# Vì sao chúng tôi xây dựng Zinochat - Một hướng đi khác cho trải nghiệm khách hàng bằng AI

> Tạo một AI agent ngày càng dễ. Bài toán khó hơn là làm sao để nó vận hành đáng tin cậy trong thực tế. Tại Zinochat, chúng tôi đang xây dựng hạ tầng và bộ công cụ để các đội ngũ có thể tạo, thử nghiệm, đánh giá, theo dõi và liên tục cải thiện AI agent.

Ryan, CEO · 27 tháng 8, 2026 · https://zinochat.com/blog/zinochat-duoc-phat-trien-nhu-the-nao/

Đầu năm 2026, chúng tôi vẫn là một đội ngũ rất nhỏ, tổ chức gần như phẳng. Mỗi thành viên đều đã có nhiều năm làm việc trong ngành thương mại điện tử, từ xây dựng sản phẩm đến trực tiếp giải quyết những bài toán của thị trường.

Khi làn sóng AI bắt đầu, chúng tôi dành nhiều thời gian suy nghĩ về tương lai của trải nghiệm khách hàng. Càng tìm hiểu, chúng tôi càng nhận ra thị trường vẫn thiếu một nền tảng AI cho trải nghiệm khách hàng vừa đủ sâu để xử lý sự phức tạp của thương mại điện tử, vừa thực sự phù hợp với đặc thù của từng thị trường mà chúng tôi am hiểu.

Đó là lý do Zinochat ra đời.

## Thương mại điện tử phức tạp hơn nhiều so với vẻ ngoài

Trải nghiệm khách hàng trong thương mại điện tử không chỉ là trả lời câu tin nhắn hay đưa ra những kịch bản chăm sóc tới khách hàng.

Một agent phải hiểu sản phẩm, mẫu mã, giá bán, khuyến mãi, tồn kho, đơn hàng, vận chuyển, lịch sử khách hàng và các quy tắc kinh doanh. Phải hỗ trợ đa kênh và xử lý hàng nghìn tình huống khác nhau. Chưa kể mỗi thị trường lại có ngôn ngữ, hành vi khách hàng và cách vận hành riêng.

Một mô hình dù rất mạnh vẫn có thể thất bại khi được đưa vào môi trường như vậy.

Quan sát thị trường, chúng tôi không tìm thấy một nền tảng AI CX nào được thiết kế đủ sâu cho sự phức tạp của thương mại điện tử, đặc biệt tại các thị trường bản địa. Vì vậy, chúng tôi quyết định tự xây dựng nó. Không phải thêm một chatbot. Cũng không đơn thuần là thêm một lớp giao diện bên trên LLM.

Điều chúng tôi muốn xây dựng là nền móng để AI agent có thể vận hành đáng tin cậy trong thực tế.

## Chúng tôi không quá vội vàng trong việc public rộng rãi sản phẩm.

Có rất nhiều thứ phải xây, và chúng tôi muốn làm nó thật thận trọng. Vì vậy, chúng tôi chủ động bắt đầu ở quy mô nhỏ.

Chúng tôi không chi tiền quảng cáo, cũng chưa có đội ngũ bán hàng hay phát triển kinh doanh. May mắn là sau nhiều năm trong ngành, chúng tôi có những mối quan hệ đã trở thành nhóm khách hàng đầu tiên của Zinochat. Thay vì cố gắng có thật nhiều khách hàng, chúng tôi làm việc sát sao với một nhóm nhỏ.

Chúng tôi quan sát cách agent của họ xử lý những cuộc hội thoại thật; xem từng lần thất bại, từng tình huống ngoại lệ, hành vi ngoài dự kiến, vấn đề tích hợp và cả những chuyện không nằm trong bất kỳ kịch bản nào.

Khách hàng đã cho chúng tôi một lượng phản hồi vô cùng quý giá. Những phản hồi ấy trở thành một trong những tài sản quan trọng nhất của Zinochat. Chúng giúp chúng tôi thấy được những vấn đề và xử lý được từ rất sớm. Nhờ đó, sản phẩm tiến bộ nhanh hơn nhiều so với việc chỉ chạy theo số lượng khách hàng. Chúng tôi đã dành nguồn lực để lựa chọn và cải tiến những tính năng mà khách hàng thật sự cần thay vì support một lượng lớn khách hàng ngay từ những giai đoạn đầu.

Đó cũng là lý do chúng tôi chưa vội ra mắt rộng rãi. Chúng tôi tin rằng năng lực phải đi trước tăng trưởng. Khách hàng hiện tại cần một hạ tầng ổn định và phải được hỗ trợ tốt nhất có thể. Trước khi đưa Zinochat đến với số đông, chúng tôi muốn chắc chắn nền tảng thực sự có thể đáp ứng được kỳ vọng đó.

## Một agent tốt không phải là agent làm được mọi thứ

Ngành AI luôn tạo ra áp lực phải liên tục bổ sung năng lực.

- Thêm công cụ.
- Thêm tích hợp.
- Thêm quyền tự chủ.
- Thêm tính năng.

Nhưng chúng tôi không tin rằng một agent sẽ tốt hơn chỉ vì nó làm được nhiều việc hơn.

