Tác giả: XinGPT
Trong dịp Tết Nguyên đán năm 2026, tôi đã đưa ra một quyết định: giao toàn bộ quy trình việc kinh doanh của mình cho các đại lý.
Một tuần sau, hệ thống đã hoạt động được gần một phần ba. Mặc dù hệ thống vẫn hoàn thiện, nhiệm vụ làm việc hàng ngày của tôi đã giảm từ 6 giờ xuống còn 2 giờ, nhưng sản lượng việc kinh doanh đã tăng 300%.
Quan trọng hơn, tôi đã kiểm chứng được một giả định: việc chuyển đổi việc kinh doanh cá nhân dựa trên tác nhân là khả thi, và tôi tin rằng mọi người nên xây dựng một hệ điều hành như vậy.
Việc sở hữu một hệ thống trợ lý ảo đồng nghĩa với việc thay đổi hoàn toàn tư duy của bạn, từ "Làm thế nào để hoàn thành công việc này?" sang "Tôi nên xây dựng loại trợ lý ảo nào để hoàn thành công việc này?". Tác động của sự chuyển đổi từ tư duy thụ động sang chủ động này là vô cùng lớn.
Trong bài viết này, tôi sẽ không đưa ra bất kỳ lời lẽ sáo rỗng nào do AI tạo ra, cũng như không cố tình tạo ra sự lo lắng về việc AI thay thế con người. Thay vào đó, tôi sẽ phân tích kỹ lưỡng từng bước cách tôi đã hoàn thành quá trình chuyển đổi này và cách bạn có thể sao chép phương pháp này miễn phí.
Đây là bài viết đầu tiên trong chuỗi bài về xây dựng hệ thống năng suất cho nhân viên. Nhấn đánh dấu trang này ngay để bạn có thể theo dõi các bài viết tiếp theo và không bị bỏ sót.
Tại sao việc triển khai dựa trên tác nhân lại là một lựa chọn bắt buộc, chứ không phải là tùy chọn?
Tôi xin bắt đầu bằng một sự thật phũ phàng:
Nếu mô hình việc kinh doanh của bạn là "thời gian đổi lấy thu nhập", thì mức thu nhập tối đa của bạn đã bị giới hạn bởi các định luật vật lý. Một ngày chỉ có 24 giờ, và ngay cả khi bạn làm việc quanh năm, mức lương theo giờ của bạn vẫn có giới hạn.
Mức lương hàng năm 1,5 triệu yên của một nhà quản lý quỹ tương đương khoảng 720 yên/giờ (dựa trên 2080 giờ làm việc).
Mức lương hàng năm của đối tác tư vấn là 2 triệu yên, tương đương khoảng 960 yên/giờ.
Các KOL hàng đầu trong lĩnh vực tài chính kiếm được 3 triệu yên mỗi năm, tương đương khoảng 1440 yên mỗi giờ.
Trông có vẻ rất cao? Nhưng đây đã là giới hạn của mô hình vận hành bằng sức người rồi.
Nguyên tắc hoạt động của các hệ thống dựa trên tác nhân hoàn toàn khác: thu nhập của bạn không còn phụ thuộc vào số giờ làm việc, mà phụ thuộc vào hiệu quả hoạt động của hệ thống.
Một bước ngoặt thực sự
Vào một đêm thứ Sáu tháng Giêng năm 2026, lúc 11 giờ tối, tôi vẫn đang ngồi trước máy tính để sắp xếp dữ liệu thị trường trong ngày.
Ngày hôm đó, thị trường chứng khoán Mỹ sụp đổ, và tôi cần phải:
Sau khi đọc hơn 50 tin tức quan trọng.
Phân tích hiệu quả hoạt động ngoài giờ của 10 công ty chủ chốt
Cập nhật chiến lược danh mục đầu tư của tôi
Viết bài phân tích thị trường
Tôi tính toán rằng việc đó sẽ mất ít nhất 3 tiếng nữa. Và sáng hôm sau lúc 8 giờ, tôi lại phải lặp lại quy trình tương tự.
Vào khoảnh khắc đó, tôi chợt nhận ra rằng mình không dành thời gian cho việc phân tích đầu tư và đưa ra quyết định; mà chỉ là một người vận chuyển dữ liệu .
Những quyết định thực sự cần đến sự phán đoán của tôi có lẽ chỉ chiếm khoảng 20% thời gian. 80% thời gian còn lại là dành cho việc thu thập và sắp xếp thông tin lặp đi lặp lại.
Đây chính là lý do tôi quyết định chuyển từ "Agentization" sang hình thức khác.
Hệ thống đại lý nghiên cứu đầu tư của tôi hiện xử lý dữ liệu tự động mỗi ngày:
Hơn 20.000 tin tức tài chính toàn cầu
Cập nhật báo cáo tài chính từ hơn 50 công ty
Hơn 30 chỉ báo dữ liệu kinh tế vĩ mô
Hơn 10 báo cáo nghiên cứu ngành
Nếu làm việc này thủ công, sẽ cần một đội ngũ 5 người. Chi phí của tôi sẽ là: 500 USD mỗi tháng cho các cuộc gọi API + 1 giờ thời gian xem xét hàng ngày của tôi.
