Không Cần Viết Code, 2 Ngày Xây Dựng AI Agent Đầu Tiên Của Bạn (Hướng Dẫn Đầy Đủ)

marsbitXuất bản vào 2026-05-16Cập nhật gần nhất vào 2026-05-16

Tóm tắt

Bài viết hướng dẫn người dùng phổ thông xây dựng AI Agent đầu tiên mà không cần biết lập trình trong 2 ngày. **Ngày thứ Bảy - Hiểu và Bắt đầu:** * **Sáng:** Hiểu sự khác biệt cơ bản: Chatbot trả lời câu hỏi, trong khi Agent tự động thực hiện một mục tiêu đa bước (lập kế hoạch, dùng công cụ, kiểm tra, lặp lại). Chọn một nhiệm vụ lặp lại trong công việc/cuộc sống để tự động hóa. * **Chiều:** Viết "Bản thiết kế Agent" rõ ràng với 5 yếu tố: Mục tiêu cụ thể, Các bước thực hiện, Công cụ cần dùng, Định dạng đầu ra mong muốn, Quy tắc xử lý lỗi. Sau đó, sử dụng Claude (Cowork hoặc Projects) để chạy Agent lần đầu dựa trên bản thiết kế. **Ngày Chủ Nhật - Tối ưu và Mở rộng:** * **Sáng:** Chấp nhận kết quả đầu tiên thường chỉ đạt 60-70%. Gỡ lỗi bằng cách so sánh đầu ra với mong đợi, xác định lỗ hổng trong bản thiết kế (mơ hồ, thiếu bước, thiêu tiêu chuẩn chất lượng), sau đó tinh chỉnh và chạy lặp lại. Quy trình tối ưu lặp này là chìa khóa để đưa Agent từ "dùng được" lên "đáng tin cậy". * **Chiều:** Xây dựng Agent thứ hai để củng cố kỹ năng. Có thể chọn từ các mẫu có sẵn như Agent nghiên cứu, tái định dạng nội dung, chuẩn bị cuộc họp, theo dõi đối thủ, hoặc soạn thảo email. **Thông điệp chính:** Bất kỳ ai cũng có thể tự động hóa công việc bằng Agent. Kỹ năng quan trọng duy nhất là mô tả nhiệm vụ một cách rõ ràng và có cấu trúc. Bằng cách bắt đầu với một nhiệm vụ nhỏ, lặp lại để tối ưu, bạn có thể xây dựng hệ thống Agent hữu ích mà không cần viết mã.

Biên tập viên lưu ý: Rào cản để tiếp cận AI Agent, có thể thấp hơn nhiều so với tưởng tượng của đa số mọi người.

Đây là một hướng dẫn nhập môn không cần code dành cho người dùng phổ thông. Bài viết bắt đầu từ việc giải thích sự khác biệt giữa Agent và chatbot, sau đó trình bày cách thiết kế "Bản thiết kế Agent", cách chạy tác vụ, cách gỡ lỗi tối ưu hóa, và thông qua việc lặp đi lặp lại, để một Agent từ "có thể dùng cơ bản" dần trở thành "thực sự dễ dùng".

Với người bình thường, học cách xây dựng Agent, về bản chất chính là học cách tự động hóa công việc lặp đi lặp lại của chính mình. Một cuối tuần, hai ngày, có lẽ đã đủ để bạn xây dựng AI Agent đầu tiên thuộc về chính mình.

Dưới đây là nội dung gốc:

Bạn không cần biết viết code, cũng có thể xây dựng một AI Agent. Đề nghị lưu lại và lưu trữ.

Tôi hy vọng bạn thực sự hiểu điểm này. Bởi vì đa số mọi người khi đọc câu này sẽ gật đầu, nhưng trong sâu thẳm vẫn nghĩ: Việc xây dựng Agent này, chỉ thuộc về các nhà phát triển.

Thực tế không phải vậy. Chỉ cần bạn có thể dùng tiếng Anh rõ ràng viết ra các chỉ dẫn rõ ràng, là bạn có thể xây dựng một AI Agent vào cuối tuần này. Không phải đồ chơi, không phải bản demo, mà là một Agent thực sự có thể sử dụng: nó có thể tiếp nhận một mục tiêu, chia nhỏ thành nhiều bước, gọi các công cụ hoàn thành từng bước, và cuối cùng giao kết quả thực tế.

Những người đang xây dựng Agent hiện nay, không phải tất cả đều là kỹ sư. Trong số họ có nhân viên tiếp thị, nhà sáng lập, cố vấn, nhà nghiên cứu và người sáng tạo nội dung. Họ chỉ nắm vững một điều: Làm thế nào để mô tả nhu cầu của mình đủ rõ ràng, để AI có thể thực thi.

Đây là khả năng duy nhất cần thiết.

Bài viết này sẽ dẫn bạn từ con số không, xây dựng AI Agent đầu tiên thực sự có thể sử dụng của bạn. Không cần code, không cần kinh nghiệm terminal, cũng không cần nền tảng khoa học máy tính. Bạn chỉ cần Claude, một mục tiêu rõ ràng, và một cuối tuần tập trung.

