Xây dựng một AI Agent nghiên cứu không cần code với n8n

Question

Chia sẻ bởi Nate Herk

Khi nhắc đến trí tuệ nhân tạo, nhiều người thường nghĩ ngay đến những dự án phức tạp đòi hỏi kiến thức lập trình chuyên sâu. Tuy nhiên, thời đại của AI đã thay đổi, và giờ đây, việc xây dựng một AI Agent nghiên cứu không cần code không còn là điều xa vời. Với những công cụ phù hợp, bạn hoàn toàn có thể tạo ra một trợ lý AI mạnh mẽ, tự động hóa các tác vụ nghiên cứu, giúp bạn tiết kiệm hàng giờ đồng hồ và mang lại những thông tin chi tiết, kịp thời.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ kinh nghiệm thực tế về cách tạo ra một AI Agent nghiên cứu chỉ trong vài phút, mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào. Chúng ta sẽ cùng nhau đi qua từng bước, từ việc thiết lập các kết nối cần thiết cho đến việc tinh chỉnh để tác nhân AI này hoạt động hiệu quả nhất theo nhu cầu của bạn.

Sức Mạnh Của AI Agent Nghiên Cứu: Bạn Cần Nó Để Làm Gì?

Trước khi đi sâu vào các bước xây dựng, hãy cùng tôi hình dung về những gì một AI Agent nghiên cứu có thể làm được. Về cơ bản, nó là một hệ thống tự động, có khả năng:

Hiểu câu hỏi của bạn: Sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để diễn giải yêu cầu đầu vào.
Tìm kiếm thông tin theo thời gian thực: Truy cập internet và thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Tổng hợp và báo cáo: Xử lý thông tin tìm được và trình bày dưới dạng một báo cáo nghiên cứu có cấu trúc, dễ hiểu.

Hãy nghĩ đến việc bạn cần nghiên cứu về 10 đối thủ cạnh tranh mỗi tuần, hoặc cần phân tích thông tin về một khách hàng tiềm năng mới. Thay vì dành hàng giờ để tìm kiếm và tổng hợp thủ công, một AI Agent có thể làm điều đó cho bạn một cách tự động, nhanh chóng và hiệu quả.

Để xây dựng AI Agent này, chúng ta sẽ cần đến ba thành phần chính:

N8N: Đây là nền tảng tự động hóa mã nguồn mở, nơi chúng ta sẽ tạo ra quy trình làm việc (workflow) cho AI Agent của mình. N8N cung cấp giao diện trực quan, kéo thả, giúp việc kết nối các dịch vụ trở nên cực kỳ dễ dàng.
OpenRouter: Đóng vai trò là "bộ não" của AI Agent. OpenRouter cho phép chúng ta kết nối với nhiều mô hình AI khác nhau (như GPT-4, Llama, v.v.), cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tư duy cho tác nhân.
Perplexity AI: Đây là công cụ nghiên cứu mạnh mẽ, có khả năng tìm kiếm internet theo thời gian thực và cung cấp thông tin chi tiết. Perplexity sẽ là "công cụ" giúp AI Agent của chúng ta truy cập và tổng hợp dữ liệu từ web.

Khi kết hợp ba yếu tố này, chúng ta sẽ có một AI Agent có khả năng nhận yêu cầu, xử lý bằng trí tuệ nhân tạo và tìm kiếm thông tin trên internet để đưa ra câu trả lời chi tiết.

Từng Bước Xây Dựng AI Agent Nghiên Cứu Đầu Tiên Của Bạn

Giờ thì, hãy cùng tôi bắt tay vào xây dựng AI Agent nghiên cứu không cần code đầu tiên của bạn trên N8N. Tôi sẽ hướng dẫn từng bước một, đảm bảo bạn có thể thực hiện thành công.

1. Khởi tạo Workflow trên N8N và Kích hoạt Chat Message

Sau khi đăng nhập vào N8N, chúng ta sẽ tạo một workflow mới.

Tạo Workflow mới: Từ giao diện chính của N8N, nhấp vào nút để tạo một workflow mới.
Thêm bước đầu tiên (Chat Message): Để AI Agent có thể nhận đầu vào từ chúng ta, hãy chọn nút "Thêm bước đầu tiên" (Add First Step) và tìm kiếm "Chat Message". Đây sẽ là điểm khởi đầu cho mọi yêu cầu nghiên cứu của bạn. Bạn có thể mở giao diện chat để bắt đầu tương tác với agent.

2. Kết Nối "Não Bộ" Cho AI Agent: OpenRouter

Sau khi có đầu vào từ chat, bước tiếp theo là kết nối OpenRouter để cung cấp khả năng xử lý thông tin cho AI Agent.

