Phát Triển AI Agent
Công Ty Phát Triển AI Agent
Đối thủ của bạn không tuyển thêm người — họ đang triển khai agent. ISEMI đưa AI agent vào vận hành thực tế: chúng tôi xác định rõ công việc agent phải làm, xây dựng trên nền tảng mô hình phù hợp, kết nối vào hệ thống của bạn và giữ cho agent hoạt động ổn định lâu dài sau khi ra mắt. Chúng tôi biết rõ vì đang vận hành chính các sản phẩm AI của mình trên cùng kỷ luật đó. Hãy giao phần khó nhất cho những kỹ sư đã từng ship nó. Dù bạn cần một agent hỗ trợ đơn lẻ hay một hệ thống multi-agent phối hợp, bạn nhận được đội ngũ đã đưa agent từ nguyên mẫu lên production và giữ chúng chạy ổn định — không phải một phòng lab dừng lại ở bản demo.
AI Agent Tùy Chỉnh, Bám Sát Một Công Việc Cụ Thể
Chúng tôi bắt đầu từ bài toán, không phải công nghệ: phân loại yêu cầu hỗ trợ, sàng lọc khách hàng tiềm năng, vận hành nội dung, nhập liệu — rồi xây dựng agent hoàn thành công việc đó với kết quả đo lường được.
Kiến Trúc Hệ Thống Multi-Agent
Khi một agent là chưa đủ, chúng tôi thiết kế hệ sinh thái phối hợp — các agent chuyên biệt cho nghiên cứu, lập kế hoạch và thực thi, bàn giao công việc cho nhau một cách tin cậy.
Tích Hợp LLM & Sử Dụng Công Cụ
Function calling, truy xuất trên dữ liệu nội bộ và tích hợp với các hệ thống bạn đang vận hành — agent hành động bên trong hạ tầng của bạn, không đứng ngoài nó.
Trải Nghiệm Hội Thoại & Giọng Nói
Giao diện ngôn ngữ tự nhiên bằng nhiều ngôn ngữ, từ trợ lý chat đến các luồng điều khiển bằng giọng nói như tính năng luyện phát âm chúng tôi xây dựng trong Spikdi.
Đánh Giá & Vận Hành Production
Kiểm thử hồi quy prompt, hàng rào an toàn, giám sát và kiểm soát chi phí — để agent gây ấn tượng trong buổi demo vẫn hoạt động tốt ở tháng thứ sáu.
Từ giai đoạn khảo sát đến agent chạy production
Chúng tôi không biến mất vài tháng rồi quay lại với một chiếc hộp đen. Một dự án agent của ISEMI đi qua các chặng ngắn, rõ ràng, để bạn thấy phần mềm chạy được từ sớm và điều hướng nó suốt chặng đường.
Giai đoạn khảo sát
Chúng tôi xác định chính xác công việc agent phải đảm nhận, thống nhất các chỉ số định nghĩa thành công và dựng bản thử nghiệm trên dữ liệu thật của bạn. Bạn kết thúc giai đoạn này với một bản proof of concept chạy được, kiến trúc mục tiêu và ước lượng theo phạm vi cố định — không phải một bộ slide.
Xây dựng
Chúng tôi phát triển agent trên nền tảng mô hình mà giai đoạn khảo sát đã kiểm chứng: tích hợp công cụ vào hệ thống của bạn, truy xuất trên dữ liệu nội bộ, hàng rào an toàn và một bộ đánh giá chấm điểm mọi thay đổi. Bạn review theo từng tuần và điều hướng khi hành vi của agent dần định hình.
Vận hành
Ra mắt là khởi đầu, không phải đích đến. Chúng tôi giám sát chất lượng và chi phí trong production, chạy kiểm thử hồi quy prompt trước mỗi thay đổi và tinh chỉnh agent khi các trường hợp ngoại lệ và khối lượng của bạn tăng lên — đúng kỷ luật chúng tôi áp dụng cho chính sản phẩm AI của mình.
Các cách hợp tác với chúng tôi
Chọn mức cam kết phù hợp với giai đoạn của bạn. Mọi mô hình đều bàn giao vào repository và cloud của bạn, và mọi mô hình đều có thể bắt đầu bằng một giai đoạn khảo sát.
Giai đoạn khảo sát
Một hợp tác giá cố định kéo dài một đến hai tuần để giảm rủi ro cho ý tưởng: chúng tôi dựng thử agent trên dữ liệu của bạn và trả về một proof of concept, một kiến trúc và một kế hoạch có phạm vi. Nhiều khách hàng bắt đầu ở đây trước khi cam kết một dự án đầy đủ.
Bàn giao theo phạm vi cố định
Một agent xác định, một tiến độ xác định và mức giá thống nhất trước. Phù hợp khi giai đoạn khảo sát đã chốt việc cần làm và bạn muốn một lần bàn giao có thể dự đoán với tiêu chí nghiệm thu rõ ràng.
Đội ngũ theo tháng
Một nhóm ISEMI đồng hành cùng bạn theo từng tháng — lý tưởng khi agent sẽ còn phát triển, tích hợp thêm hệ thống và gánh thêm nhiệm vụ theo thời gian. Bạn có thể tăng hoặc giảm quy mô đội khi lộ trình thay đổi.