Đến tối Chủ nhật, bạn sẽ sở hữu một Agent thực sự có thể phát huy tác dụng cho cuộc sống hoặc công việc kinh doanh của bạn.

Thứ Bảy sáng: Trước tiên hiểu Agent thực sự là gì

Agent không phải là chatbot

Đa số mọi người cho rằng, Agent chỉ là một chatbot cao cấp hơn. Thực ra không phải.

Chatbot chờ bạn hỏi, sau đó đưa cho bạn một câu trả lời, chỉ vậy thôi. Một câu hỏi, một câu trả lời. Bước tiếp theo phải làm gì, vẫn do bạn hoàn thành. Bạn quay lại hỏi câu hỏi tiếp theo, lại tự mình hoàn thành bước tiếp theo. Bạn mới là động cơ của toàn bộ quy trình, chatbot chỉ là một cỗ máy phản hồi.

Agent thì hoàn toàn khác. Bạn đưa cho nó một mục tiêu, nó sẽ lập kế hoạch, và thực thi từng bước. Nó sẽ gọi công cụ, kiểm tra công việc của mình, xử lý các vấn đề phát sinh trong quá trình, và giao kết quả cuối cùng.

Điểm khác biệt cốt lõi giữa hai bên nằm ở tính tự chủ. Chatbot là công cụ hỗ trợ, Agent thì có khả năng thực thi nhiệm vụ.

Lấy một tình huống thực tế: Bạn muốn nghiên cứu năm đối thủ cạnh tranh chính, và tạo một tài liệu so sánh.

Nếu sử dụng chatbot, bạn cần hỏi đối thủ cạnh tranh đầu tiên, sao chép câu trả lời; rồi hỏi đối thủ thứ hai, sao chép câu trả lời; lặp lại như vậy ba lần. Sau đó bạn còn phải tự mình chỉnh sửa định dạng, tự mình viết phân tích. Điều này sẽ chiếm khoảng một giờ thời gian làm việc chủ động của bạn.

Nếu sử dụng Agent, bạn chỉ cần nói: "Vui lòng nghiên cứu năm đối thủ cạnh tranh chính trong ngành của tôi, so sánh từ các khía cạnh giá cả, chức năng, người dùng mục tiêu và định vị thị trường, và tạo một tài liệu so sánh có định dạng." Agent sẽ tìm kiếm thông tin của từng đối thủ cạnh tranh, thu thập dữ liệu, tổ chức nội dung, hoàn thành so sánh, và giao tài liệu cuối cùng. Bạn chỉ cần xem xét kết quả. Điều này có thể chỉ chiếm năm phút thời gian của bạn.

Kết quả giống nhau, nhưng quá trình hoàn toàn khác nhau.

Một Agent vận hành như thế nào

Mỗi Agent đều bao gồm bốn thành phần.

Thứ nhất, Mục tiêu.
Tức là Agent phải hoàn thành nhiệm vụ gì. Mục tiêu càng rõ ràng, biểu hiện của Agent càng tốt.

Thứ hai, Kế hoạch.
Tức là các bước Agent thực hiện để đạt được mục tiêu. Một số Agent sẽ tự tạo kế hoạch, một số sẽ thực hiện theo kế hoạch bạn thiết kế. Những Agent tốt nhất thường kết hợp cả hai: vừa tuân theo cấu trúc bạn cung cấp, vừa điều chỉnh dựa trên thông tin phát hiện trong quá trình thực thi.

Thứ ba, Công cụ.
Tức là các khả năng Agent có thể gọi, ví dụ tìm kiếm web, đọc file, ghi file, tính toán, truy cập API, v.v. Không có công cụ, Agent chỉ là một trình tạo văn bản biết "vừa nghĩ vừa nói"; có công cụ, nó mới thực sự có khả năng hoàn thành nhiệm vụ trong thế giới thực.

Thứ tư, Vòng lặp.
Agent sẽ thực thi một bước, kiểm tra kết quả, đánh giá bước tiếp theo nên làm gì, sau đó lặp lại quá trình này cho đến khi hoàn thành mục tiêu. Cơ chế vòng lặp này chính là chìa khóa cho tính tự chủ của Agent. Nó sẽ không dừng lại sau khi hoàn thành một bước, mà sẽ tiếp tục thúc đẩy cho đến khi nhiệm vụ kết thúc.

Bạn cần làm gì vào sáng thứ Bảy

Trước tiên hãy đọc phần này hai lần, cho đến khi bạn có thể giải thích cho người khác sự khác biệt giữa chatbot và Agent.

Sau đó, viết ra ba nhiệm vụ mà bạn hiện vẫn thực hiện thủ công trong công việc hoặc cuộc sống, nhưng về bản chất có quy trình nhiều bước. Đối với mỗi nhiệm vụ, liệt kê các bước bạn thường thực hiện, cũng như các công cụ bạn sẽ sử dụng.

