Chia sẻ của Liam Ottley trong video How to Build & Sell AI Agents: Ultimate Beginner’s Guide
Cách đây hai năm, Liam Ottley tự học cách xây dựng AI agent mà không có kinh nghiệm trước đó về AI. Kể từ đó, anh đã thành lập nhiều doanh nghiệp AI tạo ra doanh thu hơn 5 triệu đô la, phát triển kênh YouTube từ 0 lên 450.000 người đăng ký và xây dựng AI agent cho một số công ty lớn nhất thế giới. Có thể nói, việc học cách xây dựng AI agent đã thay đổi hoàn toàn cuộc đời anh ấy.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu mọi thứ về việc xây dựng và quan trọng hơn là kiếm tiền với AI agent, ngay cả khi bạn không biết lập trình. Hy vọng rằng bạn cũng có thể học và sử dụng kỹ năng cực kỳ mạnh mẽ này để xây dựng cuộc sống mơ ước trước khi các AI agent bắt đầu chiếm lấy công việc của chúng ta.
Bài viết này sẽ được chia thành ba phần chính:
- Nền tảng về AI agent: Tìm hiểu AI agent là gì, cách chúng hoạt động và các khái niệm chính bạn cần biết.
- Thực hành xây dựng AI agent: Hướng dẫn chi tiết qua 4 ví dụ xây dựng AI agent phổ biến trên các nền tảng no-code khác nhau.
- Kiếm tiền từ kỹ năng AI agent: Khám phá chiến lược đã được chứng minh để kiếm tiền từ kỹ năng xây dựng AI agent trong bối cảnh công nghệ này đang bùng nổ.
Hãy chuẩn bị sẵn sàng, tắt các tab khác, lấy sổ tay, bút và một ly nước yêu thích. Hãy cam kết hoàn thành khóa đào tạo này để đảm bảo bạn được trao quyền bởi AI chứ không phải bị thay thế bởi nó.
Hiểu rõ về AI agent: Nền tảng cốt lõi
Bước đầu tiên để xây dựng AI agent là hiểu rõ chúng thực sự là gì. Thuật ngữ “AI agent” được nhắc đến rất nhiều, nhưng định nghĩa rõ ràng nhất cho người mới bắt đầu là:
AI agent là một nhân viên kỹ thuật số có thể hiểu hướng dẫn và thực hiện hành động để hoàn thành nhiệm vụ.
Giống như doanh nghiệp có nhân viên xử lý các công việc khác nhau, AI agent giống như một nhân viên kỹ thuật số. Điều thú vị là bạn có thể xây dựng chúng và khiến chúng làm bất cứ điều gì bạn muốn. Chúng hoạt động 24/7, không bao giờ mệt mỏi, có thể được sao chép và sửa đổi ngay lập tức, và chi phí vận hành thấp hơn nhiều so với nhân viên con người.
AI agent khác gì chatbot thông thường?
Hầu hết chúng ta đã gặp các chatbot cơ bản trên website. Chúng giống như một người phục vụ chỉ có thể đọc thực đơn nhưng không thể nhận đơn hàng hay mang thức ăn. Chúng chỉ trả lời bằng các câu trả lời được lập trình sẵn hoặc các câu trả lời đơn giản do AI tạo ra.
AI agent thì khác. Ví dụ, nếu bạn hỏi chatbot thông thường về việc đặt lịch hẹn, nó có thể nói, “Giờ làm việc của chúng tôi là 9-5. Vui lòng gọi để đặt lịch.” Nhưng một AI agent có thể kiểm tra lịch, tìm các ngách trống, trao đổi qua lại với bạn để đặt lịch hẹn, gửi email xác nhận, sau đó tự động cập nhật hệ thống lên lịch và CRM của doanh nghiệp trong vài giây.
Khả năng thực hiện hành động này làm cho AI agent trở nên mạnh mẽ. Chúng không chỉ là chatbot thông minh mà còn là những nhân viên kỹ thuật số thực thụ có thể tìm kiếm cơ sở dữ liệu, cập nhật bảng tính, gửi email, đặt lịch hẹn, tạo tài liệu và nhiều hơn thế nữa.
