AI Agent Native trong bộ giải pháp Gemini của Google: Mạnh mẽ, Đa năng và Chất lượng.
Tóm tắt ngắn:
- Video giới thiệu về việc sử dụng AI Agent Native trong bộ giải pháp Gemini của Google, tập trung vào khả năng mạnh mẽ, đa năng và chất lượng của nó trong tự động hóa quy trình.
- Các điểm chính bao gồm việc tích hợp Gemini với nhiều nền tảng Google khác (YouTube, Google Drive, Gmail, v.v.), khả năng tóm tắt nội dung video, tạo game và project (ZAM), xây dựng multi-agent trong lập trình tự động hóa, và sử dụng các model AI khác nhau trong AI Studio. Ví dụ cụ thể được đưa ra là việc xây dựng hệ thống tự động lưu trữ dữ liệu khách hàng từ Messenger vào database và xử lý tin nhắn. Công nghệ MakeCode và Workflows được đề cập.
- Ứng dụng bao gồm tự động hóa tiếp thị, xử lý dữ liệu khách hàng, và tạo nội dung. Video cũng đề cập đến việc sử dụng Gemini để tạo ra các luồng công việc phức tạp hơn với nhiều agent.
- Các quy trình được mô tả chi tiết bao gồm việc xây dựng luồng dữ liệu từ Messenger, tạo và quản lý các AI agent, và sử dụng các công cụ trong Gemini để tạo nội dung và tự động hóa tác vụ.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Case study về tự động hóa dữ liệu khách hàng: Người nói giới thiệu một dự án cho agency Thái Lan, bao gồm hai luồng chính: lưu trữ dữ liệu khách hàng từ Messenger vào database (tên, số điện thoại, email, địa chỉ, mã số thuế) và lưu trữ tin nhắn đầu tiên của khách hàng vào một bảng khác. Họ sử dụng MakeCode và database. Người nói nhấn mạnh việc đã tạo tài liệu hướng dẫn cho khách hàng.
Phần 2: Giới thiệu về nền tảng Workflows (Big Blow): Người nói giới thiệu nền tảng Workflows (một phần của Smart AI), cho phép 15.000 work/tháng và có thể mua thêm. Họ cũng đề cập đến việc sử dụng nền tảng này cho một số khách hàng khác.
Phần 3: Giới thiệu và demo Gemini: Đây là phần chính của video, tập trung vào Gemini và khả năng tích hợp với nhiều dịch vụ Google khác như YouTube, Google Drive, Gmail, Google Calendar, v.v. Người nói demo tính năng tóm tắt nội dung video bằng Gemini. Họ cũng chỉ ra tính năng tạo game và project (ZAM) trong Gemini, với nhiều ZAM mẫu được Google tạo sẵn. Người nói nhấn mạnh khả năng tạo ZAM riêng, ví dụ ZAM về Workflows, và sử dụng nó để tạo tài liệu hướng dẫn. Họ cũng cho thấy cách thêm ebook và tài liệu khác vào Gemini làm nguồn dữ liệu. Một demo về việc Gemini đọc và giải thích workflow được thực hiện.
Phần 4: Tạo Multi-agent trong Gemini: Phần này hướng dẫn cách tạo multi-agent trong Gemini để xử lý các tác vụ phức tạp hơn. Người nói lấy ví dụ về việc xử lý tin nhắn khách hàng, chia thành nhiều agent: một agent lưu trữ tin nhắn đầu tiên, một agent lưu trữ thông tin khách hàng. Họ giải thích cách định nghĩa persona, role, và skill cho mỗi agent, và sử dụng Workflows để kết nối các agent. Một đoạn code ví dụ được đề cập nhưng không được giải thích chi tiết.
Phần 5: Giới thiệu AI Studio: Phần cuối cùng giới thiệu AI Studio của Google, với các model khác nhau như Gemini 2.5 Pro, khả năng tạo hình ảnh, và tạo video ngắn. Người nói đề cập đến việc sẽ hướng dẫn chi tiết hơn về AI Studio trong các video sau.
Những câu nói đáng chú ý: "Cái này mình thấy cũng rất là hay ha," "Mình thấy cái này nó cũng rất là dễ dàng và nhanh chóng ha," "sử dụng cái kiến thức được đào tạo bởi nguồn dữ liệu của bạn đưa lên thì mình thấy nó sẽ rất là phù hợp." Những câu nói này thể hiện sự đánh giá tích cực của người nói về Gemini và các công cụ được giới thiệu.