Công việc lương hàng năm 1,5 triệu, tôi đã hoàn thành bằng AI 500 đô la: Hướng dẫn nâng cấp Agent kinh doanh cá nhân

Tác giả: XinGPT

Tết Nguyên Đán 2026, tôi đã đưa ra một quyết định: Tất cả quy trình kinh doanh của mình sẽ được Agent hoá.

Chỉ sau một tuần, hệ thống này đã vận hành gần 1/3, dù vẫn đang hoàn thiện, công việc thường ngày của tôi đã giảm từ 6 giờ xuống còn 2 giờ mỗi ngày, nhưng sản lượng kinh doanh lại tăng tới 300%.

Quan trọng hơn, tôi đã xác nhận một giả thuyết: Việc chuyển đổi cá nhân sang Agent là khả thi, và tôi nghĩ mỗi người đều nên xây dựng một hệ điều hành như vậy.

Sở hữu một hệ thống Agent đồng nghĩa với việc tư duy của bạn hoàn toàn thay đổi, từ “Làm thế nào để hoàn thành công việc này” sang “Tôi nên xây dựng loại Agent nào để hoàn thành công việc này”, ảnh hưởng từ tư duy bị động sang chủ động là rất lớn.

Trong bài viết này, tôi sẽ không đưa ra những câu chuyện truyền cảm hứng do AI tạo ra, cũng không cố ý tạo ra cảm giác lo lắng về việc AI thay thế, mà sẽ phân tích rõ từng bước tôi đã thực hiện để chuyển đổi này, và bạn có thể sao chép phương pháp này hoàn toàn miễn phí.

Đây là bài viết đầu tiên về xây dựng hệ thống năng suất dựa trên agent, hãy nhấn lưu để theo dõi các cập nhật tiếp theo.

Tại sao Agent hoá là lựa chọn bắt buộc, chứ không phải tuỳ chọn

Trước tiên, một sự thật phũ phàng:

Nếu mô hình kinh doanh của bạn là “thay thời gian lấy thu nhập”, thì giới hạn thu nhập của bạn đã bị luật vật lý khoá chặt. Một ngày chỉ có 24 giờ, dù bạn làm không nghỉ cả năm, giới hạn tính theo giờ vẫn nằm đó.

• Quản lý quỹ: lương hàng năm 150 triệu yên ≈ 720 yên/giờ (tính theo 2080 giờ làm việc)
• Đối tác tư vấn: lương hàng năm 200 triệu yên ≈ 960 yên/giờ
• Các KOL tài chính hàng đầu: 300 triệu yên/năm ≈ 1440 yên/giờ

Nghe có vẻ cao? Nhưng đó đã là giới hạn của mô hình dựa trên nhân lực.

Trong khi đó, logic của Agent hoàn toàn khác: thu nhập của bạn không còn phụ thuộc vào thời gian làm việc nữa, mà phụ thuộc vào hiệu quả vận hành của hệ thống.

Một bước ngoặt thực sự

Vào một tối thứ Sáu tháng 1 năm 2026, lúc 11 giờ đêm, tôi vẫn đang ngồi trước máy tính sắp xếp dữ liệu thị trường trong ngày.

Ngày hôm đó, thị trường Mỹ giảm mạnh, tôi cần:

• Xem xong hơn 50 tin tức quan trọng
• Phân tích hiệu suất sau giờ giao dịch của 10 công ty trọng điểm
• Cập nhật chiến lược danh mục đầu tư
• Viết một bài phân tích thị trường

Tôi tính sơ, ít nhất cần 3 giờ nữa. Và sáng hôm sau, lúc 8 giờ, tôi lại phải lặp lại quy trình đó.

Lúc đó, tôi chợt nhận ra: Thời gian của tôi không dành cho suy nghĩ và ra quyết định phân tích đầu tư, mà chỉ là làm một công nhân vận chuyển dữ liệu.

Những quyết định thực sự cần tôi đưa ra chỉ chiếm khoảng 20% thời gian. Còn lại 80% là thu thập và sắp xếp thông tin lặp đi lặp lại.

Đó chính là điểm bắt đầu tôi quyết định chuyển sang Agent.

