№ 05
Hệ thống AI Agent hỗ trợ bảo dưỡng và chăm sóc khách hàng sau bán hàng cho xưởng dịch vụ xe oto. Dự án gồm Backend API, Web Dashboard cho cố vấn dịch vụ và Mobile App cho khách hàng.
Dự án P-175 (YouV Agent) phát triển hệ thống AI Agent hỗ trợ tự động hóa quy trình bảo dưỡng và chăm sóc khách hàng sau bán hàng cho các trung tâm dịch vụ xe oto (EV).
Bài toán
Nhu cầu phía khách hàng: Chủ xe điện thiếu kênh tra cứu sự cố thông minh, chưa nhận được nhắc nhở bảo dưỡng định kỳ chủ động và gặp khó khăn khi tìm kiếm slot để đặt lịch hẹn dịch vụ.
Tải công việc của xưởng dịch vụ: Cố vấn dịch vụ tốn nhiều thời gian xử lý thủ công các yêu cầu lặp đi lặp lại, thiếu công cụ theo dõi công suất xưởng và chưa có cơ chế chuyển giao mượt mà (handover) khi AI gặp các câu hỏi phức tạp.
Giải pháp kỹ thuật
Kiến trúc hệ thống: Mô hình 3 lớp cô lập (Mobile App, Web Dashboard, Backend API & Agent) điều hướng qua Nginx reverse proxy và đóng gói bằng Docker Compose.
Trí tuệ nhân tạo (AI Agent): Xây dựng trên khung LangGraph kết hợp cơ chế RAG (Retrieval-Augmented Generation) tra cứu dữ liệu kỹ thuật xe (như dòng xe VinFast VF 8). Tích hợp phễu phân loại ý định (intent), guardrails kiểm soát an toàn và cơ chế fallback tạo ticket nhờ cố vấn tiếp quản.
Backend: Phát triển bằng FastAPI (Python 3.11) và PostgreSQL 16, cung cấp RESTful API, quản lý xác thực JWT (RBAC), quản lý vòng đời đặt lịch (booking lifecycle) và thuật toán tìm slot khả dụng.
Frontend & Mobile:
Web Dashboard (Cố vấn): React 19, Vite, Recharts theo dõi vận hành, công suất xưởng và tiếp nhận ticket.
Mobile App (Khách hàng): Expo SDK 57 (React Native), Zustand quản lý state, tích hợp khung chat AI và quản lý thông tin xe.
Tính khả thi
Độ hoàn thiện cao: Repository đã cấu hình đầy đủ từ CI/CD (Ruff, Mypy, Pytest), Dockerization 1-click run, đến dữ liệu mẫu (seed data) và bộ test đánh giá độ tin cậy LLM (eval).
Tính thực tiễn: Khép kín luồng nghiệp vụ thực tế giữa người dùng cuối (chủ xe) và vận hành nội bộ (xưởng dịch vụ), giải quyết trực tiếp điểm nghẽn CSKH của ngành xe điện.
Hướng phát triển
Mở rộng Corpus dữ liệu: Cập nhật RAG corpus cho nhiều dòng xe.
Tích hợp IoT / Telemetry: Kết nối dữ liệu tự chẩn đoán từ xe (OBD-II/Telematics) để dự đoán hỏng hóc thực tế thay vì chỉ nhắc nhở theo mốc km/thời gian.
Nâng cấp Agent: Tăng cường khả năng xử lý hội thoại đa lượt phức tạp và tự động hóa các tác vụ liên kết hệ thống CRM/ERP xưởng dịch vụ.