---
title: "Cách giao việc cho AI: mình thử 3 việc để AI không tự bịa"
description: "Cách giao việc cho AI để AI không tự bịa thêm. Mình thử giao 3 việc theo 2 cách và rút ra 3 câu hỏi giúp người mới giao việc cho AI agent làm đúng ý."
canonical: "https://200lab.io/blog/lan-dau-de-ai-tu-lam-viec-minh-nhan-ve-mot-dong-hon-don"
published: "2026-10-23T14:08:00Z"
updated: "2026-11-02T02:17:19Z"
authors: ["Mỹ Ngọc"]
tags: ["AI", "Agent", "Mindset", "Tips and tricks"]
reading_minutes: 6
access: "public"
---

Mình làm việc ở 200Lab và đang tự học cách để AI agent, tức những con bot biết tự làm việc, giúp mình mấy việc lặt vặt hằng ngày. Việc đầu tiên mình học được không nằm ở kỹ thuật. Nó nằm ở chuyện mình **giao việc** cho bot như thế nào.

Mình muốn kiểm tra điều đó cho chắc, nên tự làm một thí nghiệm nhỏ. Mình đặt mình vào vị trí của một chủ shop bán nến thủ công, kinh doanh một mình, rồi giao ba việc quen thuộc cho một trợ lý AI. Mỗi việc mình giao hai lần, một lần chỉ nói tên việc, một lần nói rõ hơn. Mọi chuyện dưới đây là kết quả thật của lần thử này, nhưng mỗi cách mình chỉ thử một lần, nên mình không dám nói chắc nó đúng cho mọi trợ lý AI hay mọi lúc.

## Bảo AI viết bài khuyến mãi chỉ bằng một câu: nó tự bịa thêm ưu đãi

Mình gõ đúng một câu như vậy, kèm một dòng giới thiệu mình là chủ shop nến nhỏ.

AI trả về ba bài đăng, dài và nhiều chỗ để trống cho mình điền. Điều làm mình giật mình là nó tự nghĩ ra khá nhiều thứ mà mình chưa hề quyết định. Có "FREESHIP toàn quốc", có giảm một khoảng phần trăm, có "chỉ còn đúng 30 hũ", rồi cả lời cam kết "an toàn tuyệt đối". Không bài nào đăng được ngay. Nếu mình đăng thật, mình phải giữ những cam kết mà chính mình chưa từng đưa ra.

Mình không nghĩ AI cố tình làm sai. Mình chỉ giao một cái tên việc, và nó lấp chỗ trống bằng những điều thường thấy trong các bài khuyến mãi khác.

## Cách giao việc cho AI: nêu rõ mục đích, ranh giới và tiêu chí hoàn thành

Mình thử lại cùng việc đó, lần này viết ba điều:

- **Để làm gì:** kéo khách cũ quay lại mua nến dịp cuối năm.
- **Được làm đến đâu:** không cam kết giảm quá 15%, không nhắc đối thủ, không dùng chữ "rẻ nhất", không bịa mã giảm giá.
- **Thế nào là xong:** dưới 120 từ, chỉ một lời kêu gọi, giọng thân mật.

Lần này AI trả về đúng một bài, khoảng 113 từ, chỉ một lời kêu gọi ("Nhắn tin ngay cho mình để chọn mùi hương bạn thích"), không mã giảm giá bịa, không chữ "rẻ nhất". Gọn và dùng được hơn hẳn.

Nhưng mình không muốn kể rằng mọi thứ đã hoàn hảo, vì nó chưa. Mình chỉ dặn "không cam kết giảm quá 15%", vậy mà AI chọn luôn mức 15% và viết như thể mình đã chốt giảm. Nó còn tự thêm "mẻ nến mới hương gỗ", một chi tiết mình không hề đưa. Ranh giới thu hẹp chỗ nó tự đoán, nhưng không xóa hết. Mình vẫn phải đọc lại trước khi đăng.

![Giao việc mơ hồ và giao việc rõ ràng](https://assets.200lab.io/sha256/c0/c059e9255899deae91f347206cfa98f423349d3f711d18269dc704750b6650ed/generations/0f92a4c9213333efefa26f4df3b27e3d338e23f0258dffafaaea132b2745bd88)

## Thử giao việc cho AI trả lời khách và tóm tắt phản hồi: AI lại tự bịa

**Trả lời khách bị vỡ nắp nến.** Khi chỉ nói "Trả lời khách này giúp mình", AI tự cam kết gửi nắp mới miễn phí ngay trong hôm nay, nhận lỗi về shop, và còn viết rằng có lẽ shipper đã làm va đập mạnh. Tức là nó cam kết thay mình và đổ lỗi hộ mình luôn.

Khi mình dặn không được cam kết hoàn tiền hay đổi hàng, không đổ lỗi cho vận chuyển, chỉ hỏi tối đa hai thông tin, nó viết một câu trả lời khoảng 53 từ, xin lỗi một lần, xin ảnh và mã đơn, rồi nói bước tiếp theo. Chỗ chưa ổn là bước tiếp theo hơi chung chung, không nói bao lâu.