Hệ thống Agent đầu tư của tôi hiện nay tự động xử lý hàng ngày:

• Hơn 20.000 tin tức tài chính toàn cầu
• Cập nhật báo cáo tài chính của hơn 50 công ty
• Hơn 30 chỉ số dữ liệu vĩ mô
• Hơn 10 báo cáo nghiên cứu ngành

Nếu dùng nhân lực để làm những việc này, cần một đội 5 người. Còn chi phí của tôi là: Phí API hàng tháng khoảng 500 USD + 1 giờ xem xét của tôi mỗi ngày.

Đây chính là bản chất của Agent hoá: Sử dụng thuật toán để sao chép khung判断 của bạn, thay thế chi phí nhân lực bằng chi phí API.

01 Phân tích cấu trúc doanh nghiệp của bạn: từ con người sang hệ thống với ba tầng

Bất kỳ công việc tri thức nào cũng có thể được phân chia thành ba tầng:

Tầng 1: Kho dữ liệu tri thức (Knowledge Base)

Đây là “hệ thống ghi nhớ” của Agent.

Lấy ví dụ công việc đầu tư, tôi xây dựng một kho dữ liệu chứa các thông tin và dữ liệu cần thiết cho việc đầu tư, gồm:

1. Cơ sở dữ liệu lịch sử

• Dữ liệu kinh tế vĩ mô 10 năm qua (Fed, CPI, Non-farm)
• Báo cáo tài chính của Top 50 công ty Mỹ
• Ghi chú các sự kiện thị trường lớn (Khủng hoảng tài chính 2008, đại dịch 2020, chu kỳ tăng lãi suất 2022)

2. Các chỉ số quan trọng và tin tức

• Các phương tiện truyền thông tài chính chính và kênh thông tin tôi theo dõi
• Thời điểm công bố báo cáo của Fed và các công ty lớn
• 50 tài khoản Twitter tôi theo dõi (nhà phân tích vĩ mô, quản lý quỹ)
• Các chỉ số vĩ mô quan trọng
• Các báo cáo nghiên cứu ngành và theo dõi dữ liệu ngành

3. Kho kinh nghiệm cá nhân

• Ghi chép các quyết định đầu tư của tôi trong 5 năm qua
• Phân tích lại các quyết định đúng sai

Một ví dụ cụ thể: Tháng 2 năm 2026, thị trường giảm mạnh

Đầu tháng 2, thị trường đột ngột giảm, vàng bạc sụp đổ, tiền mã hoá chảy ra ồ ạt, thị trường chứng khoán Hồng Kông và Mỹ đều lao dốc.

Các phân tích chính trên thị trường gồm:

• AI pháp lý của Anthropic quá mạnh, cổ phiếu phần mềm sụp đổ
• Ngân sách của Google dự kiến chi tiêu quá cao
• Chủ tịch Fed mới, Warsh, là người hawkish

Hệ thống Agent của tôi đã cảnh báo trước 48 giờ, vì nó theo dõi được:

• Lợi tức trái phiếu ngắn hạn tăng vọt, chênh lệch US2Y-JP2Y thu hẹp đáng kể
• Tài khoản TGA của Bộ Tài chính cao kỷ lục, liên tục hút ròng ra thị trường
• CME liên tục 6 lần tăng ký quỹ vàng bạc

Tất cả đều là tín hiệu rõ ràng về thắt chặt thanh khoản. Trong kho dữ liệu của tôi còn có phân tích đầy đủ về việc đóng vị thế giao dịch chênh lệch yen Nhật gây biến động thị trường tháng 8 năm 2022.

Hệ thống Agent tự động so sánh mô hình lịch sử, trước khi giảm điểm đã đưa ra khuyến nghị “Giảm vị thế + định giá cao → giảm bớt vị thế”.

Lời cảnh báo này giúp tôi tránh được ít nhất 30% mức giảm.

Kho dữ liệu này có hơn 50 vạn dữ liệu có cấu trúc, mỗi ngày tự động cập nhật hơn 200 mục. Nếu làm thủ công, cần 2 nhà nghiên cứu toàn thời gian.

Tầng 2: Skills (Khung quyết định)

Đây là tầng dễ bị bỏ qua nhưng lại cực kỳ quan trọng.

Phần lớn người dùng AI theo cách: Mở ChatGPT → Nhập câu hỏi → Nhận câu trả lời. Cách này vấn đề là AI không biết tiêu chuẩn đánh giá của bạn là gì.

