Mục tiêu

Hãy để những tác vụ phức tạp tự chạy mà không cần canh từng bước — để AI tiếp tục làm việc hướng tới mục tiêu.

Với Mục tiêu của WeJot, bạn chỉ cần nói rõ điều mình muốn đạt được. AI sẽ chia mục tiêu thành các tác vụ, gọi đúng khả năng cần thiết và tiếp tục thực thi qua nhiều lượt. Nó tạm dừng khi cần sự đánh giá hoặc xác nhận của bạn, và kiểm tra xem mục tiêu có thực sự hoàn thành trước khi kết thúc hay không.

Vì sao cần Mục tiêu

Việc tạo một khảo sát 20 câu hỏi không khó với AI. Điều khó là liệu nó có còn nhớ điều kiện rẽ nhánh đầu tiên khi kết thúc, một khi khảo sát chứa 20 nhánh logic. Khi logic bắt đầu chồng chất, thêm một câu hỏi phụ có thể làm hỏng một bước nhảy hiện có, và sửa một nhánh có thể làm hỏng nhánh khác.

Rất nhiều công việc nghiên cứu và nội dung không kết thúc khi một khối văn bản được sinh ra. Chúng thường trải qua một vòng tròn đầy đủ: hiểu nhu cầu, chia thành các bước, thực thi, chỉnh sửa và kiểm tra sản phẩm bàn giao.

Ví dụ:

• Thiết kế một khảo sát hoàn chỉnh từ đầu — với mục tiêu nghiên cứu, logic câu hỏi và sẵn sàng để phát hành;
• Trích xuất điểm đau, phân khúc người dùng và cơ hội sản phẩm từ các câu trả lời mở, bản ghi phỏng vấn hoặc phản hồi người dùng;
• Rà soát một khảo sát hiện có về cách diễn đạt câu hỏi, mức đầy đủ của phương án, nhánh logic và các chiều phân tích;
• Hoàn tất trọn một mục tiêu nghiên cứu: làm rõ kế hoạch, tạo khảo sát và đề xuất cách phân phối mẫu cùng phân tích kết quả.

Những tác vụ này thường gặp vấn đề trong chat thông thường:

• Luồng tác vụ dài: AI cần nhiều lần gọi công cụ và nhiều lượt xử lý; một câu trả lời duy nhất không thể bao trùm toàn bộ quy trình;
• Cần xác nhận: các thông tin quan trọng như đối tượng nghiên cứu, phạm vi mẫu và số lượng câu hỏi không nên để AI tự đoán;
• Dễ bị gián đoạn: làm mới trang, sự cố mạng, giới hạn tài nguyên hoặc lỗi mô hình có thể làm đứt gãy quá trình thực thi;
• Trôi ngữ cảnh: khi hội thoại dài ra, AI có thể chỉ chú ý đến tin nhắn mới nhất và quên mất yêu cầu bàn giao ban đầu;
• Tiêu chí hoàn thành không rõ ràng: đầu ra không đồng nghĩa với hoàn thành — bạn vẫn cần xác nhận nội dung có bao trùm mục tiêu và sẵn sàng bàn giao hay không.

Mục tiêu giải quyết đúng vấn đề này: bài toán các tác vụ phức tạp không thể tiến lên liên tục và không được xác thực đúng cách. Nó biến một cuộc chat rời rạc thành một quy trình làm việc có mục tiêu, trạng thái, kiểm soát quá trình và kiểm tra hoàn thành.

Mục tiêu giải quyết điều gì

Không phải “cứ chạy tiếp”, mà là hoàn thành trọn mục tiêu

Nhiều công việc nghiên cứu đòi hỏi hiểu mục tiêu, chia thành tác vụ, gọi công cụ, chỉnh sửa nội dung và kiểm tra kết quả. Mục tiêu lưu mục tiêu trong phiên làm việc hiện tại. Chừng nào mục tiêu còn hoạt động, AI có thể tự đẩy sang lượt tiếp theo mà bạn không cần gõ đi gõ lại “tiếp tục” hay “làm tiếp”.

