Link to original video by Greg Isenberg

How To Create Ai Agents From Scratch (CrewAI, Zapier, Cursor)

Outline Video How To Create Ai Agents From Scratch (CrewAI, Zapier, Cursor)

Tóm tắt ngắn:

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu và mục tiêu (0:00-0:50): Joe MOA, đồng sáng lập và CEO của CrewAI, được mời đến để hướng dẫn người xem cách tạo AI agent. Mục tiêu là giúp người xem hiểu AI agent là gì, cách điều phối chúng bằng CrewAI, triển khai vào môi trường sản xuất, và áp dụng chúng để tự động hóa các quy trình kinh doanh. Joe nhấn mạnh động lực của mình là giúp các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân sử dụng AI agent để tăng năng suất.

Phần 2: Ví dụ về Lead Enrichment (0:50-2:00): Joe giới thiệu một ví dụ cụ thể: xây dựng AI agent để làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng. Agent sẽ thu thập thông tin về khách hàng, phân tích xem họ có phù hợp với đối tượng khách hàng lý tưởng (ICP) hay không, và đề xuất cách sử dụng sản phẩm, cuối cùng là soạn thảo email liên hệ. Đây là một use case đơn giản, dễ thực hiện mà không cần code.

Phần 3: Xây dựng AI agent bằng CrewAI (No-code) (2:00-5:00): Joe hướng dẫn cách tạo AI agent trên CrewAI Studio bằng cách chat. Ông định nghĩa đầu vào (tên, email, domain), đầu ra (email hoàn chỉnh kèm thông tin), các công cụ (Serper, scrape website), và các agent (research, analysis, email drafting). Ông giải thích rằng một agent có thể thực hiện nhiều tác vụ. Quá trình tạo agent được minh họa trực quan trên giao diện CrewAI Studio. Joe cũng đề cập đến việc sử dụng CrewAI CLI cho người dùng quen thuộc với dòng lệnh.

Phần 4: Chọn mô hình ngôn ngữ (5:00-6:00): Joe giải thích cách chọn mô hình LLM phù hợp cho các tác vụ. Ông khuyến nghị GPT-4, nhưng cũng giới thiệu tính năng kiểm thử các mô hình khác nhau trên CrewAI để đánh giá hiệu suất và độ chính xác. Ông cũng chỉ ra rằng việc đặt tên vai trò cho agent (ví dụ: "Senior Email Content Specialist") có thể ảnh hưởng đến đầu ra.

Phần 5: Triển khai và gỡ lỗi (6:00-8:00): Joe triển khai agent vừa tạo, gỡ lỗi một số lỗi nhỏ liên quan đến việc gán agent cho tác vụ. Ông cũng trình bày cách sử dụng Git để quản lý code và triển khai agent thông qua tích hợp GitHub.

Phần 6: Tích hợp với Zapier (8:00-10:00): Joe hướng dẫn cách tích hợp AI agent với Zapier để tự động hóa quy trình. Ông tạo một webhook trên Webflow để kích hoạt agent khi có form được gửi. Quá trình này được minh họa bằng Postman và Zapier.

Phần 7: Tạo báo cáo PDF tùy chỉnh (10:00-14:00): Joe đề xuất nâng cấp agent để tạo báo cáo PDF tùy chỉnh thay vì chỉ email. Ông sử dụng ChatGPT để tạo template HTML, sau đó sử dụng Cursor để tự động hóa việc chèn dữ liệu vào template. Ông nhấn mạnh lợi ích của việc tạo báo cáo tùy chỉnh, tiết kiệm thời gian và chi phí so với việc thuê nhân viên. Ông cũng đề cập đến việc sử dụng Resend để gửi email.

Phần 8: Sử dụng Cursor và tối ưu hóa (14:00-17:00): Joe sử dụng Cursor để điều chỉnh code, chuyển đổi đầu ra của agent thành đối tượng JSON có cấu trúc để dễ dàng xử lý và chèn vào template PDF. Ông thảo luận về việc sử dụng các hook (before/after) để thêm logic vào quy trình.

Phần 9: Giới thiệu về Flows (17:00-20:00): Joe giới thiệu về Flows trong CrewAI, một công cụ mạnh mẽ hơn để tạo các quy trình tự động hóa phức tạp hơn, dựa trên sự kiện và có thể bao gồm nhiều agent. Ông minh họa bằng ví dụ tạo một khóa học trực tuyến (crash course) PDF. Ông sử dụng CrewAI flow plot để trực quan hóa flow.

Phần 10: Kết luận (20:00-21:00): Joe tóm tắt lại các bước, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bắt đầu đơn giản và dần dần tối ưu hóa. Ông khuyến khích người xem tham gia các khóa học của CrewAI để tìm hiểu thêm.

Video này cung cấp một hướng dẫn thực hành chi tiết về việc xây dựng và triển khai AI agent, kết hợp lý thuyết và thực hành, sử dụng nhiều công cụ và nền tảng khác nhau. Điểm nổi bật là sự kết hợp linh hoạt giữa các công cụ no-code và code, cho phép người dùng có nhiều lựa chọn tùy thuộc vào kỹ năng và yêu cầu.