Cách của tôi là phân tách logic quyết định của mình thành các Skills riêng biệt. Ví dụ về quyết định đầu tư:

Skill 1: Khung đầu tư giá trị cổ phiếu Mỹ

(Chỉ là ví dụ, không phản ánh tiêu chuẩn thực tế của tôi, và tiêu chuẩn này cũng sẽ cập nhật theo thời gian):

Input: Dữ liệu báo cáo tài chính công ty

Tiêu chuẩn đánh giá:

- ROE > 15% (liên tục trên 3 năm)
- Tỷ lệ nợ vay < 50%
- Dòng tiền tự do > 80% lợi nhuận ròng
- Đánh giá lợi thế cạnh tranh (thương hiệu, hiệu ứng mạng, lợi thế chi phí)

Output: Xếp hạng đầu tư (A/B/C/D) + lý do

Skill 2: Mô hình bắt đáy Bitcoin

Input: Dữ liệu thị trường Bitcoin

Tiêu chuẩn đánh giá:

- Chỉ số RSI < 30 và tuần vượt quá mức quá bán
- Khối lượng giao dịch: giảm sau đợt bán hoảng loạn (dưới trung bình 30 ngày)
- Tỷ lệ MVRV < 1.0 (thị trường thấp hơn giá trị thực)
- Cảm xúc mạng xã hội: Chỉ số hoảng loạn Twitter/Reddit > 75
- Giá tắt máy của mỏ: giá hiện tại gần hoặc thấp hơn mức tắt máy của các mỏ chính (ví dụ: S19 Pro)
- Hành vi của các nhà đầu tư dài hạn: tỷ lệ cung LTH tăng lên (dấu hiệu bắt đáy)

Điều kiện kích hoạt:

- Đạt trên 4 tiêu chí → tín hiệu mua từng phần
- Đạt trên 5 tiêu chí → tín hiệu mua mạnh

Output: Xếp hạng bắt đáy (mạnh/trung/yếu) + tỷ lệ phần trăm dự kiến nắm giữ

Skill 3: Giám sát tâm lý thị trường Mỹ

Các chỉ số theo dõi:

- NAAIM Exposure Index: tỷ lệ cổ phiếu của các nhà quản lý quỹ hoạt động
  · > 80 và trung vị chạm 100 → cảnh báo đỉnh điểm mua vào của tổ chức
- Tỷ lệ phân bổ cổ phiếu của các tổ chức lớn (State Street, v.v.)
  · đạt đỉnh lịch sử kể từ 2007 → cảnh báo ngược
- Tổng lượng mua ròng của nhà đầu tư cá nhân: theo dõi hàng ngày của JPMorgan
  · trung bình hàng ngày > 85% mức cao lịch sử → tín hiệu quá nhiệt
- P/E kỳ hạn của S&P 500: theo dõi xem có gần đỉnh lịch sử không
  · gần mức năm 2000 hoặc 2021 → phân kỳ giữa cơ bản và giá cổ phiếu
- Đòn bẩy của quỹ phòng hộ: mức cao lịch sử
  · đòn bẩy cao → khả năng biến động lớn hơn

Điều kiện kích hoạt:

- Trên 3 chỉ số cảnh báo → giảm tỷ lệ cổ phiếu
- Cả 5 chỉ số cảnh báo → giảm mạnh hoặc phòng hộ

Output: Đánh giá tâm lý (tham lam cực độ/tham lam/trung lập/hoảng loạn) + đề xuất tỷ lệ cổ phần

Skill 4: Giám sát thanh khoản vĩ mô

Chỉ số theo dõi:

- Thanh khoản ròng = Tổng tài sản của Fed - TGA - ON RRP
- Lãi suất vay qua đêm SOFR
- Chỉ số MOVE (biến động trái phiếu Mỹ)
- USDJPY + chênh lệch US2Y-JP2Y

Điều kiện kích hoạt:

- Thanh khoản ròng giảm > 5% trong tuần → cảnh báo
- SOFR vượt 5.5% → tín hiệu giảm tỷ lệ cổ phiếu
- Chỉ số MOVE > 130 → cắt lỗ tài sản rủi ro

Những Skills này về bản chất là: làm rõ tiêu chuẩn đánh giá của tôi, cấu trúc hoá để AI có thể vận hành theo khung suy nghĩ của tôi.

Tầng 3: CRON (Thực thi tự động)

Đây là phần quan trọng giúp hệ thống vận hành thực sự.

