AI Không Có Bộ Nhớ Chỉ Là Một Chatbot Đắt Tiền
Tôi đã xây dựng 9 AI agent mà quên sạch mọi thứ giữa các cuộc hội thoại — khiến người dùng mất 20-45 phút mỗi tuần để giải thích lại công việc kinh doanh của họ. Đây là cách tôi khiến chúng chia sẻ bộ nhớ với nhau.
Tôi đã xây dựng ba sản phẩm AI — Sydney (chatbot cá nhân của tôi), DIALØGUE (podcast do AI tạo ra), và STRAŦUM (nền tảng marketing intelligence với 9 AI agent). Và có một bài học mà tôi cứ phải học đi học lại: AI không có bộ nhớ chỉ là một chatbot đắt tiền.
Lần đầu tiên tôi thực sự nhận ra điều này là khi STRAŦUM còn ở giai đoạn đầu phát triển. Tôi có hai agent đang hoạt động và tạo ra những insight thực sự hữu ích, nhưng chúng không giao tiếp được với nhau. Mỗi cuộc hội thoại đều bắt đầu từ con số không.
Nói cho Strategy Agent về kế hoạch mở rộng thị trường của bạn? Insight tuyệt vời. Chuyển sang Content Agent tuần sau? Bạn phải giải thích lại toàn bộ chiến lược mở rộng. Giống như có chín đồng nghiệp xuất sắc nhưng đều bị mất trí nhớ vậy :P
Thực ra tôi đã gặp phiên bản đơn giản hơn của vấn đề này với Sydney. Khi tôi mới xây dựng hệ thống RAG cho cô ấy, cô ấy có thể trả lời câu hỏi về các bài blog của tôi, nhưng không thể nhớ bạn đã hỏi gì hai phút trước. Mỗi câu hỏi đều là một khởi đầu mới. Nó... tạm được, tôi nghĩ vậy? Nhưng nó không giống một cuộc trò chuyện. Nó giống như đang thẩm vấn một công cụ tìm kiếm.
Với STRAŦUM, vấn đề này tệ gấp 9 lần. Chín agent, không có ngữ cảnh chung.
Sau khoảng hai tháng xây dựng, tôi đã tìm ra giải pháp — cái mà tôi gọi là "progressive learning" (học tập tiến triển). Nói cho một agent về mục tiêu kinh doanh, và cả chín agent đều biết về nó lần sau. Không cần giải thích lại. Không mất ngữ cảnh. Tôi nghĩ đây là tính năng đã biến STRAŦUM từ "9 công cụ riêng lẻ" thành thứ thực sự cảm giác như một nền tảng thông minh.
Đây là câu chuyện về cách tôi xây dựng nó. Có thể tôi sai về một số kết luận ở đây — tôi vẫn đang tìm hiểu cái gì hiệu quả và cái gì không — nhưng tôi muốn chia sẻ những gì tôi đã rút ra được.
Vấn Đề: Người Dùng Trở Thành Máy Viết Tài Liệu
Để tôi cho bạn xem các cuộc hội thoại đầu tiên trên STRAŦUM thực sự trông như thế nào:
Tuần 1 với Strategy Agent:
> Người dùng: "Chúng tôi đang lên kế hoạch mở rộng sang thị trường châu Âu quý tới"
> Agent: [Tạo chiến lược thâm nhập thị trường toàn diện]
Tuần 2 với Content Agent:
> Người dùng: "Tạo bài đăng LinkedIn cho chiến dịch của chúng tôi"
> Agent: "Những bài đăng này nên về chủ đề gì?"
> Người dùng: "...việc mở rộng sang châu Âu? Nhớ không? Tuần trước đó?"
> Agent: "Tôi không có ngữ cảnh về việc mở rộng châu Âu. Bạn có thể giải thích không?"
Phải thừa nhận, khi tôi lần đầu thấy điều này xảy ra trong quá trình thử nghiệm, tôi khá ngại ngùng. Người dùng đã nói cho chúng tôi mọi thứ rồi. Strategy Agent biết. Thông tin nằm ngay trong cơ sở dữ liệu. Chúng tôi chỉ không kết nối các mảnh ghép lại.
