Trong 7 ngày qua, tôi đã giao cho một tác nhân AI quản lý hộp thư đến của tôi. Nó có thể đọc tất cả các tin nhắn của tôi, tạo bản nháp email và thậm chí gửi email thay mặt tôi. Tác nhân này đã xử lý hơn 60 email mà tôi nhận được trong thời gian này.

Ban đầu, tác nhân AI không có kiến thức trước đó về tôi và hành vi điển hình của tôi, điều này đã gây ra một số vấn đề. Tuy nhiên, thông qua một vài lần lặp lại, chúng tôi đã có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của nó. Tác nhân đã đọc hàng trăm email trước đây của tôi để trích xuất các sự kiện và kiến thức về tôi, chẳng hạn như Twitter, Discord và vị trí của tôi. Nó cũng đã học được giọng điệu, giọng điệu và logic của tôi để phản hồi các tin nhắn dựa trên những ví dụ trước đây này. Điều này cho phép tác nhân tạo ra một phiên bản kỹ thuật số của chính tôi, hành động gần như giống hệt như tôi sẽ làm.

Tác nhân cũng đã phát triển một mô hình hành vi tinh vi, trong đó nó đầu tiên phân loại từng email mới và sau đó thực hiện các hành động khác nhau dựa trên loại hình mục. Ví dụ, đối với các email liên quan đến hợp tác, tác nhân sẽ cung cấp tóm tắt về khách hàng tiềm năng, công ty của họ và kiểm tra lịch của tôi để phối hợp thời gian họp phù hợp với cả hai bên. Nếu vượt quá khả năng của tác nhân, nó sẽ chuyển email lên cho tôi.

Để tạo ra một cơ sở kiến thức thứ hai về kiến thức và sự kiện đã trích xuất về bản thân, tôi đã thực hiện các bước sau:

1. Tôi đã xuất tất cả các email đã gửi trước đây từ Gmail và chuyển đổi tệp Mbox thành tệp CSV có chứa văn bản email và các phản hồi của tôi.

2. Tôi đã sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn (GPT) để phân tích từng phản hồi email và trích xuất các sự kiện và kiến thức chính về bản thân, chẳng hạn như liên kết Discord, nơi tôi sống, v.v. Điều này được thực hiện bằng cách chia các phản hồi email thành các phần nhỏ hơn, đưa chúng qua một lời nhắc để trích xuất các câu hỏi thường gặp và sau đó kết hợp kết quả.

3. Tôi đã lưu các câu hỏi thường gặp đã trích xuất vào một tệp CSV mới, trở thành cơ sở kiến thức thứ hai cho trợ lý AI của tôi.

Bây giờ, bất cứ khi nào trợ lý AI của tôi nhận được email mới, nó có thể tham chiếu cả lịch sử phản hồi email và các sự kiện đã trích xuất để cung cấp phản hồi cá nhân hóa và chính xác hơn, bắt chước cách tôi thường phản hồi.

Phương pháp tiếp cận hai mặt trận này cho phép trợ lý AI có sự hiểu biết sâu sắc hơn về danh tính, sở thích và phong cách giao tiếp điển hình của tôi, khiến nó trở thành một tác nhân hiệu quả và tự chủ hơn.

Lý do chính tôi bắt đầu xây dựng trợ lý AI này là vì hộp thư đến của tôi đang trở nên khó kiểm soát. Tôi nhận được rất nhiều email hơn tôi có thể xử lý, và đôi khi tôi sẽ xem email và biết câu trả lời, nhưng tôi muốn đảm bảo email được viết đúng cách. Bình thường, tôi sẽ sử dụng ChatGPT, cung cấp một số ngữ cảnh về bản thân, email gốc và yêu cầu nó tạo ra một phản hồi, nhưng quá trình này khá tốn thời gian, và khi tôi chỉ có điện thoại, tôi không thể thực hiện điều này vì sao chép và dán giữa các ứng dụng khác nhau không được thuận tiện lắm.

Điều này khiến tôi nghĩ, nếu tôi có thể để GPT tạo một bản nháp phản hồi cho mỗi email mỗi sáng, dù tôi kiểm tra email trên máy tính hay điện thoại? Một bản nháp phản hồi đã sẵn sàng, và tôi chỉ cần xem lại và nhấp Gửi. Đó chính xác là những gì tôi đã làm. Đối với phiên bản đầu tiên, tôi thậm chí không viết bất kỳ mã nào; tôi đã sử dụng Zapier để xây dựng quy trình này, trong đó tôi sẽ kích hoạt GPT bất cứ khi nào tôi nhận được email mới với một lời nhắc cụ thể, và một khi GPT trả về kết quả, nó sẽ tạo một bản nháp phản hồi. Quá trình phản hồi hơi phức tạp, vì tôi cần tìm email với địa chỉ email và chủ đề trước tiên, điều này sẽ cho tôi ID luồng mà tôi có thể sử dụng để tạo một bản nháp để phản hồi và chuyển tiếp nội dung phản hồi. Tôi đã thiết lập điều này trong 5 phút, nhưng kết quả thật tuyệt vời - mỗi email mới đều đã có sẵn một bản nháp, và tôi có thể trực tiếp nhấp vào đó, xem lại kết quả, thực hiện một số chỉnh sửa nếu cần và nhấp Gửi. Nó có thể truy cập ở bất cứ đâu, ngay cả khi tôi ở trên điện thoại.