Nó phù hợp với:

• Tạo khảo sát phức tạp từ đầu: làm rõ mục tiêu nghiên cứu, tạo cấu trúc khảo sát, thêm logic rẽ nhánh và kiểm tra xem có thể phát hành hoặc phân phối được không;
• Liên tục tối ưu dự án hiện có: giữ chỉnh sửa cách diễn đạt câu hỏi, mức đầy đủ của phương án, trải nghiệm di động và các chiều phân tích;
• Phân tích tài liệu và tạo báo cáo: xử lý các câu trả lời mở, bản ghi phỏng vấn, phản hồi người dùng hoặc văn bản VOC thành các báo cáo phân tích bàn giao được;
• Đẩy một mục tiêu nghiên cứu đi trọn vẹn: làm rõ mục tiêu trước, rồi tạo khảo sát, và cuối cùng đề xuất phân phối mẫu cùng phân tích kết quả.

Mục tiêu quan tâm ít hơn đến “lượt này AI nói gì” và nhiều hơn đến “sản phẩm bàn giao cuối cùng đã đầy đủ chưa”. Chừng nào mục tiêu chưa hoàn thành, AI sẽ gắn công việc sau với các yêu cầu trước đó.

Tác vụ dài không còn chỉ có hai trạng thái “đang chạy” và “đã dừng”

Các tác vụ phức tạp không phải lúc nào cũng nên thực thi trong một lượt duy nhất. Mục tiêu hiển thị trạng thái mục tiêu và thời gian thực thi trong phiên, để bạn biết AI đang làm gì, vì sao nó tạm dừng và ai cần hành động tiếp theo.

Các trạng thái phổ biến gồm:

• Đang tiến hành: AI liên tục đẩy mục tiêu tiến lên;
• Đã tạm dừng: bạn đã tạm dừng tác vụ và có thể tiếp tục sau;
• Đang chờ phản hồi: AI cần bạn bổ sung thông tin hoặc xác nhận một lựa chọn quan trọng;
• Bị chặn: tác vụ không thể tiếp tục do điều kiện bên ngoài hoặc thiếu tài liệu cần thiết;
• Đã hoàn thành: mục tiêu đã vượt qua đánh giá và tác vụ được chốt chính thức.

Trong quá trình thực thi, bạn có thể tạm dừng, tiếp tục, chỉnh sửa hoặc xóa mục tiêu. Nếu mô tả mục tiêu chưa chính xác, bạn có thể sửa trực tiếp. Nếu không còn cần mục tiêu nữa, bạn có thể xóa nó mà không ảnh hưởng đến nội dung hội thoại đã sinh ra.

Khi AI gặp mục tiêu nghiên cứu không rõ ràng, hai phương án đều hợp lệ, sự đánh đổi về số lượng câu hỏi hoặc các điều kiện mẫu cần xác nhận, nó chuyển sang trạng thái Đang chờ phản hồi. Nó chỉ tiếp tục sau khi bạn xác nhận. Điều này giảm nhu cầu phải canh chừng tác vụ, đồng thời ngăn AI tự đoán ở các quyết định quan trọng.

Mục tiêu hoàn thành hay không được kiểm tra một cách nghiêm túc

Điểm kết thúc của Mục tiêu không phải là “AI đã trả lời một đoạn văn”. Mà là mục tiêu có thực sự đạt được hay không. Hệ thống đọc các tài liệu liên quan xung quanh mục tiêu, kiểm tra nội dung trọng yếu và ghi lại kết quả đánh giá.

Nếu các điều kiện trọng yếu chưa đạt, AI tiếp tục xử lý. Nếu mục tiêu đáp ứng yêu cầu, tác vụ được đánh dấu hoàn thành. Nếu điều kiện bên ngoài cản trở tiến độ, nó chuyển sang trạng thái Bị chặn cho đến khi vấn đề được xử lý.

