Doanh nghiệp có thể vượt qua các phương pháp tìm kiếm khách hàng tiềm năng truyền thống, vốn thiếu linh hoạt, để xây dựng một hệ thống agent AI thông minh. Thay vì chỉ thu thập dữ liệu, hệ thống này mô phỏng quy trình phân tích của một đội ngũ nghiên cứu thị trường, có khả năng tự khám phá quy luật, xác thực thông tin và tạo ra các khách hàng tiềm năng chất lượng cao. Dựa trên hướng dẫn do Google công bố, bài viết này sẽ trình bày kiến trúc của một agent như vậy bằng cách sử dụng bộ công cụ Agent Development Kit (ADK).

Kiến trúc hệ thống agent phân cấp

Trọng tâm của hệ thống agentic (AI tác tử – có khả năng tự lập kế hoạch và hành động) phức tạp này là một “agent điều phối chính” (primary orchestrator), được gọi là InteractiveLeadGenerator. Vai trò của agent này không phải là tự thực hiện các tác vụ cấp thấp, mà là quản lý toàn bộ luồng công việc, giao phó cho các agent phụ chuyên biệt và tương tác với người dùng. Mục tiêu tổng thể của nó là hỗ trợ người dùng tìm kiếm khách hàng mới bằng cách khám phá các quy luật từ những công ty thành công trong quá khứ.

Phân rã bài toán thành hai luồng công việc chính

Để giải quyết bài toán phức tạp, kiến trúc này chia nhỏ nhiệm vụ thành hai giai đoạn chính, mỗi giai đoạn được thực hiện bởi một “đội” agent chuyên biệt:

• Khám phá mẫu (Pattern Discovery): Một “Research Squad” (đội nghiên cứu) phân tích dữ liệu lịch sử để tìm ra các tín hiệu của sự thành công.
• Tạo khách hàng tiềm năng (Lead Generation): Một “Hunter Squad” (đội săn tìm) sử dụng các tín hiệu đó để tìm kiếm các cơ hội trong tương lai.

Trước khi bắt đầu một trong hai luồng công việc, agent gốc phải hiểu rõ yêu cầu cụ thể của người dùng. Nhiệm vụ này được giao cho một agent chuyên biệt là intent_extractor_agent, có trách nhiệm phân tích yêu cầu ban đầu của người dùng thành dữ liệu có cấu trúc.

Luồng công việc 1: Khám phá mẫu (Pattern Discovery)

Để tìm kiếm, xác thực và phân tích lịch sử của các công ty một cách hiệu quả, kiến trúc này sử dụng phương pháp xử lý song song. ResearchOrchestratorAgent sẽ tự động tạo ra một mini-pipeline cho mỗi công ty và chạy tất cả chúng đồng thời.

Các agent chính trong chuỗi này bao gồm:

• CompanyFinderAgent: Thực hiện tìm kiếm để tạo danh sách công ty ban đầu dựa trên ngành và quốc gia do người dùng chỉ định.
• CompanyFormatterAgent: Chuẩn hóa dữ liệu thô từ agent tìm kiếm, đảm bảo dữ liệu sạch và sẵn sàng cho các bước tiếp theo.
• ResearchOrchestratorAgent: Quản lý việc thực thi song song giai đoạn nghiên cứu. Với mỗi công ty, nó sẽ chạy một pipeline xác thực để đối chiếu công ty với các tiêu chí nghiêm ngặt.
• SynthesizerOrchestratorAgent: Thu thập và hợp nhất tất cả dữ liệu đã được xác thực từ các pipeline nghiên cứu song song.
• PatternSynthesizerAgent: Nhận dữ liệu tổng hợp và xác định các điểm chung, tổng hợp chúng thành một báo cáo rõ ràng, dựa trên bằng chứng và có trích dẫn nguồn.

Luồng công việc 2: Tạo khách hàng tiềm năng (Lead Generation)

Sau khi các mẫu thành công được xác định và xác nhận, InteractiveLeadGenerator sẽ triển khai luồng công việc thứ hai. Quy trình này phản ánh cấu trúc của giai đoạn khám phá, nhấn mạnh vào tính nhất quán và khả năng tái sử dụng.

Các agent chính trong chuỗi này là:

• LeadFinderAgent: Sử dụng các mẫu đã được tổng hợp trước đó làm truy vấn tìm kiếm mới để tìm các công ty có đặc điểm tương tự.
• LeadFormatterAgent: Chuẩn hóa và cấu trúc dữ liệu thô từ LeadFinderAgent để xử lý song song.
• LeadResearchOrchestratorAgent: Quản lý việc thực thi song song các tác vụ phân tích cốt lõi, bao gồm chạy lại ValidatorAgent và một agent mới là LeadSignalAnalyzerAgent cho mỗi khách hàng tiềm năng.

Cơ chế kiểm soát và quản lý trạng thái trong ADK

Để agent gốc có thể quản lý các luồng công việc phức tạp và duy trì một cuộc hội thoại mạch lạc, Google ADK cung cấp hai tính năng quan trọng:

1. AgentTool để ủy quyền: Các agent điều phối SequentialAgent được trừu tượng hóa thành một AgentTool duy nhất có thể gọi được. Điều này cho phép agent gốc kích hoạt toàn bộ một luồng công việc nhiều bước như thể đó là một lệnh gọi hàm duy nhất.
2. Callbacks để quản lý trạng thái: Các callback rất cần thiết để quản lý trạng thái của phiên làm việc qua nhiều lượt tương tác. Ví dụ, before_agent_run thực thi trước mỗi lượt của agent để khởi tạo hoặc cập nhật trạng thái, trong khi after_tool_run xử lý đầu ra của một công cụ và cập nhật biến trạng thái, định hướng cho quyết định tiếp theo của agent gốc.

Bắt đầu xây dựng

Các doanh nghiệp và lập trình viên có thể bắt đầu xây dựng hệ thống agent của riêng mình với các tài nguyên chính thức từ Google:

• Google Agent Development Kit (ADK): Khám phá toàn bộ tính năng, công cụ và cấu hình trên GitHub.
• Mã nguồn dự án: Truy cập mã nguồn đầy đủ cho agent này để tham khảo và làm nền tảng cho các dự án của bạn.