Đây là bài học đầu tiên của tôi - bằng cách đưa AI vào luồng làm việc hiện có của người dùng và làm cho nó mang tính ngữ cảnh, nó có thể trở thành một trải nghiệm tuyệt vời. Tuy nhiên, vấn đề rất rõ ràng vì đây chỉ là một lời nhắc GPT, và nó hoàn toàn không có bối cảnh về tôi là ai. Nó chắc chắn đã gây ra rất nhiều vấn đề, và 50% thời gian, chất lượng phản hồi quá tệ đến mức tôi không thể sử dụng được, và nó cũng sẽ bịa đặt và đưa ra quyết định sai cho tôi. Để trợ lý AI này trở nên hữu ích, tôi phải dạy nó một số sự thật về bản thân và lĩnh vực tôi hoạt động, để nó có thể trả lời các câu hỏi như tôi làm.

Đây là lần lặp lại thứ hai, nơi tôi muốn số hóa và tạo cơ sở kiến thức về bản thân để trợ lý AI có thể bắt chước hành vi của tôi. Phương pháp tiếp cận mà tôi quyết định thực hiện là tạo cơ sở kiến thức cho các email trước đây của tôi - liệu tôi có thể trích xuất các sự kiện và kiến thức về bản thân chỉ từ các email trước đây và cũng tạo một cơ sở dữ liệu để bất cứ khi nào trợ lý AI nhận được email mới, nó có thể thử tìm xem lần cuối tôi nhận được loại email tương tự là khi nào và tôi đã phản hồi như thế nào trước đây.

Trước tiên, tôi đã khám phá tất cả các email đã gửi trước đây và sau đó trích xuất dữ liệu sạch vào một tệp CSV có hai cột: một là tin nhắn gốc mà mọi người đã gửi cho tôi, và cái kia là cách tôi đã phản hồi trước đây. Sau đó, tôi đã lấy phản hồi gốc và chuyển nó thành các sự kiện và câu hỏi thường gặp đã trích xuất ở định dạng JSON. Sau đó, tôi đã sử dụng hai nguồn kiến thức chính này để thực hiện tìm kiếm vector bất cứ khi nào tôi nhận được email mới để trợ lý AI này thực sự có thể tham khảo để học hỏi.

Kết quả thật tuyệt vời. Tôi đã có thể tạo ra một hệ thống phân loại và phản hồi email tinh vi, trong đó tác nhân AI có thể bây giờ phân loại mỗi email thành các loại khác nhau, chẳng hạn như yêu cầu tư vấn, cơ hội hợp tác hoặc các yêu cầu chung, và thực hiện các hành động khác nhau dựa trên loại hình. Ví dụ, nếu đó là yêu cầu tư vấn, nó sẽ đầu tiên kiểm tra xem email có cung cấp thông tin cần thiết như vấn đề họ đang cố gắng giải quyết và ngân sách của họ hay không, và nếu không, nó sẽ tạo một phản hồi để thu thập thông tin đó trước khi chuyển lên cho tôi. Nếu đó là email hợp tác hoặc tài trợ, nó sẽ nghiên cứu về công ty và cơ hội trước khi chuyển tiếp cho tôi kèm theo tóm tắt.

Hệ thống này đã trở thành một bước ngoặt đối với tôi, cho phép tôi quản lý hiệu quả hộp thư đến của mình và giải phóng thời gian của tôi để tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn. Bằng cách tận dụng AI và xây dựng một cơ sở kiến thức vững chắc, tôi đã có thể tạo ra một trợ lý email cá nhân hóa và thông minh có thể xử lý một phần đáng kể khối lượng công việc email của tôi.

Các bài học chính từ trải nghiệm này khi có một tác nhân AI quản lý hộp thư đến của tôi là:

1. Tích hợp AI vào các quy trình làm việc hiện có có thể mang lại những lợi ích năng suất đáng kể, ngay cả với các triển khai đơn giản.
2. Xây dựng một cơ sở kiến thức toàn diện về bản thân, bằng cách trích xuất thông tin từ các email trước đây, cho phép tác nhân AI bắt chước hành vi của một người tốt hơn và phản hồi chính xác hơn.
3. Phát triển một hệ thống có thể tùy chỉnh, linh hoạt với các công cụ chuyên biệt cho phép tác nhân AI xử lý một loạt các kịch bản email với khả năng ra quyết định tinh vi.
4. Cập nhật và hoàn thiện liên tục cơ sở kiến thức và bộ công cụ là rất quan trọng để duy trì hiệu quả của tác nhân theo thời gian.

Nói chung, dự án này minh họa tiềm năng của AI trong việc tự động hóa và hợp lý hóa các nhiệm vụ hành chính cá nhân, giải phóng thời gian và năng lượng tinh thần cho các hoạt động có giá trị cao hơn. Với phương pháp tiếp cận đúng đắn, một trợ lý AI có thể trở thành một phần mở rộng tự nhiên của quy trình làm việc và phong cách giao tiếp của một người.