Mục tiêu cũng hỗ trợ thêm tiêu chí nghiệm thu cho mục tiêu, chẳng hạn:

• Khảo sát có bao trùm mục tiêu nghiên cứu hay không;
• Các nhánh logic đã đầy đủ chưa, và các bước nhảy có thể quay về đúng đường đi không;
• Số lượng câu hỏi có đáp ứng yêu cầu không;
• Kết quả đã được tổ chức thành một báo cáo bàn giao được chưa;
• Các nội dung người dùng yêu cầu không thay đổi đã được giữ nguyên chưa.

Một phiên Mục tiêu gồm những gì

Mô tả mục tiêu

Mô tả mục tiêu là cốt lõi của Mục tiêu. Nó nên nêu rõ điều bạn muốn AI hoàn thành cuối cùng, chứ không chỉ một hành động đơn lẻ.

• Chưa đủ rõ: Giúp tôi chỉnh sửa khảo sát
• Tốt hơn cho Mục tiêu: Rà soát khảo sát kiểm định khái niệm sản phẩm mới này, tối ưu thứ tự câu hỏi, mức đầy đủ của phương án và các nhánh logic, đồng thời đảm bảo nó có thể dùng để phân phối mẫu

Mục tiêu càng rõ ràng, AI càng dễ quyết định bước tiếp theo và kiểm tra xem mọi thứ có hoàn thành ở cuối hay không.

Tự động tiếp tục

Khi một lượt thực thi AI kết thúc, nếu mục tiêu vẫn đang tiến hành, hệ thống tự động khởi động lượt tiếp theo. Trước khi tiếp tục, nó xác nhận lại trạng thái mục tiêu để tránh vô tình khởi động lại các mục tiêu đã tạm dừng, đang chờ phản hồi hoặc đã hoàn thành.

Vì vậy, một tác vụ phức tạp có thể tự nhiên chia thành nhiều lượt: một lượt tạo cấu trúc, một lượt thêm chi tiết, một lượt kiểm tra logic và một lượt tổ chức kết quả — mà bạn không cần tự đẩy từng bước.

Xác nhận từ người dùng

Mục tiêu không để AI tự quyết mọi thứ. Khi tác vụ cần sở thích, quyền hạn hoặc phán đoán kinh doanh của bạn, AI dừng lại để hỏi và chờ bạn xác nhận trước khi tiếp tục.

Điều này đặc biệt quan trọng với đối tượng nghiên cứu, phạm vi mẫu, giới hạn số câu hỏi, các đánh đổi nội dung và định dạng bàn giao.

Đánh giá mục tiêu

Đánh giá mục tiêu quyết định “đến giờ là xong chưa?”. Nó đọc các tài liệu xung quanh mục tiêu, kiểm tra nội dung trọng yếu và ghi kết quả trở lại trạng thái Mục tiêu.

Nếu hoàn thành, tác vụ kết thúc. Nếu các điều kiện trọng yếu chưa đạt, AI tiếp tục xử lý. Nếu điều kiện bên ngoài cản trở việc hoàn thành, nó chuyển sang trạng thái Bị chặn.

Cách viết một mục tiêu tốt hơn

Một mục tiêu khả thi thường có ba phần:

1. Đầu ra cuối cùng: bạn muốn một khảo sát, kết luận phân tích, báo cáo, trang đã chỉnh sửa hay một kế hoạch hoàn chỉnh;
2. Tiêu chuẩn chất lượng: ví dụ, logic câu hỏi đầy đủ, sẵn sàng phân phối mẫu, kết luận có thể truy vết hoặc nhóm nội dung rõ ràng;
3. Điều kiện ranh giới: chẳng hạn giới hạn số lượng câu hỏi, tập trung vào một nhóm người dùng, dùng một số loại câu hỏi nhất định hoặc không thay đổi nội dung hiện có.

Ví dụ, thay vì chỉ hỏi “giúp tôi tạo một khảo sát”, bạn có thể mô tả như thế này:

Giúp tôi thiết kế một khảo sát để tìm hiểu người dùng biết những phần mềm cộng tác văn phòng nào. Đầu tiên liệt kê 10 lựa chọn phần mềm và để người dùng tự thêm lựa chọn của họ; sau đó hỏi người dùng đánh giá mức độ hài lòng với từng phần mềm họ biết; với bất kỳ phần mềm nào họ không hài lòng, hỏi tiếp lý do.

