Trợ lý hay Agent: Xây dựng cỗ máy nội dung tương tự theo ba cách

Anatoly Klavdienko, phụ trách phát triển agent AI tại AlpinaGPT và Alpina Digital, đã tự động hóa việc sản xuất 5-10 video ngắn mỗi tuần cho một kênh Telegram về AI và công nghệ. Ban đầu, anh sử dụng ChatGPT như một trợ lý trò chuyện, mất khoảng 4 giờ mỗi tuần cho 10 video, nhưng phải sao chép và lắp ráp thủ công. Sau đó, anh xây dựng một quy trình làm việc n8n, dành bốn ngày để thiết lập và gỡ lỗi, nhưng nhận thấy trình chỉnh sửa trực quan gây khó khăn cho việc lặp lại, thiếu kiểm soát phiên bản và gỡ lỗi phù hợp. Cuối cùng, anh xuất quy trình n8n dưới dạng JSON, đưa vào Claude Code và có được một pipeline Python hoạt động trong một buổi tối. Agent cuối cùng bao gồm 2074 dòng mã sản xuất trong 19 tệp, với ba pipeline: D (thu thập thông tin từ 12 nguồn RSS qua GPT-4o), C (tạo video qua HeyGen với 11 ID giao diện, xử lý hậu kỳ bằng Whisper và FFmpeg) và A (xuất bản lên YouTube, TikTok và Instagram Reels). Thời gian thực tế từ nhật ký pipeline cho thấy việc thu thập thông tin mất khoảng 80-84 giây, tạo video mất 6-8 phút. Khi API SubMagic bắt đầu gặp lỗi vào ngày 20 tháng 4 năm 2026, tác giả đã thay thế bằng một dịch vụ xử lý hậu kỳ tùy chỉnh trong một ngày. Anh kết luận rằng các agent mã (code agent) hiện nay kinh tế hơn so với các trình xây dựng trực quan, mang lại khả năng kiểm soát và gỡ lỗi tốt hơn.