Từ kinh nghiệm của tôi với cả ba sản phẩm đã xây dựng, đây là quy luật: người dùng không ngại giải thích một lần. Họ ngại giải thích lại. Có sự khác biệt cơ bản giữa "dạy cho AI" và "làm thư ký cho AI".
Tôi đã tính sơ bộ thời gian bị lãng phí:
- Thời gian giải thích lại trung bình: 2-3 phút mỗi cuộc hội thoại
- Số cuộc hội thoại mỗi tuần: 10-15 trên tất cả các agent
- Thời gian lãng phí mỗi người dùng: 20-45 phút/tuần
- Năng suất mất mỗi năm: 17-39 giờ mỗi người dùng
Ở quy mô lớn, con số này tăng nhanh. Với một nền tảng có 10.000 người dùng, đó là 170.000-390.000 giờ thời gian con người bị lãng phí mỗi năm. Ngay cả khi những con số đó sai một nửa, thì vẫn là... rất nhiều người phải lặp lại chính mình với một cái máy.
---
Tầm Nhìn: "Nói Cho Một Agent, Tất Cả Chín Đều Biết"
Vậy là tôi bắt đầu suy nghĩ — nếu các agent có thể học từ cuộc hội thoại của nhau thì sao? Tôi đã thấy một phiên bản đơn giản hơn hoạt động với Sydney: cô ấy dùng RAG để "nhớ" các bài blog và lịch sử sự nghiệp của tôi. Nhưng STRAŦUM cần thứ gì đó linh hoạt hơn — không chỉ truy xuất nội dung tĩnh, mà còn nắm bắt thông tin mới từ các cuộc hội thoại trực tiếp và chia sẻ chúng giữa các agent.
Trải nghiệm lý tưởng mà tôi hướng tới:
1. Người dùng thảo luận về mở rộng thị trường với Strategy Agent (Ngày 1)
2. Nền tảng tự động nắm bắt insight kinh doanh quan trọng
3. Người dùng nói chuyện với Content Agent (Ngày 7)
4. Content Agent đã biết về kế hoạch mở rộng
5. Không cần giải thích lại. Chỉ có ngữ cảnh thông minh.
Tôi nghĩ đây là điều tạo nên sự khác biệt giữa một công cụ AI mà mọi người dùng thỉnh thoảng và một công cụ mà họ thực sự dựa vào. Không phải về tính năng hào nhoáng — mà là phần nhớ được bạn.
---
Cách Hoạt Động: Trải Nghiệm Người Dùng
Học Tự Động
Đây là phần khó nhất để làm đúng, thành thật mà nói. Mỗi khi bạn có một cuộc hội thoại có ý nghĩa với bất kỳ agent nào, STRAŦUM cố gắng xác định các insight kinh doanh quan trọng đáng nhớ:
- Kế hoạch mở rộng thị trường
- Đặc điểm đối tượng mục tiêu
- Giới hạn ngân sách
- Định vị cạnh tranh
- Hướng dẫn thương hiệu
- Chiến lược giá
- v.v.
Bạn không cần làm gì cả. Nền tảng học khi bạn làm việc. (Đó là mục tiêu. Tôi vẫn đang tinh chỉnh phần "cái gì đáng nhớ" — sẽ nói thêm ở phần bài học rút ra.)
Trí Tuệ Xuyên Agent
Đây là phần khiến tôi phấn khích :D Phép màu xảy ra khi bạn chuyển đổi agent. Giới hạn ngân sách bạn đề cập với Performance Agent? Campaign Agent biết về nó khi đề xuất chi tiêu quảng cáo. Kế hoạch mở rộng thị trường bạn thảo luận với Strategy? Content Agent tính đến nó trong các đề xuất nội dung.
Chín agent. Một hiểu biết chung về doanh nghiệp của bạn.
Nó nhắc tôi nhớ đến cách DIALØGUE hoạt động — khi tạo podcast, nó cần nhớ lĩnh vực chuyên môn của người dùng, phong cách ưa thích, đối tượng khán giả. Ngữ cảnh khác, nguyên tắc giống nhau: AI nhớ bạn khác biệt cơ bản so với AI không nhớ.
