Link to original video by Greg Isenberg

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

Tóm tắt ngắn:

• Video giới thiệu về việc tạo các AI agent (đại lý AI) từ đầu, sử dụng CrewAI, Zapier và Cursor.
• Các điểm chính bao gồm việc xây dựng các agent để làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng (lead enrichment), tự động tạo email, và tạo báo cáo PDF tùy chỉnh. Các công nghệ được đề cập đến bao gồm CrewAI, Zapier, GPT-4, SerpAPI, và các công cụ web scraping.
• Ứng dụng của AI agent được minh họa qua việc tự động hóa quy trình tiếp thị và bán hàng, từ việc thu thập thông tin khách hàng đến gửi email cá nhân hóa và tạo báo cáo. Điều này giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và cá nhân, mở rộng quy mô hoạt động một cách hiệu quả.
• Video hướng dẫn chi tiết quá trình tạo AI agent trên CrewAI, tích hợp với Zapier, và xây dựng một quy trình tự động hóa phức tạp hơn bằng cách sử dụng flows trên CrewAI.

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 của video là giúp người xem hiểu AI agent là gì, cách dàn dựng chúng bằng CrewAI, triển khai vào môi trường sản xuất, và áp dụng chúng để tự động hóa các quy trình. Joe nhấn mạnh động lực của anh ấy là giúp người xem xây dựng agent để làm việc cho họ, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và người làm việc tự do.

Phần 2: Ví dụ về Lead Enrichment (0:50-2:00): Joe đề xuất một ví dụ thực tế: xây dựng một AI agent để làm giàu dữ liệu khách hàng tiềm năng. Agent này sẽ thu thập thông tin về khách hàng (tên, email, công ty), phân tích xem khách hàng có phù hợp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) hay không, đưa ra 3 ý tưởng sử dụng sản phẩm, và cuối cùng là soạn thảo một email tiếp cận khách hàng.

Phần 3: Xây dựng AI agent trên CrewAI (2:00-7:00): Joe hướng dẫn cách tạo một AI agent trên CrewAI Studio, một giao diện trực quan cho phép người dùng tạo agent bằng cách trò chuyện. Anh ấy định nghĩa các đầu vào (tên, email, domain), đầu ra (email hoàn chỉnh với thông tin khách hàng và ý tưởng sử dụng sản phẩm), các công cụ (SerpAPI, web scraping), và các agent (agent nghiên cứu, agent phân tích, agent soạn thảo email). Joe cũng giải thích cách chọn mô hình ngôn ngữ (GPT-4) và cách sử dụng CrewAI Test để đánh giá hiệu suất của các mô hình khác nhau. Một phần quan trọng là Joe chỉ ra rằng một agent có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, không nhất thiết phải một agent một tác vụ.

Phần 4: Triển khai và gỡ lỗi (7:00-10:00): Joe triển khai agent vừa tạo trên CrewAI, sau đó tải xuống mã nguồn để tùy chỉnh. Quá trình gỡ lỗi được thực hiện trực tiếp trên video, cho thấy cách xử lý lỗi khi agent bị thiếu thông tin hoặc không hoạt động đúng. Joe cũng giải thích cách sử dụng dòng lệnh để tạo và kiểm tra agent.

Phần 5: Tích hợp với Zapier (10:00-13:00): Joe tích hợp agent với Zapier để tự động hóa quy trình. Anh ấy tạo một webhook để nhận dữ liệu từ một form trên website (được xây dựng bằng Webflow), sau đó sử dụng Zapier để kích hoạt agent trên CrewAI và gửi email qua Resend. Quá trình này cho thấy cách kết nối các ứng dụng khác nhau để tạo một quy trình tự động hóa hoàn chỉnh.

Phần 6: Tạo báo cáo PDF tùy chỉnh (13:00-18:00): Joe mở rộng ví dụ bằng cách tạo một báo cáo PDF tùy chỉnh cho mỗi khách hàng. Anh ấy sử dụng ChatGPT để tạo template HTML, sau đó sử dụng Cursor để tùy chỉnh template và tích hợp dữ liệu từ agent. Joe nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo ra đầu ra có cấu trúc (JSON) từ agent để dễ dàng xử lý dữ liệu. Anh ấy cũng giải thích cách sử dụng before/after hooks trong CrewAI để xử lý dữ liệu trước và sau khi agent hoạt động.

Phần 7: Sử dụng Flows trên CrewAI (18:00-24:00): Joe giới thiệu về Flows, một tính năng nâng cao của CrewAI cho phép tạo các quy trình tự động hóa phức tạp hơn dựa trên sự kiện. Anh ấy xây dựng một ví dụ về việc tạo một khóa học trực tuyến (PDF) bằng cách sử dụng Flows, bao gồm nhiều agent và sự kiện khác nhau. Joe sử dụng crewai flow plot để hiển thị trực quan quy trình hoạt động của flow. Phần này cho thấy khả năng mở rộng và linh hoạt của CrewAI trong việc xử lý các tác vụ phức tạp.

Phần 8: Gỡ lỗi và hoàn thiện (24:00-30:00): Joe tiếp tục gỡ lỗi và hoàn thiện các agent và flows để đảm bảo hoạt động chính xác. Anh ấy giải quyết các lỗi liên quan đến việc truy cập dữ liệu và định dạng đầu ra. Cuối cùng, video kết thúc với một ví dụ hoạt động hoàn chỉnh, cho thấy khả năng tạo ra một quy trình tự động hóa mạnh mẽ bằng cách sử dụng CrewAI, Zapier, và các công cụ khác.

Video nhấn mạnh tính linh hoạt và khả năng mở rộng của CrewAI trong việc xây dựng các AI agent để tự động hóa các quy trình khác nhau. Joe sử dụng nhiều công cụ và kỹ thuật khác nhau, từ giao diện trực quan đến dòng lệnh, từ các agent đơn giản đến flows phức tạp, để minh họa cách tạo ra các giải pháp tự động hóa mạnh mẽ và hiệu quả. Triết lý "từ đơn giản đến phức tạp" và "gỡ lỗi trực tiếp" được thể hiện rõ trong suốt video.