Mục tiêu này bao gồm đầu ra cuối cùng, các bước thực thi và điều kiện hỏi tiếp, giúp việc tiếp tục thực thi dễ hơn và dễ đánh giá hoàn thành hơn.

Không nên:

Tạo một khảo sát về phần mềm cộng tác văn phòng.

Điều đó vẫn có thể khởi động một tác vụ, nhưng AI có quá nhiều thứ phải đoán, nên nó có khả năng cứ hỏi tiếp hoặc đi chệch khỏi nhu cầu thực sự.

Mục tiêu khớp với quy trình WeJot như thế nào

Các khả năng AI của WeJot có thể phối hợp với nhau qua hội thoại để hoàn thành một dự án nghiên cứu, và Mục tiêu gắn kết kết quả cuối cùng lại:

• Tạo khảo sát thông minh: tạo cấu trúc khảo sát từ mục tiêu nghiên cứu, hỗ trợ mọi loại câu hỏi, logic và hình thức, đồng thời liên tục kiểm tra nội dung đã đầy đủ chưa;
• Phân phối chính xác: sau khi khảo sát sẵn sàng, tiếp tục tổ chức một kế hoạch thực thi quanh đối tượng mục tiêu, điều kiện mẫu và yêu cầu phân phối;
• Khám phá dữ liệu qua hội thoại: phân tích dữ liệu thu thập được, các câu trả lời mở và tài liệu phỏng vấn qua hội thoại để hoàn tất việc tóm tắt, so sánh và tổ chức báo cáo.

Mục tiêu không giới hạn bạn ở một giai đoạn. Nó giỏi hơn trong việc nối liền nhiều giai đoạn, để AI đi từ “tạo ra một kết quả” đến “hoàn thành trọn một công việc”.

Ai có thể thấy Mục tiêu

Mục tiêu hiện là một khả năng quy trình AI nâng cao và có thể không hiển thị trực tiếp cho mọi người dùng thông thường. Việc bạn có thấy lối vào hay không phụ thuộc vào tài khoản, môi trường, phiên bản và cờ tính năng của bạn.

Nếu bạn không thấy lối vào Mục tiêu trong giao diện, thường nghĩa là khả năng này chưa được mở cho tài khoản của bạn. Điều này không ảnh hưởng đến việc tạo khảo sát thông thường, chat AI, Làm rõ, Subagent hay các tính năng khác.

Mục tiêu không chỉ là một nút bổ sung cho AI. Nó trao cho AI trong WeJot khả năng “tiếp tục làm việc hướng tới một mục tiêu”: biết phải hoàn thành điều gì, khi nào tiếp tục, khi nào chờ người dùng, và cuối cùng kiểm tra mục tiêu có thực sự hoàn thành hay không.

Mối quan hệ với các khả năng khác

Mục tiêu không thay thế các khả năng AI khác của WeJot. Nó hoạt động giống một lớp “quản lý mục tiêu dài hạn”:

• Kết hợp với Làm rõ: trước tiên biến ý tưởng mơ hồ thành mục tiêu nghiên cứu rõ ràng, rồi bàn giao cho Mục tiêu để thực thi liên tục;
• Kết hợp với Subagent: khi tác vụ cần phân tích song song hoặc xử lý theo vai trò, các trợ lý con chia nhỏ và thực thi, trong khi Mục tiêu canh giữ sản phẩm bàn giao cuối cùng;
• Kết hợp với Phỏng vấn AI: tạo dàn bài phỏng vấn, kiểm tra chiến lược hỏi tiếp và tổ chức tài liệu phỏng vấn quanh mục tiêu nghiên cứu phỏng vấn;
• Kết hợp với Quản lý Skills: Skills quyết định AI có thể gọi những khả năng nào, còn Mục tiêu quyết định các khả năng đó nên tiếp tục hướng tới kết quả gì.

Tóm lại, các khả năng khác thiên về “làm thế nào”, còn Mục tiêu tập trung vào “cần hoàn thành điều gì, và khi nào thì tính là xong”.