Yêu cầu gắn thẻ quy trình làm việc AI: Hướng dẫn xây dựng cho các cơ quan

Gắn thẻ yêu cầu quy trình làm việc AI là sự khác biệt giữa một tự động hóa khách hàng có thể được định giá một cách bình tĩnh và một tự động hóa trở thành một tranh cãi báo cáo sau này. Đối với các cơ quan tự động hóa AI, thẻ là các nhãn được gắn vào mỗi yêu cầu được định tuyến để sử dụng có thể được phân tách theo khách hàng, không gian làm việc, quy trình làm việc, tính năng và đơn vị tính phí.

Cơ quan vẫn xây dựng quy trình làm việc bên ngoài ShareAI. Quy trình làm việc đó có thể tồn tại trong n8n, Make, Zapier, một backend tùy chỉnh, một ngăn xếp chatbot hoặc một runtime tác nhân nội bộ. ShareAI là thị trường AI và lớp API cho lưu lượng suy luận được chọn: cơ quan có thể định tuyến các cuộc gọi AI qua ShareAI, cấu hình một biên độ hoặc phụ phí, để khách hàng thanh toán cho việc sử dụng được định tuyến và nhận các khoản thanh toán Builder hàng tháng dựa trên việc sử dụng được tạo ra.

Gắn thẻ yêu cầu nên được thiết kế trước khi quy trình làm việc hoạt động. Một khi khách hàng hỏi tại sao một lần nạp thêm xảy ra, tại sao một không gian làm việc sử dụng nhiều AI hơn không gian khác, hoặc tại sao một lần thử lại thất bại xuất hiện trong báo cáo, thường là quá muộn để điều chỉnh lại các nhãn sạch.

Tại Sao Gắn Thẻ Yêu Cầu Quy Trình Làm Việc AI Quan Trọng

Các tự động hóa AI hiếm khi chỉ là một cuộc gọi API gọn gàng. Một hành động của khách hàng có thể kích hoạt truy xuất, phân loại, tóm tắt, định tuyến, gọi công cụ, thử lại, dự phòng và tạo kết quả cuối cùng. Một số quy trình làm việc chạy một lần mỗi tuần. Những quy trình khác chạy hàng trăm lần mỗi ngày.

Đó là lý do tại sao gắn thẻ quan trọng đối với các cơ quan. Nó biến hoạt động AI thô thành việc sử dụng có thể đọc được trong kinh doanh. Thay vì khách hàng nhìn thấy một khoản phí AI mơ hồ, cơ quan có thể hiển thị việc sử dụng theo phân loại hỗ trợ, đủ điều kiện khách hàng tiềm năng, xem xét tài liệu, làm giàu sản phẩm hoặc quy trình làm việc trợ lý nội bộ.

Nhu cầu về khả năng hiển thị không phải là lý thuyết. LangChain’s Tình trạng Kỹ thuật Tác nhân nhận thấy rằng các tác nhân đang chuyển sang sản xuất và rằng khả năng quan sát đã trở thành một kỳ vọng cơ bản cho các nhóm vận hành chúng. Định giá dựa trên việc sử dụng cũng đang đi theo hướng tương tự: Metronome’s Báo cáo "State of Usage-Based Pricing 2025" của Metronome kết nối các mô hình sử dụng với nhu cầu theo dõi chính xác, lập hóa đơn và đưa ra quyết định định giá.

Bắt Đầu Với Câu Chuyện Sử Dụng

Thẻ đầu tiên không nên là số lượng token. Token quan trọng nội bộ, đặc biệt vì các trang định giá AI công khai như Giá API OpenAI cho thấy cách sử dụng đầu vào, đầu vào được lưu trữ và đầu ra có thể tạo ra các chi phí khác nhau. Nhưng khách hàng thường hiểu hoạt động kinh doanh nhanh hơn là toán học token.

Đối với hầu hết các quy trình làm việc AI do cơ quan xây dựng, đơn vị hướng tới khách hàng nên mô tả công việc mà khách hàng nhận ra: một vé được tóm tắt, một khách hàng tiềm năng được đủ điều kiện, một tệp được xem xét, một báo cáo được tạo, một mô tả sản phẩm được tạo hoặc một quy trình làm việc được hoàn thành.

Một khi đơn vị đó rõ ràng, sử dụng thẻ để kết nối mỗi yêu cầu AI được định tuyến với ngữ cảnh thương mại phù hợp.