Thêm node AI Agent: Từ node "Chat Message", nhấp vào dấu cộng để thêm một node mới. Tìm kiếm và chọn "AI Agent".
Kết nối với OpenRouter Chat Model: Trong node "AI Agent", bạn sẽ thấy phần "Chat Model". Nhấp vào dấu cộng để thêm một kết nối mới và chọn "OpenRouter Chat Model".
Tạo API Key trên OpenRouter: Để kết nối N8N với OpenRouter, bạn cần một API Key.
1. Mở một tab trình duyệt mới và truy cập openrouter.ai.
2. Đăng ký hoặc đăng nhập tài khoản.
3. Truy cập vào phần "Profile" của bạn, sau đó chọn "Keys".
4. Nhấp vào "Create API Key", đặt tên cho key (ví dụ: research_agent), rồi nhấp "Create".
5. Quan trọng: Sao chép API Key này ngay lập tức và lưu trữ ở nơi an toàn. OpenRouter sẽ không hiển thị key này lại lần nữa.
Dán API Key vào N8N: Quay lại N8N, dán API Key vừa sao chép vào ô yêu cầu trong phần cài đặt OpenRouter Chat Model. Nhấn "Save". Nếu kết nối thành công, bạn sẽ thấy thông báo "Connection tested successfully".
Lưu ý về OpenRouter:
- Credits: OpenRouter hoạt động dựa trên hệ thống credits. Đảm bảo bạn có đủ credits trong tài khoản để sử dụng các mô hình AI.
- Bảo mật API Key: API Key của bạn giống như mật khẩu. Giữ nó bí mật để tránh người khác sử dụng và tiêu tốn credits của bạn.
Chọn Mô hình AI: Sau khi kết nối thành công, bạn có thể chọn từ danh sách các mô hình AI có sẵn trên OpenRouter. Tôi thường khuyên bạn nên bắt đầu với một mô hình cân bằng giữa chi phí và hiệu suất như GPT-4.1 Mini để thử nghiệm.

Bây giờ, AI Agent của chúng ta đã có "não bộ" và có thể hiểu được các yêu cầu cơ bản. Bạn có thể thử nghiệm bằng cách gõ một câu hỏi đơn giản vào chat message (ví dụ: "giải thích luật chơi golf"), và AI Agent sẽ sử dụng mô hình AI để trả lời.

3. Cung Cấp Công Cụ Nghiên Cứu: Perplexity AI

Một bộ não thông minh là tốt, nhưng để AI Agent thực sự hữu ích trong nghiên cứu, nó cần khả năng truy cập internet. Đây là lúc Perplexity AI phát huy tác dụng.

Thêm node Perplexity Tool: Trong node "AI Agent", nhấp vào dấu cộng dưới phần "Tool" và tìm kiếm, chọn "Perplexity Tool".
Tạo API Key trên Perplexity: Tương tự như OpenRouter, bạn cần một API Key từ Perplexity.
1. Mở một tab mới và truy cập perplexity.ai.
2. Đăng ký hoặc đăng nhập tài khoản.
3. Truy cập phần "Settings" (thường ở góc dưới bên trái).
4. Trong "Settings", chọn "API Keys".
5. Nhấp vào "Create Key" để tạo một API Key mới.
6. Sao chép API Key và lưu trữ cẩn thận.
Dán API Key vào N8N: Dán API Key vừa sao chép vào ô yêu cầu trong phần cài đặt Perplexity Tool trên N8N. Nhấn "Save" và đợi thông báo "Connection tested successfully".
Lưu ý về Perplexity:
- API Billing: Tương tự như OpenRouter, bạn cần có số dư credits trong tài khoản Perplexity để công cụ này hoạt động và tìm kiếm web.
- Lựa chọn Mô hình Perplexity: Perplexity cung cấp nhiều mô hình khác nhau (Sonar, Sonar Deep Research, Sonar Pro, v.v.). Mỗi mô hình có độ sâu và chất lượng nghiên cứu khác nhau, cũng như mức chi phí khác nhau.
  - Bạn có thể tham khảo tài liệu API của Perplexity (tìm kiếm "Perplexity API documentation") để hiểu rõ hơn về từng mô hình.
  - Đối với nghiên cứu chuyên sâu, tôi thường chọn Sonar Deep Research để có kết quả chất lượng cao nhất.
Thiết lập User Message: Trong phần cài đặt Perplexity Tool, bạn sẽ thấy tùy chọn "User Message". Thay vì gõ thủ công, tôi khuyên bạn nên nhấp vào "Let the model define this parameter". Điều này cho phép AI Agent tự động điền nội dung cần tìm kiếm dựa trên yêu cầu ban đầu của bạn, làm cho tác nhân trở nên thông minh hơn.
Bộ lọc tìm kiếm (tùy chọn): Perplexity cho phép bạn tinh chỉnh kết quả tìm kiếm bằng cách thiết lập bộ lọc về thời gian (ví dụ: chỉ tìm kiếm trong ngày hôm nay) hoặc theo tên miền cụ thể. Đây là các tùy chọn nâng cao mà bạn có thể khám phá sau này để có được kết quả chính xác hơn.