Đây là cách nó trông trong thực tế — khi bạn bắt đầu cuộc hội thoại mới, ngữ cảnh liên quan từ các tương tác trước đó tự động có sẵn:
```python
# Mỗi cuộc hội thoại agent bắt đầu với ngữ cảnh kinh doanh của bạn
async def get_business_context(org_id: str) -> str:
"""
Retrieve relevant insights from previous conversations.
Each agent sees what matters for your business.
"""
insights = await fetch_recent_insights(org_id)
# Context flows automatically to every agent
return build_context_summary(insights)
```
Triển khai thực tế bao gồm việc lọc cẩn thận và chấm điểm mức độ liên quan — nhưng nguyên tắc rất đơn giản: các agent của bạn nhớ những gì quan trọng.
Minh Bạch Hoàn Toàn
Đây là điều tôi học được một cách đau thương: bộ nhớ AI có thể khiến người ta thấy rờn rợn nếu bạn không biết nó đang nhớ gì. Đầu giai đoạn thử nghiệm, tôi cho ai đó xem hệ thống và phản ứng đầu tiên của họ là "khoan, nó còn biết gì nữa về tôi?" Đó không phải phản ứng bạn muốn.
Vì vậy tôi xây dựng sự minh bạch hoàn toàn vào hệ thống. Đây là component UI cho phép người dùng xem và kiểm soát business intelligence của họ:
```typescript
// Users see exactly what the platform learned
export function BusinessIntelligenceDashboard() {
const { insights } = useBusinessContext();
return (
<div className="space-y-4">
<h2>What STRAŦUM Knows About Your Business</h2>
{insights.map(insight => (
<InsightCard key={insight.id}>
<div className="flex justify-between">
<span className="font-medium">{insight.summary}</span>
<Badge>{insight.source_agent}</Badge>
</div>
<p className="text-sm text-muted">
Learned {formatDate(insight.created_at)}
</p>
<Button
variant="ghost"
onClick={() => deleteInsight(insight.id)}
>
Remove this insight
</Button>
</InsightCard>
))}
</div>
);
}
```
- Xem mọi thứ: Dashboard chuyên dụng hiển thị chính xác những gì nền tảng đã học
- Ghi nguồn: Biết agent nào đã học gì, và khi nào
- Xóa dễ dàng: Một cú nhấp để xóa bất kỳ insight nào bạn không muốn được ghi nhớ
- Không có học ngầm: Mọi thứ đều hiển thị và có thể xem lại
Người dùng tin tưởng hệ thống vì họ kiểm soát nó.
---
Ví Dụ Thực Tế
Ví dụ 1: Mở Rộng Thị Trường
Ngày 1 - Strategy Agent:
> Người dùng: "Chúng tôi đang lên kế hoạch mở rộng sang thị trường châu Âu quý tới, bắt đầu với Đức và Anh."
> Agent: [Tạo chiến lược thâm nhập thị trường toàn diện]
*Nền tảng ghi nhận: Kế hoạch mở rộng thị trường châu Âu, nhắm vào Đức và Anh*
Ngày 7 - Content Agent:
> Người dùng: "Tạo bài đăng LinkedIn cho tháng tới"
> Agent: "Tôi thấy bạn đang lên kế hoạch mở rộng sang châu Âu. Những bài đăng này có nên chuẩn bị khán giả cho đợt ra mắt quốc tế không?"
Không cần giải thích lại.
Ví dụ 2: Nhận Thức Ngân Sách
Ngày 5 - Agent:
> Người dùng: "Ngân sách marketing của chúng tôi khoảng $10k/tháng"
> Agent: [Tạo phân tích phân bổ ngân sách]
*Nền tảng ghi nhận: Ngân sách marketing hàng tháng ~$10.000*
Ngày 15 - Campaign Planning Agent:
> Người dùng: "Chúng tôi có nên chạy quảng cáo trả phí không?"
> Agent: "Dựa trên ngân sách hàng tháng của bạn, tôi đề xuất phân bổ cân đối giữa các kênh trả phí và sáng tạo nội dung..."
Ngữ cảnh ngân sách được ghi nhớ.