**Tóm tắt năm phản hồi của khách.** Mình tự viết năm phản hồi ngắn cho thí nghiệm này. Giao việc kiểu "tóm tắt giúp mình", AI trả về bản dài, đưa năm sáu việc cần làm cùng lúc và thêm cả những chi tiết kỹ thuật làm nến mà khách không hề nhắc tới. Khi mình nói rõ là cần chọn một việc để cải thiện trong tuần, nó trả về bốn dòng và đúng một đề xuất. Tuy vậy, nó vẫn thêm vài chi tiết ngoài phản hồi.

## 3 câu hỏi cho người mới trước khi giao việc cho AI agent

Trước thí nghiệm, mình nghĩ mỗi khi kết quả của AI lạc đi thì lỗi nằm ở AI. Sau thí nghiệm, mình thấy phần lớn là do mình để quá nhiều chỗ trống. Một câu giao việc chỉ có tên việc giống như đưa chìa khóa cho người mới mà không nói gì thêm: họ sẽ cố làm tốt, nhưng theo cách họ đoán.

Ba câu hỏi dưới đây giờ là thứ mình tự hỏi mình trước khi giao bất kỳ việc gì cho bot. Mình thấy câu thứ hai là câu dễ bị bỏ quên nhất, mà cũng là câu cứu mình nhiều nhất.

![3 câu hỏi trước khi giao việc cho bot](https://assets.200lab.io/sha256/53/53a5c840cbcb9d3c6a646fe9ee4a6c1a5e459666e8c19b39e158b38387f6f5b2/generations/7db6319715e4b546bb649bb6e38e6a84395735120a7dd201fec98e1d491213b1)

Vài điều mình giữ lại sau lần thử này:

- Viết ranh giới bằng những điều cụ thể ("không cam kết hoàn tiền") thay vì những chữ chung chung ("cẩn thận nhé").
- Cho bot biết thế nào là xong, kể cả độ dài và số việc cần chọn.
- Luôn đọc lại kết quả trước khi gửi ra ngoài, nhất là những việc có tiền hay cam kết với khách.
- Nếu mình không viết nổi ranh giới, có thể có một quyết định mình chưa tự đưa ra. Lúc đó đừng vội giao cho AI.

Nếu bạn muốn học kỹ hơn cách nghĩ này, khóa [Làm chủ tư duy trong thời đại AI](https://200lab.io/courses/lam-chu-tu-duy-trong-thoi-dai-ai-tu-duy-he-thong-cach-giao-viec-va-quan-ly-agent) của 200Lab miễn phí hoàn toàn. Bạn chỉ cần đăng ký và bấm nút học miễn phí. Trong khóa có một bài riêng về giao việc cho AI với ranh giới và tiêu chí rõ ràng, và mình đã học nhiều từ đó.

Lần tới, trước khi giao việc cho AI chỉ bằng một câu ngắn, bạn thử viết lại bằng ba câu hỏi ở trên. Bạn có thể làm y như mình trong Grok Bot hay app Claude, ChatGPT: gửi cùng một việc hai lần, một lần chỉ có tên việc, một lần có đủ ba điều, rồi đặt hai kết quả cạnh nhau mà so.

## Đọc thêm

- [Gemini Decisions API: cổng chấm yes/no, choice và rubric của Google](https://200lab.io/blog/gemini-decisions-api.md): Gemini Decisions API chấm yes/no, chọn đáp án hoặc rubric kèm confidence trong một lượt. Google công bố latency 150-250 ms; bài tóm tắt từ docs, chưa gọi API.
- [Fine-tuning là gì? Khi nào chọn fine-tune, khi nào chọn RAG](https://200lab.io/blog/fine-tuning-la-gi.md): Fine tuning là gì: khi kiến thức hay đổi thì dùng RAG; muốn giữ format và giọng shop thì xét fine-tune hoặc LoRA.
- [Claude Fable 5.2 có gì mới và ưu đãi ra mắt cần biết](https://200lab.io/blog/claude-fable-5-2-whats-new.md): Claude Fable 5.2 được dùng trên app Claude với một số gói, hãy lưu ý hạn ưu đãi 16/11 và lưu dữ liệu 30 ngày; việc hằng ngày vẫn có thể bắt đầu với Opus 5.5.
- [Grok Bot gom phản hồi khách một tuần thành bảng việc cần sửa](https://200lab.io/blog/grok-bot-weekly-customer-feedback.md): Gom phản hồi khách bằng Grok Bot từ tin nhắn cả tuần: bạn có bảng khen chê kèm mã tin, ba việc cần sửa và tự đếm lại nhóm lớn nhất trước khi sửa shop.
- [Function calling là gì? Phân biệt với Structured Outputs và MCP](https://200lab.io/blog/function-calling-la-gi.md): Function calling nối model với dữ liệu thật qua host app: vòng tool call, các bước app phải kiểm tra, và điểm khác với Structured Outputs cùng MCP.
- [Mọi bài viết chủ đề AI](https://200lab.io/blog/tags/ai.md)

Toàn bộ nội dung: https://200lab.io/llms.txt