Amigo là gì?
Amigo là bot Telegram đa năng của Croco.Team dành cho các hoạt động marketing. Thay vì sử dụng các công cụ riêng biệt cho nội dung, mạng xã hội và phân tích, Amigo cung cấp một giao diện thống nhất cho mọi thứ mà một đội ngũ marketing hiện đại cần - được vận hành bởi AI và tăng cường bởi bộ nhớ bền vững.
Hệ thống câu lệnh
Amigo cung cấp hơn 20 câu lệnh bao quát toàn bộ quy trình làm việc marketing:
/trends hiển thị các chủ đề đang thịnh hành hiện nay liên quan đến ngành của bạn, kèm theo nguồn trích dẫn và các chỉ số tương tác. /content tạo ra các ý tưởng nội dung, dàn ý và bản nháp đầy đủ dựa trên các tín hiệu xu hướng và yêu cầu của chiến dịch. /script tạo kịch bản video, dàn ý podcast và nội dung thuyết trình. /reels tạo ra các ý tưởng video ngắn được tối ưu hóa cho TikTok, Instagram Reels và YouTube Shorts.
/image gợi ý tạo hình ảnh AI cho các bài đăng mạng xã hội, quảng cáo và tài liệu marketing. /plan tạo các kế hoạch marketing chi tiết với mốc thời gian, yêu cầu nguồn lực và chỉ số thành công. /analyze cung cấp thông tin chi tiết về đối tượng, phân tích đối thủ cạnh tranh và chẩn đoán hiệu suất.
/search thực hiện nghiên cứu sâu trên nhiều nguồn cùng lúc. /translate xử lý dịch thuật nội dung với sự thích nghi về văn hóa thay vì chuyển đổi từng chữ một cách máy móc. /marketing tạo nội dung chiến dịch đa kênh được điều chỉnh theo yêu cầu của từng nền tảng. /twitter tạo các tweet, thread và phản hồi được tối ưu hóa. /linkedin tạo các bài đăng chuyên nghiệp, bài viết và chiến lược tương tác.
Các câu lệnh bổ sung bao gồm nội dung blog, ghi chú, quản lý bộ nhớ và tích hợp với các dịch vụ bên ngoài như Notion và Google Workspace.
Tổng hợp đa nguồn
Bot tổng hợp nội dung và dữ liệu từ nhiều nguồn:
SociaVault cung cấp các luồng nội dung từ Twitter, Reddit và TikTok cùng với phân tích tương tác và phát hiện xu hướng. HikerAPI kết nối với Instagram để theo dõi đối thủ cạnh tranh và tìm cảm hứng nội dung. YouTube API cho phép nghiên cứu video, trích xuất bản ghi và phân tích video thịnh hành. Firecrawl xử lý nghiên cứu web và theo dõi nội dung của đối thủ cạnh tranh. OpenRouter đóng vai trò là giao diện LLM chính với quyền truy cập vào nhiều mô hình thông qua một API duy nhất.
Mỗi nguồn duy trì kết quả lưu tạm (cached) với thời gian hết hạn 30 phút, tránh các cuộc gọi API dư thừa trong khi vẫn đảm bảo tính cập nhật cho các công việc nhạy cảm về thời gian.
Bộ nhớ Đồ thị Tri thức
Amigo duy trì một đồ thị tri thức (knowledge graph) bền vững được hỗ trợ bởi PostgreSQL với pgvector để tìm kiếm ngữ nghĩa. Trích xuất thực thể giúp xác định mọi người, công ty, sản phẩm và khái niệm được đề cập trong các cuộc hội thoại. Theo dõi mối quan hệ giúp xây dựng các kết nối giữa các thực thể theo thời gian.
Hệ thống bộ nhớ cho phép Amigo tham chiếu các cuộc hội thoại trước đó, ghi nhớ sở thích của người dùng và phát triển dựa trên ngữ cảnh đã thiết lập. Thay vì bắt đầu mỗi tương tác từ con số không, bot tích lũy kiến thức tổ chức mang lại lợi ích cho tất cả các thành viên trong nhóm.
Tích hợp Outline cung cấp thêm bộ nhớ - các ghi chú, nhật ký và thư mục được đồng bộ hóa hai chiều với máy chủ wiki Outline. Các trang mới được tạo trong Outline sẽ có thể tìm kiếm được trong Amigo; các cuộc hội thoại trong Amigo có thể tạo hoặc cập nhật các trang Outline.
Kiến trúc Mô hình
Amigo sử dụng 10 vai trò mô hình riêng biệt thay vì mã hóa cứng các mô hình cụ thể:
Chat xử lý các tương tác hội thoại với sự thân thiện và nhận biết ngữ cảnh. Structured điều phối các tác vụ xuất JSON, hoàn tất biểu mẫu và trích xuất dữ liệu. Writer tạo nội dung marketing, bài đăng blog và nội dung mạng xã hội. Plan tạo kế hoạch dự án, chiến lược và lộ trình. Translate quản lý nội dung đa ngôn ngữ với sự thích nghi về văn hóa.
Marketing tối ưu hóa các chiến dịch, phân tích phễu và tạo nội dung tập trung vào chuyển đổi. Embedding tạo các biểu diễn vector để tìm kiếm ngữ nghĩa và phát hiện sự tương đồng. Image xử lý các câu lệnh tạo hình ảnh. Voice xử lý chuyển soạn âm thanh và tổng hợp giọng nói. Video quản lý phân tích video và tạo clip.
Quy trình làm việc (Workflow Pipeline)
Tất cả đầu ra đều đi qua một bộ lọc định dạng đầu ra (format-output filter) áp dụng chuyển đổi dựa trên LLM - đảm bảo tông giọng nhất quán, định dạng chính xác và mức độ chi tiết phù hợp. Bước tinh chỉnh đầu ra (polish-output) áp dụng các chuyển đổi regex và dọn dẹp LLM bổ sung để hoàn thiện cuối cùng.
Quy trình này đảm bảo chất lượng nhất quán bất kể mô hình cơ sở nào đã tạo ra phản hồi ban đầu.
Lưu ý Cấu hình Quan trọng
Khi sử dụng các mô hình suy luận (reasoning models) thông qua OpenRouter, @preset/manager phải được đặt Reasoning thành OFF. Các mô hình suy luận đôi khi trả về nội dung rỗng (null), làm sai lệch kỳ vọng của bot. Việc tắt tính năng suy luận đảm bảo đầu ra ổn định cho mọi hoạt động.
Triển khai
Amigo chạy trong Docker Compose với ba dịch vụ: bản thân bot trên cổng 50501, PostgreSQL với pgvector trên cổng 50504 và máy chủ wiki Outline trên cổng 50505. Hệ thống điều phối quy trình làm việc Mastra (được cố định ở phiên bản v1.33.1) điều phối các tác vụ nhiều bước trong toàn bộ hệ thống agent.