Hôm nay tôi cuối cùng cũng nhận được chiếc Tesla của mình, và thành thật mà nói, cảm giác vẫn còn hơi viển vông.
Vào tháng 1 và tháng 2 năm nay, khi tin tức sa thải từ các công ty công nghệ lớn liên tục ập đến, feed của tôi tràn ngập sự lo lắng: "AI sẽ thay thế chúng ta", "Lập trình viên sắp mất việc".
Còn tôi, tôi đã chọn ALL IN vào OpenClaw. Tôi kiếm được một chiếc Tesla trong một tháng—tha thứ cho tiêu đề câu view nhé, tôi chỉ mới trả tiền đặt cọc thôi.
Tôi cũng đã từng hoảng loạn. Nhưng sau cơn hoảng loạn, tôi đã làm một việc: tôi tìm kiếm "cài đặt OpenClaw" trên Xianyu và Taobao.
Và rồi tôi thấy cảnh tượng viển vông nhất của thời đại này.
Thị trường viển vông thế nào
Dịch vụ cài đặt OpenClaw có giá từ 30 tệ đến 5.000 tệ.
Đúng vậy, cùng một thứ, có người tính 30, có người tính 5.000.
Tôi đã choáng váng.
Điều nực cười nhất là thấy ai đó trong một nhóm chat nhận đơn 16.000 tệ chỉ để giúp một công ty cài đặt hàng loạt OpenClaw. Một khoản đặt cọc 3.000 tệ đã về tay.
Nó khiến tôi kinh ngạc.
Tôi tìm kiếm kỹ trên Xianyu và Taobao, đủ loại giá cả kỳ lạ. Giá cài đặt trực tuyến dao động từ vài chục đến vài trăm, chủ yếu từ 100~200. Rẻ nhất là 30 cho việc triển khai. Phí cài đặt tại chỗ cao hơn, cơ bản là khoảng 500.
Sau đó tôi nghĩ: Vì nhiều người làm vậy, sao mình không thể?
Tuần 1: Kiểm tra thị trường + Đơn hàng đầu tiên
Đầu tiên, tôi đăng vài hướng dẫn về OpenClaw trên Xiaohongshu để kiểm tra phản ứng thị trường.
Tiêu đề rất trực tiếp: "OpenClaw có thể làm gì cho bạn", "Tự động hóa AI giúp tiết kiệm 3 nhân viên", "Công cụ AI bạn có thể dùng mà không cần biết code".
Quả nhiên, mọi người nhanh chóng gửi tin nhắn riêng hỏi: "Bạn có thể giúp tôi cài đặt nó không?"
Khách hàng đầu tiên làm trong lĩnh vực huấn luyện phục hồi chức năng thể thao, tự điều hành studio riêng và thường xuyên đào tạo học viên từ các thành phố khác. Vấn đề của anh ấy rất cụ thể:
Mỗi lần chuẩn bị bài học, anh ấy phải đọc nội dung cho GPT để tổ chức, sau đó nhập vào WPS để dùng AI tạo PPT. Mặc dù GPT cải thiện đáng kể hiệu quả, nhưng trí nhớ dài hạn của nó không hoàn chỉnh. Một số thứ anh ấy đã nói nhiều lần, nhưng GPT vẫn lặp lại lỗi.
Anh ấy hy vọng xây dựng một hệ thống ghi chép ổn định hơn để tích lũy dần kinh nghiệm làm việc, ý tưởng và tài liệu, cuối cùng hình thành một "trợ lý cá nhân cho chuyên gia trị liệu phục hồi chức năng".
Lúc đó tôi không chắc chắn vì đây là dự án thương mại đầu tiên của tôi. Nhưng tôi cảm thấy nhu cầu này rất phù hợp với OpenClaw. Tôi báo giá 3.000 tệ, và phía bên kia gần như đồng ý ngay không mặc cả.
Thực tế vận hành mất một buổi chiều cho toàn bộ cấu hình:
- Từ xa giúp anh ấy cài đặt môi trường OpenClaw.
- Cấu hình một "Agent Quản lý Kiến thức" chuyên ghi lại nội dung đào tạo, trường hợp và kinh nghiệm của anh ấy.
- Thiết lập chức năng tự động sắp xếp: sau khi anh ấy đọc nội dung, Agent tự động phân loại và lưu trữ (ví dụ: "Phục hồi Khớp Vai", "Trường hợp Chấn thương Thể thao", "Mẫu Kế hoạch Tập luyện").
