Đi đến nội dung chính

Dịch vụ phát triển AI Agent
và hệ thống đa tác nhân

AI agent vận hành quy trình thực tế trên các công cụ và API của bạn.

AI agent development workflow - build, test and integrate stage

150+

Dự án

Triển khai AI trên toàn cầu

5+

Năm

Kinh nghiệm phát triển

5.0/5.0

Đánh giá

Điểm đánh giá

80%+

Tiết kiệm chi phí vận hành

Agentic AI sẵn sàng vận hành ngay từ ngày đầuĐiều phối đa tác tử đồng bộKhả năng quan sát LLM và cơ chế an toàn tích hợp sẵn

Cập nhật lần cuối:

Dịch vụ phát triển AI Agent bàn giao những gì?

AI agent sẵn sàng vận hành cần nhiều hơn một prompt tốt. Đây là các quyết định kiến trúc giúp hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện thực tế.

Một tác nhân AI sẵn sàng vận hành cần quản lý trạng thái bền vững, định tuyến dạng đồ thị và giới hạn lỗi được thực thi, không chỉ một prompt tốt hơn. Bản demo thường sụp đổ khi gặp dữ liệu thật vì trạng thái không được lưu và các lệnh gọi công cụ nối tiếp nhau mà không có giới hạn retry.

Khi thuê đội ngũ phát triển tác nhân AI trên LangGraph, kiến trúc phải được đặt lên trước. Van Data Team định nghĩa state schema rõ ràng bằng TypedDict và áp dụng ngưỡng timeout ở cấp framework. Chúng tôi kiểm thử với các đầu vào bất thường để hệ thống xử lý được tình huống kinh doanh thực tế ngay từ ngày đầu, không phải làm lại sau khi ra mắt.

Điểm chính: Sẵn sàng vận hành là quyết định về kiến trúc. Cơ chế lưu trạng thái và giới hạn lỗi phải được thiết kế trước khi bắt đầu xây dựng.

Điều gì giúp tác nhân AI sẵn sàng vận hành?

Kết nối các tác nhân không đồng nghĩa với điều phối chúng. Khi thị trường AI agent được dự báo đạt 52,62 tỷ USD vào năm 2030, việc điều phối nhiều tác nhân trở thành một quyết định thiết kế quan trọng. Lỗi trạng thái dùng chung và tín hiệu bàn giao bị bỏ sót là nguyên nhân phổ biến trong quy trình phức tạp.

Van Data Team chọn framework theo yêu cầu thực tế. Chúng tôi dùng LangGraph cho quy trình phân nhánh xác định, có thể kiểm tra và CrewAI cho chuỗi nhiệm vụ theo vai trò. Giao thức bàn giao và state schema dùng chung được xác thực trước khi triển khai, giúp ngăn lỗi phối hợp ngay từ thiết kế.

Điểm chính: Giao thức bàn giao rõ ràng phải được xác thực trong giai đoạn kiến trúc, không chờ đến sau khi triển khai mới phát hiện lỗi.

Nguồn: MarketsandMarkets, Báo cáo thị trường AI agent (2025)

Phát triển hệ thống nhiều tác nhân giúp giảm lỗi ra sao?

Theo khảo sát State of Agent Engineering của LangChain (2025, 1.340 người trả lời), chỉ 62% đội ngũ vận hành tác nhân AI có theo dõi chi tiết theo từng bước. Điều đó có nghĩa khoảng 4 trên 10 tác nhân đang chạy mà đội ngũ không thể kiểm tra đầy đủ. Không có khả năng quan sát, tác nhân rất khó sửa lỗi hoặc cải thiện. Van Data Team triển khai ba lớp theo dõi ngay từ ngày đầu:

Theo dõi thực thi: ghi nhật ký cấp độ nút của mọi công cụ được gọi và mọi chuyển đổi trạng thái.

Theo dõi chi phí: giám sát ngân sách token theo thời gian thực ở cấp framework.