Đây chính là bản chất của việc ứng dụng thuật toán: sử dụng thuật toán để mô phỏng khung đánh giá của bạn và thay thế chi phí nhân công bằng chi phí API.
01 Phân tích cấu trúc việc kinh doanh của bạn: Kiến trúc ba tầng từ con người đến hệ thống
Mọi công việc đòi hỏi kiến thức chuyên môn đều có thể được chia thành ba cấp độ:
Lớp đầu tiên: Cơ sở tri thức
Đây là "hệ thống bộ nhớ" của Đặc vụ.
Lấy nghiên cứu đầu tư làm ví dụ, phương pháp của tôi là xây dựng một cơ sở kiến thức chứa đựng thông tin và dữ liệu cần thiết cho các khoản đầu tư của mình, bao gồm:
1. Cơ sở dữ liệu lịch sử
Dữ liệu kinh tế vĩ mô trong 10 năm qua (Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ, Chỉ số giá tiêu dùng, việc làm phi nông nghiệp)
Dữ liệu tài chính của 50 công ty chứng khoán hàng đầu của Mỹ
Những ghi chú hồi tưởng về các sự kiện thị trường lớn (Khủng hoảng tài chính năm 2008, Đại dịch năm 2020, Chu kỳ tăng lãi suất năm 2022)
2. Chỉ báo chính và tin tức
Các kênh truyền thông và thông tin tài chính chính mà tôi theo dõi
Chính sách của Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ và các ngày công bố báo cáo thu nhập quan trọng của các công ty.
Tôi có 50 tài khoản Twitter (chuyên gia phân tích kinh tế vĩ mô, quản lý quỹ)
Chỉ báo kinh tế vĩ mô chính
Theo dõi nghiên cứu và dữ liệu ngành quan trọng
3. Cơ sở dữ liệu kinh nghiệm cá nhân
Lịch sử quyết định đầu tư của tôi trong 5 năm qua.
Xem xét lại lần phán quyết về việc đúng hay sai.
Một ví dụ cụ thể: sự sụp đổ của thị trường vào đầu tháng 2 năm 2026.
Đầu tháng Hai, thị trường đột ngột lao dốc, giá vàng và bạc sụp đổ, crypto tràn ngập thanh khoản, và thị trường chứng khoán Mỹ, Hồng Kông và A-shares đều lao dốc.
Trên thị trường hiện có một số cách hiểu khác nhau:
Trí tuệ nhân tạo pháp lý của Anthropic mạnh đến mức giá cổ phiếu phần mềm của công ty này đã giảm mạnh.
Mức chi tiêu vốn chỉ dẫn của Google quá cao.
Chủ tịch Cục dự trữ liên bang Hoa Kỳ sắp nhậm chức, ông Warsh, là phe diều hâu.
Hệ thống đại lý của tôi đã đưa ra cảnh báo 48 giờ trước khi sự cố xảy ra vì nó đã giám sát:
Tỷ suất lợi nhuận Nhật Bản tăng vọt, và chênh lệch lợi suất trái phiếu Mỹ kỳ hạn 2 năm - Nhật Bản kỳ hạn 2 năm thu hẹp đáng kể.
Do số dư tài khoản của TGA vẫn ở mức cao, Bộ Tài chính tiếp tục rút vốn từ thị trường.
CME tăng tiền ký quỹ đối với hợp đồng tương lai vàng và bạc lần.
Đây đều là những tín hiệu rõ ràng về thắt chặt thanh khoản . Và trong kho kiến thức của tôi, có một bài đánh giá đầy đủ về sự biến động thị trường do việc thanh lý các giao dịch chênh lệch lãi suất đồng yên vào tháng 8 năm 2022 gây ra.
Hệ thống Agent tự động đối sánh các mô hình lịch sử và đưa ra khuyến nghị "thiếu thanh khoản+ định giá cao → giảm bớt vị thế" trước khi xảy ra sự sụp đổ.
Cảnh báo lần đã giúp tôi tránh được khoản lỗ ít nhất 30%.
Kho tri thức này chứa hơn 500.000 dữ liệu có cấu trúc, với hơn 200 mục được cập nhật tự động hàng ngày. Việc bảo trì thủ công sẽ cần đến hai nhà nghiên cứu toàn thời gian.
Lớp thứ hai: Kỹ năng (khung ra quyết định)
Đây là lớp dễ bị bỏ qua nhất, nhưng lại là lớp quan trọng nhất.
Hầu hết mọi người sử dụng AI bằng cách mở ChatGPT, nhập câu hỏi và nhận câu trả lời. Vấn đề với phương pháp này là AI không biết tiêu chí đánh giá của bạn.
