Xây dựng Custom Tool cho AI Agent (Function Calling): Hướng dẫn định nghĩa công cụ, API cho workflow

Tóm tắt nội dung chính
– Định nghĩa Custom Tool / API cho AI Agent (Function Calling) trong workflow automation.
– Các vấn đề thực tiễn mà mình và khách hàng thường gặp: thiếu chuẩn API, khó tích hợp, chi phí tăng khi mở rộng.
– Giải pháp tổng quan: xây dựng “Tool Registry”, mô tả API bằng OpenAPI, triển khai “Function Wrapper”.
– Hướng dẫn chi tiết 11 bước từ thiết kế, viết spec, triển khai, test tới monitor.
– Template qui trình mẫu (bảng) và sơ đồ text art giúp bạn nhanh chóng bắt tay vào thực hiện.
– Các lỗi phổ biến (định dạng JSON sai, timeout, bảo mật) và cách khắc phục.
– Chiến lược scale: serverless, queue, caching.
– Chi phí thực tế (AWS Lambda, CloudWatch, API Gateway).
– Số liệu trước – sau: giảm thời gian xử lý 65 %, chi phí giảm 40 %.
– FAQ nhanh gọn.
– Giờ tới lượt bạn: áp dụng ngay vào dự án hiện tại và đo lường kết quả.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

Trong các dự án automation cho các doanh nghiệp Việt, mình thường gặp ba “đau đầu” chung:

Những vấn đề này không chỉ làm chậm tiến độ dự án mà còn gây lãng phí tài nguyên. Đó là lý do mình quyết định định nghĩa Custom Tool cho AI Agent để “đóng khít” các API và workflow lại với nhau.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

┌─────────────────────┐      ┌─────────────────────┐
│   AI Agent (LLM)    │─────►│   Function Registry │
│  (ChatGPT, Claude) │      │   (JSON spec)       │
└─────────────────────┘      └─────────────────────┘
          │                         │
          ▼                         ▼
   ┌───────────────┐        ┌───────────────┐
   │   Wrapper    │◄──────►│   API Gateway │
   │ (Python/Node)│        │   (REST)      │
   └───────────────┘        └───────────────┘
          │                         │
          ▼                         ▼
   ┌─────────────────────┐   ┌─────────────────────┐
   │   Business System  │   │   Third‑Party SaaS  │
   └─────────────────────┘   └─────────────────────┘

⚡ Hiệu năng: mỗi lần gọi Function chỉ mất < 200 ms nhờ Lambda + API Gateway.
🛡️ Bảo mật: IAM Role + JWT token giới hạn quyền truy cập.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Xác định nhu cầu workflow

• Liệt kê các hành động AI Agent cần thực hiện (ví dụ: “tạo đơn hàng”, “truy vấn tồn kho”).
• Đánh dấu critical path (các hành động quyết định thời gian phản hồi).

Bước 2: Định nghĩa API bằng OpenAPI 3.0

openapi: 3.0.3
info:
  title: Order Service API
  version: 1.0.0
paths:
  /orders:
    post:
      summary: Tạo đơn hàng mới
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              $ref: '#/components/schemas/OrderRequest'
      responses:
        '201':
          description: Created
          content:
            application/json:
              schema:
                $ref: '#/components/schemas/OrderResponse'
components:
  schemas:
    OrderRequest:
      type: object
      properties:
        customer_id:
          type: string
        items:
          type: array
          items:
            $ref: '#/components/schemas/Item'
    OrderResponse:
      type: object
      properties:
        order_id:
          type: string
        status:
          type: string

Best Practice: luôn cung cấp ví dụ (example) cho request/response để AI Agent dễ “học” cách gọi.

Bước 3: Tạo Function Wrapper

import json, requests

def create_order(payload: dict) -> dict:
    url = "https://api.myshop.com/orders"
    headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer ${TOKEN}"}
    resp = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=5)
    resp.raise_for_status()
    return resp.json()

🛡️ Bảo mật: token được lưu trong AWS Secrets Manager, không hard‑code.

Bước 4: Đăng ký Function trong Registry

{
  "name": "create_order",
  "description": "Tạo đơn hàng mới trong hệ thống bán hàng",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "customer_id": {"type": "string"},
      "items": {
        "type": "array",
        "items": {"type": "object"}
      }
    },
    "required": ["customer_id", "items"]
  }
}

⚡ Hiệu năng: Registry được cache trong Redis, giảm latency < 10 ms.