Kiếm được 3.000 trong một buổi chiều, và khách hàng rất hài lòng. Anh ấy nói hệ thống này tốt hơn nhiều so với chỉ dùng GPT vì OpenClaw có thể nhớ thuật ngữ chuyên môn, các trường hợp phổ biến và phong cách giảng dạy của anh ấy.
Có một thiết kế quan trọng ở đây: Tôi thiết lập một "Kho Nhớ Dài Hạn" cho Agent. Mỗi lần anh ấy đọc nội dung, Agent không chỉ sắp xếp nội dung hiện tại mà còn tự động liên kết với lịch sử ghi chép. Ví dụ, nếu lần này anh ấy nói về "phục hồi khớp vai", Agent sẽ tự động kéo ra các trường hợp liên quan và lưu ý anh ấy đã từng đề cập, nhắc nhở anh ấy bổ sung hoặc cập nhật.
Trong khoảnh khắc đó, tôi hiểu ra: hầu hết mọi người không biết về OpenClaw, chứ đừng nói đến việc nó có thể làm gì. Nhưng tôi biết, vì vậy tôi có thể biến công cụ này thành một dịch vụ.
Tuần 2: Thu hút nội dung + Hợp đồng lớn
Sau thành công của đơn hàng đầu tiên, tôi bắt đầu xuất bản nội dung có hệ thống.
Chiến lược của tôi là đẩy mạnh trên hai nền tảng cùng lúc:
- X (Twitter): Các bài viết kỹ thuật chuyên sâu, như "Giải Thích Chi Tiết Cơ Chế Ghi Nhớ Của OpenClaw" và "Cách Sử Dụng Agent Orchestration Để Giải Quyết Các Quy Trình Kinh Doanh Phức Tạp." Mục tiêu là để những người hiểu biết về ngành thấy được chiều sâu kỹ thuật của tôi.
- Xiaohongshu: Hướng dẫn thực tế và các trường hợp ứng dụng cụ thể, như "Xây Dựng Hệ Thống Dịch Vụ Khách Hàng Tự Động Trong 3 Giờ" và "OpenClaw Giúp Tôi Tiết Kiệm 2 Nhân Sự Vận Hành." Mục tiêu là để những người có nhu cầu biết tôi có thể làm gì.
Sự kết hợp này hoạt động rất tốt. Trong vòng một tuần, tin nhắn riêng của tôi từ vài cái lẻ tẻ đã tăng lên hơn chục câu hỏi mỗi ngày.
Nhưng tôi sớm phát hiện ra một vấn đề: hầu hết các câu hỏi đều không hiệu quả.
Một số hỏi "Bạn có thể giúp tôi cài đặt miễn phí không", một số hỏi "Cái này khác gì với GPT", và một số muốn ngay lập tức "tạo ra một AI có thể làm mọi thứ".
Tôi mất hai ngày để sàng lọc và cuối cùng chốt được 5 khách hàng tiềm năng đáng tin cậy. Tiêu chí sàng lọc rất đơn giản: nhu cầu rõ ràng, ngân sách hợp lý, và có thể giải thích được vấn đề cần giải quyết.
Nhu cầu của một khách hàng thực sự đã thu hút sự chú ý của tôi.
Điều thực sự đẩy thu nhập của tôi lên sáu con số là một dự án tự động hóa thương mại điện tử.
Khách hàng làm trong lĩnh vực thương mại điện tử xuyên biên giới với hơn 20 cửa hàng và một đội ngũ 10 người. Vấn đề của họ là: hiệu quả thấp trong việc chọn sản phẩm thủ công, chi phí cao cho việc thuê ngoài hình ảnh và video, sản xuất trang chi tiết chậm không theo kịp hàng mới về, và phân tích dữ liệu vận hành không kịp thời.
Họ hỏi tôi: OpenClaw có thể giải quyết những vấn đề này không? Tôi nói có, nhưng cần phát triển tùy chỉnh.
Tôi đã thiết kế một hệ thống tự động hóa với 7 Agent cho họ: phân tích chọn sản phẩm, tạo hình ảnh, tạo video, viết nội dung quảng cáo, sản xuất trang chi tiết, quản lý niêm yết và phân tích dữ liệu.
Báo giá cho toàn bộ giải pháp là hơn 100.000 tệ. Khách hàng gần như ký hợp đồng ngay không do dự. Sau khi ký, tôi đã hối hận, cảm thấy mình báo giá thấp quá. Thương mại điện tử lợi nhuận cao thật, haha.
Tuần 3-4: Phát triển & Bàn giao
Khi ký hợp đồng, tôi tự tin nói: "Tôi sẽ hoàn thành trong một tuần." Cuối cùng mất hai tuần vì tôi đã đánh giá thấp độ phức tạp của việc phát triển tùy chỉnh.