4. Kiểm Tra và Tinh Chỉnh Tác Nhân AI

Sau khi đã thiết lập "não bộ" và "công cụ" cho AI Agent, đã đến lúc kiểm tra nó.

Thử nghiệm với câu hỏi: Mở chat message trong N8N và hỏi một câu hỏi nghiên cứu rộng (ví dụ: "Làm thế nào để tối ưu hóa giấc ngủ của tôi?").
Quan sát quá trình: Bạn sẽ thấy AI Agent bắt đầu quá trình nghiên cứu, sử dụng mô hình Perplexity để tìm kiếm thông tin. Đối với các yêu cầu nghiên cứu sâu, quá trình này có thể mất một chút thời gian.
Phân tích kết quả: Khi quá trình hoàn tất, AI Agent sẽ trả về một báo cáo chi tiết về chủ đề bạn yêu cầu, bao gồm các thông tin liên quan như nhiệt độ phòng ngủ, thói quen trước khi ngủ, chế độ ăn uống, tập thể dục, v.v.
Kiểm tra nguồn tham khảo: Một điểm mạnh của Perplexity là khả năng hiển thị các nguồn mà nó đã sử dụng. Trong N8N, bạn có thể nhấp vào node Perplexity tool để xem danh sách các nguồn (ví dụ: 20 nguồn đã được tìm kiếm). Điều này rất hữu ích để xác minh thông tin.
Thêm System Message (lời khuyên chuyên gia): Ban đầu, AI Agent hoạt động với một "system message" mặc định đơn giản (ví dụ: "Bạn là một trợ lý hữu ích"). Tuy nhiên, để tác nhân thực sự hoạt động như một chuyên gia, bạn nên cung cấp cho nó một "system message" cụ thể hơn. Ví dụ: "Bạn là một chuyên gia nghiên cứu hàng đầu. Bạn sẽ sử dụng công cụ Perplexity để thực hiện nghiên cứu chuyên sâu và luôn cung cấp các trích dẫn nguồn cho mọi thông tin bạn đưa ra." Việc này sẽ giúp tác nhân hiểu rõ vai trò và cách thức hoạt động của nó, mang lại kết quả chất lượng cao hơn nhiều.

Mở Rộng Khả Năng Của AI Agent: Tự Động Hóa Thực Tế

Việc tương tác qua chat message là một cách tuyệt vời để bắt đầu, nhưng sức mạnh thực sự của AI Agent nghiên cứu không cần code nằm ở khả năng tích hợp nó vào các quy trình làm việc hiện có của bạn.

Hãy cùng xem một ví dụ thực tế mà tôi thường áp dụng: phân tích đối thủ cạnh tranh định kỳ.

Tự động hóa Nghiên cứu Đối thủ với Google Sheets

Thay vì phải gõ từng yêu cầu cho mỗi đối thủ, chúng ta có thể sử dụng Google Sheets làm nguồn đầu vào và đầu ra.

Thay thế Trigger: Xóa node "Chat Message" và thay thế bằng node "Google Sheet". Bạn sẽ cần kết nối tài khoản Google Sheet của mình với N8N (tôi thường có một video hướng dẫn riêng về điều này, nhưng bạn có thể tìm hướng dẫn chi tiết trên trang chủ N8N).
Thiết lập Google Sheet: Giả sử bạn có một bảng tính Google Sheets với danh sách các đối thủ cạnh tranh (ví dụ: Apple, Nvidia, Google, Amazon). N8N sẽ đọc dữ liệu từ cột này.
Điều chỉnh User Message của AI Agent: Kéo dữ liệu từ cột "Đối thủ" trong Google Sheet vào phần "User Message" của node AI Agent. Điều này đảm bảo AI Agent sẽ lấy tên từng đối thủ để thực hiện nghiên cứu.