Một agent tốt không phải là agent có thể làm mọi thứ. Đó là agent có thể làm đúng những việc cần làm, một cách ổn định. Khi vận hành thực tế, khả năng dự đoán được hành vi là điều rất quan trọng. Agent cần một nền tảng vững để hành xử nhất quán, phục hồi khi gặp lỗi, thích nghi với yêu cầu của từng doanh nghiệp và tốt dần lên theo thời gian.

Vì thế, chúng tôi dành rất nhiều thời gian cho những phần người dùng không phải lúc nào cũng nhìn thấy:

- Agent truy xuất và hiểu tri thức như thế nào
- Agent quyết định khi nào và sử dụng công cụ ra sao
- Agent xử lý quy tắc kinh doanh và các tình huống ngoại lệ thế nào
- Chúng tôi đánh giá câu trả lời và hành động của agent bằng cách nào
- Làm sao để khách hàng theo dõi và điều chỉnh được hành vi của agent
- Làm sao để thử nghiệm, tinh chỉnh agent trước và sau khi triển khai
- Làm sao để toàn bộ hệ thống vẫn ổn định khi lượng sử dụng tăng lên

Những việc này có vẻ kém hấp dẫn hơn việc thêm thật nhiều tính năng mới. Nhưng chính chúng mới quyết định một AI agent có thực sự dùng được trong môi trường vận hành hay không.

## Từ xây dựng agent đến xây dựng nền tảng cho agent

Sau nhiều tháng làm việc, những thành phần chính của Zinochat đã dần hoàn thiện.

Sản phẩm đã bước sang một giai đoạn ổn định hơn. Trọng tâm của chúng tôi cũng chuyển từ việc bổ sung từng năng lực riêng lẻ sang cải thiện toàn bộ vòng đời phát triển agent. Chúng tôi đang xây dựng các công cụ giúp khách hàng hay các developer/specialist tạo, tích hợp, đánh giá, đo lường và liên tục tinh chỉnh agent của mình.

Mục tiêu rất đơn giản:

Thu hẹp khoảng cách giữa một nhân viên thật và một agent thực sự phục vụ khách hàng ổn định mỗi ngày.

Điều đó có nghĩa là chúng ta không chỉ cần biết agent đã làm gì, mà còn phải hiểu vì sao nó hành động như vậy, nó thất bại ở đâu và có thể cải thiện bằng cách nào.

Chúng tôi cũng muốn việc tích hợp trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Các doanh nghiệp thương mại điện tử đã có sẵn hệ thống, dữ liệu, quy trình và kênh bán hàng của riêng mình. Chúng tôi không muốn xây riêng các module mỗi khi muốn đưa một AI agent vào vận hành. Vì vậy chúng tôi tạo ra nền tảng để việc chuyển đổi giữa các mô hình kinh doanh trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Zinochat sẽ là platform xử lý phần lớn sự phức tạp đó.

## Kỷ nguyên tự xây dựng agent chỉ mới bắt đầu

Cùng lúc đó, một thay đổi khác cũng đang diễn ra.

Các coding agent như Claude và Codex đang giúp việc phát triển phần mềm trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều.

Nếu xu hướng này tiếp tục, xây dựng một AI agent sẽ không còn là công việc chỉ dành cho một đội ngũ kỹ sư AI chuyên biệt. Ngày càng nhiều người không có nền tảng kỹ thuật cũng sẽ có thể tự tạo, tùy chỉnh và cải thiện agent của mình. Nhưng tạo ra một agent dễ dàng mới chỉ giải quyết được một nửa bài toán.

Nửa khó hơn là làm cho nó hoạt động ổn định và có thể tin cậy được.

Khi ngày càng nhiều người có thể xây dựng agent, chúng tôi tin rằng các công cụ phục vụ đánh giá, quan sát, thử nghiệm, tích hợp và cải tiến liên tục sẽ còn trở nên quan trọng hơn nữa. Đó là hướng chúng tôi muốn đưa Zinochat tới.

Không chỉ là nơi để tạo một agent, mà là một nền tảng nơi bạn có thể xây dựng, thử nghiệm, đo lường, cải thiện và vận hành agent trong thực tế.

## Chặng đường tiếp theo

Chúng tôi vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

Còn nhiều bài toán khó phải giải. Nền tảng chắc chắn sẽ tiếp tục thay đổi khi chúng tôi học từ khách hàng và từ chính hệ sinh thái AI đang phát triển rất nhanh. Trước mắt, chúng tôi vẫn sẽ tập trung vào một nhóm khách hàng tương đối nhỏ, tiếp tục củng cố nền móng và cải thiện trải nghiệm cho khách hàng.

Zinochat khởi đầu với một đội ngũ nhỏ và một niềm tin đơn giản:

Tương lai của AI trong trải nghiệm khách hàng sẽ không thuộc về agent có nhiều tính năng nhất. Nó sẽ thuộc về nền tảng có thể giúp agent vận hành đáng tin cậy, thích nghi tốt và thực sự tạo ra giá trị trong đời sống kinh doanh.

Chúng tôi chưa biết hành trình này sẽ đưa mình đi xa đến đâu. Nhưng với những gì còn ở phía trước, chúng tôi tin rằng đây là một hành trình rất đáng để tiếp tục.