Tôi đã thiết lập các nhiệm vụ tự động sau:

Buổi sáng của tôi hiện nay như thế này:

7:50 thức dậy, đánh răng trong khi xem điện thoại. Agent đã gửi bản tóm tắt thị trường toàn cầu qua đêm:

• Thị trường Mỹ tăng nhẹ, cổ phiếu công nghệ dẫn đầu
• Ngân hàng Nhật Bản giữ nguyên lãi suất, đồng yên giảm nhẹ
• Giá dầu tăng 2% do chính trị địa phương
• Các điểm cần chú ý hôm nay: dữ liệu CPI Mỹ, báo cáo tài chính Nvidia

8:10 ăn sáng, mở máy tính xem phân tích chi tiết. Agent đã tạo ra chiến lược hôm nay:

• Dữ liệu CPI dự kiến phù hợp, ảnh hưởng trung tính
• Báo cáo Nvidia: chú ý đến hướng dẫn đơn hàng chip AI
• Gợi ý: giữ tỷ lệ cổ phiếu công nghệ, chú ý cơ hội trong ngành năng lượng

8:30 bắt đầu làm việc, tôi chỉ cần dựa vào phân tích của Agent để ra quyết định cuối cùng: có nên điều chỉnh danh mục không, điều chỉnh bao nhiêu.

Toàn bộ quá trình chỉ mất 30 phút.

Tôi không còn phải vội vàng đọc tin tức mỗi sáng, AI đã giúp tôi chuẩn bị sẵn.

Quan trọng hơn, quyết định đầu tư không còn dễ bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, mà dựa trên một hệ thống logic rõ ràng, tiêu chuẩn đánh giá minh bạch, và dựa trên kết quả để xem lại, tổng kết, cải tiến; đó mới là con đường đúng đắn trong kỷ nguyên AI, chứ không phải thuê thêm đám thực tập sinh ngày ngày cập nhật bảng dự đoán lợi nhuận Excel, hay dựa vào cảm tính để đánh đòn bẩy gấp 50 lần rồi chờ đợi kỳ tích lớn.

02 Chuyển đổi sản xuất nội dung sang Agent: Từ xưởng thủ công đến dây chuyền sản xuất

Doanh nghiệp chính thứ hai của tôi là làm nội dung, hiện chủ yếu trên Twitter, đang mở rộng sang YouTube và các dạng video khác.

Quy trình viết bài của tôi trước đây thường là:

• Chọn đề tài (1 giờ)
• Tìm tài liệu (2 giờ)
• Viết (3 giờ)
• Chỉnh sửa (1 giờ)
• Đăng bài + tương tác (1 giờ)

Tổng cộng 8 giờ cho một bài, chất lượng không ổn định.

Tôi đã phân tích các vấn đề lớn nhất trong các bài đăng trước đây của mình, gồm:

• Đề tài quá rộng, thiếu điểm nhấn
• Nội dung quá lý thuyết, thiếu ví dụ cụ thể
• Tiêu đề chưa đủ hấp dẫn
• Thời điểm đăng

Việc Agent hoá trong sản xuất nội dung là một quá trình có thể hệ thống hoá!

Vì vậy, trong nội dung, tôi sẽ thực hiện chuyển đổi theo ba bước:

Bước 1: Xây dựng kho nội dung viral

Tôi đã làm một việc nhiều người bỏ qua: nghiên cứu hệ thống các quy luật của các bài viết viral.

Cách làm cụ thể:

• Thu thập các bài viết top 200 trong lĩnh vực tài chính/công nghệ trên nền tảng trong 1 năm qua
• Dùng AI phân tích chung các đặc điểm: cấu trúc tiêu đề, cách mở đầu, logic lập luận, cách kết thúc
• Tổng hợp thành các “công thức viral” có thể tái sử dụng

Ví dụ về công thức tiêu đề:

• Dạng số: “Sau khi mất 70% tài sản, tôi đã nhận ra…”
• Chống lại lẽ thường: “Internet đã chết, Agent sẽ sống mãi”
• Hứa hẹn giá trị: “Giúp bạn tiết kiệm… không cần mua trên chợ rác”

Về mở đầu:

• Chèn sự kiện cụ thể: “Tháng 1 năm 2025, tôi đã quyết định…”
• So sánh cực đoan: “Nếu bạn cứ theo cách này… nhưng sau 6 tháng…”
• Phá vỡ và xây dựng lại: “Các phân tích chính trên thị trường gồm… tôi nghĩ tất cả đều sai”

Cấu trúc luận điểm:

• Quan điểm → Dữ liệu hỗ trợ → Chứng minh bằng ví dụ → Phản biện
• Dùng 1/2/3 phân tầng rõ ràng
• Thuật ngữ chuyên ngành + giải thích dễ hiểu

Tôi tổng hợp các quy luật này thành một “khung nội dung viral”, rồi đưa vào AI.

