> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://library.zoom.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://library.zoom.com/technical-library/vi/ai-whitepaper/gioi-thieu-ai-tai-zoom.md). # Giới thiệu: AI tại Zoom Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng và trở thành một phần không thể thiếu của đời sống hằng ngày, cung cấp sức mạnh cho mọi thứ, từ các mô hình ngôn ngữ lớn và nhỏ đến các chức năng thuật toán chuyên biệt. Trong khi AI tạo sinh cho phép tương tác liền mạch giữa con người và máy móc trong việc tạo nội dung, giải quyết vấn đề và ra quyết định, AI cũng tồn tại trong các ứng dụng chuyên biệt hơn. Các công cụ tự động hóa tinh gọn quy trình làm việc, trong khi các dịch vụ như phụ đề và dịch thuật phá bỏ rào cản giao tiếp, giúp cộng tác hiệu quả và dễ tiếp cận hơn. Khi AI tiếp tục tiến bộ, các ứng dụng của nó đang chuyển đổi các ngành bằng cách nâng cao hiệu quả, độ chính xác và đổi mới, từ đó tái định hình căn bản cách doanh nghiệp vận hành. Với vai trò ngày càng mở rộng của AI trong môi trường làm việc hiện đại, tài liệu này giải thích cách AI được sử dụng trên toàn bộ nền tảng Zoom. Tài liệu mô tả nền tảng AI dùng chung của Zoom, các Tính năng AI dành riêng cho từng sản phẩm được tích hợp trong các sản phẩm Zoom khác nhau, và ZoomMate như bề mặt làm việc AI rộng hơn giúp người dùng đi từ cuộc trò chuyện đến hoàn tất. Gộp lại, các phần này nhằm giúp người đọc hiểu cách Zoom sử dụng AI trên giao tiếp, cộng tác, năng suất và khâu theo dõi tiếp theo. ## **Zoom AI** Zoom AI là lớp trí tuệ nhân tạo dùng chung cung cấp sức mạnh cho các trải nghiệm được hỗ trợ bởi AI trên toàn bộ nền tảng Zoom. Nó bao gồm tập hợp rộng hơn các công nghệ AI, mô hình và hệ thống hỗ trợ mà Zoom sử dụng để mang đến các Tính năng thông minh trên các sản phẩm của mình. Về mặt thực tế, Zoom AI là nền tảng cho phép Zoom cung cấp các trải nghiệm được AI hỗ trợ trên giao tiếp, cộng tác, năng suất và khâu theo dõi tiếp theo, thay vì giới hạn AI ở một Tính năng hoặc ứng dụng độc lập duy nhất. Lớp AI dùng chung này hỗ trợ ZoomMate cũng như một loạt khả năng dành riêng cho từng sản phẩm, bao gồm các Tính năng như dịch theo thời gian thực, bản chép lời, câu hỏi trong cuộc họp, cô lập âm thanh cá nhân, soạn nội dung cuộc trò chuyện, và các trải nghiệm khác được AI hỗ trợ. Nó bao gồm cách tiếp cận đa mô hình và đa triển khai của Zoom đối với AI, gồm kiến trúc liên kết, Zoom-Hosted Models Plus (ZM+), Zoom-Hosted Models Only (ZMO), và các dịch vụ AI tại chỗ. Cùng nhau, những cách tiếp cận này tạo thành nền tảng kỹ thuật cho AI trên toàn bộ nền tảng Zoom. ## **Tính năng AI** #### Tính năng AI: Các khả năng AI được nhúng, cung cấp hỗ trợ tập trung trên các sản phẩm Zoom Các tính năng Zoom AI là các khả năng dành riêng cho từng sản phẩm, sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các sản phẩm và quy trình làm việc Zoom cụ thể, và thường được nhúng trực tiếp vào trải nghiệm sản phẩm nơi tác vụ diễn ra. Chúng được thiết kế để hỗ trợ các hoạt động cụ thể như tóm tắt cuộc họp, soạn thảo một tin nhắn cuộc trò chuyện, gợi ý phản hồi email, trả lời câu hỏi trong một cuộc họp trực tiếp, hoặc tạo bản tóm tắt sau cuộc gọi. Các tính năng này có thể hoạt động độc lập trong sản phẩm nơi chúng xuất hiện, nhưng cũng có thể tạo ra đầu ra hỗ trợ các trải nghiệm ZoomMate rộng hơn. Ví dụ, một tóm tắt cuộc họp được tạo sau một Cuộc họp Zoom có thể sau này trở thành ngữ cảnh hữu ích cho ZoomMate, trong khi một Tính năng như Soạn cuộc trò chuyện hoặc câu hỏi trong cuộc họp chủ yếu được thiết kế để hỗ trợ ngay trong trải nghiệm sản phẩm đó. Theo cách này, các tính năng Zoom AI là lớp AI