Thiết kế quy trình AI nhiều bước với ClearScribe Agent Center

Nhiều nhiệm vụ hữu ích không thể hoàn thành chỉ trong một bước.

Nghiên cứu có thể yêu cầu thu thập thông tin, so sánh nguồn, sắp xếp kết luận và chuẩn bị báo cáo cuối cùng.

Quy trình cuộc họp có thể yêu cầu xem lại bản phiên âm, xác định nhiệm vụ, chuẩn bị trao đổi theo dõi và cập nhật một hệ thống khác.

Công việc nội dung có thể cần nghiên cứu, lập kế hoạch, viết nháp, chỉnh sửa và xuất bản.

ClearScribe Agent Center được thiết kế cho những quy trình nhiều bước rộng hơn như vậy.

Bắt đầu bằng mục tiêu

Một quy trình agent hữu ích nên bắt đầu bằng một mục tiêu rõ ràng.

Mục tiêu có thể là:

chuẩn bị briefing trước cuộc họp với khách hàng
nghiên cứu một chủ đề thị trường
tổ chức công việc theo dõi từ nhiều cuộc họp
chuẩn bị bản tóm tắt trạng thái dự án
xem lại thông tin và tạo kết quả có cấu trúc

Mục tiêu càng rõ ràng thì càng dễ xác định các bước, công cụ và thông tin mà agent cần.

Chia mục tiêu thành các giai đoạn

Các nhiệm vụ lớn trở nên dễ quản lý hơn khi được chia thành nhiều giai đoạn.

Ví dụ, chuẩn bị cho một cuộc họp với khách hàng có thể bao gồm:

Tìm các cuộc họp trước với khách hàng.
Truy xuất ghi chú và bản tóm tắt liên quan.
Xác định các nhiệm vụ chưa hoàn thành.
Xem lại các quyết định quan trọng.
Chuẩn bị câu hỏi cho cuộc trao đổi tiếp theo.
Tạo một briefing ngắn gọn.

Mỗi giai đoạn có một mục đích cụ thể.

Agent không cần giải quyết toàn bộ vấn đề trong một bước khó dự đoán.

Cung cấp cho agent bối cảnh phù hợp

Một quy trình chỉ hữu ích bằng chất lượng thông tin mà nó có thể sử dụng.

ClearScribe Agent Center có thể làm việc với hệ sinh thái ClearScribe rộng hơn để agent sử dụng bối cảnh phù hợp thay vì bắt đầu lại từ đầu mỗi lần.

Bối cảnh đó có thể bao gồm thông tin cuộc họp được hỗ trợ, ghi chú, bản tóm tắt, nhiệm vụ, kết quả có cấu trúc và những kiến thức có sẵn khác.

Mục tiêu là cung cấp đủ bối cảnh để agent làm việc hiệu quả mà không làm lộ những thông tin không liên quan một cách không cần thiết.

Kết nối quy trình với công cụ

Một số bước cần nhiều hơn suy luận.

Agent có thể cần tìm kiếm thông tin, tạo kết quả, sử dụng dịch vụ được kết nối hoặc thực hiện một hành động đã được phê duyệt khác.

ClearScribe Agent Center có thể làm việc cùng ClearScribe MCP và các lớp tích hợp khác để agent sử dụng các công cụ đã được xác định trong quy trình.

Đây là nơi agent trở nên thực tế hơn.

Thay vì chỉ gợi ý điều gì nên xảy ra tiếp theo, agent có thể sử dụng công cụ được hỗ trợ để thực sự giúp hoàn thành công việc.

Giữ quyền hạn rõ ràng

Quy trình mạnh hơn cần cơ chế kiểm soát mạnh hơn.

Agent không nên tự động nhận quyền truy cập không giới hạn vào mọi hệ thống.

Một quy trình chuyên nghiệp nên xác định:

agent có thể đọc thông tin nào
agent có thể sử dụng công cụ nào
hành động nào cần phê duyệt
agent có thể tạo hoặc thay đổi điều gì
điều gì cần xảy ra nếu một công cụ thất bại

Những giới hạn này giúp hành vi của agent dễ hiểu và dễ quản lý hơn.

Thêm phê duyệt ở nơi cần thiết

Không phải mọi hành động đều nên được thực hiện mà không có sự xem xét của con người.

Các bước có rủi ro thấp như tìm kiếm thông tin hoặc chuẩn bị bản nháp có thể phù hợp với thực thi tự động.

Các hành động có ảnh hưởng lớn hơn có thể cần xác nhận.

Ví dụ, gửi tin nhắn, cập nhật một bản ghi bên ngoài, xuất bản nội dung hoặc thay đổi dữ liệu quan trọng có thể yêu cầu phê duyệt rõ ràng.