Cuối cùng, chọn ra một nhiệm vụ đơn giản nhất, làm dự án Agent đầu tiên của bạn.

Thứ Bảy chiều: Sử dụng Claude để xây dựng Agent đầu tiên của bạn

Chọn nền tảng của bạn

Hiện tại, bạn có hai lựa chọn xây dựng Agent không cần code.

Claude Cowork trong ứng dụng Claude Desktop.
Đây là con đường đơn giản nhất. Cowork cho phép Claude truy cập file của bạn và tự chủ thực thi các nhiệm vụ nhiều bước. Nếu bạn đã đăng ký gói trả phí của Claude và cài đặt ứng dụng desktop, bạn có thể bắt đầu ngay lập tức.

Claude Projects trên claude.ai.
Nếu bạn không có ứng dụng desktop, bạn cũng có thể trực tiếp xây dựng Agent thông qua Projects trên web Claude. Bạn có thể tạo một dự án, tải tài liệu nền và chỉ dẫn, sau đó chạy quy trình làm việc Agent của bạn thông qua hội thoại.

Cả hai cách đều được. Cowork mạnh mẽ hơn vì nó có thể truy cập file cục bộ của bạn; Projects dễ tiếp cận hơn vì nó có thể chạy trên bất kỳ trình duyệt nào.

Chọn cách bạn có thể sử dụng, sau đó tiếp tục tiến hành.

Bản thiết kế Agent

Trước khi thực sự bắt đầu xây dựng, bạn cần viết một trang Bản thiết kế Agent trước. Tài liệu này sẽ biến một ý tưởng mơ hồ thành một hệ thống có thể thực thi.

Bản thiết kế này cần trả lời năm câu hỏi.

Thứ nhất, Mục tiêu là gì?
Diễn giải bằng một câu, cụ thể và có thể đo lường.

Ví dụ: "Nghiên cứu 10 AI newsletter hàng đầu và sắp xếp theo số lượng người đăng ký, tần suất phát hành và phạm vi chủ đề được bao phủ."

Thứ hai, Các bước là gì?
Đánh số theo thứ tự.

Ví dụ:

Bước 1: Tìm kiếm AI newsletter phổ biến nhất.

Bước 2: Đối với mỗi newsletter, tìm số lượng người đăng ký, nhịp độ phát hành và chủ đề chính.

Bước 3: Sắp xếp dữ liệu thành bảng so sánh.

Bước 4: Sắp xếp theo số lượng người đăng ký.

Bước 5: Viết một đoạn tóm tắt ba phần, tổng kết những phát hiện chính.

Thứ ba, Agent cần những công cụ nào?
Chỉ cần liệt kê.

Ví dụ: "Tìm kiếm web, sắp xếp dữ liệu, tạo file."

Thứ tư, Đầu ra cuối cùng nên như thế nào?
Hãy mô tả chính xác sản phẩm cuối cùng.

Ví dụ: "Một tài liệu Markdown, chứa một bảng so sánh 10 newsletter được sắp xếp theo số người đăng ký, kèm theo một đoạn tóm tắt, giải thích newsletter nào đang phát triển nhanh nhất."

Thứ năm, Nếu Agent bị kẹt, phải làm gì?
Cần xác định trước các quy tắc dự phòng.

Ví dụ: "Nếu số lượng người đăng ký không có dữ liệu công khai, hãy đánh dấu là 'Dữ liệu không có sẵn', không tự đoán."

Trước khi mở Claude, hãy viết bản thiết kế này. Bản thân bản thiết kế chính là Agent của bạn. Phần còn lại chỉ là thực thi.

Bắt đầu xây dựng Agent

Mở Claude Cowork, hoặc tạo một Claude Project. Dán bản thiết kế của bạn vào, như là chỉ dẫn. Nói với Claude hãy thực hiện kế hoạch theo từng bước và kiểm tra xem bước hiện tại đã hoàn thành chưa trước khi chuyển sang bước tiếp theo.

Sau đó quan sát cách nó chạy.

Claude sẽ bắt đầu từ bước một, tìm kiếm web, thu thập dữ liệu, sắp xếp thông tin, tạo nội dung so sánh, viết tóm tắt, và giao tài liệu cuối cùng.

Agent đầu tiên của bạn đã chạy như vậy. Nó sẽ không hoàn hảo. Một số dữ liệu có thể không chính xác, một số bước có thể không đầy đủ. Điều này là bình thường. Bạn sẽ sửa chữa nó trong giai đoạn tiếp theo.

Bạn cần làm gì vào chiều thứ Bảy

Theo năm câu hỏi trên, viết ra một trang Bản thiết kế Agent.

Mở Claude Cowork, hoặc tạo một Claude Project.

Dán bản thiết kế của bạn và chạy Agent. Lưu kết quả đầu ra, ghi lại phần nào hiệu quả, phần nào có vấn đề.

Đừng vội sửa chữa. Chỉ quan sát kết quả chạy lần đầu tiên.