Phương pháp của tôi là chia nhỏ quá trình ra quyết định thành các kỹ năng độc lập. Lấy quyết định đầu tư làm ví dụ:
Kỹ năng 1: Khung đầu tư giá trị cổ phiếu Mỹ
(Các kỹ năng được liệt kê dưới đây chỉ là ví dụ và không phản ánh tiêu chí đầu tư thực tế của tôi, tiêu chí đánh giá đầu tư của tôi được cập nhật theo thời gian thực):
đánh dấu
输入:公司财报数据
判断标准:
- ROE > 15%(持续3年以上)
- 负债率< 50%
- 自由现金流> 净利润的80%
- 护城河评估(品牌/网络效应/成本优势)
输出:投资评级(A/B/C/D)+ 理由
Kỹ năng 2: Mô hình Mua bắt đáy Bitcoin
đánh dấu
输入: 比特币市场数据
判断标准:
- K线技术指标: RSI < 30 且周线级别超跌
- 交易量: 恐慌抛售后成交量萎缩(低于30日均量)
- MVRV比率: < 1.0(市值低于实现市值,持有者整体亏损)
- 社交媒体情绪: Twitter/Reddit恐慌指数> 75
- 矿机关机价: 现价接近或低于主流矿机关机价(如S19 Pro成本线)
- 长期持有者行为: LTH供应占比上升(抄底信号)
触发条件:
- 满足4个以上指标→ 分批建仓信号
- 满足5个以上指标→ 重仓抄底信号
输出: 抄底评级(强/中/弱) + 建议仓位比例
Kỹ năng 3: Theo dõi tâm lý thị trường chứng khoán Mỹ
đánh dấu
监控指标:
- NAAIM暴露指数: 活跃投资经理的股票持仓比例
· 数值> 80 且中位数触及100 → 机构加仓空间见顶预警
- 机构股票配置比例: State Street等大型托管机构数据
· 处于2007年以来历史极值→ 反向预警信号
- 散户净买入额: 摩根大通追踪的每日散户资金流向
· 日均买入量> 85%历史水平→ 情绪过热信号
- 标普500远期市盈率: 监控是否接近历史估值峰值
· 接近2000年或2021年水平→ 基本面与股价背离
- 对冲基金杠杆率: 高杠杆环境下的拥挤仓位
· 杠杆率处于历史高位→ 潜在波动放大器
触发条件:
- 3个以上指标同时预警→ 减仓信号
- 5个指标全部预警→ 大幅减仓或对冲
输出: 情绪评级(极度贪婪/贪婪/中性/恐慌) + 仓位建议
Kỹ năng 4: Giám sát thanh khoản vĩ mô
đánh dấu
监控指标:
- 净流动性= 美联储总资产- TGA - ON RRP
- SOFR(隔夜融资利率)
- MOVE指数(美债波动率)
- USDJPY + US2Y-JP2Y利差
触发条件:
- 净流动性单周下降>5% → 预警
- SOFR突破5.5% → 减仓信号
- MOVE指数>130 → 风险资产止损
Cốt lõi của những kỹ năng này là làm cho các tiêu chí đánh giá của tôi trở nên rõ ràng và có cấu trúc, để trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động theo khuôn khổ tư duy của tôi.
Lớp thứ ba: CRON (Thực thi tự động)
Đây là chìa khóa để hệ thống thực sự hoạt động hiệu quả.
Tôi đã thiết lập nhiệm vụ tự động sau:
Đây là buổi sáng của tôi bây giờ diễn ra như thế nào:
Tôi thức dậy lúc 7:50 sáng và kiểm tra điện thoại trong khi đánh răng. Nhân viên môi giới đã gửi bản tóm tắt thị trường toàn cầu đêm qua:
Chứng khoán Mỹ tăng nhẹ trong đêm qua, với cổ phiếu công nghệ dẫn đầu đà tăng.
Ngân hàng Trung ương Nhật Bản giữ nguyên lãi suất, và đồng yên giảm giá nhẹ.
Giá dầu thô tăng 2% do các yếu tố địa chính trị.
Điểm nhấn chính hôm nay: Dữ liệu CPI của Mỹ, báo cáo thu nhập của Nvidia.
8:10 Ăn sáng và bật máy tính để xem lại bản phân tích chi tiết. Hệ thống đã tạo ra chiến lược cho ngày hôm nay:
Dữ liệu CPI phù hợp với kỳ vọng của thị trường và không gây tác động trung tính đến thị trường.
Báo cáo tài chính của Nvidia sẽ rất quan trọng để hiểu được chỉ dẫn.
Khuyến nghị: Duy trì vị thế vào cổ phiếu công nghệ và chú ý đến các cơ hội trong lĩnh vực năng lượng.
Tôi bắt đầu làm việc lúc 8:30. Nhiệm vụ duy nhất của tôi là đưa ra quyết định cuối cùng dựa trên phân tích của chuyên viên: có nên điều chỉnh danh mục đầu tư hay không, và điều chỉnh bao nhiêu.
Toàn bộ quy trình mất 30 phút.
Tôi không còn cần phải vội vàng tìm kiếm tin tức mỗi sáng nữa; trí tuệ nhân tạo đã đọc trước thông tin cho tôi rồi.
