Mã hóa so với Không mã hóa AI: Hướng dẫn Quyết định Hoàn chỉnh 2025

Mã hóa so với Không mã hóa AI đề cập đến điều gì?

Mã hóa so với không mã hóa AI đề cập đến lựa chọn cơ bản giữa việc xây dựng các tác nhân trí tuệ nhân tạo thông qua các phương pháp lập trình truyền thống so với việc sử dụng các nền tảng kéo-thả, yêu cầu ít kiến thức kỹ thuật. Quyết định này ảnh hưởng đến tốc độ phát triển, khả năng tùy chỉnh, yêu cầu bảo trì và tổng chi phí sở hữu cho các tổ chức triển khai quy trình công việc có tính tác nhân.

Sự phân biệt đã phát triển vượt ra ngoài một lựa chọn nhị phân đơn giản vào năm 2025. Phát triển tác nhân AI hiện đại trải dài từ các nền tảng tiêu dùng dựa trên đăng ký không yêu cầu kiến thức kỹ thuật đến những khung phát triển tinh vi cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hành vi tác nhân.

Bối cảnh nền tảng Tác nhân AI vào năm 2025

Tại sao lựa chọn nhị phân ‘Mã hóa so với Không mã hóa’ truyền thống đã không còn

Thị trường phát triển các tác nhân AI đã thay đổi đáng kể trong năm qua. Thay vì phải chọn lựa giữa việc mã hóa phức tạp hoặc các công cụ kéo-thả hạn chế, các tổ chức hiện nay đang điều hướng trong một hệ sinh thái phức tạp của các nền tảng được thiết kế cho các trường hợp sử dụng và mức độ kỹ năng khác nhau.

Ba xu hướng chính đã định hình lại bối cảnh này. Đầu tiên, sự xuất hiện của các công cụ ‘lập trình phong cách’ kết hợp giao diện trực quan với khả năng sinh mã, cho phép người dùng mô tả các hành vi mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thứ hai, các nền tảng đa tác nhân cấp tiêu dùng đã trở nên phổ biến do tiếp cận rộng rãi các phương thức điều phối AI phức tạp trước đây chỉ sẵn có cho các doanh nghiệp lớn. Thứ ba, các cách tiếp cận kết hợp đã xuất hiện, cho phép các tổ chức bắt đầu với các giải pháp không mã và dần dần di chuyển sang các nền tảng kỹ thuật hơn khi nhu cầu của họ phát triển.

Năm loại hình hiện đại của nền tảng tác nhân AI

Các nền tảng phát triển tác nhân AI hiện đại rơi vào năm loại hình riêng biệt, mỗi loại đáp ứng các nhu cầu cụ thể của người dùng và yêu cầu kỹ thuật.

• Các nền tảng đa tác nhân cấp tiêu dùng như Manus, Genspark và Flowith NEO hoạt động theo mô hình đăng ký từ 19-39 USD hàng tháng. Những nền tảng này cung cấp khả năng tiếp cận ngay lập tức đến các khả năng đa tác nhân phức tạp mà không cần yêu cầu chuyên môn kỹ thuật, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các cá nhân sử dụng cho việc nghiên cứu sâu, lập trình hay tiếp thị.
• Nhà xây dựng quy trình làm việc trực quan như Make, N8N và Relay.app cung cấp giao diện kéo-thả để tạo ra các chuỗi tự động hóa phức tạp. Những nền tảng này kết nối khoảng cách giữa sự đơn giản và sức mạnh, hỗ trợ hàng trăm tích hợp trong khi vẫn duy trì khả năng tiếp cận trực quan cho người dùng doanh nghiệp.
• Các Studio Agent Không Mã bao gồm Lindy.ai và Microsoft Copilot Studio tập trung vào yêu cầu của doanh nghiệp. Chúng cung cấp các tính năng quản trị tích hợp, kiểm soát bảo mật và khả năng tuân thủ cần thiết cho các triển khai quan trọng đối với doanh nghiệp.
• Các Khung Phát Triển Ưu Tiên Cho Nhà Phát Triển như CrewAI và Microsoft AutoGen nhắm vào các đội ngũ kỹ thuật xây dựng các hệ thống đa tác nhân tùy chỉnh. Những nền tảng này xử lý logic điều phối phức tạp trong khi cho phép các nhà phát triển triển khai các quy tắc kinh doanh tùy chỉnh và tích hợp.
• Thư Viện Nền Tảng đại diện cho cách tiếp cận kỹ thuật nhất, liên quan đến tích hợp API trực tiếp và phát triển kiến trúc tùy chỉnh. Danh mục này cung cấp tối đa quyền kiểm soát và tùy chỉnh nhưng đi kèm với độ phức tạp tăng và thời gian phát triển.

So Sánh Năm Danh Mục Nền Tảng Agent AI Hiện Đại

Nền tảng Đa Tác Nhân cho Người Dùng: Điểm Khởi Đầu Mới

Nền Tảng AI Tác Nhân Sẵn Sàng Cho Người Dùng Là Gì?