Vấn đề 1: Tích hợp API khó hơn tưởng tượng
Hệ thống thương mại điện tử của khách hàng được phát triển tùy chỉnh, và tài liệu API được viết rất tệ. Tôi mất 2 ngày chỉ để hiểu cấu trúc dữ liệu của họ.
Vấn đề 2: Nội dung do AI tạo ra cần gỡ lỗi nhiều
Agent tạo hình ảnh hoạt động kém lúc đầu; các hình ảnh được tạo ra hoặc có phong cách không nhất quán hoặc có vấn đề về chi tiết. Tôi đã liên tục điều chỉnh prompt và thử nghiệm hàng trăm lần trước khi nó ổn định.
Vấn đề 3: Nhu cầu của khách hàng liên tục thay đổi
Ban đầu họ nói chỉ cần 7 Agent, nhưng sau đó họ muốn thêm cảnh báo tồn kho, theo dõi đối thủ cạnh tranh... Mỗi lần thêm nhu cầu, tôi phải thiết kế lại quy trình làm việc.
Vấn đề 4: Bản thân OpenClaw cũng có cạm bẫy
Tài liệu của OpenClaw không đủ chi tiết, và nhiều tính năng nâng cao phải tự mày mò. Tôi gặp các vấn đề như lỗi truyền dữ liệu giữa các Agent, tác vụ định kỳ không ổn định và API hết thời gian chờ.
Dưới đây là một số chi tiết kỹ thuật khó nhằn của OpenClaw:
1. Agent Orchestration: Nối tiếp hay Song song?
Ban đầu tôi thiết kế 7 Agent thực thi nối tiếp: Chọn → Hình ảnh → Nội dung quảng cáo → Trang chi tiết. Hóa ra quá chậm; mất hơn 30 phút cho một sản phẩm từ khi chọn đến khi lên kệ.
Sau đó, tôi đổi sang mô hình kết hợp song song + nối tiếp:
- Agent Chọn sản phẩm chạy trước (nối tiếp)
- Sau khi có thông tin sản phẩm, các Agent Hình ảnh, Video và Nội dung quảng cáo chạy song song
- Cuối cùng, Agent Trang chi tiết chạy sau khi ba Agent đầu tiên hoàn thành (nối tiếp)
Bằng cách này, một sản phẩm chỉ mất 10 phút từ khi chọn đến khi lên kệ, tăng hiệu quả gần 4 lần.
2. Cơ chế thử lại khi hết thời gian chờ
Khi OpenClaw gọi các API bên ngoài (như Midjourney), nó thường gặp tình trạng hết thời gian chờ. Tôi đã thêm cơ chế thử lại khi hết thời gian chờ cho mỗi Agent:
- Lần 1 thất bại: Chờ 5 giây và thử lại
- Lần 2 thất bại: Chờ 10 giây và thử lại
- Lần 3 thất bại: Ghi lỗi và bỏ qua tác vụ
Cơ chế này đã tăng tỷ lệ thành công tổng thể từ 70% lên 95%.
3. KPI nghiệm thu: Thời gian phản hồi và Tỷ lệ can thiệp của con người
Đối với tiêu chí nghiệm thu của Agent dịch vụ khách hàng, tôi đặt hai KPI:
- Thời gian phản hồi đầu tiên: AI phải trả lời trong vòng 3 giây sau khi người dùng gửi tin nhắn. Quá 3 giây được coi là hết thời gian chờ.
- Tỷ lệ can thiệp của con người: Tỷ lệ các vấn đề AI không thể giải quyết được chuyển cho con người. Mục tiêu là giữ dưới 15%.
Hai KPI này rất quan trọng và quyết định trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng.
4. Một trường hợp thất bại và cách khắc phục
Một lần, Agent dịch vụ khách hàng đột nhiên nói nhảm. Một người dùng hỏi "Sản phẩm này còn hàng không?" và nó trả lời "Công ty chúng tôi được thành lập năm 1998."
Sau một hồi gỡ lỗi, tôi phát hiện ra là do tôi đã thêm phần giới thiệu công ty vào system prompt, khiến Agent trộn lẫn thông tin công ty với thông tin sản phẩm.
Khắc phục: Chia system prompt thành hai lớp: một lớp cho các quy tắc chung (ví dụ: phong cách trả lời, các mục bị cấm) và một lớp cho thông tin ngữ cảnh (ví dụ: tồn kho sản phẩm, lịch sử người dùng). Bằng cách này, Agent sẽ không bị nhầm lẫn.