Quan trọng hơn, các quyết định đầu tư không còn dễ bị ảnh hưởng bởi tâm lý, mà dựa trên logic đầu tư hoàn chỉnh, tiêu chí đánh giá rõ ràng, cùng với việc xem xét, tổng kết và điều chỉnh dựa trên hiệu quả đầu tư. Đây là con đường đúng đắn để đầu tư trong kỷ nguyên AI, thay vì tiếp tục thuê một lượng lớn thực tập sinh làm thêm giờ mỗi ngày để cập nhật bảng dự báo lợi nhuận trên Excel, hoặc dùng đòn bẩy gấp 50 lần chỉ dựa trên cảm tính và chờ đợi phép màu xảy ra.
02 Sự chuyển đổi sản xuất nội dung sang mô hình đại lý tự động: Từ các xưởng thủ công đến dây chuyền sản xuất
Việc kinh doanh chính thứ hai của tôi là sáng tạo nội dung, hiện chủ yếu trên Twitter, nhưng tôi cũng đang tìm hiểu YouTube và các định dạng video khác.
Quy trình viết bài thông thường của tôi như sau:
Tìm kiếm chủ đề (1 giờ)
Nghiên cứu (2 giờ)
Viết (3 giờ)
Chỉnh sửa (1 giờ)
Đăng bài + Tương tác (1 giờ)
Mất tổng cộng 8 tiếng để hoàn thành một bài viết, và chất lượng không đồng đều.
Tôi đã xem xét lại những vấn đề lớn nhất trong các bài viết trước đây của mình, và có một vài điểm chính cần lưu ý:
Chủ đề quá rộng và thiếu góc nhìn cụ thể.
Nội dung quá lý thuyết và thiếu các ví dụ cụ thể.
Tiêu đề không đủ hấp dẫn
Thời gian phát hành
Việc tích hợp sản xuất nội dung dựa trên tác nhân là một quy trình kỹ thuật có hệ thống!
Do đó, ở cấp độ nội dung, quá trình chuyển đổi dựa trên tác nhân của tôi bao gồm ba bước:
Bước 1: Xây dựng kho kiến thức về nội dung lan truyền
Tôi đã làm một việc mà nhiều người thường bỏ qua: Tôi đã nghiên cứu một cách có hệ thống các mô hình lan truyền của các bài viết.
Các bước cụ thể:
Chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ 200 bài viết phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính/công nghệ trên nền tảng X trong năm qua.
Sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích những điểm chung của chúng: cấu trúc tiêu đề, phong cách mở đầu, logic lập luận và thiết kế phần kết thúc.
Trích xuất một "công thức bom tấn" có thể tái sử dụng.
Dưới đây là một vài ví dụ:
Công thức tiêu đề:
Con số gây sốc: "Sau khi tài sản giảm 70%, tôi nhận ra..."
Trái ngược với trực giác: "Internet đã chết, nhưng các đặc vụ thì bất tử."
Cam kết giá trị: "Giúp bạn tiết kiệm tiền... không cần phải mua hàng từ Xianyu (một sàn giao dịch đồ cũ)."
Công thức mở đầu:
Ví dụ về một sự kiện cụ thể: "Vào tháng 1 năm 2025, tôi đã đưa ra một quyết định..."
Sự tương phản cực độ: "Nếu bạn tiếp tục với tốc độ hiện tại... nhưng 6 tháng sau..."
Phân tích trước, rồi mới xây dựng: "Có nhiều cách hiểu khác nhau trên thị trường... Tôi cho rằng không cách hiểu nào trong số đó là đúng."
Cấu trúc lập luận:
Quan điểm → Được hỗ trợ bởi dữ liệu → Xác thực trường hợp → Phản biện
Sử dụng tỷ lệ 1/2/3 để phân lớp rõ ràng.
Thuật ngữ chuyên ngành + giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu
Tôi đã tập hợp những mẫu này thành một "thư viện khung cho nội dung lan truyền" và đưa nó vào trí tuệ nhân tạo.
Bước hai: Dây chuyền sản xuất nội dung cộng tác giữa người và máy
Quy trình sản xuất nội dung của tôi hiện đã trở thành một dây chuyền sản xuất cộng tác giữa người và máy móc hiệu quả cao, với sự phân công lao động rõ ràng ở từng giai đoạn.
Giai đoạn lựa chọn chủ đề (do AI điều khiển, quyết định của tôi)
Mỗi sáng thứ Hai, người đại diện của tôi tự động gửi 3-5 gợi ý chủ đề.
Nguồn đầu vào:
Điểm nóng của thị trường toàn cầu tuần này (được tự động ghi lại)
Ghi chú nghiên cứu đầu tư và những suy nghĩ mới nhất của tôi.
