AI Agents – Phần 2 – Thiết kế trải nghiệm người dùng UX

🎯 Mục tiêu phần này:

Hướng dẫn thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) cho hệ thống agent để:

• ✅ Tạo niềm tin
• ✅ Giao tiếp rõ ràng, không gây hiểu nhầm
• ✅ Thể hiện đúng khả năng, giới hạn và độ tự tin của agent

🎛️ 1. Interaction Modalities – Các hình thức tương tác

💬 A. Text-based Interfaces (Chatbots, CLI, AI trong Gmail/Slack…)

✅ Điểm mạnh:

• Dễ tiếp cận, phổ biến, tích hợp nhanh
• Giao tiếp được cả synchronous và asynchronous
• Có lưu lại lịch sử → dễ theo dõi, kiểm tra, giải thích

⚠️ Thách thức:

• Dễ gây hiểu nhầm nếu user diễn đạt không rõ
• Không có sắc thái (tone of voice, cảm xúc)
• Giới hạn độ dài phản hồi

⭐ Best practices:

• Dùng ngôn ngữ ngắn gọn, dễ hiểu, tránh thuật ngữ kỹ thuật
• Giữ ngữ cảnh trong nhiều lượt (multi-turn)
• Xử lý lỗi rõ ràng, hỏi lại khi không chắc
• Điều phối lượt nói tự nhiên (turn-taking)

🧠 Ví dụ tốt:

“Tôi không chắc bạn muốn tôi làm gì. Bạn có thể nói rõ hơn không?”
thay vì:
“Invalid input.”

🖼️ B. Graphical Interfaces (Dashboards, interactive UI)

✅ Điểm mạnh:

• Hiển thị trực quan: biểu đồ, trạng thái, cảnh báo
• Giảm tải nhận thức cho người dùng
• Phù hợp với tác vụ nhiều bước, đa lựa chọn

⚠️ Thách thức:

• Giới hạn không gian hiển thị, dễ lộn xộn
• Yêu cầu tương thích đa thiết bị
• Cần giữ tính phản hồi thời gian thực

⭐ Best practices:

• Ưu tiên thông tin quan trọng trước, dùng màu sắc để gợi ý
• Tích hợp vừa tự động vừa cho người dùng kiểm soát (approve/reject action)
• Giữ tương tác mượt mà, chuyển trạng thái rõ ràng

🧠 Ví dụ:
Agent đề xuất đặt lịch, hiển thị 3 thời gian khả dụng → người dùng chọn bằng nút bấm.

🎙️ C. Speech & Voice Interfaces (Siri, Alexa, Voicebot…)

✅ Điểm mạnh:

• Tự nhiên, rảnh tay (hands-free)
• Tiếp cận tốt cho người khuyết tật hoặc khi đang làm việc tay chân
• Ngày càng phổ biến trong smart home, healthcare, logistics

⚠️ Thách thức:

• Vẫn có độ trễ (latency)
• Hiểu sai vì nhiễu, giọng địa phương, tốc độ nói…
• Khó giữ ngữ cảnh nếu không dùng short-term memory tốt

⭐ Best practices:

• Luôn xác nhận lại trước khi hành động quan trọng
• Giải thích tại sao cần hỏi lại người dùng
• Giảm độ trễ (nghĩa là phải chọn mô hình & pipeline tốt)

🧠 Ví dụ:
“Xin lỗi, tôi nghe chưa rõ. Bạn có thể nhắc lại phần ‘ngày đi’ không?”

🎥 D. Video-based Interfaces (Avatars, Agent trong Zoom/AR)

✅ Điểm mạnh:

• Giàu cảm xúc: biểu cảm khuôn mặt, cử chỉ
• Kết hợp được nhiều modal: hình ảnh + lời nói + text
• Phù hợp cho: giáo dục, dịch vụ khách hàng, y tế từ xa

⚠️ Thách thức:

• Nặng về tài nguyên: cần GPU, bandwidth cao
• Nếu chưa chuẩn → rơi vào uncanny valley (gượng gạo, thiếu tự nhiên)
• Gây lo ngại riêng tư (camera, biểu cảm, hình ảnh)

⭐ Best practices:

• Tập trung hiển thị cảm xúc đúng ngữ cảnh
• Cho phép người dùng kiểm soát dữ liệu video
• Dùng avatar đơn giản, tránh cố gắng “quá giống người thật” nếu chưa đủ năng lực

⏳ 2. Trải nghiệm đồng bộ (Synchronous) vs bất đồng bộ (Asynchronous)

⏱️ A. Synchronous – phản hồi thời gian thực

🧠 Ứng dụng:

• Chat, voice, dashboard dữ liệu thời gian thực

✅ Yêu cầu UX:

• Phản hồi nhanh (low latency)
• Giữ mạch hội thoại mượt (turn-taking)
• Hiển thị đang xử lý (typing, loading…) để người dùng yên tâm

💡 Best practices:

• Tránh trả lời quá dài → nên ngắn gọn, dễ đọc
• Nếu không hiểu → hỏi lại thay vì đoán bừa
• Có thể “trì hoãn” một cách khéo léo: “Tôi đang tìm câu trả lời, khoảng 5 giây nữa sẽ gửi lại.”