Cách AI agent hoạt động: 5 thành phần chính
Giống như con người cần não bộ, bộ nhớ và công cụ để làm việc, AI agent cần các thành phần cụ thể để hoạt động chính xác. Có 5 phần chính:
- Não bộ (Large Language Model – LLM): Đây là cốt lõi thông minh của agent. Các LLM phổ biến bao gồm GPT của OpenAI, Claude của Anthropic, Gemini của Google,… Hãy tưởng tượng LLM như một thực tập sinh siêu thông minh có thể hiểu hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tìm ra cách hoàn thành công việc.
- Hướng dẫn (Prompting): Đây là cách bạn “lập trình” hành vi của agent bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì viết mã. Các hướng dẫn rõ ràng giúp định hình chức năng và cách agent hoạt động, làm cho việc xây dựng AI agent dễ tiếp cận hơn với những người không biết lập trình.
- Bộ nhớ (Memory): Giống như con người, agent cần bộ nhớ để nhớ các cuộc trò chuyện trước đó, theo dõi các tác vụ đang thực hiện và học hỏi từ các tương tác trong quá khứ. Hầu hết các nền tảng xây dựng AI agent hiện nay đều tự động xử lý phần bộ nhớ này.
- Kiến thức bên ngoài (External Knowledge – Tùy chọn): Các mô hình AI được đào tạo trước trên lượng lớn dữ liệu, nhưng dữ liệu đó có giới hạn thời gian. Giống như đào tạo một nhân viên mới với tài liệu cụ thể của công ty, bạn có thể cung cấp cho AI agent kiến thức bổ sung thông qua các tệp PDF, bảng tính, bản ghi dịch vụ khách hàng hoặc bất kỳ thông tin dựa trên văn bản nào khác. Điều này cho phép agent xử lý các tác vụ kinh doanh cụ thể.
- Công cụ (Tools): Đây là thành phần quan trọng nhất, biến AI agent từ việc chỉ trò chuyện thành việc có thể thực hiện hành động. Công cụ giống như việc cấp quyền truy cập phần mềm cho nhân viên kỹ thuật số của bạn. Chúng cho phép agent kiểm tra dữ liệu thời gian thực, cập nhật cơ sở dữ liệu, gửi tin nhắn, tạo tài liệu, đặt lịch hẹn,…
Khi kết hợp cả 5 thành phần này, AI agent có thể hoạt động giống như một nhân viên con người, nhưng nhanh hơn, rẻ hơn và hiệu quả hơn.
Ba thành phần chính khi xây dựng AI agent
Mặc dù có 5 thành phần, khi lập kế hoạch và xây dựng AI agent, bạn chủ yếu tập trung vào 3 “nguyên liệu” chính:
- Kiến thức (Knowledge): Dữ liệu bên ngoài bạn muốn agent sử dụng.
- Công cụ (Tools): Các hành động bạn muốn agent có thể thực hiện (ví dụ: lưu vào CRM, lấy dữ liệu chứng khoán, gửi email).
- Prompting: Keo gắn kết mọi thứ lại với nhau, xác định cách agent hành xử.
Não bộ (LLM) có thể dễ dàng thay đổi và bộ nhớ thường được xử lý mặc định. Do đó, việc kết hợp và tinh chỉnh 3 thành phần này là trọng tâm của người xây dựng AI agent.
Tìm hiểu sâu hơn về công cụ: APIs và Schemas
Công cụ là trái tim của khả năng hành động của AI agent. Để hiểu cách chúng hoạt động, chúng ta cần xem xét cách phần mềm và internet hoạt động cơ bản.
Khi bạn tương tác trên internet (xem video, gửi tweet, kiểm tra email), trình duyệt của bạn đang gửi yêu cầu (request) đến máy chủ (server) và nhận lại phản hồi (response). Quá trình này diễn ra thông qua APIs (Application Programming Interfaces – Giao diện lập trình ứng dụng).
Hãy coi API như những người phục vụ trong nhà hàng: họ nhận yêu cầu của bạn (đơn hàng), chuyển đến nhà bếp (máy chủ) và mang lại kết quả (món ăn/phản hồi). Có hai loại yêu cầu chính:
- GET: Yêu cầu lấy thông tin (ví dụ: xem thời tiết, tải video).
- POST: Gửi thông tin đi (ví dụ: đăng tweet, gửi email).