Các chủ đề thường được thảo luận trên mạng xã hội
Câu hỏi thường gặp trong phần bình luận của độc giả
Định dạng đầu ra của AI:
đánh dấu
选题1: 比特币突破10万美元背后的流动性逻辑
核心论点: 不是需求驱动,而是美元流动性扩张的结果
潜在爆点: 数据密集+反常识观点
预估互动率: 高
选题2: 为什么AI公司都在亏钱,但股价还在涨
核心论点: 市场定价的是未来现金流折现,不是当下利润
潜在爆点: 解答大众困惑
预估互动率: 中高
选题3: 散户情绪指标创新高,该逃顶了吗
核心论点: 情绪指标需要结合流动性环境判断
潜在爆点: 实用工具+方法论
预估互动率: 中
Tôi sẽ lựa chọn những chủ đề phản ánh tốt nhất tâm lý thị trường hiện tại và những chủ đề mà tôi có nhận xét độc đáo.
Giai đoạn thu thập dữ liệu (được thực hiện bởi AI, tôi sẽ bổ sung chi tiết sau)
Sau khi chọn chủ đề, tác nhân sẽ tự động khởi động quá trình thu thập dữ liệu:
1. Thu thập dữ liệu tự động (Data scraping)
- Dữ liệu tài chính mới nhất của các công ty liên quan
- Xu hướng lịch sử của chỉ báo kinh tế vĩ mô
- Quan điểm chính của báo cáo nghiên cứu ngành.
- Quan điểm tiêu biểu trên mạng xã hội
2. Tổ chức thông tin (xử lý bằng trí tuệ nhân tạo)
- Phân loại thông tin rải rác theo logic.
- Rút dữ liệu chính và nguồn tham khảo
- Xây dựng khung lập luận sơ bộ
3. Bổ sung nhân tạo (giá trị của tôi)
- Kết hợp kinh nghiệm cá nhân và các nghiên cứu trường hợp của tôi.
- Bổ sung các nguồn thông tin chuyên biệt mà người đại lý không thể tìm thấy.
- Quan điểm nào cần được làm rõ thêm?
- Giai đoạn này đã được rút ngắn từ 2 giờ xuống còn 30 phút.
Giai đoạn viết (sự hợp tác giữa người và máy tính)
Đây là bước quan trọng nhất, và sự phân công lao động giữa tôi và AI rất rõ ràng:
Trí tuệ nhân tạo (AI) chịu trách nhiệm về:
Xây dựng cấu trúc bài viết dựa trên khuôn khổ nội dung lan truyền.
Điền dữ liệu và nội dung thực tế.
Có nhiều phiên bản tiêu đề và phần mở đầu khác nhau để lựa chọn.
Đảm bảo tính toàn vẹn của logic lập luận.
Tôi chịu trách nhiệm về:
Đưa ra quan điểm cá nhân và phán xét giá trị.
Bao gồm các ví dụ và chi tiết thực tế.
Điều chỉnh giọng điệu và biểu cảm
Xóa bỏ những nội dung "đúng nhưng vô nghĩa" do AI tạo ra.
Giai đoạn chỉnh sửa (có sự hỗ trợ của AI, tôi chủ trì)
Sau khi hoàn thành bản thảo đầu tiên, tôi sẽ nhờ người đại diện làm một vài việc:
1. Kiểm tra khả năng đọc hiểu
- Câu này có quá dài không? (Những câu dài hơn 30 từ được tô đỏ.)
- Có sự lặp lại nào không?
- Các thuật ngữ kỹ thuật có cần giải thích không?
2. Kiểm tra các yếu tố của một sản phẩm thành công
- Tiêu đề có phù hợp với mô hình tỷ lệ tương tác cao không?
- Ba đoạn văn đầu tiên có chứa các yếu tố thu hút độc giả không?
- Có dữ liệu cụ thể nào để chứng minh điều này không?
- Có câu nói nào đáng nhớ không?
3. Tạo nhiều phiên bản
- Tạo 3 kiểu tiêu đề khác nhau
- Tạo ra hai cái kết từ hai góc nhìn khác nhau.
Tôi chọn phiên bản phù hợp nhất.
Giai đoạn này đã được rút ngắn từ 1 giờ xuống còn 15 phút.
Giai đoạn phát hành (tự động)
Sau khi bài viết được hoàn thiện, tác nhân sẽ tự động thực thi:
Chuyển đổi sang định dạng của các nền tảng khác nhau (X/Tài khoản chính thức WeChat/Xiaohongshu)
Tạo hình ảnh gợi ý (được tạo sau khi tôi xác nhận).
Tự động xuất bản vào thời điểm tối ưu (dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử ).
Bước 3: Tối ưu hóa liên tục dựa trên dữ liệu
Tóm lại: Content Agent không phải là hệ thống được thiết lập một lần duy nhất, mà là một hệ thống liên tục phát triển.
Tôi thực hiện việc đánh giá hàng tuần:
Loại tiêu đề nào có tỷ lệ thu thập cao nhất? → Cập nhật tỷ trọng công thức tiêu đề
Cấu trúc lập luận nào được chia sẻ nhiều nhất? → Củng cố mẫu này
Những câu hỏi thường gặp nhất trong phần bình luận của độc giả là gì? → Hãy thêm vào mục Câu hỏi thường gặp, và chúng tôi sẽ trả lời trong bài viết lần.