Một Bộ Thẻ Thực Tiễn Cho Các Quy Trình Làm Việc AI Của Khách Hàng

Giữ tập hợp thẻ đủ nhỏ để triển khai, nhưng đủ hoàn chỉnh để báo cáo và hỗ trợ. Các trường này là điểm khởi đầu mạnh mẽ cho các cơ quan tự động hóa AI.

Thẻ	Tại sao điều này quan trọng	Ví dụ
client_id	Kết nối việc sử dụng với tài khoản trả phí hoặc triển khai của khách hàng.	acme-support
workspace_id	Phân tách các phòng ban, đội nhóm, khu vực hoặc không gian làm việc của khách hàng cuối.	north-america-support
workflow_name	Giải thích quy trình tự động nào đã tạo ra yêu cầu AI.	ticket-triage
feature_name	Hiển thị sản phẩm hoặc tính năng quy trình đằng sau cuộc gọi.	escalation-summary
đơn vị_sử_dụng	Ánh xạ yêu cầu tới đơn vị có thể tính phí hoặc báo cáo.	tóm_tắt_vé
mã_yêu_cầu	Cung cấp cho các nhóm hỗ trợ một khóa tra cứu ổn định để gỡ lỗi.	req_000481
mã_chạy_cha	Kết nối nhiều yêu cầu nội bộ với một lần chạy hiển thị cho khách hàng.	chạy_0092
trạng thái	Phân tách công việc đã hoàn thành, thất bại, thử lại và bị hủy.	hoàn_thành
trạng_thái_tính_phí	Ngăn chặn các bài kiểm tra thất bại hoặc thử lại trùng lặp bị coi là sử dụng trả phí bình thường.	có_tính_phí
môi_trường	Giữ lưu lượng staging, demo, kiểm tra và sản xuất riêng biệt.	môi trường sản xuất
tuyến_mẫu	Hiển thị liệu yêu cầu sử dụng tuyến tiêu chuẩn, cao cấp, dự phòng hay theo lô.	tóm_tắt_cao_cấp

Sử dụng ID ổn định thay vì dữ liệu cá nhân bất cứ khi nào có thể. Một thẻ nên giúp cơ quan giải thích cách sử dụng và gỡ lỗi vấn đề mà không làm rò rỉ thông tin khách hàng không cần thiết vào báo cáo.

Mẫu Gắn Thẻ Tái Sử Dụng Cho Các Cơ Quan

1. Tách luồng công việc khỏi yêu cầu AI

Một luồng công việc là công việc hiển thị cho khách hàng. Một yêu cầu AI là một lần gọi mô hình bên trong công việc đó. Một luồng công việc đánh giá tiềm năng có thể gọi mô hình một lần. Một luồng công việc xem xét tài liệu có thể gọi mô hình nhiều lần. Gắn thẻ cả hai cấp độ để báo cáo có thể hiển thị đơn vị mà khách hàng hiểu mà không mất chi tiết kỹ thuật.

2. Quyết định trạng thái nào trở thành sử dụng tính phí

Không để mọi cuộc gọi nội bộ trở thành sự kiện tính phí một cách vô tình. Công việc hoàn thành hướng tới khách hàng thường là tính phí. Các kiểm tra thất bại, thử lại trùng lặp, chạy staging và công việc bị hủy thường không nên tính phí, trừ khi thỏa thuận với khách hàng nói khác.

3. Giữ tên dễ đọc cho doanh nghiệp

Một quản lý tài khoản nên hiểu báo cáo mà không cần đọc mã. Sử dụng các tên như tóm_tắt_vé_hỗ_trợ, đánh_giá_khách_hàng_tiềm_năng, xem_xét_hợp_đồng, hoặc tạo_mô_tả_sản_phẩm. Tránh sử dụng biệt danh nội bộ mà chỉ đội ngũ triển khai mới hiểu.

4. Bảo toàn ngữ cảnh mô hình và tuyến đường

Một số quy trình làm việc sử dụng một mô hình nhẹ để phân loại và một mô hình mạnh hơn để soạn thảo cuối cùng. Những quy trình khác sử dụng các tuyến dự phòng khi một mô hình không khả dụng. Giữ ngữ cảnh đó trong các thẻ nội bộ của bạn để cơ quan có thể giải thích tại sao một lần chạy quy trình làm việc lại đắt hơn lần khác.

Cách Gắn Thẻ Kết Nối Với ShareAI Builder

Các thẻ không tự tạo ra doanh thu. Chúng làm cho việc sử dụng được định tuyến trở nên đủ rõ ràng để định giá, báo cáo và hỗ trợ.