AI agent sử dụng các API này như những “nút bấm” kỹ thuật số để thực hiện công việc. Mỗi công cụ mà agent có quyền truy cập về cơ bản là một API mà nó có thể gọi. Công cụ có thể là:
- Tích hợp sẵn (Pre-made): Như Google Calendar, Gmail, sẵn sàng để sử dụng.
- Tự tạo (Custom-made): Bạn tự xây dựng để có nhiều quyền kiểm soát hơn.
Để agent sử dụng một công cụ (một chức năng được bao bọc bởi API), nó cần hiểu cách sử dụng API đó. Đây là lúc Schemas phát huy tác dụng.
Schema giống như một bản hướng dẫn sử dụng một trang cho API. Nó mô tả:
- Công cụ làm gì?
- Thông tin đầu vào (input) cần thiết là gì?
- Thông tin đầu ra (output) mong đợi là gì?
Các mô hình AI hiện đại như GPT-4 có thể đọc và hiểu các schema này, không chỉ biết cách sử dụng công cụ mà còn biết khi nào nên sử dụng nó dựa trên yêu cầu của người dùng. Agent sẽ tự động trích xuất thông tin cần thiết từ yêu cầu của bạn, gửi nó đến API, nhận lại dữ liệu thô (thường ở định dạng JSON) và sau đó sử dụng LLM (não bộ) để diễn giải kết quả đó thành một câu trả lời tự nhiên cho bạn.
Sức mạnh của việc kết hợp nhiều công cụ
Phép màu thực sự xảy ra khi bạn cung cấp cho AI agent nhiều công cụ và khả năng sử dụng chúng cùng nhau để đạt được các mục tiêu phức tạp.
Ví dụ, bạn giao nhiệm vụ: “Tìm các startup AI mới huy động vốn, đưa vào bảng tính, tóm tắt từng công ty và gửi email link bảng tính cho tôi.”
Agent có thể chia nhỏ vấn đề này:
- Sử dụng công cụ tìm kiếm web để tìm startup AI.
- Sử dụng công cụ Google Sheets để tạo bảng tính mới.
- Với mỗi công ty tìm được, thêm một hàng vào bảng tính.
- Viết tóm tắt cho mỗi công ty và thêm vào cột mới.
- Sử dụng công cụ email để gửi link cho bạn.
Các mô hình lý luận mạnh mẽ (như các phiên bản GPT-4o mới) cho phép agent lập kế hoạch, hành động, suy ngẫm về kết quả và điều chỉnh kế hoạch nếu cần – giống như cách con người giải quyết vấn đề. Thậm chí, chúng ta đang thấy sự phát triển của việc nhiều agent làm việc cùng nhau, mỗi agent chuyên biệt hóa một nhiệm vụ và được điều phối bởi một agent chính.
Các loại AI agent và ứng dụng thực tế
Có hai loại AI agent chính:
- Conversational Agents (Agent đối thoại): Con người tương tác trực tiếp qua chat (website, WhatsApp, Instagram), giọng nói (điện thoại), hoặc ứng dụng tùy chỉnh.
- Automated Agents (Agent tự động): Hoạt động trong nền, được kích hoạt bởi các sự kiện (email mới, form submission) hoặc theo lịch trình, không cần tương tác trực tiếp từ con người.
Các ứng dụng thực tế phổ biến bao gồm:
- Trợ lý cá nhân: Quản lý lịch, gửi email, thực hiện cuộc gọi (thường do các ông lớn công nghệ thống trị).
- Co-pilots (Trợ lý chuyên biệt): Giúp nhân viên trong các vai trò cụ thể (ví dụ: hỗ trợ khách hàng, bán hàng) làm việc hiệu quả hơn bằng cách cung cấp kiến thức nhanh chóng, công cụ tra cứu, tóm tắt cuộc gọi.
- Tạo khách hàng tiềm năng & Đặt lịch hẹn: Tương tác với khách truy cập web/mạng xã hội/điện thoại 24/7, trả lời câu hỏi, thu thập thông tin liên hệ, thậm chí đặt lịch hẹn tự động.
- Agent nghiên cứu: Tự động nghiên cứu khách hàng tiềm năng mới (thông tin công ty, hồ sơ LinkedIn), tóm tắt và đề xuất chiến lược bán hàng.