Nền tảng đa tác nhân cho người dùng là dịch vụ đăng ký cung cấp khả năng điều phối đa tác nhân phức tạp mà không yêu cầu thiết lập kỹ thuật hoặc quản lý cơ sở hạ tầng.

• Manus chuyên thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu và mã hóa, tận dụng nhiều mô hình AI bao gồm Claude và Qwen để tạo nên quy trình công việc tự động. Người dùng mô tả các mục tiêu cấp cao, và nền tảng tự động phối hợp các tác nhân chuyên biệt để hoàn thành các dự án nghiên cứu phức tạp hoặc nhiệm vụ phát triển phần mềm.
• Genspark sử dụng phương pháp ‘hỗn hợp tác nhân’, điều phối tám mô hình ngôn ngữ khác nhau thông qua một trình điều phối trung tâm. Kiến trúc này cho phép các khả năng đa dạng bao gồm cuộc gọi điện thoại AI, tạo nội dung đa phương tiện và thực hiện các nhiệm vụ phân tích phức tạp mà hệ thống một tác nhân không thể xử lý hiệu quả.
• Flowith NEO phân biệt chính mình qua khả năng xử lý tác vụ ‘vô tận’ và cửa sổ ngữ cảnh lớn. Nền tảng vượt trội trong các dự án kéo dài, đòi hỏi nhiều dữ liệu bằng cách tạo động các tác nhân phụ khi cần và duy trì ngữ cảnh trong suốt các luồng công việc mở rộng.

Khi nào bạn nên chọn Nền tảng Người tiêu dùng?

Các nền tảng người tiêu dùng vượt trội trong các tình huống cụ thể khi triển khai nhanh chóng và dễ sử dụng có giá trị lớn hơn yêu cầu tùy chỉnh. Các chuyên gia cá nhân thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu thường xuyên hưởng lợi đáng kể từ khả năng tự động thu thập thông tin, phân tích dữ liệu và sản xuất báo cáo toàn diện của Manus mà không cần điều phối thủ công.

Các doanh nghiệp nhỏ khám phá tự động hóa AI thấy những nền tảng này lý tưởng để thử nghiệm ý tưởng và hiểu lợi ích tiềm năng trước khi cam kết với các giải pháp doanh nghiệp. Chi phí hàng tháng thấp và khả năng triển khai ngay lập tức cho phép các tổ chức thử nghiệm các luồng công việc đa tác nhân mà không cần đầu tư ban đầu đáng kể.

Tuy nhiên, những nền tảng này có những hạn chế rõ ràng. Khả năng tùy chỉnh và tích hợp với dữ liệu độc quyền bị hạn chế nhiều. Hơn nữa, chúng thiếu các tính năng bảo mật cấp doanh nghiệp, các chứng nhận tuân thủ cần thiết cho các ứng dụng quan trọng đối với doanh nghiệp. Các tổ chức xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc yêu cầu tích hợp tùy chỉnh phải xem xét các lựa chọn thay thế khác.

Trình Xây dựng Luồng Công việc Trực quan: Cầu nối giữa Đơn giản và Sức mạnh

Các Trình Xây dựng Luồng Công việc Hiện đại Xử lý Các Tác nhân AI như thế nào?

Các trình xây dựng luồng làm việc trực quan đã phát triển đáng kể để thích ứng với điều phối tác nhân AI. Các nền tảng hiện đại như n8n hiện nay hỗ trợ tích hợp LangChain, cho phép người dùng tạo các luồng tác nhân phức tạp thông qua giao diện trực quan trong khi tận dụng các khung AI mạnh mẽ ở phía sau.

• N8N nổi bật nhờ khả năng tự lưu trữ và hệ sinh thái tích hợp rộng lớn. Nền tảng này hỗ trợ trên 400 tích hợp và cho phép các tổ chức duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của mình trong khi xây dựng các quy trình công việc phức tạp sử dụng trí tuệ nhân tạo. Những cập nhật gần đây bao gồm hỗ trợ gốc cho các mô hình ngôn ngữ đa dạng và khả năng xử lý lỗi tiên tiến được thiết kế đặc biệt cho các sự cố của đại lý AI.
• Relay.app tập trung vào khả năng tiếp cận người dùng doanh nghiệp với tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn sẵn có và các điều khiển trực tiếp từ con người trong vòng lặp. Nền tảng này tự động xử lý lỗi của các đại lý AI và cung cấp quy trình phê duyệt cho các hoạt động nhạy cảm, phù hợp với các quy trình quan trọng của doanh nghiệp nơi sự giám sát của con người vẫn là cần thiết.

Các Trường Hợp Sử Dụng Tốt Nhất Cho Các Nền Tảng Quy Trình Công Việc Trực Quan

Tự động hóa marketing và bán hàng là một trong những trường hợp sử dụng mạnh mẽ nhất cho các trình xây dựng quy trình công việc trực quan. Các tổ chức tạo ra các tuyến nội dung mà tự động tạo tài liệu nháp, điều hướng chúng qua quá trình xem xét, và xuất bản nội dung đã được phê duyệt trên nhiều kênh khác nhau. Giao diện trực quan cho phép các đội ngũ marketing hiểu và điều chỉnh các quy trình công việc này mà không cần sự trợ giúp kỹ thuật.