Bước 2: Hợp tác người-máy trong dây chuyền sản xuất nội dung

Hiện tại, quy trình sản xuất nội dung của tôi đã thành một dây chuyền hợp tác hiệu quả, mỗi bước rõ ràng.

Giai đoạn chọn đề tài (AI đề xuất, tôi quyết định)

Mỗi sáng thứ Hai, Agent tự động gửi đề xuất 3-5 chủ đề.

Nguồn dữ liệu:

• Các sự kiện nóng của thị trường toàn cầu trong tuần (tự động lấy)
• Ghi chú và suy nghĩ mới nhất của tôi
• Các chủ đề thảo luận phổ biến trên mạng xã hội
• Các câu hỏi thường gặp của độc giả

Định dạng đề xuất của AI:

Chủ đề 1: Bitcoin vượt mốc 100.000 USD: Logic thanh khoản đằng sau

Ý chính: Không phải do cầu, mà do mở rộng thanh khoản USD

Điểm tiềm năng gây chú ý: Dữ liệu phong phú + quan điểm phản lẽ thường

Tỉ lệ tương tác dự kiến: cao

Chủ đề 2: Tại sao các công ty AI lỗ, mà cổ phiếu vẫn tăng?

Ý chính: Thị trường định giá dòng tiền tương lai, không phải lợi nhuận hiện tại

Điểm tiềm năng gây chú ý: Giải thích thắc mắc chung của đám đông

Tỉ lệ tương tác dự kiến: trung cao

Chủ đề 3: Chỉ số tâm lý nhà đầu tư cá nhân đạt đỉnh, đã đến thời điểm thoát hàng chưa?

Ý chính: Chỉ số tâm lý cần kết hợp với môi trường thanh khoản

Điểm tiềm năng gây chú ý: Công cụ thực tiễn + phương pháp luận

Tỉ lệ tương tác dự kiến: trung

Tôi sẽ chọn chủ đề phù hợp nhất với tâm lý thị trường hiện tại, đồng thời có góc nhìn độc đáo của mình.

Giai đoạn thu thập dữ liệu (AI thực thi, tôi bổ sung)

Sau khi chọn đề tài, Agent tự động bắt đầu thu thập dữ liệu:

1. Thu thập dữ liệu (tự động)

• Báo cáo tài chính mới nhất của các công ty liên quan
• Xu hướng các chỉ số kinh tế vĩ mô
• Các báo cáo nghiên cứu ngành chính
• Các ý kiến tiêu biểu trên mạng xã hội

2. Sàng lọc và tổ chức thông tin (AI xử lý)

• Phân loại theo luận điểm
• Trích xuất dữ liệu chính và nguồn trích dẫn
• Tạo khung luận cứ sơ bộ

3. Bổ sung thủ công (giá trị của tôi)

• Thêm kinh nghiệm, ví dụ cá nhân
• Bổ sung nguồn thông tin nhỏ lẻ AI chưa tìm ra
• Đánh dấu các ý cần nhấn mạnh

Giai đoạn này rút ngắn từ 2 giờ xuống còn 30 phút.

Giai đoạn viết (hợp tác người-máy)

Giai đoạn quan trọng nhất, tôi và AI phân chia rõ ràng:

AI đảm nhiệm:

• Tạo cấu trúc bài dựa trên khung viral
• Điền dữ liệu, số liệu, chứng cứ
• Tạo nhiều tiêu đề, mở bài để lựa chọn
• Đảm bảo logic chặt chẽ

Tôi đảm nhiệm:

• Thêm quan điểm cá nhân, giá trị
• Thêm ví dụ, chi tiết thực tế
• Điều chỉnh giọng điệu, phong cách
• Loại bỏ phần AI viết “đúng nhưng thừa”

Giai đoạn chỉnh sửa, tôi yêu cầu AI làm các việc:

• Kiểm tra độ dễ đọc (câu quá dài, lặp ý)
• Kiểm tra yếu tố viral (tiêu đề, hook, số liệu, câu nói hay)
• Tạo ra 3 phiên bản tiêu đề khác nhau
• Tạo 2 kết thúc khác nhau

Thời gian này rút ngắn từ 1 giờ xuống còn 15 phút.