Ghi log guardrail: lưu mọi lần kích hoạt quy tắc và hướng xử lý để liên tục cải thiện.

Điểm chính: Vận hành không có trace và theo dõi chi phí là rủi ro kinh doanh. Khả năng quan sát phải có ngay từ ngày đầu.

Nguồn: LangChain, Kỹ thuật agent hiện đại (2025)

Vì sao khả năng quan sát LLM là phần bắt buộc?

Niềm tin là một trong những rào cản lớn của AI trong doanh nghiệp. Ranh giới tự động hóa được xác định trong bước đánh giá quy trình, không phải thêm vào sau khi ra mắt. Van Data Team triển khai ba loại điểm kiểm soát:

Điểm duyệt: tạm dừng trước hành động quan trọng để người phụ trách duyệt trong Slack hoặc giao diện riêng.

Định tuyến chuyển cấp: đưa dữ liệu ngoài phạm vi đến hàng đợi xử lý của con người kèm đầy đủ ngữ cảnh.

Hiển thị ngoại lệ: cung cấp bối cảnh chạy để xử lý retry thất bại mà không che giấu lỗi.

Điểm chính: Con người cần xuất hiện đúng ở điểm quyết định quan trọng, nhưng không làm chậm luồng tự động hóa.

Con người tham gia ở đâu trong quy trình AI agent?

Vòng retry không giới hạn có thể làm cạn ngân sách token chỉ trong vài phút. Van Data Team xác định bốn cơ chế kiểm soát ngay từ giai đoạn kiến trúc:

Ngân sách token có giới hạn: buộc hệ thống tạo kết quả tốt nhất trong phần ngân sách còn lại.

Chờ tăng dần: chuyển thẳng trường hợp đã hết ngân sách đến hàng đợi để con người xử lý.

Cảnh báo độ trễ theo nút: nhận ra điểm nghẽn trước khi chúng lan rộng.

Theo dõi chi phí theo thời gian thực: cảnh báo chi tiêu bất thường trước khi hết chu kỳ thanh toán.

Điểm chính: Ngân sách token và mục tiêu độ trễ phải được thực thi ở cấp framework, không chỉ theo dõi sau khi phát sinh hóa đơn bất ngờ.

Kiểm soát chi phí tự động hóa AI như thế nào?

Nghiên cứu của McKinsey và Oxford trên 5.400 dự án CNTT lớn cho thấy dự án vượt ngân sách trung bình 45% và tạo ra ít hơn 56% giá trị dự kiến, chủ yếu vì các quyết định quan trọng bị trì hoãn. Van Data Team chốt kiến trúc, yêu cầu tích hợp và kịch bản kiểm thử trước khi viết mã, giúp thời gian từ đánh giá đến production ổn định ở mức 2 đến 4 tuần.

Điểm chính: Chốt các quyết định quan trọng từ đầu giúp giữ mốc 2 đến 4 tuần và tránh mở rộng phạm vi giữa chừng.

Nguồn: McKinsey & Oxford, Cung cấp các dự án CNTT quy mô lớn đúng thời gian, đúng ngân sách và giá trị (2012)

Phát triển tác nhân AI tùy chỉnh mất bao lâu?

Chúng tôi tạo ra kết quả này như thế nào? Qua quy trình do Founder trực tiếp triển khai:

Phân tích quy trình của tôi

Cách Van Data Team triển khai dịch vụ phát triển AI Agent trọn quy trình

Quy trình bốn giai đoạn giữ bối cảnh kinh doanh và triển khai kỹ thuật trong cùng một vòng lặp, từ khảo sát quy trình đến giám sát sau khi vận hành.

Sơ đồ: Đánh giá quy trình (Nơi chúng tôi lập bản đồ vận hành của bạn)

Mọi dự án phát triển tác nhân AI đều bắt đầu từ đây. Trước khi chọn framework hoặc viết mã Python, chúng tôi lập bản đồ vận hành hiện tại để xác định đúng yêu cầu kiến trúc.