Các quy trình xử lý dữ liệu được hưởng lợi đáng kể từ việc tích hợp AI trong các trình xây dựng trực quan. Các công ty xử lý dữ liệu đầu vào qua nhiều giai đoạn phân tích, với các đại lý AI cung cấp thông tin và đề xuất ở mỗi bước. Sự hiển thị trực quan giúp các bên liên quan hiểu quy trình dữ liệu phức tạp và xác định các cơ hội tối ưu hóa.

Những nhiệm vụ nặng về tích hợp thể hiện sức mạnh chính của các trình xây dựng quy trình công việc. Các tổ chức kết nối nhiều hệ thống doanh nghiệp thông qua các điểm quyết định AI, tạo ra tự động hóa thông minh thích nghi dựa trên ngữ cảnh và các quy định kinh doanh. Ví dụ, các quy trình công việc dịch vụ khách hàng tự động điều hướng các thắc mắc dựa trên phân tích của AI về nội dung, tính cấp bách và lịch sử khách hàng.

Tiêu Chí Đánh Giá Cho Các Trình Xây Dựng Quy Trình Công Việc

Khi đánh giá các nền tảng quy trình làm việc trực quan để triển khai tác nhân AI, nhiều yếu tố quyết định sự thành công.

• Độ sâu của hệ sinh thái tích hợp ảnh hưởng đến khả năng của nền tảng kết nối với các hệ thống kinh doanh hiện có và các nguồn dữ liệu. Các nền tảng với các đầu nối mở rộng, được duy trì tốt giúp giảm thiểu thời gian triển khai và yêu cầu bảo trì liên tục.
• Hỗ trợ và tính linh hoạt của mô hình AI ảnh hưởng đến khả năng tồn tại lâu dài. Các nền tảng hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ và nhà cung cấp AI ngăn chặn sự phụ thuộc vào nhà cung cấp cụ thể và cho phép các tổ chức tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Khả năng chuyển đổi giữa các mô hình dựa trên yêu cầu nhiệm vụ hoặc cân nhắc chi phí mang lại lợi thế hoạt động đáng kể.
• Khả năng xử lý lỗi và gỡ lỗi trở nên quan trọng khi các tác nhân AI hoạt động trong các quy trình lớn hơn. Các nền tảng với khả năng xử lý lỗi tiên tiến, logic thử lại và nhật ký chi tiết cho phép triển khai sản xuất đáng tin cậy. Khả năng mô phỏng quy trình công việc và kiểm tra các tình huống biên ngăn ngừa thất bại tốn kém trong môi trường sản xuất.

Các studio tác nhân Không mã: Giải pháp tập trung vào kinh doanh

Điều Gì Làm Các Nền Tảng Tác Nhân Không Mã Doanh Nghiệp Khác Biệt?

Các nền tảng không mã doanh nghiệp phân biệt mình qua các tính năng quản lý, bảo mật và tuân thủ toàn diện cần thiết cho các ứng dụng quan trọng kinh doanh. Các nền tảng này giải quyết khoảng cách giữa công cụ tiêu dùng và phát triển tùy chỉnh bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng cấp doanh nghiệp với giao diện dễ tiếp cận.

Các tính năng quản lý tích hợp bao gồm kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, nhật ký kiểm toán và quy trình phê duyệt đáp ứng các yêu cầu bảo mật của doanh nghiệp. Các tổ chức có thể theo dõi hành động của tác nhân, giám sát số liệu hiệu suất và duy trì tuân thủ các quy định ngành mà không cần triển khai các giải pháp giám sát tùy chỉnh.

Tích hợp doanh nghiệp mở rộng vượt ra ngoài các kết nối API đơn giản bao gồm quản lý danh tính, tích hợp đăng nhập một lần và khả năng chuyển đổi dữ liệu phức tạp. Các nền tảng này tích hợp liền mạch với kiến trúc doanh nghiệp hiện có, giảm ma sát thực hiện và duy trì ranh giới bảo mật.

Phân tích các Nền tảng No-Code Hàng đầu cho Doanh Nghiệp

Lindy.ai đã trở thành nền tảng tác nhân no-code hàng đầu cho doanh nghiệp với hơn 200 tích hợp và giao diện điều khiển ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng mô tả hành vi tác nhân mong muốn bằng tiếng Anh đơn giản, và nền tảng tự động tạo các luồng công việc và tích hợp phù hợp. Giá 49,99 đô la mỗi tháng mang lại giá trị đáng kể cho các tổ chức cần triển khai nhiều tác nhân.

