Tại Majorbird, chúng tôi đã vượt ra khỏi những lời thổi phồng và xây dựng các AI agent thực sự được tích hợp với Odoo, hỗ trợ cả khách hàng lẫn đội ngũ nội bộ. Từ live chat đến xử lý chuyển PDF thành đơn hàng, chúng tôi sử dụng kết hợp LLMs, tự động hóa quy trình và tùy chỉnh Odoo để tạo ra các trợ lý thông minh có thể hành động, chứ không chỉ trả lời câu hỏi. Dưới đây là cách chúng tôi vừa triển khai cho hai khách hàng của mình.
Giới thiệu: AI trong ERP, không chỉ là một chatbot
Đối với nhiều doanh nghiệp, AI chatbot vẫn chỉ dừng ở các câu trả lời soạn sẵn và FAQ đơn giản. Nhưng gần đây, chúng tôi đã đặt mục tiêu cao hơn. Bằng cách kết hợp Odoo với các luồng tự động hóa (n8n) và LLMs bên ngoài (Gemini, Claude, v.v.), chúng tôi đã tạo ra một hệ thống AI có thể hiểu, ghi nhớ, suy luận và hành động với dữ liệu ERP của bạn.
Kết quả là một trợ lý được tích hợp đầy đủ, hoạt động bên trong Odoo nhưng có thể kết nối với thế giới bên ngoài, hỗ trợ khách hàng, trợ giúp đội ngũ bán hàng và tự động hóa các hoạt động theo dõi, tất cả theo thời gian thực.
Từ Chatbox đến tác nhân thông minh: Hỗ trợ trực tiếp cho Komacut
Ứng dụng dễ thấy nhất là trên www.komacut.com, nơi chatbox helpdesk được vận hành bởi Odoo và AI. Dù website không được xây dựng trên Odoo, trợ lý vẫn xử lý các cuộc trò chuyện đến và làm giàu dữ liệu của chúng bên trong ERP.
Khi khách hàng mở chat, hệ thống sẽ định tuyến cuộc trò chuyện đến nhân viên bán hàng ở múi giờ gần nhất, cố gắng phản hồi dựa trên tri thức của công ty và tạo bản tóm tắt đầy đủ khi cuộc trò chuyện kết thúc. Nếu phù hợp, hệ thống sẽ tạo một tác vụ theo dõi hoặc một mục Q&A mới để tham khảo trong tương lai.
Tất cả dữ liệu, gồm tin nhắn, thông tin người dùng, tác vụ và Q&A, đều được lưu trực tiếp trong Odoo, biến nó thành một trợ lý thực sự, không chỉ là một lớp vỏ chat.
Tính cách, prompt và tham số: Định nghĩa tác nhân
Mỗi trợ lý AI bắt đầu từ một tính cách được định nghĩa rõ ràng. Trong thiết lập của chúng tôi, chúng tôi đã tạo một model Odoo tùy chỉnh để định nghĩa prompt của tác nhân, tức bộ hướng dẫn chi phối cách LLM hoạt động.
Các prompt này chỉ định giọng điệu, năng lực và quy tắc mà tác nhân cần tuân theo. Chúng tôi cũng gắn các tham số LLM như temperature (độ ngẫu nhiên), giới hạn token (độ dài phản hồi) và model ưu tiên (GPT-4, Claude, Gemini, v.v.).
Cấu hình này được quản lý hoàn toàn bên trong Odoo.
Tác nhân có thể truy cập công cụ, gọi các tác nhân khác hoặc thực thi server actions, qua đó có khả năng ra quyết định và tương tác với dữ liệu kinh doanh.
Huấn luyện bot: Tri thức công ty và bộ nhớ
Để AI thực sự hữu ích, chúng tôi cần dạy nó về doanh nghiệp, gồm sản phẩm, quy trình và thuật ngữ. Việc này được thực hiện bằng cách kết hợp bộ nhớ tĩnh và bộ nhớ động.
Tri thức được lưu trong các model Odoo tùy chỉnh dưới dạng văn bản, được thu thập theo ba cách:
- Các mục được viết thủ công
- Các bản tóm tắt dạng CSV được tạo tự động từ những bảng Odoo khác
- Nội dung trích xuất từ website (thông qua HTTP + phân tích bằng AI)
Mỗi mục được gắn thẻ theo ngữ cảnh và có thể được truy xuất trong các cuộc trò chuyện. Một model Q&A cho phép AI đề xuất các mục để đội ngũ bán hàng xác thực và nâng cấp thành tri thức chính thức.