Chủ nhật sáng: Gỡ lỗi, tối ưu hóa, làm cho Agent trở nên đáng tin cậy

Tại sao lần chạy đầu tiên không bao giờ là lần cuối cùng

Kết quả chạy Agent đầu tiên của bạn, rất có thể chỉ có 60% đến 70% là chính xác.

Đây là hiện tượng bình thường. Khoảng cách giữa "có thể dùng cơ bản" và "ổn định đáng tin cậy" chính là nơi đa số mọi người từ bỏ. Họ thấy kết quả không hoàn hảo, liền khẳng định Agent chưa sẵn sàng.

Họ sai rồi. Agent đã sẵn sàng. Điều thực sự cần tối ưu hóa là chỉ dẫn của bạn.

Mỗi đầu ra không hoàn hảo đều là một tín hiệu. Nó sẽ cho bạn biết: Trong bản thiết kế, chỗ nào quá mơ hồ, chỗ nào quá tham vọng, chỗ nào thiếu chi tiết then chốt.

Quy trình gỡ lỗi

Lấy kết quả đầu ra của lần chạy đầu tiên, so sánh với kết quả bạn thực sự mong muốn.

Đối với mỗi lỗi, hãy tự hỏi mình một câu: "Bản thiết kế của tôi đã nói với Agent nên xử lý vấn đề này như thế nào chưa?"

Chín trên mười, câu trả lời là không. Bạn nghĩ Agent nên biết một điều gì đó, nhưng thực ra bạn chưa bao giờ viết ra rõ ràng.

Lần chạy Agent đầu tiên, các vấn đề thường gặp nhất bao gồm:

· Mục tiêu quá mơ hồ, để lại cho Agent quá nhiều không gian giải thích;

· Thiếu bước, khiến Agent phải tự phát huy;

· Không có tiêu chuẩn chất lượng, do đó Agent không biết thế nào là "đủ tốt";

· Không có cơ chế xử lý lỗi, nên khi gặp vấn đề, Agent đã chọn đoán, thay vì đánh dấu vấn đề.

Phương pháp sửa chữa những vấn đề này, chính là làm cho bản thiết kế của bạn cụ thể hơn. Sau đó chạy lại Agent.

Vòng lặp tối ưu hóa

· Chạy Agent.

· Xem xét đầu ra.

· Tìm ra một lỗi.

· Cập nhật bản thiết kế, sửa chữa vấn đề này.

· Chạy lại Agent.

· Lặp lại quá trình này.

Đây là kỹ năng cốt lõi của việc xây dựng Agent. Trọng tâm không phải là viết ra bản thiết kế hoàn hảo ngay lần đầu, mà là thông qua việc lặp nhanh để liên tục tối ưu hóa.

Đa số mọi người chỉ cần ba đến bốn vòng lặp, là có thể nâng tỷ lệ chính xác của Agent từ 60% lên 90%. 10% còn lại cuối cùng, đến từ các trường hợp biên giới dần dần phát hiện trong quá trình sử dụng thực tế.

Bạn cần làm gì vào sáng Chủ nhật

Xem xét kết quả đầu ra từ lần chạy thứ Bảy, và liệt kê tất cả các vấn đề.

Đối với mỗi vấn đề, truy ngược lại khoảng trống của nó trong bản thiết kế.

Cập nhật bản thiết kế với chỉ dẫn cụ thể hơn, tiêu chuẩn chất lượng và quy tắc xử lý lỗi. Chạy Agent thêm ba lần nữa, và tiếp tục tối ưu hóa sau mỗi lần chạy. Khi đầu ra đã thực sự hữu ích, bạn có thể dừng lại.

Chủ nhật chiều: Mở rộng nó, và xây dựng Agent thứ hai của bạn

Một Agent rất thú vị, hai Agent mới bắt đầu hình thành hệ thống

Bây giờ bạn đã nắm vững quy trình, có thể xây dựng Agent thứ hai cho một nhiệm vụ hoàn toàn khác.

Agent đầu tiên dạy bạn cơ chế. Agent thứ hai sẽ dạy bạn tốc độ. Bạn sẽ ngạc nhiên khi thấy, Agent thứ hai xây dựng nhanh hơn nhiều. Bản thiết kế có thể chỉ mất 15 phút, thay vì một giờ. Lần chạy đầu tiên có thể đã hoàn thành 80%, thay vì 60%. Tối ưu hóa có thể chỉ cần hai vòng, thay vì bốn vòng.

Đây là hiệu ứng lãi kép của kinh nghiệm xây dựng Agent. Mỗi Agent bạn xây dựng, sẽ làm cho Agent tiếp theo nhanh hơn, tốt hơn.

Nếu bạn cần cảm hứng, có thể chọn từ một số hướng nhập môn đã chín muồi dưới đây.

Agent nghiên cứu.
Đưa cho nó một chủ đề, nó sẽ tạo ra một bản tin nghiên cứu có cấu trúc, chứa các phát hiện chính, nguồn thông tin và đề xuất bước tiếp theo.

Agent tái chế nội dung.
Đưa cho nó một bài viết dài, nó sẽ tạo ra năm tweet, ba bài đăng LinkedIn và một đoạn nội dung newsletter theo ngữ điệu của bạn.