---
Thách Thức Multi-Tenant
Progressive learning trở nên phức tạp khi bạn phục vụ cả SME lẫn agency.
Với SME: Đơn giản. Toàn bộ intelligence thuộc về tổ chức.
Với Agency: Intelligence của mỗi khách hàng phải được cách ly hoàn toàn. Một agency quản lý khách hàng A và khách hàng B không bao giờ được để chiến lược của khách hàng A vô tình ảnh hưởng đến đề xuất cho khách hàng B.
# Agency context is always client-scoped
def get_insights_for_conversation(org_id: str, client_id: str | None):
"""
SMEs: client_id is None, see all org insights
Agencies: client_id filters to specific client only
"""
if client_id:
# Agency user working on specific client
# client A insights NEVER leak into client B context
return fetch_client_insights(org_id, client_id)
else:
# SME user, all org insights available
return fetch_org_insights(org_id)
Đây không chỉ là tính năng — đây là yêu cầu về niềm tin. Một lần rò rỉ và người dùng agency mất lòng tin vĩnh viễn.
Chúng tôi đầu tư mạnh vào cách ly dữ liệu ở mọi cấp — logic ứng dụng, chính sách cơ sở dữ liệu, và kiểm thử kỹ lưỡng. Business intelligence của khách hàng A ở với khách hàng A. Luôn luôn.
---
Tại Sao Điều Này Tạo Ra Lợi Thế Thực Sự
Tôi muốn thành thật về một điều: tôi không phải chuyên gia chiến lược SaaS. Tôi là một người xây dựng đã dành 18 năm trong ngành quảng cáo trước khi học lập trình. Nhưng từ kinh nghiệm xây dựng ba sản phẩm AI, tôi nghĩ progressive learning tạo ra lợi thế thực sự vì một số lý do.
Lợi Nhuận Tăng Dần
Người dùng càng sử dụng nền tảng lâu, nó càng thông minh. Mỗi cuộc hội thoại thêm ngữ cảnh. Mỗi insight khiến các cuộc hội thoại tương lai tốt hơn.
Công cụ AI truyền thống: Trải nghiệm giống nhau ở Ngày 1 và Ngày 100.
Progressive learning: Ngày 1 = tốt. Ngày 100 = xuất sắc.
Tôi cũng thấy mô hình này với Sydney — hệ thống RAG của cô ấy nghĩa là cô ấy hữu ích hơn bây giờ so với sáu tháng trước, đơn giản vì có nhiều nội dung hơn để cô ấy tham khảo. Bộ nhớ tích lũy.
Tại Sao Người Dùng Ở Lại
Khi nền tảng hiểu sâu về doanh nghiệp của bạn, chuyển sang đối thủ cạnh tranh nghĩa là bắt đầu lại từ đầu. Bạn mất:
- Hàng tháng intelligence tích lũy
- Ngữ cảnh về chiến lược thị trường
- Insight đối tượng được xây dựng xuyên suốt các agent
- Giới hạn ngân sách và mục tiêu
Sau 30 ngày sử dụng thường xuyên, nền tảng nắm bắt phần lớn ngữ cảnh kinh doanh của bạn. Tôi nghĩ đây là lý do mọi người ở lại — không phải vì bị khóa, mà vì bắt đầu lại ở nơi khác thực sự cảm thấy như một bước lùi.
Hiệu Ứng Mạng Lưới Trong Tổ Chức
Với các agency quản lý nhiều khách hàng (và điều này rất gần gũi với tôi — tôi đã dành phần lớn sự nghiệp ở agency), progressive learning nhân lên:
- Intelligence của mỗi khách hàng tích lũy độc lập
- Mỗi mối quan hệ khách hàng làm sâu thêm giá trị nền tảng
- Giá trị tăng theo quy mô danh mục
Một agency với 10 khách hàng nhận được lợi ích gấp 10 lần so với một người dùng đơn lẻ.
Khó Sao Chép
Có thể tôi sai, nhưng tôi tin rằng xây dựng progressive learning đòi hỏi tích hợp sâu xuyên suốt:
- Tạo phản hồi AI
- Xử lý nền
- Cách ly dữ liệu multi-tenant
- Giao diện kiểm soát người dùng
- Chia sẻ ngữ cảnh xuyên agent
Đây không phải thứ bạn gắn thêm sau này. Nó được dệt vào kiến trúc từ nền tảng.