  • Lập bản đồ quy trình: xác định điểm kích hoạt, nguồn dữ liệu, điểm quyết định và điều kiện phân nhánh
  • Xác định điểm cần con người duyệt: tách quyết định cần giám sát khỏi phần có thể tự động hóa hoàn toàn
  • Lập danh mục ràng buộc: ghi lại API hiện có, yêu cầu tuân thủ, độ trễ kỳ vọng và giới hạn ngân sách

Đầu ra: tài liệu phạm vi bằng văn bản, nêu rõ khuyến nghị kiến trúc và chỉ số thành công.

Các yêu cầu quan trọng được xác định trước khi bắt đầu triển khai.

Sơ đồ: Chọn kiến trúc và framework (Nơi chúng tôi thiết kế hệ thống)

Framework được chọn theo quy trình cụ thể của bạn, không theo công cụ mặc định. Với kinh nghiệm triển khai tác nhân AI trên LangGraph, chúng tôi ghép stack với độ phức tạp phối hợp và yêu cầu thời gian lên production của hệ thống.

  • LangGraph cho quy trình phân nhánh phức tạp cần định tuyến xác định và khả năng truy vết đầy đủ
  • CrewAI cho nhiều tác nhân phối hợp theo vai trò, với người phụ trách từng nhiệm vụ rõ ràng
  • OpenAI Agents SDK cho bản dựng ưu tiên tốc độ khi thời gian là ràng buộc chính
  • Claude ở lớp mô hình cho tác vụ cần suy luận chính xác và xử lý ngữ cảnh dài

Thiết kế bộ nhớ, schema công cụ, quy tắc guardrail và kiến trúc tích hợp được chốt ở bước này. Chỉ bắt đầu triển khai sau khi bạn duyệt thiết kế.

Sơ đồ: Xây dựng, kiểm thử và tích hợp (Nơi chúng tôi viết và xác thực mã)

Việc triển khai bám theo kiến trúc đã chốt. Kiểm thử diễn ra liên tục trên các tình huống thực tế, thay vì dồn vào giai đoạn cuối.

  • Phạm vi kiểm thử: bao phủ đầu vào thông thường, đầu vào bất thường và lỗi đã biết như API timeout
  • Tích hợp hệ thống: kết nối CRM, kho dữ liệu và công cụ nội bộ, đồng thời kiểm tra đầu ra ở từng điểm
  • Theo dõi chi phí: đo lượng token và độ trễ ở từng bước để tối ưu dịch vụ tích hợp LLM trước khi triển khai

Sơ đồ: Ổn định production và hỗ trợ 30 ngày (Nơi chúng tôi đưa tác nhân vào vận hành)

Bàn giao bao gồm giám sát, cảnh báo và tài liệu đầy đủ. 30 ngày ổn định sau khi ra mắt nằm trong phạm vi bàn giao, không phải hợp đồng hỗ trợ tách riêng.

  • Xử lý tình huống biên: giải quyết các vấn đề xuất hiện dưới tải thực tế
  • Cập nhật mô hình: đánh giá và tích hợp thay đổi từ OpenAI hoặc Anthropic khi cần
  • Tối ưu hiệu suất: điều chỉnh theo dữ liệu sử dụng thực tế, không theo giả định ban đầu

Người đánh giá quy trình, thiết kế kiến trúc và viết mã sẽ trực tiếp theo dõi môi trường production của bạn. Không qua nhiều lớp bàn giao, một đầu mối xuyên suốt từ đầu đến cuối.

AI Agent và AI Assistant: Hiểu rõ khác biệt trước khi xây dựng

Không phải giải pháp AI nào cũng là agent; chọn sai mô hình có thể gây tốn kém.