Giai đoạn xuất bản (tự động)

Sau khi hoàn thiện, Agent tự động:

• Chuyển đổi định dạng phù hợp các nền tảng (X, WeChat, Xiaohongshu)
• Gợi ý hình ảnh (tôi duyệt rồi tạo)
• Đăng tự động vào thời điểm tối ưu dựa theo dữ liệu lịch sử

Giai đoạn 3: Liên tục tối ưu dựa trên dữ liệu

Nhận thức cốt lõi: Nội dung Agent không phải xây một lần rồi xong, mà là hệ thống liên tục tiến hoá.

Tôi hàng tuần sẽ xem lại:

• Chủ đề nào có tỷ lệ lưu giữ cao nhất? → Cập nhật công thức tiêu đề
• Cấu trúc luận điểm nào được chia sẻ nhiều nhất? → Tăng cường mẫu đó
• Bình luận của độc giả hỏi gì nhiều? → Thêm FAQ, phản hồi trong bài sau

Ví dụ cụ thể:

Tôi nhận thấy các bài viết dữ liệu phong phú (nhiều số liệu, biểu đồ) có tỷ lệ lưu giữ cao hơn 40% so với các bài chỉ quan điểm. Do đó, tôi yêu cầu AI trong bản nháp:

• Mỗi luận điểm phải có ít nhất 1 dữ liệu hỗ trợ
• Mỗi bài phải có ít nhất 3 biểu đồ
• Nguồn dữ liệu phải rõ ràng

Kết quả: 5 bài gần đây, trung bình tỷ lệ lưu giữ tăng từ 8% lên 12%.

Tháng 1 năm 2026, tôi viết bài “Thời đại bùng nổ Agent, chúng ta cần làm gì để vượt qua lo lắng về AI”.

Bài này ít dữ liệu hơn, nhưng tỷ lệ chia sẻ cực cao, đạt 20%.

Tôi yêu cầu AI phân tích nguyên nhân, phát hiện:

• Bài viết chạm đến vấn đề giá trị sâu xa (AI vs ý nghĩa con người)
• Dùng ví dụ cụ thể như “phá hoả Louvre để cứu mèo hay cứu tranh quý”
• Kết thúc: “Trở thành người biết dùng AI tốt hơn, nhưng quan trọng hơn là đừng quên làm người” đã gây đồng cảm

Tôi thêm phát hiện này vào kho khung: Trong các bài viết về công nghệ, việc thêm phần triết lý, giá trị sẽ giúp tăng chia sẻ rõ rệt.

Đây chính là hiệu ứng cộng hưởng của hệ thống Agent: Hệ thống giúp tôi tối ưu hệ thống. Nội dung Agent không phải xây xong rồi dừng, mà là hệ thống liên tục tiến hoá.

03 Từ năng lực cá nhân đến dịch vụ tư vấn: Kiểm chứng tính khả thi của phương pháp

Sau khi tôi đã vận hành thành công hệ thống đầu tư và nội dung Agent của mình, tôi bắt đầu nghĩ: phương pháp này có thể giúp người khác không?

Tháng 12 năm ngoái, một quản lý quỹ mời tôi ăn tối, anh ấy nói mình quá bận, quản lý quỹ 500 triệu USD, gần 10 nhân viên, mà vẫn cảm thấy bị tin tức thị trường kéo đi theo cảm tính, ngày ngày mệt mỏi.

Công việc của anh ấy:

• 6:30 sáng dậy, xem tin tức toàn cầu trong đêm
• 7-8 giờ sáng: họp sáng, bàn chiến lược
• 8:30-9:30: theo dõi thị trường, xử lý giao dịch
• 9:30-15 giờ: phân tích công ty, đọc báo cáo
• 15-18 giờ: viết nhật ký đầu tư, tổng kết
• 22 giờ: xem thị trường quốc tế mở cửa

Tôi phân tích quy trình của anh ấy, thấy:

• 60% thời gian thu thập, sắp xếp thông tin (có thể Agent hoá)
• 20% phân tích lặp đi lặp lại (cũng có thể Agent hoá)
• 15% quyết định (hợp tác người-máy)
• 5% thực thi giao dịch (có thể tự động)

Sau hai tuần, tôi giúp anh ấy xây dựng một hệ thống Agent đơn giản:

• Tuần 1: Phỏng vấn quy trình, xác định phần có thể Agent hoá
• Tuần 2: Xây dựng kho dữ liệu + cấu hình 3 Skills cốt lõi + thiết lập tự động

Sau đó, anh ấy gửi tin nhắn: “Thời gian suy nghĩ nhiều hơn, tâm lý đầu tư ổn định hơn.”