📬 B. Asynchronous – phản hồi không tức thì

🧠 Ứng dụng:

• Tổng hợp báo cáo, phân tích phức tạp, xử lý chạy nền

✅ Yêu cầu UX:

• Gửi thông báo rõ ràng: đã nhận yêu cầu, đang xử lý, kết quả sắp có
• Duy trì ngữ cảnh giữa các lần tương tác (có thể cách nhau nhiều giờ/ngày)

💡 Best practices:

• Có ETA (dự kiến hoàn thành): “Tôi sẽ gửi báo cáo vào 15h chiều nay.”
• Gửi tóm tắt kết quả rõ ràng khi xong, không yêu cầu người dùng phải hỏi lại

🎯 C. Khi nào chọn Sync vs Async?

🧠 3. Giữ ngữ cảnh & cá nhân hóa – Làm agent trở nên “hiểu chuyện”

🔄 A. Giữ trạng thái hội thoại (Maintaining State)

✅ Tại sao quan trọng:

• Không làm người dùng phải lặp lại thông tin
• Giữ mạch hội thoại mượt, không ngắt quãng

🔧 Cách thực hiện:

• Short-term memory: ghi nhớ trong 1 phiên
• Long-term memory: lưu sở thích, lịch sử, hành vi để hỗ trợ các phiên sau

🧠 Ví dụ:

“Tôi đã đặt 2 vé đi Tokyo. Giờ tôi muốn thêm hành lý cho chuyến đó.”
Agent hiểu “chuyến đó” là gì vì giữ được bối cảnh.

👤 B. Cá nhân hoá & thích ứng (Personalization & Adaptability)

📌 Ví dụ:

• Nhớ giọng điệu người dùng thích (formal/informal)
• Gợi ý dựa trên hành vi trước đó
• Thay đổi kênh giao tiếp phù hợp (gửi email thay vì nhắc pop-up)

⚠️ Lưu ý:

• Luôn giải thích rõ đang lưu cái gì → tránh gây lo ngại riêng tư
• Cho người dùng xoá/reset lịch sử nếu muốn

🧠 Ví dụ:

“Tôi nhớ lần trước bạn đặt vé lúc 8h sáng. Lần này bạn có muốn giữ khung giờ đó không?”

🧩 4. Khi nào agent nên chủ động? – Proactive but not annoying

🔔 Chủ động tốt:

• Nhắc việc quan trọng đúng lúc
• Cảnh báo sự cố
• Gợi ý hành động tiếp theo sau khi làm xong bước trước

🧠 Ví dụ:

“Bạn vừa hoàn tất tạo sự kiện, bạn có muốn mời người tham gia không?”

🚫 Chủ động một cách phiền phức:

• Thông báo giữa cuộc họp
• Spam gợi ý không liên quan
• Nhắc lại những việc người dùng đã biết

⭐ Best practices:

📢 5. Giao tiếp khả năng và giới hạn của Agent

📌 Vì sao quan trọng?

• Người dùng thường kỳ vọng quá cao hoặc quá thấp
• Thiếu rõ ràng → dễ dẫn đến thất vọng, mất niềm tin

📋 Cách làm đúng:

✅ A. Thiết lập kỳ vọng ban đầu

“Tôi có thể hỗ trợ đặt lịch, gửi email, và nhắc việc. Tôi chưa thể giúp với các yêu cầu về thanh toán.”

✅ B. Thông báo rõ khi không làm được

“Tôi không thể đặt visa, nhưng tôi có thể gửi link hướng dẫn cho bạn.”

✅ C. Truyền đạt độ tin cậy

“Tôi khá chắc (~90%) đây là lựa chọn tốt nhất, nhưng bạn nên kiểm tra lại với nhân sự tài chính.”

✅ D. Hỏi khi không chắc chắn

“Bạn muốn đặt vé khứ hồi hay một chiều cho chuyến đi Chicago?”

🧠 Lưu ý: Agent không nên im lặng, cũng không nên đoán mò khi thiếu thông tin

💥 6. Failing Gracefully – Thất bại mà không phá hỏng trải nghiệm

😓 Khi Agent thất bại:

📋 Cần đảm bảo:

• Ngôn ngữ nhẹ nhàng, dễ thông cảm “Tôi xin lỗi, tôi gặp chút trục trặc khi truy cập hệ thống.”
• Giữ được tiến độ tác vụ (không bắt người dùng làm lại từ đầu)
• Cung cấp hướng giải quyết (kết nối với người thật, link thay thế, thử lại sau)

🧠 Ví dụ xấu:

“Error 404 – unknown input.”
🧠 Ví dụ tốt:
“Tôi không thể xử lý yêu cầu này. Bạn muốn tôi kết nối với nhân viên hỗ trợ không?”

🔒 7. Xây dựng Niềm Tin & Tránh Ảo tưởng AI

🧱 A. Dự đoán được hành vi – Tính nhất quán

• Cùng 1 câu hỏi, cùng điều kiện → phải trả lời giống nhau
• Với câu trả lời không chắc chắn → nên nói rõ

🧠 Ví dụ:

“Tôi không chắc về thông tin này. Bạn có muốn tôi tìm nguồn tham khảo không?”

👀 B. Minh bạch vừa đủ – Không quá đà

• Không cần hiện hết “prompt” hoặc “token weight”
• Nhưng cần giải thích được hành vi khó hiểu “Tôi đề xuất email này vì bạn đã nhắc đến việc follow-up trong cuộc họp hôm qua.”

🧠 C. Tránh automation bias – tin mù quáng vào agent

✅ Giải pháp:

• Nói rõ mức độ tự tin
• Đặt câu hỏi gợi ý kiểm tra lại “Đây là báo cáo sơ bộ. Bạn muốn tôi nhờ một người trong nhóm xác nhận không?”

👤 D. Tạo mối quan hệ “hợp tác”, không “phục tùng”