Microsoft Copilot Studio tận dụng hệ sinh thái doanh nghiệp của công ty để cung cấp khả năng tác nhân AI toàn diện. Nền tảng này bao gồm các tính năng bảo mật tiên tiến, khả năng mở rộng cấp độ doanh nghiệp và tích hợp sâu với Microsoft 365 và Teams. Khả năng điều phối nhiều tác nhân cho phép tự động hóa quy trình kinh doanh phức tạp trong khi vẫn duy trì giao diện Microsoft quen thuộc.

Google Vertex AI Builder đại diện cho cách tiếp cận của gã khổng lồ tìm kiếm đối với các tác nhân AI doanh nghiệp. Nền tảng này kết hợp các giao diện không mã với cơ sở hạ tầng AI tiên tiến của Google, cung cấp khả năng mở rộng và đảm bảo hiệu suất cần thiết cho các triển khai quy mô lớn. Tích hợp với Google Workspace và các dịch vụ đám mây tạo ra các giải pháp tự động hóa kinh doanh toàn diện.

Các yếu tố thành công khi triển khai

Chiến lược quản lý thay đổi ảnh hưởng đáng kể đến thành công của việc triển khai nền tảng agent không mã. Các tổ chức phải đầu tư vào đào tạo người dùng, thiết lập các chính sách quản trị rõ ràng, và tạo ra các cấu trúc hỗ trợ cho người dùng doanh nghiệp xây dựng agent AI. Các triển khai thành công thường bao gồm các người dẫn dắt tận tâm giúp đồng nghiệp hiểu rõ khả năng của nền tảng và các thực hành tốt nhất.

Yêu cầu chuẩn bị và tích hợp dữ liệu thường xác định thời gian triển khai. Các tổ chức phải làm sạch và cấu trúc các nguồn dữ liệu, thiết lập kết nối API, và tạo các chính sách truy cập dữ liệu trước khi triển khai agent AI. Các nền tảng có công cụ chuẩn bị dữ liệu mạnh mẽ và khả năng tích hợp tự động thúc đẩy thời gian triển khai nhanh chóng.

Các phương pháp giám sát và tối ưu hóa hiệu suất đảm bảo thành công lâu dài với các nền tảng không mã doanh nghiệp. Các tổ chức phải thiết lập các chỉ số hiệu suất chính, triển khai bảng điều khiển giám sát, và tạo các quy trình cải tiến liên tục. Các đánh giá hiệu suất thường xuyên và việc tối ưu hóa agent giúp duy trì hiệu quả khi các yêu cầu kinh doanh phát triển.

Khung dành cho nhà phát triển: Khi mã hóa là cần thiết

Tiến hóa phát triển vượt ngoài LangChain

Cảnh quan khung dành cho nhà phát triển đã thay đổi đáng kể khi các tổ chức tìm kiếm các giải pháp thay thế cho các giải pháp trừu tượng hóa quá mức. Trong khi LangChain tiên phong với khái niệm khung agent AI, nhiều nhà phát triển hiện nay thích các công cụ tập trung hơn cung cấp các khả năng cụ thể mà không cần đến sự phức tạp không cần thiết.

• CrewAI đã đạt được sự chấp nhận đáng kể bằng cách tập trung vào các nhóm đa agent dựa trên vai trò. Khung này đơn giản hóa việc phối hợp giữa các agent bằng cách cung cấp các trừu tượng rõ ràng cho các vai trò agent khác nhau trong khi cho phép các nhà phát triển triển khai logic tùy chỉnh khi cần thiết. Phiên bản được lưu trữ với giá $99 hàng tháng loại bỏ quản lý cơ sở hạ tầng trong khi duy trì kiểm soát ở cấp độ mã.
• Microsoft AutoGen cung cấp khả năng phối hợp tác nhân cấp doanh nghiệp với các mẫu hội thoại nâng cao và khả năng con người can thiệp. Khung này vượt trội trong các kịch bản đa tác nhân phức tạp đòi hỏi đàm phán, xây dựng đồng thuận và phân công vai trò động. Tích hợp với dịch vụ Azure cung cấp các tính năng mở rộng và bảo mật cần thiết cho việc triển khai doanh nghiệp.

Khi các khung phát triển có ý nghĩa

Các quy trình công việc đa tác nhân phức tạp yêu cầu các mẫu giao tiếp tùy chỉnh hưởng lợi đáng kể từ các khung phát triển. Các tổ chức xây dựng đội tác nhân phải đàm phán, hợp tác và thích ứng với hành vi của mình dựa trên điều kiện động cần sự linh hoạt mà chỉ các giải pháp dựa trên mã mới cung cấp.

Yêu cầu tích hợp doanh nghiệp thường đòi hỏi các khung phát triển khi các tổ chức phải kết nối với hệ thống độc quyền, thực hiện các giao thức bảo mật tùy chỉnh, hoặc duy trì các đặc điểm hiệu suất cụ thể. Khả năng thực hiện các kết nối tùy chỉnh và chuyển đổi dữ liệu cung cấp các khả năng không có sẵn trong giải pháp dựa trên nền tảng.