Agent chuẩn bị cuộc họp.
Đưa cho nó tên và công ty của một người, nó sẽ sắp xếp một trang bản tin, bao gồm nền tảng của đối phương, động thái gần đây, người liên hệ chung và chủ đề thảo luận đề xuất.

Agent giám sát đối thủ cạnh tranh.
Đưa cho nó tên của ba đối thủ cạnh tranh, nó sẽ tạo ra bản cập nhật hàng tuần, theo dõi các thông báo mới nhất, thay đổi giá cả và lặp lại sản phẩm của các công ty này.

Agent soạn thảo email.
Đưa cho nó một loạt email cần trả lời, nó sẽ phân loại theo mức độ khẩn cấp, và tạo ra bản nháp trả lời dựa trên ngữ điệu và sở thích của bạn.

Bạn cần làm gì vào chiều Chủ nhật

· Chọn một hướng cho Agent thứ hai từ danh sách trên, hoặc cũng có thể chọn một nhiệm vụ từ công việc của riêng bạn.

Sử dụng 15 phút để viết bản thiết kế. Sử dụng một đến hai giờ để hoàn thành xây dựng và tối ưu hóa.

Đến đây, bạn đã xây dựng hai Agent có thể sử dụng mà không cần code trong một cuối tuần.

Tiếp theo sẽ xảy ra điều gì

Cuối tuần này, bạn đã xây dựng hai Agent. Chỉ riêng điều này, bạn đã dẫn trước 95% người vẫn chỉ trò chuyện với AI.

Con đường phía trước rất rõ ràng: Tiếp tục xây dựng thêm nhiều Agent, kết nối chúng với nhiều công cụ hơn, sau đó nối chúng lại với nhau, để đầu ra của một Agent trở thành đầu vào của Agent khác. Bạn có thể xây dựng Agent cho nhóm, cho khách hàng và cho công việc kinh doanh của chính mình.

Những người đang xây dựng Agent hiện nay, thực chất đang xây dựng cách làm việc trong tương lai. Không phải vì Agent đã hoàn hảo, mà vì chúng đã đủ tốt, có thể xử lý 80% công việc không cần đến sự phán đoán của con người.

Và việc "đủ tốt" này, mỗi tháng đều trở nên tốt hơn.

Bạn đã chứng minh với chính mình: Không cần viết code, cũng có thể xây dựng một Agent trong một cuối tuần.

Đa số mọi người sẽ đọc xong bài viết này, rồi nghĩ "có lẽ một ngày nào đó sẽ thử".

Nhưng những người thực sự sẽ xây dựng hai Agent vào cuối tuần này, sau đó khó có thể quay trở lại cách làm việc mà mọi việc đều dựa vào thao tác thủ công.

Hy vọng bài viết này hữu ích với bạn.

Khairallah ❤️

Câu hỏi Liên quan

QSự khác biệt cốt lõi giữa AI Agent và chatbot là gì?

ASự khác biệt cốt lõi nằm ở tính tự chủ. Chatbot là công cụ hỗ trợ, chờ câu hỏi rồi đưa ra câu trả lời đơn lẻ, người dùng vẫn là động cơ chính của quy trình. Trong khi đó, AI Agent có thể tự chủ nhận mục tiêu, lập kế hoạch, thực hiện từng bước bằng cách gọi các công cụ, kiểm tra, xử lý vấn đề và giao kết quả cuối cùng mà không cần can thiệp liên tục.

QBốn thành phần cơ bản của một AI Agent là gì?

ABốn thành phần cơ bản của một AI Agent là: 1) Mục tiêu: Nhiệm vụ cụ thể và có thể đo lường cần hoàn thành. 2) Kế hoạch: Các bước tuần tự để đạt được mục tiêu. 3) Công cụ: Các khả năng Agent có thể sử dụng (như tìm kiếm web, đọc/ghi file, truy cập API). 4) Vòng lặp: Cơ chế thực hiện một bước, kiểm tra kết quả, quyết định bước tiếp theo và lặp lại cho đến khi hoàn thành mục tiêu.

QTài liệu 'Bản thiết kế Agent' cần trả lời những câu hỏi nào?

ATài liệu 'Bản thiết kế Agent' cần trả lời năm câu hỏi: 1) Mục tiêu là gì? (Một câu cụ thể, có thể đo lường). 2) Các bước là gì? (Đánh số thứ tự). 3) Agent cần những công cụ nào? (Liệt kê). 4) Đầu ra cuối cùng nên như thế nào? (Mô tả chính xác sản phẩm cuối). 5) Nếu Agent bị kẹt, phải làm gì? (Định nghĩa quy tắc xử lý lỗi/dự phòng).

QQuy trình tối ưu hóa một AI Agent sau lần chạy đầu tiên bao gồm những bước nào?