Dự án này giúp tôi nhận ra: Nhu cầu chuyển đổi sang Agent là rất phổ biến, giảm thời gian xử lý thông tin chính là nâng cao hiệu quả đầu tư.

Tuy nhiên, tôi nhận thấy, chỉ làm tư vấn đơn thuần có hai vấn đề:

• Hạn chế về thời gian: Mỗi dự án mất 2-4 tuần, tôi chỉ có thể làm tối đa 3 dự án/tháng
• Không thể mở rộng quy mô: Mỗi khách hàng có nhu cầu khác nhau, khó chuẩn hoá

Điều này khiến tôi bắt đầu nghĩ về bước tiếp theo: Từ dịch vụ sang sản phẩm.

04 Agent như một dịch vụ: Chuyển từ SaaS sang AaaS

Phần mềm truyền thống là SaaS (Software as a Service):

• Cung cấp công cụ cho khách hàng
• Khách hàng tự học, tự vận hành
• Bảo trì, cập nhật do khách hàng tự làm

Trong tương lai, sẽ là AaaS (Agent as a Service):

• Cung cấp cho khách hàng một Agent
• Khách hàng chỉ cần ra lệnh
• Agent tự thực thi, tự tối ưu

Khác biệt: SaaS bán “khả năng”, AaaS bán “kết quả”.

Tháng 1 năm nay, tôi lại gặp anh quản lý quỹ đó.

Anh ấy nói: “Hệ thống Agent của anh quá tốt, tôi đã giới thiệu cho vài người bạn đồng nghiệp, ai cũng muốn. Nhưng một mình anh làm tư vấn, làm sao phục vụ được nhiều khách?”

Tôi trả lời: “Thật vậy, đây là vấn đề lớn.”

Anh ấy nói: “Tại sao không biến nó thành sản phẩm? Giống như Salesforce, nhưng không bán phần mềm, mà bán dịch vụ Agent.”

Thật ra, tôi nghĩ, một Agent tốt nên được xây thành dịch vụ để thay thế SaaS, như dự đoán của Peter sáng lập Openclaw, tương lai sẽ là thế giới của Agent, người dùng không cần cài phần mềm nữa.

Vì vậy, tôi nghĩ sau khi hệ thống Agent đủ trưởng thành, sẽ mở source để mọi người có thể sao chép, còn các tính năng cao cấp dành cho khách hàng doanh nghiệp sẽ thu phí theo gói hoặc theo sử dụng.

05 Bản chất của Agent hoá: Từ đòn bẩy thời gian sang đòn bẩy thuật toán

Đến đây, tôi muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu hơn.

Con đường phát triển doanh nghiệp cá nhân truyền thống:

• Giai đoạn sơ cấp: Bán thời gian (thu phí theo giờ)
• Giai đoạn trung cấp: Bán sản phẩm (phát triển một lần, bán nhiều lần)
• Giai đoạn cao cấp: Bán hệ thống (xây dựng nền tảng để người khác giao dịch)

Agent hoá mở ra con đường thứ tư: Bán khả năng thuật toán.

Bạn không còn cần phải:

• Tuyển đội nhóm (tiết kiệm chi phí quản lý)
• Phát triển phần mềm phức tạp (giảm rào cản kỹ thuật)
• Xây dựng nền tảng (khởi động hiệu ứng mạng)

Mà chỉ cần:

• Cấu trúc hoá kiến thức chuyên môn của bạn
• Cấu hình hệ thống Agent để thực thi
• Liên tục tối ưu thuật toán

Đây là một dạng đòn bẩy mới: đòn bẩy thuật toán.