Ví dụ cụ thể:
Tôi phát hiện ra rằng các bài viết "chứa nhiều dữ liệu" (lượng lớn số liệu và biểu đồ cụ thể) có tỷ lệ lưu cao hơn 40% so với các bài viết thuần túy quan điểm. Do đó, tôi đã điều chỉnh cấu trúc nội dung và yêu cầu AI đưa những nội dung sau vào bản thảo ban đầu:
Mỗi luận điểm chính phải được hỗ trợ bởi ít nhất một dữ liệu.
Mỗi bài viết cần có ít nhất 3 biểu đồ.
Nguồn dữ liệu phải được ghi rõ ràng.
Kết quả: Tỷ lệ thu thập trung bình của 5 bài báo gần đây nhất đã tăng từ 8% lên 12%.
Vào tháng 1 năm 2026, tôi đã viết một bài báo có tiêu đề "Trong kỷ nguyên bùng nổ của các tác nhân, chúng ta nên đối phó với nỗi lo sợ về trí tuệ nhân tạo như thế nào?"
Bài viết này có lượng dữ liệu ít nhưng tỷ lệ chia sẻ lại cao bất thường, đạt 20%.
Tôi yêu cầu nhân viên điều tra phân tích nguyên nhân và phát hiện ra rằng:
Bài viết đề cập đến một câu hỏi sâu sắc về giá trị (ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo so với nhân loại).
Tình huống cụ thể được sử dụng là "Bạn nên cứu con mèo hay bức tranh nổi tiếng nếu bảo tàng Louvre bốc cháy?"
Câu kết luận, "Trở thành người sử dụng AI giỏi hơn là điều quan trọng, nhưng điều quan trọng hơn cả là không được quên cách làm người," đã gây được tiếng vang với nhiều người.
Tôi đã bổ sung phát hiện này vào thư viện khung của mình: việc kết hợp một cách thích hợp các suy ngẫm triết học và thảo luận về giá trị vào các bài viết kỹ thuật có thể làm tăng đáng kể tỷ lệ chia sẻ.
Đây là hiệu ứng tích lũy của các hệ thống tác nhân: hệ thống giúp tôi tối ưu hóa hệ thống. Các tác nhân nội dung không được xây dựng một lần rồi dừng lại, mà là một hệ thống liên tục phát triển.
03 Từ năng lực cá nhân đến dịch vụ tư vấn: Xác thực tính khả thi của phương pháp luận
Sau khi hệ thống nghiên cứu đầu tư và tạo nội dung của tôi hoạt động trơn tru, tôi bắt đầu suy nghĩ: Liệu phương pháp này có thể giúp ích cho người khác không?
Tháng 12 năm ngoái, tôi đã ăn tối với một nhà quản lý quỹ, người nói rằng anh ấy đang quá tải với công việc. Anh ấy quản lý một quỹ đầu quỹ đầu tư tư nhân trị giá 500 triệu nhân dân tệ với gần 10 người dưới quyền, nhưng anh ấy vẫn cảm thấy như bị chi phối bởi tin tức thị trường và ngày nào cũng chạy ngược chạy xuôi.
Lịch trình làm việc hàng ngày của anh ấy như sau:
Tôi thức dậy lúc 6:30 sáng để kiểm tra thị trường toàn cầu qua đêm.
19:00-20: Cập nhật những tin tức quan trọng về thị trường toàn cầu trong đêm.
8:30-9:30: Họp buổi sáng để thảo luận về chiến lược đầu tư.
9:30 sáng - 3:00 chiều: Theo dõi thị trường và xử lý giao dịch.
15:00 - 18:00: Nghiên cứu các công ty và xem xét báo cáo tài chính.
18:00-20:00: Viết nhật ký đầu tư và xem xét hiệu quả hoạt động trong quá khứ.
22h: Theo dõi giờ mở cửa thị trường quốc tế.
Tôi đã giúp anh ấy thực hiện phân tích quy trình làm việc và phát hiện ra rằng:
60% thời gian được dành cho việc thu thập và sắp xếp thông tin (có thể dựa trên tác nhân).
20% thời gian được dành cho phân tích tính lặp lại (có thể dựa trên tác nhân).
15% thời gian được dành cho việc ra quyết định (sự hợp tác giữa con người và máy móc)
5% thời gian được dành cho việc thực hiện giao dịch (việc này có thể được tự động hóa).
Do đó, tôi đã dành hai tuần giúp anh ấy xây dựng một công cụ nghiên cứu đầu tư đơn giản:
Tuần 1: Phỏng vấn anh ấy về quy trình làm việc và xác định các bước có thể thực hiện được.
Tuần 2: Xây dựng nền tảng kiến thức + Cấu hình 3 kỹ năng cốt lõi + Thiết lập nhiệm vụ tự động
Hai tuần sau, anh ấy gửi cho tôi một tin nhắn WeChat: "Có thêm thời gian suy nghĩ, tâm lý đầu tư của tôi đã trở nên ổn định hơn."
