> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clickai.vn/clickai-docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clickai.vn/clickai-docs/nha-phat-trien/xay-dung-ung-dung-ai-agent-workflows.md). # Xây dựng Ứng dụng AI, Agent, Workflows ## Mục lục · \[Giới thiệu]\(#giới-thiệu) · \[Các loại ứng dụng]\(#các-loại-ứng-dụng) · \[Chatbot]\(#1-chatbot) · \[Text Generator]\(#2-text-generator) · \[Agent]\(#3-agent) · \[Workflow]\(#4-workflow) · \[Chatflow]\(#5-chatflow) · \[Workflow & Chatflow Editor]\(#workflow--chatflow-editor) · \[Các Node cơ bản]\(#các-node-cơ-bản) · \[Biến & Dữ liệu]\(#biến--dữ-liệu) · \[App Toolkit — Tính năng mở rộng]\(#app-toolkit--tính-năng-mở-rộng) · \[Quy trình Build ứng dụng]\(#quy-trình-build-ứng-dụng) · \[Best Practices]\(#best-practices) ## Giới thiệu ClickAI Studio cung cấp môi trường phát triển trực quan để bạn xây dựng các ứng dụng AI — từ chatbot đơn giản đến workflow tự động hóa phức tạp. Nền tảng hỗ trợ nhiều loại ứng dụng, mỗi loại được tối ưu cho các use-case khác nhau. 💡 TIP: Bạn không cần kinh nghiệm lập trình để bắt đầu xây dựng ứng dụng AI trên ClickAI. Giao diện kéo-thả giúp bất kỳ ai cũng có thể tạo ứng dụng AI chuyên nghiệp.

## Các loại ứng dụng ### 1. Chatbot & Agent AI Agent tại ClickAI xây dựng trên kiến trúc Agentic, có khả năng tự suy luận, lập kế hoạch và sử dụng các công cụ (tools) để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp.


Đặc điểm	Mô tả
Khả năng	Tự động chọn và sử dụng tools
Suy luận	Chain-of-thought reasoning
Tools	Web search, Code interpreter, API calls, ...
Use-case	Nghiên cứu thị trường, phân tích dữ liệu, tự động hóa


Đặc điểm	Mô tả
Giao tiếp	Hội thoại nhiều lượt
Đầu vào	Nội dung từ người dùng
Đầu ra	AI tạo nội dung phản hồi
Tính ứng dụng	Customer support, virtual assistant, FAQ bot

⚠️ IMPORTANT: Agent có thể gọi nhiều tool trong một lượt xử lý. Đảm bảo cấu hình đúng permissions cho các tool được kết nối. ### 2. Workflow Luồng xử lý tự động hóa dạng pipeline — thực thi tuần tự từ đầu đến cuối, không có tương tác hội thoại.


Đặc điểm	Mô tả
Kiểu thực thi	Tuần tự, batch processing
Đầu vào	Biến đầu vào (variables)
Đầu ra	Kết quả xử lý cuối cùng
Use-case	ETL data, tạo báo cáo, xử lý hàng loạt

### 3. Chatflow Kết hợp sức mạnh của Workflow với giao diện hội thoại — cho phép xây dựng chatbot phức tạp với logic xử lý đa tầng.


Đặc điểm	Mô tả
Kiểu giao tiếp	Hội thoại + logic phân nhánh
Sức mạnh	Toàn bộ node của Workflow + chat context
Use-case	Customer service phức tạp, hướng dẫn từng bước

## Workflow & Chatflow Editor ### Các Node cơ bản ClickAI cung cấp hệ thống node phong phú để xây dựng logic xử lý: #### 🔄 Flow Control


Node	Chức năng
Start	Điểm bắt đầu, định nghĩa đầu vào
End	Điểm kết thúc, trả về kết quả
IF/ELSE	Phân nhánh logic có điều kiện
Iteration	Lặp qua danh sách items
Loop	Vòng lặp với điều kiện dừng
Parameter Extractor	Trích xuất tham số từ ngôn ngữ tự nhiên

#### 🧠 Model


Node	Chức năng
LLM	Gọi mô hình ngôn ngữ lớn (GPT, Claude, Gemini, ...)
Knowledge Retrieval	Truy vấn Knowledge Base
Question Classifier	Phân loại câu hỏi người dùng