Bước 5: Kết nối AI Agent với Function Registry

# Pseudo‑code (ChatGPT function calling)
if user_intent == "đặt hàng":
    call_function("create_order", arguments)

Bước 6: Kiểm thử End‑to‑End

• Unit test cho wrapper (pytest).
• Integration test qua Postman collection.
• Load test (k6) 1000 RPS, kiểm tra latency < 300 ms.

Bước 7: Giám sát & Logging

• CloudWatch Logs cho Lambda.
• Metric: InvocationCount, ErrorCount, Duration.
• Alert khi ErrorRate > 2 %.

Bước 8: Tối ưu caching (nếu cần)

• Cache kết quả “truy vấn tồn kho” trong Redis 5 phút.
• Sử dụng Cache‑Control header để tự động invalid.

Bước 9: Bảo mật thêm

• IAM Role chỉ cho phép lambda:InvokeFunction trên các function cần.
• API Gateway bật resource policy chỉ cho IP nội bộ.

Bước 10: Tài liệu hoá

• Đưa spec vào Confluence, kèm link tới Swagger UI.
• Tạo quick‑start guide cho developer mới.

Bước 11: Đánh giá ROI

• Thu thập số liệu trước‑sau (xem mục 9).
• Tính ROI bằng công thức dưới.

4. Template qui trình tham khảo

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

Cảnh báo: Khi bật retry trên Lambda, luôn truyền client_request_id để tránh tạo đơn hàng trùng.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Serverless – chuyển Wrapper sang AWS Lambda hoặc Google Cloud Functions.
2. Queue – dùng SQS hoặc Pub/Sub để buffer request, giảm áp lực đồng thời.
3. Auto‑Scaling – cấu hình Lambda concurrency limit (ví dụ 2000).
4. Caching – lưu kết quả truy vấn tĩnh (giá, tồn kho) trong ElasticCache.
5. Multi‑region – deploy API Gateway ở 2 region (ap‑southeast‑1, ap‑northeast‑1) để giảm latency cho khách hàng miền Bắc và miền Nam.

⚡ Hiệu năng: Với 5 k RPS, latency trung bình < 250 ms, error rate < 0.5 %.

7. Chi phí thực tế

Lưu ý: Chi phí thực tế phụ thuộc vào thời gian chạy Lambda và kích thước payload. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, chi phí dưới 30 USD/tháng là hoàn toàn khả thi.

8. Số liệu trước – sau

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Giải thích: Total_Benefits bao gồm tiết kiệm chi phí hạ tầng, giảm thời gian xử lý và tăng doanh thu nhờ CSAT cao hơn. Investment_Cost là chi phí triển khai (khoảng 2 000 USD một lần). Với các con số trên, ROI ≈ 350 % trong năm đầu.

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: AI Agent có thể gọi bao nhiêu Function cùng lúc?
A: Tùy vào concurrency limit của Lambda. Mặc định 1000, có thể tăng lên 3000 bằng request limit.

Q2: Làm sao để bảo vệ token khi lưu trong Secrets Manager?
A: Đặt policy secretsmanager:GetSecretValue chỉ cho IAM Role của Lambda, và bật rotation tự động mỗi 30 ngày.

Q3: Nếu API bên thứ ba thay đổi schema, mình phải làm gì?
A: Cập nhật spec trong Registry, versioning (v1, v2), và deploy lại Lambda. Sử dụng canary deployment để kiểm tra trước.

Q4: Có cần viết unit test cho mỗi Function không?
A: Có. Đảm bảo ít nhất 80 % coverage, tránh lỗi runtime khi AI Agent gọi.

Q5: Khi có nhiều khách hàng dùng chung một Function, làm sao phân quyền?
A: Thêm tenant_id vào payload, và trong wrapper kiểm tra quyền truy cập dựa trên IAM policy hoặc custom ACL.

10. Giờ tới lượt bạn

Bạn đã có bản đồ workflow, spec API, và template trong tay. Hãy:

1. Chọn một hành động (ví dụ “tạo đơn hàng”) và viết OpenAPI spec cho nó.
2. Triển khai Wrapper trên Lambda, đăng ký vào Registry.
3. Thử chạy qua ChatGPT Playground hoặc API của mình để kiểm tra.
4. Ghi lại thời gian và chi phí, so sánh với số liệu trước‑sau ở trên.

Nếu kết quả đạt mục tiêu, hãy lặp lại cho các hành động còn lại và dần dần xây dựng “Function Library” cho toàn bộ doanh nghiệp. Khi đã ổn định, bạn có thể scale bằng cách thêm queue và multi‑region như đã mô tả.

⚡ Hành động nhanh: Đặt một thử nghiệm POC trong 2 tuần tới, đo KPI và chia sẻ kết quả trong cộng đồng automation (Slack, LinkedIn).

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.