Hành vi cốt lõi
AI AssistantTrả lời lời nhắc
AI AgentThực hiện một quy trình công việc một cách tự động
Phạm vi
AI AssistantMột lượt hoặc đàm thoại
AI AgentNhiều bước, trên các công cụ và hệ thống
Ra quyết định
AI AssistantTạo văn bản dựa trên đầu vào
AI AgentLý do, quyết định và hành động
Sử dụng công cụ
AI AssistantHạn chế hoặc không có
AI AgentNăng động, điều khiển theo ngữ cảnh, đa công cụ
Ký ức
AI AssistantCấp phiên tốt nhất
AI AgentKiên trì qua các bước và phiên
Xử lý thất bại?
AI AssistantTrả về một câu trả lời bất kể
AI AgentĐịnh tuyến lỗi để thử lại logic hoặc đánh giá của con người
Độ sâu tích hợp
AI AssistantTối thiểu
AI AgentTích hợp sâu với CRM, cơ sở dữ liệu, API và quy trình
Mô hình chi phí
AI AssistantMỗi lời nhắc
AI AgentMỗi lần chạy quy trình, có kiểm soát ngân sách token
Giám sát con người
AI AssistantTùy chọn, sau khi thực tế
AI AgentThiết kế sẵn, có điểm duyệt và định tuyến chuyển cấp
Tốt nhất cho
AI AssistantHỏi đáp, tóm tắt, soạn thảo
AI AgentTự động hóa quá trình từ đầu đến cuối
Dừng khi
AI AssistantĐầu vào rơi vào bên ngoài đào tạo
AI AgentKiến trúc không đáp ứng độ phức tạp của quy trình
Tran Tien Van, Founder của Van Data Team

Trong kỷ nguyên tìm kiếm AI, tự động hóa mong manh và dữ liệu thiếu tin cậy tạo cơ hội cho đối thủ vượt lên

Đây là 4 dấu hiệu cảnh báo:

  • Bản mẫu tác nhân AI chạy tốt khi demo nhưng không thể mở rộng thành sản phẩm
  • Website của bạn chưa xuất hiện trong AI Overviews hoặc câu trả lời của ChatGPT
  • Đường ống dữ liệu liên tục lỗi hoặc cung cấp dữ liệu cũ, thiếu tin cậy
  • Bạn liên tục thuê freelancer nhưng kết quả vẫn không đạt mục tiêu

Nếu bạn đang gặp bất kỳ dấu hiệu nào ở trên, hãy cùng trao đổi.

Các dự án AI Agent tiêu biểu

Các dự án AI agent thực tế trong y tế, fintech, pháp lý, an ninh mạng và sản phẩm tiêu dùng.

SaaS nhiều người thuêNổi bật
Logo OBJX

Phân tích chiến lược

OBJX Intelligence

2024 - 2025

Điểm số tình trạng nền tảng

94,7%sự ổn định thời gian chạy

Tác nhân được chỉ định theo cấp

5x5 tầng

Nền tảng điều phối tác nhân cho doanh nghiệp, xây dựng trên Trinity Architecture độc quyền và phương pháp X + Y = Z. Van Data Team triển khai các tác nhân có tên, mô hình cấp phép năm cấp, kiểm soát thanh toán và môi trường production cho quy trình thông minh nhiều bên thuê.

FastAPIPostgreSQL 15RemixMEM0LangGraphGPT-4.1Claude Sonnet 4StripeReact 18shadcn/uiDigitalOcean
SaaS B2B • HITL
Logo ClarifyIQ

Ngọn hải đăng AI

Lighthouse AI

2024 - 2025

Quy trình làm việc của LangGraph

5đồ thị tác nhân

Lực lượng lao động chuyên gia

3agent + HITL

Nền tảng SaaS hỗ trợ đội ngũ tăng trưởng cho các thương hiệu SMB và DTC. Van Data Team triển khai workflow LangGraph cho tự động hóa danh tiếng, benchmark copilot, theo dõi biến động thị trường và tạo khách hàng tiềm năng, kèm điểm duyệt của con người và bằng chứng cho từng nhận định.

