CrewAI Framework: Xây dựng "Biệt đội AI" tự động hóa quy trình nghiên cứu thị trường

[AI Hunter]

Bạn muốn viết một bài phân tích về "Xu hướng AI năm 2026".
Cách cũ: Bạn chat với ChatGPT, copy paste, rồi tự sửa, rồi lại chat... Mất cả buổi sáng.

Cách mới với **CrewAI**: Bạn gõ lệnh: "Làm báo cáo về AI 2026", rồi đi pha cà phê.
Trong lúc bạn uống cà phê, một "biệt đội" gồm 3 nhân viên ảo sẽ làm việc:
1. **Researcher:** Lên Google sục sạo tin tức mới nhất.
2. **Analyst:** Đọc tin, lọc bỏ rác, tóm tắt xu hướng chính.
3. **Writer:** Dựa trên phân tích, viết một bài Blog chuẩn SEO.

Kết quả trả về là một bài viết hoàn chỉnh. Đó chính là sức mạnh của **Multi-Agent Systems**.

1. Tư duy của CrewAI: Role-Playing​

Bí mật của CrewAI nằm ở việc gán vai (Role-playing). Khi bạn ép AI đóng một vai cụ thể với mục tiêu cụ thể, nó làm việc hiệu quả hơn gấp 10 lần so với một con bot chung chung.

Cấu trúc cơ bản:

• Agent (Nhân viên): Có Vai trò (Role), Mục tiêu (Goal) và Tiểu sử (Backstory).
• Task (Nhiệm vụ): Công việc cụ thể cần làm và kết quả mong đợi.
• Tool (Công cụ): Vũ khí của Agent (Google Search, Youtube Search, Calculator...).
• Process (Quy trình): Cách các Agent phối hợp (Tuần tự hoặc Phân cấp).

[Image of CrewAI architecture diagram agents tasks process workflow]

2. Cài đặt môi trường​

Chúng ta cần thư viện `crewai` và một công cụ tìm kiếm (ví dụ: SerperDev - miễn phí 2500 queries).

pip install crewai crewai-tools

3. Xây dựng Biệt đội (Code Python)​

Bước 1: Import và Cấu hình Tool

import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool

# Bạn cần API Key của OpenAI và Serper (Google Search API)
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "..."

# Khởi tạo công cụ tìm kiếm
search_tool = SerperDevTool()

Bước 2: Tuyển dụng nhân sự (Define Agents)
Hãy xem cách chúng ta "thổi hồn" cho AI qua Backstory.

# Nhân viên 1: Chuyên gia tìm kiếm
researcher = Agent(
    role='Senior Research Analyst',
    goal='Tìm ra các xu hướng công nghệ mới nổi bật nhất về {topic}',
    backstory="""Bạn là một nhà nghiên cứu kỳ cựu tại một Think Tank lớn.
    Bạn có khả năng đánh hơi thấy các xu hướng mới trước khi nó trở nên đại trà.""",
    verbose=True, # Để xem AI suy nghĩ gì khi chạy
    allow_delegation=False,
    tools=[search_tool] # Cấp quyền truy cập Internet
)

# Nhân viên 2: Nhà văn viết Blog
writer = Agent(
    role='Tech Content Strategist',
    goal='Viết bài phân tích sâu sắc về {topic} từ các dữ liệu nghiên cứu',
    backstory="""Bạn là một cây bút công nghệ nổi tiếng.
    Phong cách của bạn là đơn giản hóa các thuật ngữ phức tạp để ai cũng hiểu được.""",
    verbose=True,
    allow_delegation=True # Cho phép nhờ vả người khác nếu bí
)

Bước 3: Giao việc (Define Tasks)

# Việc 1: Tìm tin
task_search = Task(
    description="""Thực hiện nghiên cứu toàn diện về {topic} năm 2025.
    Tìm các keynote chính, các bài báo uy tín và số liệu thị trường.""",
    expected_output="Một bản báo cáo tổng hợp các xu hướng chính với dẫn chứng cụ thể.",
    agent=researcher
)

# Việc 2: Viết bài (Dựa trên kết quả của Việc 1)
task_write = Task(
    description="""Dùng báo cáo nghiên cứu ở trên, viết một bài Blog 1000 từ.
    Bài viết phải có Mở bài, 3 luận điểm chính và Kết luận.""",
    expected_output="Một bài Blog định dạng Markdown hoàn chỉnh.",
    agent=writer
)

Bước 4: Thành lập đội nhóm và Chạy (The Crew)

# Tập hợp lại
tech_crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task_search, task_write],
    verbose=2, # Log chi tiết quá trình làm việc
    process=Process.sequential # Quy trình tuần tự: Việc 1 xong -> Việc 2 làm
)

# Kích hoạt!
result = tech_crew.kickoff(inputs={'topic': 'Agentic AI'})

print("\n\n########################")
print("## KẾT QUẢ CUỐI CÙNG ##")
print("########################\n")
print(result)

4. Điều gì diễn ra bên dưới?​

Khi bạn chạy lệnh `kickoff`:
1. **Researcher** sẽ tự động nghĩ: *"Mình cần search Google từ khóa gì? 'Agentic AI trends 2025'..."*. Nó sẽ dùng `SerperDevTool` để lấy kết quả.
2. Nó đọc nội dung, thấy chưa đủ, nó search tiếp (Vòng lặp ReAct).
3. Sau khi gom đủ tin, nó chuyển output cho **Writer**.
4. **Writer** nhận dữ liệu, bắt đầu soạn thảo theo văn phong đã được quy định trong `Backstory`.

5. Khi nào dùng CrewAI vs. LangGraph?​

* **CrewAI:** Khi bạn muốn quy trình giống con người, dễ setup, thiên về phối hợp vai trò (Orchestration).
* **LangGraph:** Khi bạn cần kiểm soát cực kỳ chi tiết từng bước đi, từng vòng lặp lỗi (Control Flow), ví dụ như Chatbot CSKH.

Kết luận​

CrewAI không chỉ là code, nó là nghệ thuật quản trị nhân sự ảo. Thay vì thuê 5 freelancer viết bài, giờ đây bạn có thể thuê 5 Agent làm việc 24/7 với chi phí gần như bằng 0. Chào mừng bạn đến với kỷ nguyên của "AI Manager".