Thực hành xây dựng AI agent với các nền tảng no-code
Bây giờ, hãy cùng xem qua các ví dụ thực tế về cách xây dựng AI agent bằng các nền tảng no-code khác nhau. Các ví dụ này được thiết kế để cung cấp cho bạn kinh nghiệm đa dạng về các loại agent và nền tảng.
1. Xây dựng Sales co-pilot với Relevance AI
- Mục đích: Tạo một trợ lý AI (co-pilot) cho nhân viên bán hàng của một công ty tuyển dụng giả định (Big Boy Recruits). Agent này giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho các cuộc gọi bán hàng bằng cách nghiên cứu nhanh chóng về công ty và người liên hệ.
- Nền tảng: Relevance AI – mạnh mẽ trong việc tạo các công cụ tùy chỉnh (như web scraping nâng cao, nghiên cứu LinkedIn) và tích hợp chúng vào các agent đối thoại.
- Cách hoạt động: Nhân viên bán hàng có thể yêu cầu agent nghiên cứu URL công ty, URL LinkedIn của người liên hệ. Agent sẽ sử dụng các công cụ tùy chỉnh để lấy thông tin, tóm tắt và sau đó tạo một báo cáo trước cuộc gọi với các điểm chính và chiến lược đề xuất.
- Điểm mấu chốt: Học cách xây dựng công cụ tùy chỉnh mạnh mẽ trên Relevance AI và tích hợp chúng vào một agent đối thoại hữu ích cho một vai trò công việc cụ thể.
2. Xây dựng agent tự động phân loại khách hàng tiềm năng với N8N
- Mục đích: Tự động hóa quy trình nghiên cứu và phân loại khách hàng tiềm năng mới cho Big Boy Recruits. Khi có một form đăng ký mới, agent sẽ tự động nghiên cứu công ty, quyết định xem họ có phù hợp (đủ điều kiện) hay không dựa trên tiêu chí, và sau đó thông báo cho nhân viên bán hàng phù hợp hoặc gửi email từ chối tự động.
- Nền tảng: N8N – một nền tảng tự động hóa quy trình làm việc mạnh mẽ, cho phép tích hợp các AI agent vào các luồng công việc phức tạp được kích hoạt tự động.
- Cách hoạt động: Form submission kích hoạt quy trình. Sử dụng công cụ Relevance AI (đã tạo ở ví dụ 1) để nghiên cứu công ty. Một AI agent trong N8N phân tích kết quả nghiên cứu và tiêu chí, sau đó sử dụng các công cụ khác (gọi một workflow N8N khác hoặc gửi Gmail) để thực hiện hành động tiếp theo (thông báo cho sale hoặc gửi email từ chối).
- Điểm mấu chốt: Hiểu cách tích hợp AI agent vào các quy trình tự động hóa kinh doanh, sử dụng AI để đưa ra quyết định và kích hoạt các hành động khác nhau dựa trên các điều kiện.
3. Xây dựng agent hỗ trợ/tạo lead qua web và điện thoại với Voiceflow
- Mục đích: Tạo một agent duy nhất có thể trả lời câu hỏi, cung cấp báo giá tức thì và thu thập thông tin khách hàng tiềm năng cho một công ty vệ sinh giả định (Connor’s Cleaning), hoạt động cả trên chat widget website và qua một số điện thoại có thể gọi đến.
- Nền tảng: Voiceflow – chuyên về xây dựng các agent đối thoại phức tạp cho cả kênh chat và kênh giọng nói (voice).
- Cách hoạt động: Agent sử dụng knowledge base để trả lời câu hỏi. Nó có một công cụ tùy chỉnh (xây dựng trên Relevance AI) để tạo báo giá dựa trên loại hình và diện tích bất động sản. Sau khi báo giá, nó sẽ cố gắng thu thập thông tin liên hệ (tên, số điện thoại) và lưu vào Google Sheets (thông qua Make.com webhook).
- Điểm mấu chốt: Xây dựng agent đa kênh (omnichannel) trên Voiceflow, tích hợp knowledge base, công cụ tùy chỉnh bên ngoài qua API, và thực hiện lead capture vào CRM/bảng tính. Học cách xử lý các luồng hội thoại phức tạp và error handling.