5. Quản lý Bộ nhớ: Bộ nhớ Ngắn hạn so với Dài hạn
Cơ chế Bộ nhớ của OpenClaw có một cạm bẫy: nếu bạn không dọn dẹp, Bộ nhớ sẽ tích tụ, cuối cùng dẫn đến vượt quá giới hạn Token.
Giải pháp của tôi:
- Bộ nhớ Ngắn hạn: Chỉ giữ lại 10 vòng trò chuyện gần nhất; tự động xóa sau 10 vòng.
- Bộ nhớ Dài hạn: Lưu trữ thông tin quan trọng (ví dụ: sở thích người dùng, lịch sử đơn hàng) trong một tệp bên ngoài và gọi khi cần.
Điều này đảm bảo tính liên tục của cuộc trò chuyện đồng thời tránh bùng nổ Token.
Phần tốn thời gian nhất của toàn bộ dự án không phải là viết code, mà là hiểu những gì khách hàng thực sự muốn. Khách hàng ban đầu nói: "Tôi muốn một hệ thống trợ lý thương mại điện tử tự động." Tôi hỏi: "Cụ thể, anh muốn tự động hóa việc gì?" Khách hàng nói: "Loại giúp tôi tiết kiệm nhân công."
Loại nhu cầu này quá mơ hồ. Tôi phải đào sâu từng chút một: Những tác vụ nào hiện tại của anh tốn nhiều thời gian nhất? Những tác vụ nào lặp đi lặp lại? Anh muốn AI giúp đỡ đến mức độ nào? Tỷ lệ lỗi anh có thể chấp nhận là bao nhiêu?
Hỏi quanh một hồi, cuối cùng tôi mới hiểu được vấn đề thực sự của họ. Đây là lý do tại sao bây giờ, trước khi nhận đơn, tôi nhất định phải phỏng vấn nhu cầu, viết một tài liệu yêu cầu rõ ràng, và cả hai bên ký xác nhận. Nếu không, sau này không thể giải quyết tranh chấp.
Đánh giá: Những bài học từ kinh nghiệm này
Trong gần một tháng, tôi nhận 3 dự án và phát triển hơn 20 Agent. Mỗi ngày sau giờ làm, tôi làm việc đến 2-3 giờ sáng. Tại sao tôi mua xe ngay lập tức lại là một câu chuyện khác.
Ngoài các đơn hàng lớn, tôi cũng nhận một số đơn nhỏ: dịch vụ cài đặt từ xa (500-3.000 tệ/đơn, hoàn thành trong 2 giờ; mảng này hiện đã bão hòa, nên tôi bỏ qua), tùy chỉnh đơn giản (ví dụ: dịch vụ khách hàng tự động, xuất bản nội dung, thu thập dữ liệu, 5.000-10.000 tệ/đơn), và dịch vụ tư vấn (một số khách hàng chỉ muốn biết OpenClaw có thể giải quyết vấn đề của họ không; tôi tính phí theo giờ, 500 tệ/giờ).
Mặc dù các đơn nhỏ này có đơn giá thấp, nhưng cộng dồn lại cũng nhiều. Đơn thương mại điện tử là một đơn lớn chuyển đổi từ một lời giới thiệu của khách hàng.
Nhìn lại quãng thời gian này, tôi đã tổng kết một vài bài học:
Rà soát tiến độ
- Tuần 1: Kiểm tra thị trường, nhận đơn hàng đầu tiên, xác nhận mô hình.
- Tuần 2: Thu hút nội dung, ký hợp đồng lớn, đặt tiêu chuẩn nghiệm thu.
- Tuần 3-4: Phát triển và bàn giao, sửa lỗi, khách hàng gia hạn hợp đồng.
Kinh nghiệm cốt lõi
- X xây dựng sự chuyên nghiệp, Xiaohongshu thu hút khách hàng; nhiều khách hàng chủ động tìm tôi.
- Tiêu chuẩn nghiệm thu, số lần sửa đổi và ranh giới trách nhiệm phải được viết rõ ràng.
- Học đi đôi với làm là nhanh nhất; khi tôi nhận đơn hàng đầu tiên, sự hiểu biết của tôi về OpenClaw chỉ khoảng 60%, nhưng tôi không chờ đến 100% mới bắt đầu.
Cuối cùng, một lời nhắn cho mọi người: người bình thường không có lựa chọn.
Đó là thời điểm tồi tệ nhất, cũng là thời điểm tốt đẹp nhất.
ALL IN AI, CỨ LÀM ĐI