Nhu cầu tối ưu hóa hiệu suất đưa các tổ chức hướng tới các khung phát triển khi thời gian phản hồi của tác nhân, yêu cầu thông lượng hoặc giới hạn sử dụng tài nguyên vượt quá khả năng của nền tảng. Các triển khai tùy chỉnh cho phép điều chỉnh tốt việc sử dụng bộ nhớ, các ưu tiên xử lý và chiến lược phân bổ tài nguyên.

Yêu cầu Tài nguyên Triển khai

• Yêu cầu kỹ năng kỹ thuật cho các khung phát triển thường bao gồm sự thông thạo Python hoặc TypeScript, hiểu biết về API mô hình AI và kinh nghiệm với kiến trúc hệ thống phân tán. Các tổ chức cần các nhà phát triển cao cấp có khả năng thiết kế các mẫu phối hợp tác nhân và triển khai các chiến lược xử lý lỗi.
• Kỳ vọng về tiến trình phát triển kéo dài từ 8-16 tuần đối với các triển khai ban đầu, tùy thuộc vào độ phức tạp và yêu cầu tích hợp. Các tổ chức phải tính đến các hoạt động kiểm tra, tối ưu hóa và triển khai khi lập kế hoạch dự án. Bảo trì liên tục và phát triển tính năng yêu cầu nguồn lực phát triển chuyên dụng.
• Cân nhắc về việc mở rộng bao gồm quản lý hạ tầng, triển khai hệ thống giám sát và các hoạt động tối ưu hóa hiệu suất. Các tổ chức phải lập kế hoạch cho sự phức tạp trong vận hành gia tăng khi các hệ thống đại diện phát triển về phạm vi và sử dụng. Tổng chi phí sở hữu thường vượt quá các giải pháp dựa trên nền tảng nhưng cung cấp sự gia tăng tương ứng về khả năng và kiểm soát.

Thư viện nền tảng: Kiểm soát tối đa, Độ phức tạp tối đa

Khi nào nên xây dựng từ đầu

Các tổ chức chọn cách tiếp cận thư viện nền tảng khi yêu cầu của họ vượt quá khả năng của các nền tảng và khung pháp lý hiện có. Các yêu cầu thuật toán độc đáo, chẳng hạn như logic ra quyết định tùy chỉnh hoặc các thuật toán tối ưu hóa độc quyền, đòi hỏi phải xây dựng từ những nguyên tắc đầu tiên.

• Yêu cầu hiệu suất cực cao thúc đẩy các tổ chức tìm kiếm các triển khai tùy chỉnh khi không thể đáp ứng các ràng buộc về độ trễ, thông lượng hoặc sử dụng tài nguyên thông qua giải pháp dựa trên nền tảng. Các công ty giao dịch tài chính, hệ thống điều khiển thời gian thực và các ứng dụng xử lý dữ liệu tần suất cao thường yêu cầu kiến trúc đại diện AI tùy chỉnh.
• Lợi thế cạnh tranh độc quyền biện minh cho các cách tiếp cận thư viện nền tảng khi các tổ chức tìm kiếm cách tạo ra các khả năng độc đáo để phân biệt sản phẩm hoặc dịch vụ của mình. Các công ty xây dựng sản phẩm dựa trên AI thường triển khai kiến trúc đại diện tùy chỉnh để cung cấp các tính năng không có sẵn qua các nền tảng tiêu chuẩn.

Các cách tiếp cận nền tảng hiện đại

Tích hợp trực tiếp API với nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ loại bỏ các lớp trừu tượng có thể gây ra độ trễ hoặc giới hạn chức năng. Các tổ chức kết nối trực tiếp với OpenAI, Anthropic, hoặc Google APIs để triển khai logic tác nhân tùy chỉnh trong khi duy trì kiểm soát tối đa về tương tác và luồng dữ liệu.

Điều phối tùy chỉnh liên quan đến việc xây dựng hệ thống điều phối tác nhân từ nguyên tắc cơ bản bằng cách sử dụng ngôn ngữ lập trình đa dụng và khung công tác. Cách tiếp cận này cho phép các tổ chức triển khai các mẫu giao tiếp độc đáo, thuật toán ra quyết định và chiến lược tối ưu hóa hiệu suất.

Kiến trúc lai kết hợp nhiều mô hình AI với hệ thống phần mềm truyền thống để tạo ra giải pháp toàn diện. Các tổ chức tích hợp mô hình ngôn ngữ, hệ thống thị giác máy tính và máy cơ sở nguyên tắc để giải quyết yêu cầu kinh doanh phức tạp mà các mô hình AI đơn không thể xử lý hiệu quả.