#### 🔧 Tools


Node	Chức năng
Code	Chạy code Python / JavaScript tùy chỉnh
HTTP Request	Gọi API bên ngoài
Template	Định dạng output với Jinja2 template
Variable Assigner	Gán giá trị cho biến

📤 Output


Node	Chức năng
Answer	Trả lời trực tiếp cho người dùng (Chatflow)
End	Trả về kết quả cuối (Workflow)

ClickAI hỗ trợ các loại biến: · Input Variables: Biến đầu vào do người dùng cung cấp · Environment Variables: Biến môi trường (API keys, secrets) · Conversation Variables: Biến phiên hội thoại (session-scoped) · System Variables: sys.query, sys.user\_id, sys.conversation\_id, ... Ví dụ sử dụng biến trong LLM Prompt:\ ──────────────────────────────────────\ Bạn là trợ lý AI cho công ty {{company\_name}}.\ Khách hàng hỏi: {{sys.query}}\ Hãy trả lời dựa trên {{#knowledge.context#}} ## App Toolkit — Tính năng mở rộng Các tính năng tùy chọn giúp nâng cấp ứng dụng: ### 💬 Conversation Opener Thiết lập tin nhắn chào mừng và gợi ý câu hỏi ban đầu cho người dùng. Xin chào! 👋 Tôi là trợ lý AI của {{company\_name}}.\ Tôi có thể giúp bạn:\ \ • Tra cứu thông tin sản phẩm\ • Hỗ trợ kỹ thuật\ • Hướng dẫn sử dụng ### 🔄 Follow-up Tự động gợi ý các câu hỏi tiếp theo dựa trên ngữ cảnh hội thoại. ### 🔊 Text to Speech (TTS) Chuyển đổi phản hồi văn bản thành giọng nói tự nhiên. ### 🎤 Speech to Text (STT) Cho phép người dùng nhập liệu bằng giọng nói. ### 📎 File Upload Cho phép upload file làm đầu vào:


Loại file	Giới hạn mặc định
Image	10 MB
Document	15 MB
Audio	50 MB
Video	100 MB

### 📝 Citations & Attributions Hiển thị nguồn trích dẫn từ Knowledge Base, giúp người dùng xác minh thông tin. ### 🛡️ Content Moderation Lọc nội dung không phù hợp với 3 phương pháp: 7\. OpenAI Moderation: Dùng model moderation chuyên dụng 8\. Keywords: Danh sách từ khóa bị chặn 9\. API Extension: Kết nối API lọc nội dung tùy chỉnh ### ✏️ Annotation Reply Tạo thư viện câu trả lời chuẩn, bypass AI khi gặp câu hỏi đã được ghi chú. ## Quy trình Build ứng dụng graph LR\ A\[📋 Xác định\
Use-case] --> B\[🎯 Chọn loại\
ứng dụng]\ B --> C\[⚙️ Cấu hình\
Model & Prompt]\ C --> D\[📚 Kết nối\
Knowledge]\ D --> E\[🔧 Thêm\
Tools]\ E --> F\[🧪 Debug &\
Preview]\ F --> G\[🚀 Publish]


Bước	Hành động	Chi tiết
1	Xác định Use-case	Xác định rõ mục đích và đối tượng sử dụng
2	Chọn loại ứng dụng	Chatbot, Agent, Workflow, hoặc Chatflow
3	Cấu hình Model	Chọn LLM, viết System Prompt
4	Kết nối Knowledge	Upload tài liệu vào Knowledge Base
5	Thêm Tools	Kết nối API, plugins, custom code
6	Debug & Preview	Test trực tiếp trong Studio
7	Publish	Triển khai qua Web App, API, hoặc Embed

## Best Practices 💡 TIP: \*\*System Prompt hiệu quả:\*\* - Xác định rõ vai trò và phong cách trả lời - Đặt giới hạn rõ ràng về phạm vi trả lời - Sử dụng ví dụ mẫu (few-shot examples) 🚨 WARNING: \*\*Lưu ý quan trọng:\*\* - Luôn test kỹ trước khi publish lên production - Thiết lập Content Moderation cho ứng dụng public-facing - Monitor token usage để kiểm soát chi phí *📖 Tiếp theo: \[Publish — Triển khai ứng dụng]* --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.clickai.vn/clickai-docs/nha-phat-trien/xay-dung-ung-dung-ai-agent-workflows.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.