---
Tác Động Kinh Doanh
Đây là những con số tôi đang theo dõi (tôi luôn cố gắng cụ thể về những thứ này):
Thời gian tiết kiệm cho mỗi người dùng:
- Trước: 2-3 phút giải thích lại mỗi cuộc hội thoại
- Số cuộc hội thoại mỗi tuần: 10-15
- Thời gian tiết kiệm hàng năm: 17-39 giờ mỗi người dùng
Kỳ Vọng Về Retention
Tôi sẽ thành thật — tôi chưa có đủ dữ liệu để chứng minh điều này một cách chắc chắn. STRAŦUM vẫn đang ở giai đoạn alpha. Nhưng giả thuyết của tôi, dựa trên những gì tôi đã thấy:
- Người dùng tích lũy nhiều insight được lưu ít có khả năng chuyển đổi
- Càng nhiều ngữ cảnh đầu tư, càng khó bắt đầu lại ở nơi khác
- Progressive learning nên tương quan trực tiếp với retention
Tôi đang theo dõi sát sao. Nếu tôi sai, tôi cũng sẽ viết về điều đó :P
Điều thực sự hữu ích (ngoài các con số):
- Bạn không còn phải làm thư ký cho AI nữa
- Ngữ cảnh tích lũy tự nhiên theo thời gian
- Nền tảng ngày càng tốt hơn khi bạn sử dụng — không cần nỗ lực thêm từ phía bạn
---
Bài Học Rút Ra (Học Từ Thực Tế)
Đây không phải insight lý thuyết — đây là những sai lầm tôi thực sự mắc phải.
1. Bộ Nhớ AI Cần Quyền Kiểm Soát Của Người Dùng
Phiên bản đầu cảm giác như bị giám sát. Tôi cho một người bạn xem và câu nói chính xác của anh ấy là "cái này rờn rợn." Không phải phản hồi bạn muốn.
Cách sửa: Minh bạch hoàn toàn. Hiển thị mọi thứ. Cho người dùng xóa bất cứ thứ gì. Không học ngầm.
Kết quả: Người dùng tin tưởng hệ thống vì họ kiểm soát nó. (Đáng lẽ tôi nên biết điều này — tôi cũng có bản năng tương tự khi xây giao diện hội thoại của Sydney. Mọi người muốn nhìn thấy những gì đang diễn ra bên trong.)
2. Chất Lượng Hơn Số Lượng
Bản năng đầu tiên của tôi là nhớ mọi thứ. Mỗi câu. Mỗi chi tiết. Tôi là kiểu người "càng nhiều dữ liệu càng tốt" — 18 năm trong phân tích dữ liệu sẽ biến bạn thành vậy. Nhưng nó quá tải và thiếu tập trung.
Cách sửa: Chỉ nắm bắt insight có độ tin cậy cao, liên quan chiến lược. Chất lượng thắng số lượng.
Kết quả: Ngữ cảnh tập trung thực sự cải thiện cuộc hội thoại.
3. Ít Ngữ Cảnh Thường Tốt Hơn
Điều này làm tôi bất ngờ. Đưa quá nhiều ngữ cảnh vào cuộc hội thoại khiến phản hồi chậm và thiếu tập trung. Hóa ra khi bạn cho Claude một bức tường thông tin nền, nó cố gắng tham chiếu tất cả — ngay cả khi phần lớn không liên quan.
Cách sửa: Chọn lọc cẩn thận. Chỉ đưa vào những gì liên quan đến cuộc hội thoại hiện tại.
Kết quả: Phản hồi nhanh hơn, đề xuất tập trung hơn. Tôi vẫn đang tìm sự cân bằng phù hợp.
4. Cách Ly Multi-Tenant Là Bắt Buộc
Một lỗi trong cách ly dữ liệu có thể phá hủy niềm tin người dùng vĩnh viễn. Đến từ thế giới agency, tôi biết bảo mật khách hàng quan trọng như thế nào. Một agency quản lý khách hàng A và khách hàng B không bao giờ được để dữ liệu rò rỉ giữa chúng.