Django 5.2LangGraphNext.js 15React 19PostgreSQLAirflowClerk AuthApifyFirecrawlTerraformECS Fargate
AI hàng hải • Đa LLM
SEASURESeaSure

Thuyền trưởng AI

SeaSure

2024 - 2025

Tác nhân chuyên biệt

7hệ thống thuyền

IaC nhiều đám mây

Azure+ GCP

Backend bảo trì hàng hải dùng AI, với một tác nhân LangGraph chuyên biệt cho từng hệ thống trên tàu. Van Data Team tích hợp kiểm tra đa phương thức, tìm kiếm ngữ nghĩa, middleware thanh toán và chat video thời gian thực qua WebSocket, triển khai bằng Terraform IaC trên Azure và GCP.

FastAPILangGraphLangMemQwen 2.5-VLClaude 3GPT-4 TurbopgvectorStripeReact 19TerraformCloud Run

Khách hàng nói gì về dịch vụ phát triển AI Agent

Van Data Team xây dựng AI agent và hệ thống agentic AI sẵn sàng cho môi trường vận hành thực tế.

CS

Chod S.

5.00

25/02/2026

Thu thập và tự động hóa dữ liệu cho kho tài liệu lớn

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

CK

Chris K.

5.00

30/12/2025

Giai đoạn 2 của nền tảng FT

"Lập trình viên backend rất tốt, tôi rất khuyến nghị."
GB

Gilad B.

5.00

18/12/2025

Thiết kế cấu trúc dữ liệu chi tiết và toàn bộ luồng công cụ

"Kiến thức vững, chuyên nghiệp và giao tiếp tốt."
CK

Chris K.

5.00

05/12/2025

Tự động hóa luồng dữ liệu BigQuery và API gọn nhẹ

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

AB

Ari B.

5.00

25/11/2025

Tư vấn 30 phút

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

TS

Tomer S.

5.00

09/09/2025

Xử lý dữ liệu

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

JD

Julio D.

5.00

16/07/2025

Công cụ thu thập dữ liệu web bằng R

"Tran làm việc rất tốt, kiến thức vững và phản hồi nhanh."
JY

Jason Y.

5.00

13/06/2025

Xây dựng AI agent bằng Flowise và n8n

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

AP

Adam P.

5.00

26/05/2025

Thu thập dữ liệu cho dự án nghiên cứu

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

DM

Dillon M.

5.00

16/05/2025

Tư vấn 30 phút

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

BV

Bernard V.

5.00

12/05/2025

Tư vấn 30 phút

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

PT

Preska T.

5.00

10/04/2025

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

MM

Madison M.

5.00

31/03/2025

Rà soát pull request trên Git

"Phản hồi nhanh, bắt đầu công việc sớm và mang lại kết quả rất tốt. Tôi chắc chắn sẽ tiếp tục liên hệ trong tương lai."
DC

David C.

5.00

29/03/2025

Triển khai luồng dữ liệu trên AWS, GCP và Azure

"Nền tảng giúp phối hợp với lập trình viên rất thuận tiện."
AJ

Alex J.

5.00

18/02/2025

Thu thập và trích xuất dữ liệu web bằng công cụ tự động

"Nhanh chóng, phản hồi tốt và chuyên nghiệp. Tài liệu bàn giao cũng rất đầy đủ."
TS

Tomer S.

5.00

12/12/2024

Xây dựng công cụ thu thập dữ liệu Facebook

"Van làm việc chuyên nghiệp, có chuyên môn vững và bàn giao sớm hơn kế hoạch. Quá trình trao đổi rõ ràng, phối hợp thuận lợi và kết quả đạt chất lượng cao."
PT

Preska T.

5.00

21/10/2024

Thu thập và trích xuất dữ liệu web bằng công cụ tự động

"Tran hiểu rõ yêu cầu ngay từ đầu, mang lại chuyên môn phù hợp và tạo khác biệt rõ rệt cho kết quả dự án. Sự tận tâm trong công việc là điểm nổi bật."
AW

Alice W.

5.00

28/06/2024

Xây dựng luồng dữ liệu

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

AW

Alice W.