AQuy trình tối ưu hóa là một vòng lặp: 1) Chạy Agent. 2) Xem xét đầu ra. 3) Xác định một lỗi hoặc điểm chưa đúng. 4) Cập nhật Bản thiết kế để sửa vấn đề đó (làm chỉ dẫn rõ ràng hơn, bổ sung tiêu chuẩn chất lượng hoặc quy tắc xử lý lỗi). 5) Chạy lại Agent. 6) Lặp lại quy trình này. Thông thường, chỉ sau 3-4 lần lặp, độ chính xác có thể tăng từ 60% lên 90%.

QBài viết đề xuất những hướng xây dựng Agent phổ biến nào cho người mới bắt đầu?

ABài viết đề xuất một số hướng Agent phổ biến cho người mới bắt đầu: 1) Agent nghiên cứu: Tạo báo cáo nghiên cứu có cấu trúc về một chủ đề. 2) Agent tái chế nội dung: Chuyển một bài viết dài thành các bài đăng trên mạng xã hội. 3) Agent chuẩn bị cuộc họp: Tóm tắt thông tin về một người/công ty để chuẩn bị gặp gỡ. 4) Agent theo dõi đối thủ: Cập nhật thông tin về các đối thủ cạnh tranh. 5) Agent phác thảo email: Phân loại và soạn thảo phản hồi email.

Nội dung Liên quan

Làm thế nào để xác định "Cổ phiếu Mỹ thực sự": Sự khác biệt giữa Token trên chuỗi, Hợp đồng giá và Kết nối trực tiếp với nhà môi giới

**Tóm tắt về cách mua “cổ phiếu Mỹ thực” bằng stablecoin** Đến năm 2026, việc sử dụng stablecoin để mua cổ phiếu Mỹ đã trở thành xu hướng. Tuy nhiên, đằng sau câu nói "dùng USDT mua cổ phiếu Mỹ", các sản phẩm trên thị trường cung cấp các loại tài sản hoàn toàn khác biệt, được chia thành ba loại chính: 1. **Cổ phiếu được mã hóa (Tokenized Stocks):** Là "phiên bản trên chuỗi" của cổ phiếu, cung cấp quyền lợi kinh tế. Chúng thuận tiện, có thể kết hợp (composable) trong DeFi, nhưng quyền sở hữu pháp lý vẫn thuộc về bên phát hành. Cổ tức và quyền biểu quyết thường bị hạn chế hoặc không đầy đủ. 2. **Hợp đồng tương lai cổ phiếu (Stock Futures/Perps):** Là công cụ suy đoán về giá cả, cho phép giao dịch 24/7 với đòn bẩy. Tuy nhiên, người dùng không sở hữu cổ phiếu thực, không có quyền cổ đông và phải chịu phí funding, có thể làm tăng chi phí nắm giữ lâu dài. 3. **Mô hình kết nối trực tiếp với công ty môi giới (Brokerage Model):** Đây là con đường duy nhất thực sự **mua được cổ phiếu**. Tài sản được nắm giữ thông qua hệ thống thanh toán và lưu ký tiêu chuẩn của Mỹ (như DTCC). Người dùng có đầy đủ quyền cổ đông (nhận cổ tức bằng tiền mặt, quyền biểu quyết chính thức), chi phí nắm giữ lâu dài rõ ràng (không có phí funding), danh mục đầu tư phong phú (hàng nghìn mã) và có thể chuyển khoản chứng khoán sang công ty môi giới khác. **Điểm quan trọng:** Ngay cả trong mô hình công ty môi giới, cấu trúc pháp lý phía sau (ví dụ: Fully Disclosed IB, Omnibus IB) quyết định cách thức tài sản của khách hàng được bảo vệ (ví dụ: thông qua SIPC). Khi lựa chọn nền tảng, cần xem xét kỹ lưỡng cơ cấu tuân thủ và đối tác thanh toán cơ sở của họ. **Tóm lại:** "Cổ phiếu Mỹ thực" chỉ đạt được thông qua mô hình kết nối với công ty môi giới được cấp phép, nơi tài sản được tích hợp vào hệ thống chứng khoán truyền thống của Mỹ. Hai mô hình còn lại chỉ cung cấp sự tiếp xúc về mặt kinh tế hoặc giá cả, với những đánh đổi về quyền lợi và rủi ro.

marsbit36 phút trước

Làm thế nào để xác định "Cổ phiếu Mỹ thực sự": Sự khác biệt giữa Token trên chuỗi, Hợp đồng giá và Kết nối trực tiếp với nhà môi giới