Dự án lần đã giúp tôi nhận ra rằng nhu cầu chuyển đổi dựa trên tác nhân là phổ biến và việc giảm thời gian xử lý thông tin là một cách để nâng cao hiệu quả đầu tư.
Nhưng tôi sớm nhận ra rằng chỉ làm tư vấn thôi thì có hai vấn đề:
Giới hạn thời gian: Mỗi dự án kéo dài từ 2 đến 4 tuần, và tôi chỉ có thể nhận tối đa 3 dự án mỗi tháng.
Không thể mở rộng quy mô: Nhu cầu của mỗi khách hàng đều khác nhau, khiến việc tiêu chuẩn hóa trở nên khó khăn.
Điều này khiến tôi bắt đầu suy nghĩ về giai đoạn tiếp theo: từ dịch vụ sang sản phẩm.
04 Đại lý dưới dạng dịch vụ: Sự chuyển đổi mô hình từ SaaS sang AaaS
Phần mềm truyền thống là SaaS (Phần mềm như một dịch vụ):
Bạn cung cấp cho khách hàng một công cụ
Khách hàng cần học cách sử dụng nó.
Khách hàng tự vận hành và bảo trì.
Tương lai thuộc về AaaS (Agent as a Service):
Bạn cung cấp cho khách hàng một người đại diện.
Khách hàng chỉ cần đưa ra hướng dẫn.
Tự động thực thi và tự động tối ưu hóa tác nhân
Điểm khác biệt là SaaS bán "khả năng", trong khi AaaS bán "kết quả".
Tháng Giêng năm nay, tôi đã ăn tối với người bạn quản lý quỹ của mình.
Anh ấy nói, "Hệ thống đại lý mà anh giúp tôi xây dựng thật tuyệt vời. Tôi đã giới thiệu nó cho một vài đồng nghiệp, và tất cả họ đều muốn sử dụng. Nhưng với tư cách là một nhà tư vấn, anh có thể phục vụ được bao nhiêu khách hàng?"
Tôi nói, "Quả thực, đó là một vấn đề."
Ông ấy nói, "Sao anh không biến nó thành một sản phẩm? Giống như Salesforce, nhưng thay vì bán phần mềm, anh bán dịch vụ đại lý."
Thực vậy, tôi tin rằng các tác nhân tốt nên được phát triển thành các dịch vụ để thay thế SaaS. Giống như Peter, người sáng lập Openclaw, đã dự đoán, tương lai sẽ thuộc về các tác nhân, và người dùng sẽ không còn cần phải cài đặt phần mềm nữa.
Do đó, tôi nghĩ rằng sau khi hệ thống Agent này được phát triển hoàn thiện, nó nên được chuyển thành dự án mã nguồn mở để mọi người có thể sao chép và sử dụng; đối với khách hàng tổ chức có nhu cầu thương mại, các tính năng nâng cao có thể được cung cấp thông qua các gói đăng ký trả phí hoặc tính phí dựa trên mức sử dụng.
05 Bản chất của việc ứng dụng tác nhân: từ tận dụng thời gian đến tận dụng thuật toán
Sau khi viết đến đây, tôi muốn chia sẻ một vài suy nghĩ sâu sắc hơn.
Con đường tăng trưởng truyền thống cho việc kinh doanh cá nhân là:
Giai đoạn cơ bản: Bán thời gian (tính phí theo giờ)
Giai đoạn trung gian: Bán sản phẩm (phát triển một lần, bán lần)
Giai đoạn nâng cao: Bán hệ thống (xây dựng nền tảng để người khác giao dịch).
Việc ứng dụng công nghệ nhận diện đại lý (agentification) cung cấp con đường thứ tư: bán khả năng của thuật toán.
Bạn không còn cần:
Thuê một đội ngũ(tiết kiệm chi phí quản lý)
Phát triển một chương trình phần mềm phức tạp (bằng cách loại bỏ nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật).
Thiết lập một nền tảng (loại bỏ nhu cầu về hiệu ứng mạng lưới khi bắt đầu lạnh).
Bạn chỉ cần:
Cấu trúc kiến thức chuyên môn của bạn
Cấu hình thực thi hệ thống tác nhân
Tối ưu hóa liên tục khung thuật toán
Đây là một loại đòn bẩy mới: đòn bẩy thuật toán.
Đặc điểm của nó là:
Chi phí thấp: chủ yếu là do phí gọi API thấp hơn nhiều so với chi phí nhân công.
Có thể nhân rộng: Cùng một nhân viên có thể phục vụ vô số khách hàng.
Có khả năng tiến hóa: Khi khả năng của mô hình lớn hơn được cải thiện, tác nhân của bạn sẽ tự động trở nên mạnh mẽ hơn.
Danh sách kiểm tra hành động ủy quyền của bạn
Nếu bài viết này đã chạm đến trái tim bạn, chúng tôi khuyên bạn nên thực hiện các bước sau:
Bước 1: Chẩn đoán (hoàn thành trong tuần này)
Lập danh sách việc cần làm hàng ngày và đánh dấu chúng:
Những công việc nào mang tính lặp đi lặp lại (thu thập thông tin, xử lý dữ liệu, chuyển đổi định dạng)?