Phân tích Tổng Chi phí Sở hữu

• Chi phí phát triển cho các phương pháp thư viện nền tảng thường dao động từ 18-48 tuần thời gian của nhà phát triển kỳ cựu, tùy thuộc vào độ phức tạp và yêu cầu tích hợp. Các tổ chức cần tính đến các hoạt động nghiên cứu, tạo mẫu, triển khai và thử nghiệm khi lập ngân sách cho phát triển tùy chỉnh.
• Chi phí hoạt động bao gồm cấp phát hạ tầng, triển khai hệ thống giám sát, và các hoạt động bảo trì liên tục. Triển khai tùy chỉnh đòi hỏi sự hỗ trợ hoạt động chuyên dụng để xử lý quy mô, cập nhật bảo mật và tối ưu hóa hiệu suất. Những chi phí này thường vượt quá giải pháp nền tảng nhưng cung cấp sự gia tăng tương ứng về khả năng và kiểm soát.
• Chi phí cơ hội đại diện cho cân nhắc quan trọng nhất cho các phương pháp thư viện nền tảng. Các tổ chức phải cân nhắc lợi thế thời gian ra thị trường của giải pháp nền tảng so với lợi ích dài hạn của triển khai tùy chỉnh. Quyết định thường phụ thuộc vào động lực cạnh tranh và yêu cầu định vị chiến lược.

Khuôn khổ Quyết định 2025: Chọn nền tảng của bạn một cách chiến lược

Bước 1: Đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức của bạn

• Đánh giá khả năng kỹ thuật: nền tảng của các quyết định chọn nền tảng. Các tổ chức phải đánh giá trung thực nguồn lực phát triển, chuyên môn AI và khả năng quản lý hạ tầng của mình. Các nhóm có nguồn lực kỹ thuật hạn chế hưởng lợi đáng kể từ các nền tảng không mã, trong khi các tổ chức có khả năng phát triển mạnh có thể tận dụng các giải pháp tinh vi hơn.
• Phân tích yêu cầu bảo mật xác định sự phù hợp của nền tảng cho các bối cảnh tổ chức khác nhau. Các công ty xử lý dữ liệu nhạy cảm, hoạt động trong các ngành được điều tiết, hoặc duy trì các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt cần các nền tảng có chứng nhận bảo mật phù hợp và các tính năng quản trị. Các nền tảng cho người tiêu dùng hiếm khi đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật doanh nghiệp.
• Hạn chế ngân sách ảnh hưởng đến cả quyết định chọn nền tảng ban đầu và chi phí vận hành dài hạn. Các tổ chức phải xem xét chi phí phát triển, phí đăng ký hàng tháng, chi phí hạ tầng và yêu cầu bảo trì khi đánh giá tổng chi phí sở hữu. Các giải pháp dựa trên nền tảng thường cung cấp chi phí dự đoán được hơn, trong khi phát triển tùy chỉnh mang lại tiềm năng tiết kiệm dài hạn với khoản đầu tư ban đầu cao hơn.
• Dự đoán thời gian ảnh hưởng đến việc chọn nền tảng dựa trên sự gấp rút triển khai và áp lực cạnh tranh. Các nền tảng tiêu dùng và không mã cho phép triển khai ngay lập tức, trong khi các khung phát triển yêu cầu vài tuần hoặc tháng để thực hiện. Các tổ chức phải cân bằng yêu cầu tốc độ ra thị trường với nhu cầu khả năng dài hạn.

Bước 2: Xác định yêu cầu cho đại diện của bạn

• Đánh giá độ phức tạp giúp các tổ chức hiểu liệu các giải pháp tác nhân đơn lẻ có đủ hay không hoặc cần phối hợp đa tác nhân. Các nhiệm vụ tự động hóa đơn giản hoạt động tốt với các tác nhân cá nhân, trong khi các quy trình kinh doanh phức tạp đòi hỏi sự hợp tác, đàm phán hoặc chuyên môn hóa được hưởng lợi từ kiến trúc đa tác nhân.
• Phân tích phạm vi tích hợp xác định phạm vi của các hệ thống, API và nguồn dữ liệu mà các tác nhân phải truy cập. Các tổ chức với yêu cầu tích hợp rộng rãi cần các nền tảng hỗ trợ hệ sinh thái đầu nối rộng hoặc khả năng tích hợp tùy chỉnh. Nhu cầu tích hợp hạn chế cho phép tập trung vào các đặc điểm nền tảng khác.
• Yêu cầu hiệu suất bao gồm thời gian phản hồi, khả năng thông lượng, và tiêu chuẩn sẵn có ảnh hưởng đến lựa chọn nền tảng. Các ứng dụng hiệu suất cao yêu cầu thời gian phản hồi dưới giây hoặc xử lý hàng ngàn yêu cầu đồng thời cần các nền tảng với cơ sở hạ tầng và tối ưu hóa phù hợp.
• Nhu cầu tùy chỉnh xác định mức độ linh hoạt của nền tảng cần thiết cho các yêu cầu kinh doanh cụ thể. Các tổ chức với quy trình làm việc độc đáo, thuật toán độc quyền, hoặc logic ra quyết định chuyên môn cần các nền tảng hỗ trợ triển khai tùy chỉnh. Các quy trình kinh doanh tiêu chuẩn hoạt động tốt với các mẫu và quy trình làm việc do nền tảng cung cấp.