Nền tảng công nghệ chúng tôi xây dựng
Chúng tôi cố tình không phụ thuộc vào một mô hình hay một framework, chọn đúng công cụ cho từng bài toán thay vì ép mọi vấn đề qua một thư viện. Một dự án agent điển hình sử dụng:
Framework agent
Agent Development Kit (ADK) của Google, cùng các lớp điều phối kiểu LangGraph và CrewAI khi một đồ thị các agent chuyên biệt phù hợp hơn một vòng lặp đơn. Chúng tôi giữ lớp điều phối gọn nhẹ để đội của bạn có thể tự bảo trì.
Công cụ & Model Context Protocol
Agent có giá trị nhờ hành động, không phải trò chuyện. Chúng tôi nối function-calling và các máy chủ công cụ MCP để agent đọc và ghi trong những hệ thống bạn đang chạy — trình theo dõi issue, wiki, cơ sở dữ liệu, lưu trữ đám mây và API nội bộ.
Truy xuất trên dữ liệu của bạn
Câu trả lời có căn cứ đến từ tri thức của bạn, không phải phỏng đoán của mô hình. Chúng tôi xây pipeline truy xuất trên tài liệu và bản ghi của bạn với cách chia đoạn, tạo embedding và xếp hạng lại phù hợp cho từng kho dữ liệu.
Lựa chọn mô hình
Gemini, Claude, GPT và các mô hình mã nguồn mở, chọn theo từng bước dựa trên chất lượng, độ trễ và chi phí. Vì nền tảng không hàn chết vào một nhà cung cấp, chúng tôi có thể thay mô hình khi có lựa chọn tốt hơn hoặc rẻ hơn.
Đánh giá & hàng rào an toàn
Mỗi agent đi kèm một bộ eval: kiểm thử hồi quy prompt, chấm điểm các lượt chạy tác vụ, kiểm tra đầu ra và ngân sách chi phí và độ trễ — để chất lượng là một con số chúng tôi theo dõi, không phải cảm giác chúng tôi hy vọng.
Spikdi
Minh chứng tiêu biểu cho năng lực agent của chúng tôi: Spikdi điều phối Gemini, Whisper và Imagen trong một sản phẩm duy nhất — một pipeline agent tạo bài học, lắng nghe phát âm và đọc phản hồi, phục vụ người học thật trong môi trường production.
Xem Dự ÁnXem trong thực tế production
Bằng chứng tốt nhất rằng chúng tôi ship agent chính là những agent chúng tôi đang vận hành. Đọc cách chúng được xây dựng:
Spikdi
Một pipeline agent điều phối Gemini, Whisper và Imagen sau một ứng dụng học ngoại ngữ — tạo bài học, luyện phát âm trực tiếp và thuyết minh, đang chạy trong production.
Đọc case studyAI Agent Jira Bot
Một agent Google Chat trên Agent ADK với các công cụ MCP, đọc và ghi trên Jira, GitLab, Notion, Confluence và hơn thế để điều hành bảng sprint của một đội từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Đọc case studyFlow Kit
Một agent mã nguồn mở điều khiển cả một pipeline truyền thông từ một câu lệnh duy nhất — minh chứng cho cách chúng tôi khiến agent điều phối công việc nhiều bước thực sự, từ đầu đến cuối.
Đọc case studyCâu hỏi thường gặp
Quy trình hợp tác với ISEMI diễn ra thế nào?
Hầu hết dự án agent bắt đầu bằng giai đoạn khảo sát một đến hai tuần: chúng tôi xác định công việc, định nghĩa tiêu chí thành công và dựng bản thử nghiệm trên dữ liệu thật của bạn. Sau đó bạn chọn bàn giao theo phạm vi cố định hoặc đội ngũ theo tháng cùng cải tiến liên tục.
Vì sao nên chọn ISEMI cho AI agent?
Chúng tôi xây dựng và vận hành các sản phẩm AI của chính mình — Spikdi, Flow Kit, Flowboard, Postforge — nên lớp AI chúng tôi bàn giao cho bạn dựa trên những hệ thống chúng tôi tự chạy trong production. Bạn nhận được kỷ luật giao hàng đó cùng phạm vi phủ khắp các múi giờ Mỹ, EU và APAC.
Các bạn làm việc với mô hình và framework nào?
Chúng tôi không phụ thuộc vào một mô hình: Gemini, Claude, GPT và các mô hình mã nguồn mở, chọn theo từng bài toán dựa trên chất lượng, độ trễ và chi phí. Chúng tôi tránh khóa chặt vào framework để đội ngũ của bạn có thể tự bảo trì hệ thống.
Ai sở hữu mã nguồn và dữ liệu?
Là bạn. Agent được bàn giao vào repository và tài khoản cloud của bạn; dữ liệu nằm trong hạ tầng của bạn, và chúng tôi sẵn sàng ký NDA trước khi khảo sát khi cần.
Mất bao lâu để đưa một AI agent lên production?
Hầu hết agent đầu tiên đạt bản phát hành production chạy được trong vài tuần sau giai đoạn khảo sát, tùy vào số hệ thống cần tích hợp và mức yêu cầu về độ chính xác. Giai đoạn khảo sát cho bạn một mốc thời gian cụ thể trước khi cam kết xây dựng, nên không có ước lượng mơ hồ.
Làm sao để agent giữ được độ chính xác và an toàn trong production?
Hàng rào an toàn, truy xuất có căn cứ và phê duyệt có con người trong vòng lặp cho các hành động rủi ro cao, cùng một bộ đánh giá chấm điểm agent trên tác vụ thật. Chúng tôi chạy kiểm thử hồi quy prompt trước mỗi thay đổi và giám sát chất lượng cùng chi phí sau khi phát hành, để lỗi hồi quy lộ ra trước khi người dùng của bạn gặp phải.