marsbit36 phút trước

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

NVIDIA đã ra mắt nền tảng NVIDIA DSX tại hội nghị GTC Taipei ở Đài Bắc, Trung Quốc, mở rộng hoạt động kinh doanh sang lĩnh vực cơ sở hạ tầng nhà máy AI. Thay vì chỉ tập trung vào bán GPU, DSX hướng đến cung cấp giải pháp toàn diện từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến vận hành quản lý cho nhà máy AI. Khi quy mô mô hình AI ngày càng lớn, các thách thức của trung tâm dữ liệu không chỉ là hiệu suất chip mà còn liên quan đến nguồn điện, khả năng tản nhiệt, điều phối tài nguyên và hiệu quả vận hành tổng thể. NVIDIA cho rằng chỉ số cạnh tranh then chốt trong ngành AI sẽ dần chuyển từ hiệu suất chip đơn lẻ sang hiệu quả tổng thể của cơ sở hạ tầng. Nền tảng DSX tích hợp chip, hệ thống, phần mềm, kiến trúc tham chiếu và công nghệ đối tác của NVIDIA, bao phủ toàn bộ vòng đời xây dựng và vận hành nhà máy AI. Thông qua việc thống nhất các chồng công nghệ như tính toán, phần mềm và cơ sở vật chất, nền tảng giúp khách hàng nâng cao tốc độ triển khai, độ tin cậy, hiệu quả vận hành và giảm chi phí tạo Token trong quá trình suy luận AI. Hệ thống phần mềm chính bao gồm DSX MaxLPS và DSX OS. DSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất cấp máy để cải thiện sản lượng Token trên mỗi megawatt. DSX OS là nền tảng phần mềm mã nguồn mở cho vận hành nhà máy AI, hỗ trợ quản lý vòng đời, điều phối thông minh, tự động hóa tình trạng sức khỏe, vận hành đa tenant và dịch vụ nền tảng. DSX còn tích hợp nhiều khả năng hiện có như DSX Reference Design, DSX Sim, DSX Flex và DSX Exchange. Về triển khai thương mại, một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây như CoreWeave, Crusoe, IREN và Lambda đã triển khai các thành phần cốt lõi của DSX. Nhiều nhà sản xuất phần cứng cũng đang phát triển hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX. Về mặt chiến lược, DSX đánh dấu việc NVIDIA tiếp tục chuyển đổi từ nhà cung cấp chip AI sang nhà cung cấp nền tảng cơ sở hạ tầng AI, với mục tiêu thiết lập tiêu chuẩn ngành bao phủ toàn bộ vòng đời nhà máy AI và củng cố vị thế dẫn đầu trên thị trường cơ sở hạ tầng AI toàn cầu.

marsbit42 phút trước

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

marsbit42 phút trước

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

Vài ngày trước, Microsoft đã dừng cấp phép Claude Code cho phần lớn nhân viên. Đây không phải là trường hợp duy nhất, khi các công ty lớn ở Thung lũng Silicon đang chuyển hướng sang hạn chế và giám sát việc nhân viên sử dụng AI, sau một thời gian thúc đẩy sử dụng tối đa token. Hiện tượng "tokenmaxxing" (tối đa hóa token) bắt đầu phổ biến từ 2025, xuất phát từ quan niệm rằng nhân viên càng dùng nhiều AI thì càng chuyển đổi số tốt. Hậu quả là nhiều người dùng mô hình AI doanh nghiệp đắt tiền cho các tác vụ không quan trọng. Nghiên cứu chỉ ra cứ mỗi đô la chi cho token AI thì có 0.44 đô la dùng để sửa lỗi do AI tạo ra và 0.27 đô la để viết lại mã code từ AI. Cuộc khủng hoảng chi phí đã bùng nổ. Báo cáo của JPMorgan cảnh báo "Chi phí Token AI đang ăn mòn lợi nhuận Internet". Chỉ 14% CFO thấy được lợi tức đầu tư (ROI) rõ ràng từ AI. Vấn đề cốt lõi là tăng hiệu suất cá nhân không đồng nghĩa với tăng trưởng doanh thu cho công ty. Các lãnh đạo như Andrew Macdonald của Uber thừa nhận khó liên kết việc tăng năng suất cá nhân với tác động kinh doanh tổng thể. Sophia Velastegui, cựu Giám đốc AI của Microsoft, nhận xét các công ty thường tự động hóa những công việc nhân viên "ghét" thay vì những việc "tạo ra tiền". Để đối phó, các công ty như Salesforce đang tìm kiếm giải pháp như "bộ định tuyến thông minh" để phân bổ tác vụ cho mô hình phù hợp, tối ưu chi phí. Trên thị trường, các công cụ quản lý chi phí AI như của Harness và CloudZero đang xuất hiện. Một số nhà cung cấp như HubSpot cũng chuyển đổi mô hình định giá từ tính phí theo token sang tính phí theo kết quả (như số cuộc hội thoại giải quyết được). Đây được coi là cơn đau chuyển đổi cần thiết cho ngành công nghiệp AI. Tuy nhiên, bài học lớn hơn là các công ty cần tái thiết kế quy trình làm việc và mô hình kinh doanh xung quanh AI, thay vì chỉ dùng nó để thực hiện công việc cũ một cách nhanh hơn. Nếu không, hóa đơn token sẽ tiếp tục là gánh nặng.

marsbit1 giờ trước

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

marsbit1 giờ trước

Gate chính thức ra mắt giao dịch cổ phiếu thực, mở ra kênh kết nối tài sản mã hóa với thị trường tài chính truyền thống