Bước 3: Ma trận Lựa chọn Nền tảng

• Nền tảng Tiêu dùng phù hợp cho các chuyên gia cá nhân, các nhóm nhỏ, và các tổ chức khám phá tự động hóa AI mà không cần đầu tư đáng kể. Các hạn chế về ngân sách dưới $50 mỗi tháng, nhu cầu triển khai ngay lập tức và sẵn sàng chấp nhận sự tùy chỉnh hạn chế làm cho các nền tảng này hấp dẫn cho những trải nghiệm ban đầu với tác nhân AI.
• Trình xây dựng trực quan hoạt động tốt nhất cho các nhóm có kỹ năng kỹ thuật ở mức trung bình cần tự động hóa phức tạp hơn so với các nền tảng người tiêu dùng cung cấp. Các tổ chức cần tích hợp rộng rãi, quy trình làm việc tùy chỉnh, và tài liệu quá trình trực quan sẽ lợi từ giao diện kéo-và-thả kết hợp với các khả năng mạnh mẽ nền tảng.
• Studio không mã đáp ứng yêu cầu của doanh nghiệp về quản trị, bảo mật và tuân thủ trong khi vẫn duy trì khả năng tiếp cận cho người dùng doanh nghiệp. Các tổ chức có nguồn lực phân tích kinh doanh chuyên dụng, nhu cầu tích hợp doanh nghiệp và các yêu cầu tuân thủ quy định thấy rằng các nền tảng này cung cấp khả năng phù hợp mà không có sự phức tạp về kỹ thuật.
• Khung phát triển phục vụ cho các tổ chức có đội ngũ kỹ thuật yêu cầu logic tùy chỉnh, phối hợp đa tác nhân phức tạp hoặc các đặc điểm hiệu suất cụ thể. Các công ty xây dựng lợi thế cạnh tranh thông qua tự động hóa AI hoặc áp dụng các quy trình kinh doanh độc đáo hưởng lợi từ khả năng kiểm soát cấp mã và tùy chỉnh.
• Thư viện nền tảng đáp ứng các tổ chức có yêu cầu độc đáo, nhu cầu hiệu suất rất cao hoặc lợi thế cạnh tranh chiến lược cần các kiến trúc tác nhân AI tùy chỉnh. Các công ty có nguồn phát triển đáng kể và chấp nhận đầu tư vào giải pháp tùy chỉnh dài hạn thấy rằng cách tiếp cận này cung cấp sự kiểm soát tối đa và khác biệt.

Những sai lầm thường gặp và chiến lược thành công

Hầu hết các tổ chức sai lầm ở đâu

• Quá mức kỹ thuật là một trong những sai lầm phổ biến nhất khi lựa chọn nền tảng. Các tổ chức thường chọn khung phát triển phức tạp hoặc các triển khai tùy chỉnh cho những nhiệm vụ tự động hóa đơn giản mà các nền tảng không mã có thể xử lý hiệu quả. Cách tiếp cận này làm tăng thời gian phát triển, phức tạp bảo trì và tổng chi phí sở hữu mà không mang lại các lợi ích tương ứng.
• Lập kế hoạch chưa đủ cho nhu cầu quản lý và mở rộng quy mô tạo ra những vấn đề lớn khi việc sử dụng các tác nhân AI gia tăng trong các tổ chức. Các công ty triển khai giải pháp mà không xem xét đến chính sách bảo mật, yêu cầu tuân thủ hoặc nhu cầu giám sát hiệu suất. Việc cập nhật các kiểm soát quản lý tỏ ra tốn kém và phức tạp hơn nhiều so với việc triển khai chúng ngay từ đầu.
• Suy nghĩ ưu tiên công cụ khiến các tổ chức chọn nền tảng dựa trên tính năng hoặc khả năng thay vì các yêu cầu kinh doanh cụ thể. Các công ty đánh giá nền tảng mà không xác định rõ các chỉ số thành công, nhu cầu tích hợp, hoặc yêu cầu của người dùng. Cách tiếp cận này thường dẫn đến triển khai có các bài trình diễn ấn tượng nhưng không đem lại giá trị kinh doanh đáng kể.