Thêm System Message chuyên biệt: Đây là nơi bạn định hình vai trò của AI Agent cho tác vụ cụ thể này. Ví dụ, một system message hiệu quả cho nghiên cứu đối thủ sẽ là:

Bạn là một chuyên gia nghiên cứu đối thủ cạnh tranh.
Bạn sẽ được cung cấp tên của một đối thủ (User Message).
Bạn sẽ sử dụng công cụ Perplexity để thực hiện nghiên cứu sâu về họ và tóm tắt những hoạt động gần đây của họ (ví dụ: trong tuần qua) để giúp chúng ta luôn đi trước một bước.
Hãy đảm bảo cung cấp các điểm chính và nguồn gốc của thông tin.

Chạy thử nghiệm: Nhấn "Execute Step" trên node Google Sheet. AI Agent sẽ lần lượt nghiên cứu từng đối thủ trong danh sách.
Ghi kết quả vào Google Sheet: Sau khi AI Agent hoàn thành nghiên cứu cho tất cả các đối thủ, thêm một node "Google Sheet" khác để ghi lại kết quả. Kéo đầu ra từ node AI Agent vào một cột mới trong bảng tính (ví dụ: cột "Findings" hoặc "Kết quả nghiên cứu").
Lên lịch tự động hóa: Để quy trình này hoạt động tự động hàng ngày, bạn có thể thay thế trigger Google Sheet bằng một trigger "Schedule" (lên lịch). Thiết lập để workflow chạy vào một thời điểm cố định mỗi ngày (ví dụ: nửa đêm). Khi thức dậy, bạn sẽ có một báo cáo cập nhật về các đối thủ cạnh tranh mà không cần can thiệp thủ công.

Sức mạnh của việc này là khả năng tùy biến. Bạn có thể nghiên cứu 10 công ty, 10 công cụ khác nhau, hoặc bất kỳ danh sách nào. AI Agent sẽ xử lý tất cả dữ liệu từ Perplexity và thậm chí trích dẫn nguồn cho bạn.

Tối Ưu Hóa và Lời Khuyên Từ Chuyên Gia

Việc xây dựng một AI Agent nghiên cứu không cần code là một bước tiến lớn, nhưng để thực sự tối ưu hóa nó, tôi có một vài lời khuyên dựa trên kinh nghiệm của mình:

Tinh chỉnh System Message: Đây là yếu tố then chốt để định hướng AI Agent hoạt động chính xác theo mong muốn của bạn. Hãy thử nghiệm với các prompt khác nhau, mô tả rõ ràng vai trò, nhiệm vụ, và định dạng đầu ra mong muốn (ví dụ: "luôn cung cấp 3 gạch đầu dòng chính", "luôn kết thúc bằng một câu hỏi gợi mở").
Hiểu rõ các mô hình Perplexity: Như tôi đã đề cập, các mô hình Perplexity khác nhau mang lại chất lượng và tốc độ nghiên cứu khác nhau. Dành thời gian tìm hiểu tài liệu API của Perplexity để chọn mô hình phù hợp nhất với yêu cầu về độ sâu và chi phí của bạn.
Tích hợp vào quy trình kinh doanh: Đừng chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu đơn lẻ. Hãy nghĩ cách tích hợp AI Agent này vào các quy trình kinh doanh hiện có của bạn. Ví dụ:
- Marketing: Tự động hóa việc nghiên cứu xu hướng thị trường hoặc nội dung phổ biến.
- Bán hàng: Nghiên cứu thông tin chi tiết về khách hàng tiềm năng hoặc công ty để cá nhân hóa chiến lược tiếp cận.
- Phát triển sản phẩm: Nắm bắt nhanh các tính năng của đối thủ hoặc nhu cầu của người dùng.
Kiểm tra và lặp lại: Thế giới AI thay đổi nhanh chóng. Hãy thường xuyên kiểm tra AI Agent của bạn, đánh giá chất lượng đầu ra và điều chỉnh các thiết lập khi cần thiết.

Kết Luận

Việc xây dựng một AI Agent nghiên cứu không cần code bằng N8N, OpenRouter và Perplexity AI mở ra một kỷ nguyên mới về tự động hóa công việc. Từ kinh nghiệm cá nhân của tôi, đây là một trong những cách hiệu quả nhất để nâng cao năng suất, giúp bạn tập trung vào những nhiệm vụ chiến lược hơn. Bạn không cần phải là một lập trình viên để khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, mà chỉ cần một tư duy logic và sự sẵn lòng khám phá các công cụ no-code.

Hy vọng những chia sẻ này sẽ giúp bạn tự tin bắt đầu hành trình xây dựng AI Agent của riêng mình. Đây chỉ là bước khởi đầu, khả năng ứng dụng của AI Agent là vô hạn và chỉ bị giới hạn bởi sự sáng tạo của bạn. Hãy bắt đầu xây dựng và trải nghiệm sự khác biệt!