4. Xây dựng agent tạo lead qua WhatsApp với Agentive
- Mục đích: Xây dựng nhanh chóng một agent tương tự ví dụ 3 (trả lời câu hỏi, báo giá, thu thập lead) nhưng triển khai chủ yếu qua WhatsApp để tăng khả năng tiếp cận khách hàng.
- Nền tảng: Agentive (phần mềm của Liam) – tập trung vào việc xây dựng và triển khai nhanh chóng các AI agent (dựa trên OpenAI Assistants API) lên các nền tảng nhắn tin như WhatsApp, Instagram.
- Cách hoạt động: Tương tự Voiceflow, agent sử dụng knowledge base và các công cụ tùy chỉnh từ Relevance AI (báo giá, lưu lead vào AirTable). Tuy nhiên, việc xây dựng tập trung vào việc viết một prompt tốt và cung cấp đúng công cụ/kiến thức, thay vì xây dựng luồng chi tiết.
- Điểm mấu chốt: Trải nghiệm cách xây dựng agent dựa trên prompt và công cụ một cách nhanh chóng, dễ dàng triển khai lên WhatsApp để tương tác với khách hàng trên nền tảng ưa thích của họ. Học cách tích hợp với AirTable.
Lưu ý: Các ví dụ xây dựng này cho thấy sự đa dạng của các nền tảng và cách tiếp cận. Việc lựa chọn nền tảng phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án.
Bí quyết kiếm tiền từ kỹ năng xây dựng AI agent
Bây giờ bạn đã hiểu về AI agent và cách xây dựng chúng, phần quan trọng nhất là làm thế nào để biến kỹ năng này thành tiền.
Tin tốt là bạn không cần phải xây dựng ChatGPT tiếp theo hay một startup AI đột phá. Cơ hội thực sự đơn giản hơn nhiều: giúp các doanh nghiệp hiểu và triển khai AI.
Cơ hội lớn: Giúp đỡ doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB)
Như các doanh nhân nổi tiếng Kevin O’Leary và Mark Cuban đã chỉ ra, cơ hội lớn nhất hiện nay nằm ở việc phục vụ các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB). Có hàng triệu SMB (ví dụ: 1.7 triệu SMB ở Mỹ có doanh thu từ 500k – 10 triệu đô la/năm) biết rằng họ cần AI để cạnh tranh nhưng không có thời gian hoặc chuyên môn để tự làm.
Các công ty tư vấn lớn thường bỏ qua thị trường này, tạo ra một khoảng trống khổng lồ. Ước tính cho mỗi người/công ty cung cấp dịch vụ AI hiện nay, có hơn 1100 doanh nghiệp ở Mỹ cần sự giúp đỡ. Đây là một thị trường hoàn toàn chưa được khai thác.
Các loại hình dịch vụ AI bạn có thể cung cấp
Có ba loại dịch vụ chính mà bạn có thể cung cấp để kiếm tiền từ kỹ năng AI agent của mình:
- Giáo dục (Education): Dạy các doanh nghiệp về AI, tổ chức workshop, thuyết trình, đào tạo nhân viên, tạo khóa học. Các doanh nghiệp đang khao khát người có thể giải thích AI một cách đơn giản và ứng dụng của nó.
- Tư vấn (Consulting): Phân tích hoạt động kinh doanh của một công ty và chỉ ra nơi AI có thể giúp họ tiết kiệm thời gian hoặc kiếm nhiều tiền hơn. Bạn đóng vai trò là chiến lược gia AI của họ.
- Triển khai (Implementation): Xây dựng và triển khai các giải pháp AI cụ thể cho doanh nghiệp, như các agent mà chúng ta đã tìm hiểu cách xây dựng.
Bạn có thể bắt đầu với một loại hình dịch vụ và mở rộng sang các loại khác khi có thêm kinh nghiệm.
Làm thế nào để bắt đầu kiếm tiền
Chìa khóa để kiếm tiền là tạo ra một “khoảng cách kiến thức” (knowledge gap) giữa bạn và các doanh nghiệp bạn giúp đỡ. Họ trả tiền cho bạn dựa trên mức độ bạn hiểu về AI agent và ứng dụng kinh doanh của nó nhiều hơn họ.