Gate đã chính thức ra mắt dịch vụ giao dịch cổ phiếu thực, cho phép người dùng trực tiếp sử dụng USDT để giao dịch các cổ phiếu và ETF từ các thị trường chứng khoán chính của Hoa Kỳ. Khác với mô hình mã thông báo hóa (tokenization) hay RWA, dịch vụ này kết nối trực tiếp với thị trường thông qua các công ty môi giới (như Alpaca) có giấy phép Broker-Dealer và là thành viên của SIPC, nhấn mạnh khả năng tiếp cận thị trường thực và tính tuân thủ. Dịch vụ hỗ trợ hơn 10,000 mã cổ phiếu và ETF từ các sàn giao dịch như NYSE, Nasdaq, cung cấp lựa chọn đầu tư toàn diện. Người dùng có thể sử dụng tài khoản Gate hiện có và USDT để giao dịch một cách liền mạch thông qua ứng dụng di động, tích hợp trong mục TradFi. Giao dịch là giao dịch spot thực, không liên quan đến CFD, phí qua đêm hay phí financing, phù hợp cho đầu tư nắm giữ dài hạn. Tính năng hiện hỗ trợ giao dịch trong giờ (intraday), với kế hoạch mở rộng sang giao dịch 24/7. Các chức năng như giao dịch ký quỹ (margin) và chuyển chứng khoán liền mạch sẽ được bổ sung sau. Bước tiến này đánh dấu việc Gate mở rộng từ một nền tảng tài sản số thành cơ sở hạ tầng giao dịch đa tài sản, kết nối thị trường vốn truyền thống và tiền mã hóa.

链捕手1 giờ trước

Gate chính thức ra mắt giao dịch cổ phiếu thực, mở ra kênh kết nối tài sản mã hóa với thị trường tài chính truyền thống

链捕手1 giờ trước

Tôi đã làm VC trong Web3 chín năm: Các quỹ châu Á đang trải qua 'Chế độ địa ngục'

Tác giả, một nhà đầu tư mạo hiểm (VC) với 9 năm kinh nghiệm trong Web3, chia sẻ góc nhìn về sự thay đổi khắc nghiệt của thị trường Crypto, đặc biệt là với các quỹ VC châu Á. Nhiều quỹ Châu Á đã biến mất, các nhà đầu tư chuyển sang AI hoặc ngừng hoạt động, trái ngược với sự sôi động cực độ của các năm 2021-2024. Jocy, người sáng lập IOSG Ventures, trải qua ba chu kỳ thăng trầm, nhận thấy logic đầu tư đã thay đổi cơ bản. IOSG điều chỉnh chiến lược, giảm tỷ trọng đầu tư giai đoạn sớm, tăng cường vào các dự án Post-TGE và OTC để tìm kiếm cơ hội định giá sai và quản lý thanh khoản tốt hơn. Ông nhận định 20% quỹ hàng đầu, có thể chứng minh đường thoát vốn rõ ràng, sẽ thu hút 80% tiền trên thị trường. Thị trường hiện nay rất lạnh nhạt, các dự án chất lượng khan hiếm. Đây lại là cơ hội cấu trúc cho các quỹ nghiên cứu sâu, khi họ có thời gian thẩm định kỹ lưỡng thay vì chạy đua định giá. Trong khi các quỹ Mỹ vẫn còn nhiều lựa chọn, các quỹ châu Á đang ở trong "chế độ địa ngục", buộc phải bắn thật chính xác với nguồn vốn hạn hẹp. Một vấn đề cốt lõi của ngành được chỉ ra: sự tách rời lâu dài giữa Token và giá trị thực. Nhiều dự án trong quá khứ dùng token chỉ như công cụ gọi vốn, trong khi lợi nhuận thật nằm ở công ty pháp lý truyền thống. Xu hướng mới đòi hỏi token phải gắn liền với giá trị thực của giao thức, như cơ chế chia sẻ doanh thu hoặc mua lại token minh bạch, như các ví dụ từ Uniswap, Hyperliquid hay Morpho. Cuối cùng, tác giả tin rằng những dự án vĩ đại thường ra đời trong giai đoạn bi quan nhất. IOSG hiện tập trung vào hai hướng: 1) Hạ tầng tài chính với dòng tiền thực (stablecoin, thanh toán, tín dụng on-chain), và 2) Giao thoa giữa AI và Crypto, tập trung vào cơ sở hạ tầng AI nguyên bản cho blockchain. Sự sàng lọc khốc liệt này buộc các VC phải quay trở lại với các nguyên tắc kinh doanh cơ bản và tìm kiếm giá trị thực sự.

marsbit1 giờ trước

Tôi đã làm VC trong Web3 chín năm: Các quỹ châu Á đang trải qua 'Chế độ địa ngục'

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua ConstitutionDAO (PEOPLE) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua ConstitutionDAO (PEOPLE) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ ConstitutionDAO (PEOPLE) của BạnSau khi mua ConstitutionDAO (PEOPLE), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE)Giao dịch ConstitutionDAO (PEOPLE) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 665Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua PEOPLE

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của PEOPLE (PEOPLE) được trình bày dưới đây.

活动图片