Đã ra mắt
Agent Harness đã ra mắt: chạy Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Pi hoặc agent của riêng bạn trên WhatsApp
Bắt đầu từ tuần này, khách hàng MonoChat có thể chọn framework agent đứng sau AI của mình. Thêm một AI Harness, thả node AI Agent vào luồng, và agent của bạn sẽ trả lời trên WhatsApp cùng mọi kênh khác, với đội ngũ của bạn chỉ cách một lần chuyển giao.
Hoặc bắt đầu với $150 tín dụng, đủ cho tháng đầu tiên dùng gói Growth
Ngày đăng:
Hầu hết các nền tảng nhắn tin với khách hàng chỉ bán một AI agent: của chính họ. Điều đó ổn cho đến khi bạn muốn một mô hình khác, một framework mà các lập trình viên của bạn đã quen dùng, hoặc một agent do chính bạn xây dựng và kiểm thử.
Agent Harness thay đổi điều đó trong MonoChat. Hãy mang framework agent của riêng bạn, hoặc dùng framework của chúng tôi, và chạy nó trên mọi kênh MonoChat kết nối, với cùng các công cụ, cùng hộp thư và cùng cách chuyển giao cho đội ngũ của bạn.
Có gì mới
AI Harness là một định nghĩa dịch vụ bạn thêm một lần trong MonoChat. Nó cho MonoChat biết framework agent nào sẽ thực hiện công việc và chạy ở đâu. Node AI Agent mới trong luồng sử dụng nó, API chạy agent cũng vậy, nên các ứng dụng của riêng bạn cũng có thể khởi chạy một lượt chạy agent.
Vì agent chạy bên trong một luồng MonoChat, nó hoạt động ở mọi nơi luồng hoạt động: WhatsApp, Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, web chat, SMS và thoại.
Chọn harness của bạn
Bảy nhà cung cấp có sẵn ngay từ ngày đầu:
| Nhà cung cấp | Nơi chạy | Bạn cần gì |
|---|---|---|
| MonoChat (harness tích hợp sẵn) | Bên trong MonoChat | Không cần gì; dùng các mô hình AI MonoChat của bạn |
| OpenAI Agents SDK | Bên trong MonoChat | Không cần thêm gì; dùng các mô hình AI của bạn |
| Claude Agent SDK | Agent runner của MonoChat, mỗi lượt chạy là một tiến trình agent biệt lập kiểu Claude Code | Không cần thêm gì; dùng các mô hình AI của bạn qua gateway của MonoChat |
| Pi (pi coding agent harness) | Agent runner của MonoChat | Không cần thêm gì; các mô hình qua gateway của MonoChat |
| OpenAI Agents API (do OpenAI lưu trữ) | Đám mây OpenAI | Khóa API OpenAI của bạn |
| Claude Managed Agents (do Anthropic lưu trữ) | Đám mây Anthropic | Khóa API Anthropic của bạn |
| Tùy chỉnh | Máy chủ của riêng bạn, mọi framework (LangGraph, Google ADK, CrewAI, code của riêng bạn) | URL endpoint và một khóa bí mật dùng chung |
Tên sản phẩm thuộc về chủ sở hữu tương ứng.
Mô hình chính, dự phòng và nhanh
Mỗi node AI Agent có ba vai trò mô hình và một ngân sách:
- Mô hình chính suy luận, quyết định và viết câu trả lời.
- Mô hình dự phòng tiếp quản sau khi chạm giới hạn mềm hoặc khi gặp lỗi, để khách hàng không phải chờ.
- Mô hình nhanh xử lý các tác vụ nền.
- Giới hạn ngân sách giới hạn mức chi tối đa cho một lượt chạy.
Công cụ của bạn, hộp thư của bạn, đội ngũ của bạn
Agent dùng các công cụ MonoChat bạn đã có: công cụ hàm AI, máy chủ MCP, cơ sở tri thức và hàm tùy chỉnh. Khi một cuộc trò chuyện cần người thật, nó được chuyển đến hộp thư chung của đội ngũ với đầy đủ lịch sử, để không ai phải yêu cầu khách hàng lặp lại.
Với khóa nhà cung cấp AI của riêng bạn, bạn thanh toán trực tiếp cho nhà cung cấp. MonoChat không cộng thêm phụ phí AI.
Cách bắt đầu
- Thêm một AI Harness và chọn nhà cung cấp.
- Thêm node AI Agent vào luồng và chọn harness.
- Chọn các mô hình chính, dự phòng và nhanh, và đặt ngân sách cho mỗi lượt chạy.
- Kết nối kênh của bạn, chẳng hạn số WhatsApp.
- Kiểm thử luồng, rồi đưa vào hoạt động.
Đọc thêm
- Agent Harness: nhà cung cấp, vai trò mô hình và câu hỏi thường gặp
- Agent harness là gì, và vì sao hỗ trợ WhatsApp cần nó
- Cách chạy agent Claude Agent SDK trên WhatsApp
- Cách xây dựng agent WhatsApp với OpenAI Agents SDK
- Mang AI agent của riêng bạn lên WhatsApp bằng endpoint webhook
- Vì sao AI agent tiếp xúc với khách hàng của bạn cần mô hình dự phòng