Với ShareAI Builder, cơ quan giữ quy trình làm việc của khách hàng bên ngoài ShareAI và định tuyến lưu lượng suy luận AI được chọn qua ShareAI. Cơ quan cấu hình một biên độ hoặc phụ phí cho lưu lượng đó. Khách hàng hoặc người dùng cuối trả tiền cho ShareAI cho việc sử dụng được định tuyến. ShareAI định tuyến suy luận qua thị trường và trả tiền cho Builder hàng tháng dựa trên thu nhập được tạo ra.

Dòng tiền đó hoạt động tốt nhất khi cơ quan có thể trả lời các câu hỏi đơn giản: khách hàng nào đã sử dụng quy trình làm việc, không gian làm việc nào đã tạo ra nhu cầu, tính năng nào đã tạo ra yêu cầu, đơn vị sử dụng nào nên xuất hiện trong giải thích cho khách hàng, và liệu yêu cầu có đủ thành công để được tính hay không.

Khi bạn sẵn sàng kết nối lớp kiếm tiền, hãy mở Bảng điều khiển Nhà xây dựng. Đối với các điểm bắt đầu triển khai, hãy giữ tài liệu ShareAI ở gần.

Những Gì Cần Hiển Thị Cho Khách Hàng

Khách hàng không cần mọi thẻ nội bộ. Họ cần đủ chi tiết để tin tưởng vào mô hình sử dụng.

• Hiển thị đơn vị hướng tới khách hàng: lượt chạy, vé, tài liệu, khách hàng tiềm năng, báo cáo, cuộc trò chuyện hoặc hành động.
• Hiển thị việc sử dụng theo không gian làm việc, đội nhóm hoặc triển khai khách hàng khi điều đó giúp người mua phân bổ chi phí.
• Hiển thị việc sử dụng bao gồm riêng biệt với việc sử dụng vượt mức hoặc bổ sung trả phí.
• Giải thích những gì không bị tính phí, chẳng hạn như các lần chạy thất bại, các lần thử lại trùng lặp, hoặc các bài kiểm tra nội bộ.
• Sử dụng cùng một ngôn ngữ trong đề xuất, hợp đồng, bảng điều khiển, và ghi chú hóa đơn.

Mục tiêu không phải là tiết lộ toàn bộ dấu vết kỹ thuật. Mục tiêu là làm cho việc định giá AI dựa trên sử dụng cảm thấy công bằng, có thể dự đoán, và liên kết với công việc mà khách hàng đánh giá cao.

Những Sai Lầm Thường Gặp Cần Tránh

• Chỉ gắn thẻ theo khách hàng. Mức sử dụng theo khách hàng quá rộng khi một triển khai có nhiều quy trình làm việc, đội nhóm, hoặc môi trường.
• Trộn lẫn kiểm tra với sản xuất. Lưu lượng thử nghiệm không nên làm ô nhiễm báo cáo khách hàng hoặc quyết định định giá.
• Tính hai lần các lần thử lại. Logic thử lại là bình thường trong tự động hóa, nhưng định giá nên phù hợp với giá trị hướng đến khách hàng được cung cấp.
• Sử dụng số lượng token làm đơn vị duy nhất. Theo dõi token nội bộ, nhưng chuyển đổi định giá thành các đơn vị quy trình làm việc khi khách hàng không có chuyên môn kỹ thuật.
• Thay đổi nhãn mỗi tháng. Việc đặt tên ổn định làm cho phân tích xu hướng trở nên khả thi.
• Kết hợp thanh toán của Builder với phần thưởng của Provider. Người xây dựng kiếm tiền từ biên lưu lượng ứng dụng được định tuyến. Nhà cung cấp kiếm tiền từ đóng góp tính toán đủ điều kiện. Họ là các vai trò khác nhau trong thị trường ShareAI.

Câu hỏi thường gặp về gắn thẻ yêu cầu quy trình làm việc AI

Gắn thẻ yêu cầu quy trình làm việc AI là gì?

Gắn thẻ yêu cầu quy trình làm việc AI có nghĩa là gắn nhãn cho các yêu cầu AI để việc sử dụng có thể được nhóm theo khách hàng, không gian làm việc, quy trình làm việc, tính năng, trạng thái và đơn vị tính phí. Nó giúp các cơ quan gỡ lỗi, báo cáo và định giá việc sử dụng tự động hóa AI rõ ràng hơn.