Đặc điểm của nó:

• Chi phí thấp: chủ yếu là phí API, thấp hơn nhiều so với nhân lực
• Có thể sao chép: cùng một Agent có thể phục vụ vô số khách hàng
• Tiến hoá tự nhiên: theo khả năng của các mô hình lớn, Agent của bạn tự động mạnh lên

Danh sách hành động chuyển đổi sang Agent của bạn

Nếu bạn cảm thấy bài viết này có giá trị, hãy làm theo các bước sau:

Bước 1: Chuẩn đoán (hoàn thành trong tuần này)

Liệt kê tất cả công việc hàng ngày của bạn, đánh dấu:

• Công việc lặp đi lặp lại (thu thập thông tin, sắp xếp dữ liệu, chuyển đổi định dạng)
• Công việc quyết định (quyết định, sáng tạo, chiến lược)
• Công việc thực thi (đăng bài, theo dõi, phản hồi)

Nguyên tắc: ưu tiên Agent hoá các công việc lặp lại, hợp tác người-máy cho các quyết định, tự động hoá các công việc thực thi.

Một bài tập đơn giản

Lấy một tờ giấy, viết danh sách công việc hôm qua của bạn.

Hỏi 3 câu cho từng việc:

• Công việc này có thể chuẩn hoá không? (nếu có, có thể Agent hoá)
• Công việc này có cần sáng tạo không? (nếu không, có thể Agent hoá)
• Công việc này có cần đánh giá riêng của tôi không? (nếu không, có thể Agent hoá)

Bạn sẽ nhận ra ít nhất 50% công việc có thể chuyển sang Agent.

Bước 2: Xây dựng (hoàn thành trong tháng này)

Chọn một kịch bản nhỏ nhất để thử nghiệm.

Ví dụ:

• Nếu bạn là nhà đầu tư → Xây dựng “Agent tóm tắt thị trường hàng ngày”
• Nếu bạn là nhà sáng tạo nội dung → Xây dựng “Agent đề xuất chủ đề”
• Nếu bạn là nhân viên bán hàng → Xây dựng “Agent nghiên cứu khách hàng”
• Nếu bạn là nhà thiết kế → Xây dựng “Agent thu thập cảm hứng thiết kế”

Đừng quá kỳ vọng hoàn hảo, hãy bắt đầu với vòng lặp nhỏ nhất.

Bước 3: Cải tiến (hoàn thành trong quý này)

Ghi nhận xem hệ thống Agent giúp bạn tiết kiệm được bao nhiêu thời gian, chất lượng ra sao.

Hàng tuần, tổng kết:

• Phần nào Agent làm tốt?
• Phần nào còn cần con người can thiệp?
• Làm thế nào để điều chỉnh Skills phù hợp hơn?

Bước 4: Thương mại hoá (hoàn thành trong năm nay)

Khi hệ thống Agent của bạn ổn định, hãy nghĩ:

• Phương pháp này có giá trị với người khác không?
• Họ sẵn sàng trả bao nhiêu?
• Bạn có thể biến nó thành sản phẩm không?

Nếu câu trả lời là có, chúc mừng, bạn đã tìm ra một mô hình kinh doanh mới.

Trong thời gian tới, tôi sẽ hướng dẫn cách dùng Openclaw hoặc các công cụ AI mới nhất để xây dựng hệ thống Agent của bạn; nếu bạn có kinh nghiệm chỉnh sửa video, hoặc thành thạo Openclaw và các công cụ Agent khác, hoặc đã từng phát triển dự án AI, hãy liên hệ với tôi. Tôi đang tuyển dụng các cộng sự để cùng xây dựng tương lai.

Tham khảo thêm:

1. Sau khi mất 70% tài sản, tôi đã nhận ra nguyên nhân thực sự của thị trường sụp đổ đầu năm 2026 (bài này phân tích rõ nguyên nhân thị trường giảm mạnh đầu năm, cùng hệ thống chỉ số theo dõi thanh khoản. Nếu bạn làm đầu tư, bài này giúp bạn xây dựng góc nhìn vĩ mô.)
2. Thời đại bùng nổ Agent, chúng ta nên ứng phó thế nào với lo lắng về AI (bài này đi sâu vào câu hỏi: khi AI ngày càng mạnh, giá trị của con người nằm ở đâu? Quan điểm của tôi là, AI là công cụ tối ưu về hiệu quả, còn con người giữ vai trò về ý nghĩa, giá trị. Đây là nền tảng triết lý của Agent hoá.)