Quy trình nên tách biệt giai đoạn chuẩn bị với việc thực hiện hành động cuối cùng.

Thiết kế cho khả năng phục hồi

Các quy trình thực tế có thể thất bại.

Một dịch vụ được kết nối có thể không khả dụng. Thông tin cần thiết có thể bị thiếu. API có thể trả về lỗi. Một bước có thể tạo ra kết quả không chắc chắn.

Một hệ thống agent chuyên nghiệp không nên chỉ dừng lại mà không giải thích.

Nó nên có khả năng xác định quy trình thất bại ở đâu, giữ lại phần công việc đã hoàn thành khi phù hợp và làm rõ hành động tiếp theo cần thiết.

Khả năng phục hồi là một phần của thiết kế quy trình chứ không phải một tính năng bổ sung sau này.

Lưu lại lịch sử thực thi hữu ích

Công việc nhiều bước trở nên đáng tin cậy hơn khi người dùng có thể hiểu điều gì đã xảy ra.

Một lịch sử thực thi hữu ích có thể hiển thị:

agent nào đã chạy
mục tiêu nào đã được giao
những bước nào đã được thử
công cụ nào đã được sử dụng
nơi nào yêu cầu phê duyệt
kết quả nào đã được tạo
lần chạy hoàn tất hay thất bại

Điều này mang lại mức độ minh bạch mà một bản ghi trò chuyện đơn giản không phải lúc nào cũng cung cấp được.

Sử dụng agent chuyên biệt

Một agent không cần thực hiện mọi loại công việc.

Có thể thiết kế các agent khác nhau cho các trách nhiệm khác nhau.

Agent nghiên cứu có thể tập trung vào thu thập và tổ chức thông tin.

Agent cuộc họp có thể tập trung vào cuộc trò chuyện, quyết định và công việc theo dõi.

Agent nội dung có thể hỗ trợ các quy trình sáng tạo.

Agent dành cho nhà phát triển có thể làm việc với thông tin kỹ thuật và hệ thống kết nối.

Chuyên môn hóa giúp việc xác định hướng dẫn và quyền hạn trở nên dễ dàng hơn.

ClearScribe Agent Center và ClearScribe MCP hoạt động cùng nhau

ClearScribe Agent Center và ClearScribe MCP có vai trò khác nhau.

ClearScribe Agent Center quản lý các agent và quy trình của chúng.

ClearScribe MCP cung cấp lớp kết nối chuẩn hóa để các hệ thống AI tương thích truy cập các công cụ và bối cảnh được hỗ trợ.

Kết hợp với nhau, chúng có thể hỗ trợ quy trình trong đó agent suy luận về một nhiệm vụ rồi sử dụng công cụ ClearScribe hoặc công cụ kết nối đã được phê duyệt để hoàn thành từng bước.

Một ví dụ thực tế

Hãy xem xét một agent có mục tiêu chuẩn bị bản đánh giá dự án hàng tuần.

Quy trình có thể:

Tìm các cuộc họp liên quan trong tuần.
Truy xuất bản tóm tắt và nhiệm vụ.
Xác định các trở ngại lặp lại.
So sánh nhiệm vụ đang mở với các cam kết trước đó.
Chuẩn bị một báo cáo trạng thái dự án ngắn gọn.
Trình báo cáo để xem xét.
Sử dụng công cụ kết nối đã được phê duyệt cho hành động tiếp theo nếu được yêu cầu.

Điểm quan trọng là quy trình có cấu trúc.

Agent không chỉ ứng biến từ một yêu cầu lớn duy nhất.

Một phần của hệ sinh thái ClearScribe

ClearScribe Agent Center là một trong năm sản phẩm chính của ClearScribe.

ClearScribe AI tập trung vào việc hiểu cuộc họp, bản ghi âm, ghi chú và kiến thức.

ClearScribe Content Studio tập trung vào sáng tạo nội dung.

ClearScribe MCP kết nối các hệ thống AI với công cụ và bối cảnh.

ClearScribe Developer API cung cấp cho nhà phát triển quyền truy cập lập trình vào khả năng ClearScribe.

ClearScribe Agent Center cung cấp không gian làm việc để thiết kế, quản lý và vận hành công việc do agent thực hiện.

Kết luận

Giá trị của một AI agent không được đo bằng số bước mà nó có thể thực hiện.

Giá trị nằm ở việc những bước đó có tạo thành một quy trình hữu ích, dễ hiểu và được kiểm soát hay không.

ClearScribe Agent Center được thiết kế để tập hợp mục tiêu, bối cảnh, công cụ, quyền hạn, phê duyệt, thực thi và kết quả trong một không gian agent chuyên nghiệp.