5.00

26/05/2024

Trang quản trị dữ liệu

"Chúng tôi rất may mắn khi tìm được Van. Anh đã hỗ trợ cấu trúc cơ sở dữ liệu, có kiến thức vững và phối hợp rất tốt. Chúng tôi vẫn tiếp tục làm việc cùng anh."
NS

Nic S.

5.00

15/05/2024

Rà soát và đề xuất dự án thu thập dữ liệu web

"Công việc rất tốt. Tôi sẵn sàng tiếp tục làm việc với Tran trong tương lai."
PK

Paris K.

5.00

22/03/2024

Phát triển API REST bằng Python cho nghiên cứu trải nghiệm người dùng

"Tran đã triển khai tốt API REST dùng LAMP trên Microsoft Azure. Chúng tôi sẵn sàng tiếp tục làm việc cùng anh."
YK

Yalcin K.

5.00

18/03/2024

Phát triển kết nối Shopify bằng Python

"Van là một kỹ sư dữ liệu giỏi. Anh tham gia dự án và giúp xây dựng luồng dữ liệu riêng chỉ trong vài tuần."
OD

Omer D.

4.80

05/03/2024

Kết nối webhook Stripe với máy chủ Flask

Điểm đánh giá được ghi nhận từ ảnh chụp đánh giá Upwork công khai.

Điểm khác biệt của Van Data Team: Vì sao hơn 150 dự án tin tưởng đồng hành

Từ triển khai đa lĩnh vực đến đồng hành lâu dài, đây là năm lý do giúp các đội ngũ tiếp tục chọn Van Data Team.

Minh họa lý do 01 Van Data Team được lựa chọn
Minh họa lý do 02 Van Data Team được lựa chọn
Minh họa lý do 03 Van Data Team được lựa chọn
Minh họa lý do 04 Van Data Team được lựa chọn
Minh họa lý do 05 Van Data Team được lựa chọn

Hơn 150 dự án đã triển khai cùng VANDATATEAM

Van Data Team đã triển khai hơn 150 dự án cho các đội ngũ tại hơn 15 quốc gia, xây dựng hệ thống AI Agent và kỹ thuật dữ liệu sẵn sàng vận hành.

Ahrvo logo

Ahrvo

Banking, Payments & Compliance API

Athenahealth logo
Clarify IQ logo
Cleargen logo
Conversion Finder logo
Debit My Data logo
Ellipsis Earth logo

Ellipsis Earth

Litter and pollution intelligence

Finance Scaler logo
Forskningslogen Friederich Munter logo
HBC logo
Hello Alma logo
Hudson's Bay Company logo
Kejora logo
Kiki AI logo
Lunada logo
OBJX logo
Praxis AI logo

Praxis AI

Human-First Digital Twin AI

Rarity Capital logo
Re Talk Py logo
Setmore logo
Stock Exploit logo
Supply Bridge logo
Thrive 5 IR logo
Voodoo logo

Voodoo

Iconic apps and games

Wajooba logo
White Ribbon Alliance logo
With Words logo
You Heal logo

Nền tảng công nghệ

Điều phối tác nhân
LangGraphCrewAIOpenAI Agents SDK
Lớp mô hình
Claude (Anthropic)OpenAI GPT-4o
Bộ nhớ và trạng thái
PostgreSQLBigQueryRedisMemorySaver
Truy xuất vectơ
pgvectorChromaDBPinecone
Lớp tích hợp
FastAPIREST APIWebhookKafkaAirflow
Cơ sở hạ tầng dữ liệu
BigQuerydbtAirflow
Triển khai
AWSGCPDockerCloud Run
Khả năng quan sát
LangSmithGhi log có cấu trúcBảng điều khiển chi phí
Quét & Tự động hóa
PlaywrightSeleniumScrapy

Câu hỏi thường gặp

Đặt lịch tư vấn quy trình 30 phút

Van Data Team đưa AI agent từ khảo sát quy trình đến vận hành ổn định trong hai đến bốn tuần, do một founder trực tiếp dẫn dắt từ đầu đến cuối.

Tran Tien Van, Founder của Van Data Team, sẵn sàng hỗ trợ