phân tán ở cấp độ sản phẩm trên khắp Zoom. Ví dụ bao gồm các tính năng trên Cuộc họp, cuộc trò chuyện, bảng trắng, Sự kiện, thư, lịch và Điện thoại, như tóm tắt cuộc họp, câu hỏi trong cuộc họp, bản chép lời, My Notes, soạn nội dung cuộc trò chuyện, tóm tắt cuộc trò chuyện, tóm tắt kênh, dịch thuật, soạn email và trả lời email, hỗ trợ đang lên lịch, tóm tắt cuộc gọi, các tính năng thư thoại, và trích xuất tác vụ. ## **ZoomMate** #### ZoomMate: Đồng đội thông minh tại nơi làm việc của bạn, giúp bạn đạt được nhiều hơn từ cuộc trò chuyện đến hoàn tất ZoomMate là một đồng đội kỹ thuật số thông minh, mang tính hội thoại, nằm ở trung tâm của nền tảng Zoom Workplace, được thiết kế để nâng cao năng suất, tinh gọn cộng tác và giảm khối lượng công việc của nhân viên. Mỗi ngày, các công cụ AI ngày càng được tích hợp vào lực lượng lao động hiện đại và không còn bị giới hạn ở việc thực hiện các tác vụ cụ thể — như tự động hóa nhập dữ liệu, soạn email, tạo báo cáo, hoặc thực hiện các chức năng thuật toán cơ bản. Thay vào đó, các công cụ AI mới nổi đại diện cho một sự chuyển dịch mang tính chuyển đổi, làm thay đổi căn bản cách chúng ta làm việc. ZoomMate là ví dụ tiêu biểu cho điều này, vượt ra ngoài tự động hóa tác vụ đơn giản bằng cách hoạt động như một đồng đội chuyên trách giúp người dùng đạt được nhiều hơn từ cuộc trò chuyện đến hoàn tất. Ví dụ, hãy xem xét một người lãnh đạo Bán hàng đang chuẩn bị cho một cuộc họp khách hàng quan trọng. Công việc có thể bắt đầu với một Cuộc họp Zoom gần đây, trong đó nhóm thảo luận về các ưu tiên của khách hàng, rủi ro cạnh tranh và các câu hỏi kỹ thuật còn bỏ ngỏ. Từ cuộc trò chuyện đó, các tính năng AI của Zoom có thể tạo ra một tóm tắt cuộc họp, xác định các hạng mục hành động, và làm nổi bật các trách nhiệm theo dõi tiếp theo được giao cho những thành viên khác nhau trong nhóm. Sau đó, người dùng có thể chuyển sang ZoomMate để tiếp tục công việc từ đó thay vì bắt đầu lại trong một công cụ riêng biệt. Sử dụng ngữ cảnh từ khắp Zoom Workplace và các hệ thống được kết nối, ZoomMate có thể thu thập tóm tắt cuộc họp, xem lại các cuộc thảo luận trong cuộc trò chuyện liên quan, tham chiếu các tài liệu hỗ trợ trong Zoom Canvas, lấy ngữ cảnh tài khoản từ một CRM được kết nối, và kết hợp nghiên cứu bổ sung từ các nguồn nội bộ hoặc bên ngoài đã được phê duyệt. Từ ngữ cảnh kết hợp đó, ZoomMate có thể giúp tạo bản tóm lược khách hàng, soạn dàn ý đề xuất, tạo các tác vụ theo dõi, và tạo tài liệu chiến lược có cấu trúc. Nếu người dùng cần trình bày công việc đó, ZoomMate cũng có thể giúp biến cùng ngữ cảnh nền tảng đó thành tài liệu trình bày bằng Zoom Slides. Điều làm ZoomMate khác biệt so với một trợ lý AI tạo sinh thông thường là công việc không dừng lại ở tóm tắt hay soạn thảo. ZoomMate có thể giúp mang ngữ cảnh đi tiếp xuyên suốt toàn bộ quy trình, từ cuộc trò chuyện ban đầu, đến các quyết định đã được đưa ra, đến các tài liệu và hành động tiếp theo. Theo nghĩa đó, ZoomMate hoạt động ít giống một công cụ đơn mục đích và giống một đồng đội nơi làm việc hơn, giúp người dùng kết nối thông tin, điều phối việc theo dõi, và biến công việc đang tiến hành thành kết quả hoàn chỉnh. ## **Giao thức giao diện** Trước khi đi sâu hơn vào các Tính năng và luồng dữ liệu chi tiết, sẽ hữu ích nếu hiểu một số giao thức nền tảng giúp cung cấp sức mạnh cho các khả năng AI của Zoom. Phần này giải thích Model Context Protocol (MCP), một trong những tiêu chuẩn tương tác hàng đầu giúp AI kết nối với công cụ, dữ liệu, quy trình làm việc và các tác tử khác. ### Giao thức ngữ cảnh mô hình #### Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP): Một Tiêu chuẩn để Kết nối AI với