Sau khi xem video này (và hoàn thành các hướng dẫn thực hành), bạn đã có một nền tảng tốt. Các bước tiếp theo là:
- Xây dựng thêm kinh nghiệm: Thực hành xây dựng thêm các AI agent. Bạn có thể tìm thêm 5-10 hướng dẫn trong khóa học miễn phí trên cộng đồng School của Liam. Điều này sẽ mở rộng đáng kể “khoảng cách kiến thức” của bạn.
- Xác định hướng đi:
- Nếu bạn yêu thích việc xây dựng: Tiếp tục đi sâu vào kỹ thuật, thử các dự án phức tạp hơn. Sau khoảng 2-3 tháng, bạn có thể tự tin bán dịch vụ triển khai.
- Nếu việc xây dựng không phải là đam mê chính: Hoàn thành nền tảng kiến thức (qua khóa học miễn phí) và bắt đầu kiếm tiền ngay lập tức bằng cách bán dịch vụ giáo dục hoặc tư vấn AI. Đừng bị mắc kẹt trong vòng lặp học hỏi không ngừng.
Tìm kiếm khách hàng đầu tiên
Có hai phương pháp chính hiệu quả:
- Mối quan hệ ấm (Warm Connections): Bắt đầu với những người bạn đã biết (bạn bè, gia đình, người quen, bạn của bạn). Họ có xu hướng tin tưởng bạn hơn người lạ. Hãy tiếp cận và chia sẻ kiến thức của bạn, xem họ hoặc doanh nghiệp của họ có thể hưởng lợi từ AI như thế nào.
- Vòng lặp Cộng đồng – Nội dung (Community Content Flywheel):
- Tham gia cộng đồng AI (như cộng đồng School miễn phí của Liam).
- Tạo nội dung (bài viết LinkedIn, video YouTube) chia sẻ những gì bạn đang học về xây dựng và ứng dụng AI agent.
- Chia sẻ nội dung đó trở lại cộng đồng. Cộng đồng lớn cung cấp cho bạn khán giả tức thì, giúp xây dựng uy tín và thu hút khách hàng tiềm năng. Ví dụ về Rory Ridges cho thấy phương pháp này rất hiệu quả.
Cả hai phương pháp đều bắt đầu bằng việc cho đi giá trị trước. Giúp đỡ các mối quan hệ ấm hoặc chia sẻ kiến thức công khai trước khi bạn mong đợi nhận lại.
AI agent không còn là khái niệm xa vời mà là một công cụ mạnh mẽ đang định hình lại cách chúng ta làm việc và kinh doanh. Điều tuyệt vời là việc xây dựng và triển khai chúng ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn nhờ các nền tảng no-code.
Qua bài viết này, bạn đã nắm được:
- AI agent là gì và cách chúng hoạt động.
- Các thành phần cốt lõi và cách tiếp cận để xây dựng chúng.
- Cách thực hành xây dựng các loại agent khác nhau trên các nền tảng phổ biến như Relevance AI, N8N, Voiceflow và Agentive.
- Cơ hội kiếm tiền khổng lồ bằng cách giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng AI thông qua giáo dục, tư vấn hoặc triển khai.
- Các chiến lược cụ thể để bắt đầu và tìm kiếm khách hàng đầu tiên.
Đừng dừng lại ở đây. Hãy tiếp tục duy trì động lực này.
Bước tiếp theo rõ ràng là:
- Tham gia cộng đồng: Tìm đến các cộng đồng AI như School của Liam Ottley để học hỏi, kết nối và nhận hỗ trợ.
- Thực hành nhiều hơn: Hoàn thành các hướng dẫn trong khóa học miễn phí để củng cố nền tảng và mở rộng kinh nghiệm xây dựng agent.
- Bắt đầu hành động: Dựa trên điểm mạnh và sở thích của bạn, hãy bắt đầu tiếp cận các mối quan hệ ấm hoặc tạo nội dung để chia sẻ kiến thức và thu hút khách hàng tiềm năng cho dịch vụ giáo dục, tư vấn hoặc triển khai AI của bạn.
Thế giới AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, và bây giờ là thời điểm hoàn hảo để bạn trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết và nắm bắt cơ hội to lớn này. Chúc bạn thành công trên hành trình xây dựng và kiếm tiền với AI agent!