Cách sửa: Phòng thủ theo chiều sâu. Nhiều lớp cách ly. Kiểm thử kỹ lưỡng.
Kết quả: Không có sự cố rò rỉ xuyên khách hàng nào. (Đây là một lĩnh vực tôi không nhân nhượng — cách ly phải hoàn hảo.)
---
Khi Nào Bộ Nhớ AI Có Ý Nghĩa?
Nếu bạn đang xây dựng sản phẩm AI và đang cân nhắc đầu tư vào bộ nhớ, đây là quan điểm thành thật của tôi. Progressive learning có ý nghĩa nếu:
-
Bạn có nhiều điểm tiếp xúc AI có thể hưởng lợi từ ngữ cảnh chung
-
Người dùng có tương tác lặp lại trong nhiều ngày/tuần/tháng
-
Ngữ cảnh tích lũy giá trị (chiến lược kinh doanh, sở thích, giới hạn)
-
Giữ chân người dùng quan trọng hơn thu hút người mới
-
Bạn phục vụ tổ chức (nhóm, agency, doanh nghiệp)
Bỏ qua nếu:
- Tương tác một lần (không có lặp lại)
- Ngữ cảnh không tích lũy giá trị
- Lo ngại quyền riêng tư vượt quá sự tiện lợi
- Bạn không thể đầu tư vào cách ly dữ liệu đúng cách (và tôi muốn nói thực sự đầu tư — đây không phải thứ bạn làm nửa vời)
---
Suy Nghĩ Cuối
Progressive learning đã biến STRAŦUM từ "9 AI agent riêng lẻ" thành thứ thực sự cảm giác như một nền tảng thông minh. Người dùng nói một lần. Hệ thống ghi nhớ (hoặc cho đến khi họ xóa nó).
Tôi nghĩ đó là sự khác biệt giữa một công cụ và một nền tảng. Giữa một giao dịch và một mối quan hệ. Giữa "tôi dùng cái này thỉnh thoảng" và "tôi không thể làm việc thiếu cái này." Nhưng tôi vẫn ở giai đoạn đầu hành trình này — STRAŦUM đang ở alpha, và tôi học được điều mới về những gì hiệu quả mỗi tuần.
Xây dựng bộ nhớ AI rất khó. Cách ly multi-tenant thêm phức tạp. Nền tảng multi-tenancy mà nó dựa trên là một cuộc phiêu lưu riêng — từ quyết định kiến trúc Ngày 2 đến xây dựng lại hoàn toàn vào Ngày 67. Nhưng kết quả? Một nền tảng ngày càng thông minh hơn khi bạn sử dụng.
Nói cho một agent. Cả chín đều biết.
Tôi tò mò — nếu bạn đang xây dựng sản phẩm AI, bạn đã giải quyết vấn đề bộ nhớ chưa? Cách tiếp cận nào hiệu quả với bạn? Tôi thực sự quan tâm vì tôi vẫn đang tìm cách tốt nhất để quyết định cái gì đáng nhớ và cái gì là nhiễu. Cho tôi biết nhé.
---
Hãy Thử
Đọc về progressive learning là một chuyện. Trải nghiệm nó lại là chuyện khác.
STRAŦUM hiện đang ở chế độ riêng tư. Tôi đang làm việc với một nhóm nhỏ các founder SME và đội ngũ agency để hoàn thiện trải nghiệm trước khi ra mắt công khai.
Nếu bạn chán phải giải thích lại doanh nghiệp cho các công cụ AI quên hết mọi thứ giữa các phiên, tôi rất muốn bạn thử.
Bạn sẽ nhận được:
- Quyền truy cập đầy đủ cả 9 AI agent
- Progressive learning thực sự nhớ doanh nghiệp của bạn
- Đường dây trực tiếp với tôi cho phản hồi và yêu cầu tính năng
Tôi đang nhận người dùng alpha mới liên tục. Số lượng có hạn — tôi muốn dành sự chú ý cá nhân cho mọi người trong giai đoạn này.
Thân mến,
Chandler