Những nhiệm vụ nào đòi hỏi khả năng phán đoán (ra quyết định, sáng tạo, chiến lược)?
Công việc triển khai (đăng bài, theo dõi, phản hồi) bao gồm những gì?
Nguyên tắc: Ưu tiên xử lý dựa trên tác nhân cho các tác vụ lặp đi lặp lại, triển khai sự hợp tác giữa con người và máy móc cho các tác vụ đòi hỏi khả năng phán đoán, và tự động hóa các tác vụ thực thi.
Một bài tập đơn giản
Lấy một tờ giấy và viết ra danh sách việc cần làm của bạn ngày hôm qua.
Với mỗi nhiệm vụ, hãy tự hỏi mình ba câu hỏi:
Liệu nhiệm vụ này có thể được chuẩn hóa không? (Nếu có, nó có thể được thực hiện dựa trên tác nhân.)
Nhiệm vụ này có đòi hỏi tư duy sáng tạo không? (Nếu không, nó có thể được thực hiện bởi tác nhân.)
Liệu nhiệm vụ này có đòi hỏi khả năng phán đoán độc đáo của tôi không? (Nếu không, nó có thể được thực hiện bởi tác nhân.)
Bạn sẽ thấy rằng ít nhất 50% công việc có thể được thực hiện thông qua người trung gian.
Bước 2: Thiết lập (hoàn thành trong tháng này)
Hãy chọn một kịch bản tối thiểu khả thi để bắt đầu thí nghiệm.
Dưới đây là một vài ví dụ:
Nếu bạn là nhà đầu tư → Thiết lập "Tác nhân tóm tắt thị trường hàng ngày"
Nếu bạn là người sáng tạo nội dung → Hãy xây dựng "Hệ thống gợi ý chủ đề"
Nếu bạn làm trong lĩnh vực bán hàng → Hãy xây dựng một "Nhân viên nghiên cứu bối cảnh khách hàng"
Nếu bạn là nhà thiết kế → Hãy xây dựng "Đại lý thu thập nguồn cảm hứng thiết kế"
Đừng hướng đến sự hoàn hảo; trước tiên, hãy làm cho hệ thống vòng kín nhỏ nhất hoạt động được.
Bước 3: Tối ưu hóa (sẽ hoàn thành trong quý này)
Hãy ghi lại thời gian hệ thống Agent giúp bạn tiết kiệm được và liệu chất lượng đầu ra có ổn định hay không.
Hãy thực hiện việc đánh giá hàng tuần:
Các đại lý thể hiện tốt ở những khía cạnh nào?
Những bước nào vẫn cần sự can thiệp của con người?
Tôi có thể điều chỉnh Kỹ năng như thế nào để giúp Trợ lý ảo phù hợp hơn với tiêu chí của mình?
Bước 4: Thương mại hóa (dự kiến hoàn thành trong năm nay)
Khi hệ thống agent của bạn đã hoạt động ổn định, hãy xem xét:
Phương pháp này có giá trị đối với đồng nghiệp không?
Nếu vậy, họ sẵn sàng trả bao nhiêu?
Bạn có thể thương mại hóa nó không?
Nếu câu trả lời là có, xin chúc mừng, bạn đã tìm ra một mô hình kinh doanh mới.
Sau đây, tôi sẽ chia sẻ cách xây dựng hệ thống tác nhân của riêng bạn bằng Openclaw hoặc các công cụ AI mới nhất khác. Nếu bạn có kinh nghiệm chỉnh sửa video, thành thạo sử dụng các công cụ tác nhân như Openclaw, hoặc thậm chí đã từng phát triển dự án AI của riêng mình, vui lòng liên hệ với tôi . Tôi đang tìm kiếm các đối tác toàn thời gian để cùng nhau xây dựng tương lai.
- Sau khi tài sản chứng khoán Mỹ của tôi giảm 70%, tôi nhận ra lý do thực sự dẫn đến sự sụp đổ mạnh mẽ này. (Bài viết này phân tích chi tiết các lý do thực sự dẫn đến sự sụp đổ của thị trường vào đầu năm 2026 và phác thảo hệ thống chỉ báo giám sát thanh khoản của tôi. Nếu bạn là nhà đầu tư, bài viết này sẽ giúp bạn phát triển tầm nhìn vĩ mô.)
- Trong kỷ nguyên bùng nổ các tác nhân, chúng ta nên đối phó với nỗi lo lắng về trí tuệ nhân tạo (AI) như thế nào? (Bài viết này khám phá một câu hỏi sâu sắc hơn: khi AI ngày càng trở nên mạnh mẽ, giá trị của nhân loại nằm ở đâu? Quan điểm của tôi là AI chịu trách nhiệm về tính hợp lý công cụ (hiệu quả), trong khi nhân loại chịu trách nhiệm về tính hợp lý giá trị (ý nghĩa). Đây là nền tảng triết học của việc tạo ra các tác nhân.)
