thị trường doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMBs) đang có nhu cầu lớn về các dịch vụ này.