Các thực hành tốt nhất để triển khai tác nhân AI thành công

• Thiết lập các chỉ số ROI rõ ràng cho phép các tổ chức đo lường thành công của tác nhân AI một cách khách quan và đưa ra quyết định tối ưu hóa dựa trên dữ liệu. Các công ty nên xác định các mục tiêu giảm chi phí cụ thể, cải thiện hiệu suất, hoặc tạo tăng trưởng thu nhập trước khi triển khai tự động hóa AI. Việc đo lường thường xuyên so với các chỉ số này hướng dẫn đầu tư và hoạt động tối ưu hóa liên tục.
• Đầu tư vào quản lý thay đổi có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ thành công của việc tiếp nhận tác nhân AI. Các tổ chức phải đào tạo người dùng, thiết lập quy trình hỗ trợ, và tạo cơ chế phản hồi cho sự cải tiến liên tục. Các triển khai thành công thường bao gồm các chuyên gia tận tụy giúp đồng nghiệp hiểu rõ năng lực và thực hành tốt nhất.
• Lập kế hoạch quản lý từ ngày đầu tiên ngăn ngừa các vấn đề bảo mật, tuân thủ và hoạt động khi việc sử dụng tác nhân AI mở rộng. Các tổ chức nên thiết lập các biện pháp kiểm soát truy cập, ghi nhật ký audit, hệ thống giám sát, và tiêu chuẩn hiệu suất trước khi triển khai các tác nhân trong môi trường sản xuất. Lập kế hoạch quản lý chủ động tỏ ra hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với thực hiện chính sách phản ứng.
• Các phương pháp xây dựng lặp đi lặp lại giảm thiểu rủi ro và cho phép học nhanh hơn so với các triển khai ban đầu toàn diện. Các công ty nên bắt đầu với các dự án thí điểm, xác thực giả định thông qua kiểm tra và dần dần mở rộng các mô hình thành công. Cách tiếp cận này cho phép điều chỉnh và tối ưu hóa trong khi xây dựng sự tự tin và chuyên môn của tổ chức.

Nhìn về phía trước: Xu hướng mới nổi và cân nhắc tương lai

Điều gì đang đến tiếp theo trong nền tảng AI Agent

• Khả năng đa phương tiện nâng cao đại diện cho một xu hướng đáng kể khi các nền tảng tích hợp khả năng giọng nói, thị giác và hành động vào kiến trúc agent toàn diện. Các tổ chức sớm sẽ triển khai các agent có thể xử lý hướng dẫn nói, phân tích nội dung hình ảnh và thực hiện các hành động vật lý thông qua giao diện robot hoặc hệ thống xây dựng thông minh.
• Giao tiếp agent-to-agent cải tiến thông qua các giao thức chuẩn hóa như Model Context Protocol (MCP) sẽ cho phép khả năng tương tác tốt hơn giữa các nền tảng và hệ thống agent khác nhau. Sự phát triển này cho phép các tổ chức kết hợp các agent từ các nền tảng và nhà cung cấp khác nhau trong khi duy trì sự phối hợp và chia sẻ dữ liệu nhất quán.
• Các tính năng quản trị doanh nghiệp tốt hơn tiếp tục phát triển khi các nền tảng nhận ra nhu cầu về khả năng giám sát, kiểm soát và tuân thủ tinh vi. Các tổ chức có thể mong đợi các bản ghi kiểm toán nâng cao, phân tích hiệu suất và báo cáo tuân thủ tự động khi các nền tảng trưởng thành và đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp.

Chuẩn bị cho sự phát triển của Nền tảng

• Các khoản đầu tư phát triển kỹ năng trong AI tự động hóa và thiết kế quy trình làm việc agentic chuẩn bị cho các tổ chức cho sự tiến hóa của nền tảng và tăng cường khả năng của agent AI. Các công ty nên đào tạo nhân viên kỹ thuật và kinh doanh về các khái niệm agent AI, mô hình triển khai và các chiến lược tối ưu hóa để tối đa hóa lợi ích của nền tảng khi khả năng mở rộng.
• Lập kế hoạch kiến trúc cho tính linh hoạt và khả năng tương tác cho phép các tổ chức thích ứng khi các nền tảng phát triển và các khả năng mới xuất hiện. Các công ty nên thiết kế các hệ thống tác nhân với các lớp trừu tượng cho phép di chuyển nền tảng, triển khai các định dạng dữ liệu tiêu chuẩn và duy trì sự tách biệt rõ ràng giữa logic kinh doanh và các chi tiết triển khai đặc thù của nền tảng.
• Quản lý mối quan hệ với nhà cung cấp cân bằng giữa khả năng tiếp cận đổi mới và yêu cầu ổn định khi thị trường nền tảng tác nhân AI tiếp tục phát triển nhanh chóng. Các tổ chức nên duy trì mối quan hệ với nhiều nhà cung cấp nền tảng, theo dõi các khả năng mới nổi, và lập kế hoạch chiến lược di chuyển cho phép thay đổi nền tảng mà không gây gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Những suy nghĩ kết luận

Lựa chọn giữa có mã so với không mã cho tác nhân AI cuối cùng phụ thuộc vào khả năng tổ chức, yêu cầu và mục tiêu chiến lược. Các nền tảng cho người tiêu dùng làm cho tự động hóa AI cho người dùng cá nhân và các đội nhỏ dễ dàng hơn nhiều, trong khi các giải pháp cho doanh nghiệp cung cấp quản trị và khả năng mở rộng cho các ứng dụng quan trọng đối với kinh doanh.

Các khung phát triển cho phép triển khai tùy chỉnh cho các yêu cầu độc đáo, và các thư viện nền tảng cung cấp sự kiểm soát tối đa cho các nhu cầu chuyên biệt. Thành công phụ thuộc vào đánh giá trung thực khả năng sẵn sàng của tổ chức, định nghĩa rõ ràng về yêu cầu, và lựa chọn các nền tảng phù hợp với cả nhu cầu hiện tại và kế hoạch phát triển tương lai.