công cụ để đạt được nhiều hơn Là một phần trong kiến trúc AI của mình, Zoom sử dụng Model Context Protocol (MCP)—một tiêu chuẩn mở cho phép các kết nối an toàn giữa mô hình, công cụ, nguồn dữ liệu và quy trình làm việc. MCP đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy AI tác tử bằng cách thay thế nhu cầu về các tích hợp một lần mà mỗi công ty phải xây dựng và duy trì riêng. Thay vào đó, nó cung cấp một khung làm việc chung, có cấu trúc, giúp bộc lộ năng lực cho các mô hình AI theo cách nhất quán. Nền tảng này cho phép các hệ thống AI hành động giống như các tác tử thông minh hơn—không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn hành động trực tiếp trong các hệ thống mà người dùng dựa vào. Tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển của Zoom để biết thêm thông tin về [MCP tại Zoom](https://developers.zoom.us/docs/mcp/). #### Cách MCP Hoạt động trong Thực tế — Giống như gọi món từ thực đơn Về cốt lõi, MCP được xây dựng trên mô hình khách–máy chủ. Hãy nghĩ về môi trường AI (như ChatGPT hoặc Claude) như một máy khách muốn hoàn thành công việc, và các hệ thống bên ngoài (như Jira, Confluence, hoặc cơ sở dữ liệu) như những máy chủ công bố những gì chúng có thể làm. Mỗi máy chủ cung cấp một danh sách rõ ràng các chức năng — như “tìm kiếm cơ sở tri thức” hoặc “tạo tác vụ.” Máy khách AI sau đó quyết định, ngay giữa một cuộc trò chuyện, khi nào và bằng cách nào để sử dụng những chức năng đó. Nói cách khác, Kết nối AI với một máy chủ MCP cũng giống như gọi món tại nhà hàng. Bạn (AI) bước vào một nhà hàng, nhận một thực đơn (một danh sách các dịch vụ hoặc chức năng có sẵn thông qua máy chủ MCP), và bạn (AI) nói cho nó biết mình muốn gì, rồi nó phản hồi. Không cần đoán xem điều gì có hoặc không có sẵn — mọi thứ đều được cung cấp trước trong thực đơn. Các phần sau cung cấp thêm chi tiết về cách MCP hoạt động: #### Bước 1: Hiển thị Năng lực Thông qua Máy chủ Bất kỳ hệ thống nào cũng có thể chạy một máy chủ MCP. Máy chủ đó hoạt động như “thực đơn”, công bố một mô tả có cấu trúc về các hành động mà nó hỗ trợ. Ví dụ, Jira có thể công bố các chức năng như “tìm kiếm vấn đề” hoặc “cập nhật ticket.” Vì các chức năng này tuân theo định dạng chung của MCP, AI có thể hiểu ngay lập tức mà không cần kỹ thuật tùy chỉnh. #### Bước 2: AI Hoạt động như một Máy khách Ở phía bên kia, môi trường AI đóng Vai trò là máy khách. Nó đọc thực đơn các chức năng có sẵn, ghi nhớ chúng, và quyết định gọi chức năng nào khi phản hồi người dùng. Điều này có nghĩa là AI không cần được lập trình trước với hàng nghìn tích hợp có thể có — nó chỉ đơn giản học những gì có sẵn khi kết nối được thiết lập. #### Bước 3: Truyền Ngữ cảnh Một Cách An Toàn MCP cũng xác định cách ngữ cảnh và quyền được truyền đi. Điều này giúp đảm bảo rằng khi AI sử dụng một chức năng, nó chỉ làm như vậy trong phạm vi những gì người dùng được phép truy cập. Ví dụ, nếu một người dùng chỉ có quyền xem các ticket Jira của nhóm mình, MCP đảm bảo AI tôn trọng phạm vi đó. Lớp bảo mật này chính là điều khiến MCP trở nên thiết thực cho việc sử dụng trong doanh nghiệp, nơi dữ liệu nhạy cảm và kiểm soát truy cập là điều không thể thỏa hiệp. #### Vì sao MCP Quan trọng Bằng cách chuẩn hóa cách AI kết nối với các hệ thống bên ngoài, MCP loại bỏ sự cản trở của các tích hợp tùy chỉnh và đảm bảo an toàn, nhất quán. Người dùng được hưởng lợi vì AI không chỉ có thể trả lời câu hỏi mà còn có thể thực hiện các hành động có hiểu biết trên nhiều công cụ khác nhau theo cách liền mạch và an toàn. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/vi/ai-whitepaper/gioi-thieu-ai-tai-zoom.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.