Tại sao các cơ quan tự động hóa AI cần gắn thẻ yêu cầu?

Các cơ quan cần gắn thẻ yêu cầu vì các tự động hóa của khách hàng thường chạy lặp lại sau khi khởi chạy. Nếu không có thẻ, rất khó để biết khách hàng, quy trình làm việc hoặc tính năng nào đã tạo ra việc sử dụng AI được định tuyến.

Gắn thẻ yêu cầu có giống như việc lập hóa đơn không?

Không. Gắn thẻ yêu cầu là lớp gắn nhãn và báo cáo. Lập hóa đơn là quy trình thương mại. Các thẻ tốt giúp việc lập hóa đơn, xem xét lợi nhuận, báo cáo khách hàng và hỗ trợ dễ dàng hơn, nhưng chúng không thay thế các điều khoản định giá.

Các trường nào mà một cơ quan nên gắn thẻ đầu tiên?

Bắt đầu với ID khách hàng, ID không gian làm việc, tên quy trình làm việc, tên tính năng, đơn vị sử dụng, ID yêu cầu, ID chạy cha mẹ, trạng thái, trạng thái tính phí, môi trường và tuyến mô hình. Chỉ thêm nhiều hơn khi báo cáo hoặc quy trình hỗ trợ thực sự cần thiết.

Các cơ quan nên gắn thẻ token hay hành động kinh doanh?

Theo dõi token nội bộ khi có sẵn, nhưng sử dụng hành động kinh doanh cho các báo cáo hướng tới khách hàng. Khách hàng thường hiểu các tài liệu đã xử lý, vé đã tóm tắt, khách hàng tiềm năng đã đủ điều kiện hoặc quy trình làm việc đã hoàn thành nhanh hơn là số lượng token thô.

Gắn thẻ yêu cầu hỗ trợ ShareAI Builder như thế nào?

Gắn thẻ yêu cầu giúp Builder giải thích việc sử dụng được định tuyến. Cơ quan định tuyến lưu lượng suy luận được chọn thông qua ShareAI, cấu hình một biên lợi nhuận và để khách hàng trả tiền cho ShareAI cho việc sử dụng. Các thẻ giúp kết nối việc sử dụng đó trở lại ngữ cảnh quy trình làm việc và khách hàng.

Điều này có thể hoạt động với n8n, Make, Zapier hoặc các agent tùy chỉnh không?

Có, khi cơ quan kiểm soát đường dẫn yêu cầu AI và có thể bảo toàn đủ ngữ cảnh xung quanh mỗi yêu cầu được định tuyến. Công cụ quy trình làm việc nằm ngoài ShareAI; ShareAI xử lý việc sử dụng suy luận AI được định tuyến thông qua API của nó.

Các lần thử lại và các lần chạy thất bại nên được gắn thẻ như thế nào?

Các lần thử lại nên quay lại yêu cầu ban đầu hoặc lần chạy cha. Các lần chạy thử thất bại, bị hủy, trùng lặp và nội bộ nên có trạng thái thanh toán rõ ràng để chúng không trở thành sử dụng trả phí một cách vô tình.

Gắn thẻ yêu cầu có đảm bảo doanh thu của cơ quan không?

Không. Thanh toán cho nhà xây dựng phụ thuộc vào việc sử dụng thực tế được định tuyến và tỷ lệ lợi nhuận đã cấu hình. Gắn thẻ yêu cầu cải thiện khả năng hiển thị và kỷ luật định giá, nhưng không đảm bảo rằng khách hàng sẽ sử dụng quy trình làm việc.

ShareAI là nhà xây dựng ứng dụng hay nhà xây dựng quy trình làm việc?

Không. ShareAI không xây dựng quy trình làm việc, lưu trữ ứng dụng hoặc thay thế ngăn xếp triển khai của cơ quan. ShareAI là thị trường AI, định tuyến, sử dụng, thanh toán, phụ phí và lớp thanh toán cho lưu lượng suy luận được chọn.

Bước đầu tiên cho một cơ quan là gì?

Chọn một quy trình làm việc của khách hàng với giá trị rõ ràng và sử dụng biến đổi. Xác định đơn vị hướng tới khách hàng, quyết định những gì nên được bao gồm so với trả phí, gắn thẻ từng yêu cầu định tuyến một cách nhất quán, và sau đó kết nối lưu lượng suy luận đủ điều kiện thông qua ShareAI Builder.

Bài viết này là một phần của Nhà phát triển danh mục.