Tất cả nội dung này được lập chỉ mục vào một cơ sở dữ liệu vector, một định dạng được tối ưu hóa cho tìm kiếm ngữ nghĩa nhanh. Điều này cho phép triển khai Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG): khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống tìm trong kho bộ nhớ các mục liên quan và gửi chúng cùng với prompt và ngữ cảnh chat đến LLM.
Các chế độ xem bộ nhớ trong Odoo:
Trao quyền thực sự cho AI: Công cụ và hành động
Một tác nhân chỉ biết trò chuyện là chưa đủ, chúng tôi muốn nó hành động.
Bằng cách mở các server actions được chọn trong Odoo và mô tả chúng như các "công cụ", chúng tôi cho phép LLM quyết định khi nào và cách kích hoạt chúng. Ví dụ, tác nhân có thể:
- Lấy lịch sử đơn hàng của khách hàng
- Tạo một cơ hội bán hàng hoặc tác vụ nội bộ
- Gửi email theo dõi
- Thậm chí gọi một tác nhân khác cho các tác vụ chuyên biệt
Mỗi công cụ có các tham số, kiểm tra hợp lệ và luồng dự phòng tùy chọn. Toàn bộ logic và lịch sử đều được lưu trữ, để con người có thể theo dõi hoặc ghi đè những gì tác nhân đã thực hiện.
Kiến trúc: Odoo + n8n + OpenRouter
Để điều phối toàn bộ hệ thống này, chúng tôi sử dụng một stack phân lớp nhưng gọn nhẹ:
- Odoo: Lưu trữ cuộc trò chuyện, tri thức, prompt, công cụ, hồ sơ người dùng, tác vụ
- n8n: Một công cụ tự động hóa miễn phí quản lý workflow, chẳng hạn như truy xuất bộ nhớ, gọi LLM, thực thi server actions và ghi log kết quả
- OpenRouter: Kết nối chúng tôi với các LLMs bên ngoài, gồm Gemini, Claude, GPT và nhiều model khác, với sự linh hoạt để chuyển đổi model khi cần
Thiết lập này có khả năng mở rộng, không phụ thuộc nhà cung cấp và chi phí thấp, lý tưởng cho các công ty muốn kiểm soát stack của mình.
Những gì chúng tôi đã xây dựng
Dưới đây là một số ứng dụng cụ thể đã được đưa vào vận hành:
- Hỗ trợ trực tiếp trên website công khai của KOM: phản hồi động, tạo tác vụ, làm giàu tri thức
- Hỗ trợ khách hàng KOM đã đăng nhập: truy cập lịch sử đơn hàng và sản phẩm
- Tạo đơn bán hàng từ các PDF do khách hàng gửi
- Dashboard nội bộ + hỗ trợ Q&A (ví dụ: dashboard ALN thông qua Metabase)
- Triển khai nội bộ và trợ lý tri thức công ty được chính đội ngũ của chúng tôi sử dụng
Kết luận: Tương lai của ERP là thông minh
Chúng tôi tin rằng ERP của bạn nên vượt xa vai trò một hệ thống ghi nhận dữ liệu, nó cần biết suy nghĩ, hỗ trợ và hành động. Bằng cách kết hợp sự linh hoạt của Odoo, các công cụ tự động hóa và LLMs, chúng tôi đã tạo ra một lớp trợ lý mới, biến cuộc trò chuyện thành workflow và biến tri thức thành giá trị kinh doanh thực sự.
Nếu bạn tò mò cách mô hình này có thể áp dụng cho doanh nghiệp của mình, chúng tôi sẵn sàng trình bày cho bạn.
Nhận demo hoặc xây dựng AI agent của riêng bạn
Chúng tôi đang tích cực xây dựng stack này với các khách hàng trong lĩnh vực sản xuất, thương mại và dịch vụ. Bạn muốn xem nó có thể làm được gì không?
Liên hệ với chúng tôi để đặt lịch trao đổi hoặc yêu cầu demo.
Xem cách chúng tôi xây dựng AI agent cho Odoo cho đội ngũ của bạn.