Xây Dựng AI Agent Hỗ Trợ Khách Hàng Đa Kênh (Omnichannel)

Hybrid search (kết hợp vector similarity và BM25 keyword search) cho kết quả tốt hơn pure vector search, đặc biệt với tên sản phẩm và mã lỗi cụ thể. Cross-encoder reranking (ms-marco-MiniLM) cải thiện precision đáng kể so với chỉ dùng cosine similarity.

Ticket Automation: Tự Động Từ Đầu Đến Cuối

Phân loại và ưu tiên tự động

Ngay khi ticket vào hệ thống, agent phân loại:

{
  "category": "billing_dispute",
  "priority": "high",
  "sentiment": "frustrated",
  "requires_human": true,
  "estimated_resolution": "need_account_access"
}

Priority được tính dựa trên: sentiment score, từ khóa (hoàn tiền, khiếu nại, pháp lý), customer tier (premium/standard), và lịch sử escalation của user.

Luồng xử lý tự động

Ticket vào → Agent phân loại
  → RAG search (knowledge base + ticket tương tự)
  → Thực thi action nếu cần (tra đơn hàng, cấp lại license)
  → Gửi response với source citation
  → Cập nhật ticket status + CRM
  → Đo satisfaction score (thumbs up/down)

Ticket không thể tự giải quyết → escalate với đầy đủ context cho human agent.

Tool Use: Cho Agent Hành Động Thực Sự

Agent không chỉ trả lời — nó thực hiện action:

[
  {"name": "check_order_status", "params": {"order_id": "string"}},
  {"name": "process_refund", "params": {"order_id": "string", "amount": "number", "reason": "string"}},
  {"name": "reset_password", "params": {"user_email": "string"}},
  {"name": "update_subscription", "params": {"user_id": "string", "plan": "string"}},
  {"name": "search_knowledge_base", "params": {"query": "string", "filters": "object"}},
  {"name": "create_ticket", "params": {"category": "string", "priority": "string", "description": "string"}}
]

Mỗi tool cần permission check trước khi execute. Hoàn tiền trên ngưỡng nhất định cần human approval. Reset password cần verify OTP trước.

Smart Escalation: Biết Khi Nào Dừng

Escalation không phải thất bại — đó là tính năng. Agent giỏi biết giới hạn của mình.

Escalate khi:

• Confidence score < 0.6 sau khi thử RAG
• Sentiment analysis phát hiện frustration cao (> 0.7)
• Ticket liên quan đến tranh chấp pháp lý hoặc hoàn tiền lớn
• Agent đã loop 2 lần mà chưa giải quyết được
• Khách hàng yêu cầu gặp người thật

Khi escalate, truyền toàn bộ context cho human agent: conversation history, classification, các giải pháp đã thử, và sentiment timeline.

Metrics Cần Theo Dõi

Theo dõi riêng per-channel và per-category. Email support thường có CSAT cao hơn chat vì khách hàng không kỳ vọng phản hồi tức thì.

Stack Khuyến Nghị

Cho doanh nghiệp vừa bắt đầu:

• LLM: Claude 3.5 Sonnet (balance cost/quality) hoặc GPT-4o
• Vector DB: Qdrant (self-host) hoặc Pinecone (managed)
• Embedding: text-embedding-3-small hoặc BGE-M3 (multilingual, tốt cho tiếng Việt)
• Session store: Redis với TTL 24–48h
• Ticketing: tích hợp Freshdesk, Zendesk hoặc custom
• Monitoring: LangSmith hoặc Langfuse cho distributed trace

Bắt đầu với một kênh (web chat), đo metrics 2–4 tuần, sau đó mở rộng sang kênh tiếp theo. Mỗi kênh mới thêm ~15% complexity vào routing layer.

Xem thêm về Human-in-the-Loop AI Agents để thiết kế escalation flow hiệu quả, và MCP Protocol để chuẩn hóa tool integration cho agent.