Kỹ sư kết cấu xây dựng đế chế 6 doanh nghiệp tự động bằng AI, chỉ thao tác trên điện thoại

06 tháng 4, 2026·4 phút đọc

Một kỹ sư kết cấu đã chia sẻ câu chuyện thú vị về việc ông tự xây dựng hệ thống AI để vận hành 6 doanh nghiệp khác nhau hoàn toàn bằng điện thoại. Hệ thống này tự động hóa từ việc tìm kiếm bất động sản, gửi báo giá thầu đến sửa chữa điểm tín dụng, với chi phí vận hành chỉ vài chục đô la mỗi tháng.

Kỹ sư kết cấu xây dựng đế chế 6 doanh nghiệp tự động bằng AI, chỉ thao tác trên điện thoại

Công việc chính của tôi là kỹ sư kết cấu. Tôi kiểm tra các liên kết thép và xem xét các tính toán tải trọng cho cơ sở hạ tầng dầu khí khắp vùng Vịnh Mexico.

Tuy nhiên, tôi cũng đang điều hành 6 doanh nghiệp khác. Trên điện thoại của mình. Bằng cách sử dụng các tác nhân AI do chính tôi xây dựng.

Dưới đây là câu chuyện về cách tôi thực hiện điều đó.

6 Doanh nghiệp tự động

Load Bearing Capital — Bán sổ bất động sản (Real estate wholesaling). AI tự động quét dữ liệu 14 hạt tại Texas để tìm các bất động sản gặp khó khăn, gọi cho chủ nhà và xác định khách hàng tiềm năng.

Load Bearing Demo — Nhà thầu phá dỡ. AI giám sát hộp thư Gmail để tìm các yêu cầu báo giá (RFQ), phân tích bản vẽ, tạo báo giá sử dụng GPT-4o và gửi đi sau khi được phê duyệt qua Telegram.

Load Bearing Detailing — Bản vẽ chi tiết kết cấu thép. Tuân thủ tiêu chuẩn AISC. Đó là việc tận dụng các kỹ năng kỹ thuật từ công việc chính của tôi để chuyển hóa thành dịch vụ thương mại.

Quiet Hours Valet — Dịch vụ đón rác tại các khu chung cư. Một lễ tân AI xử lý các cuộc gọi đến và đặt lịch hẹn demo với quản lý tòa nhà.

Luchin Credit Repair — Công cụ tranh chấp tín dụng theo FCRA. Tự động hóa thời gian biểu tranh chấp 30 ngày và các chuỗi theo dõi.

Petroleum Noir — Dịch vụ quyền khoáng sản và thám tử đất đai. AI quét Ủy ban Đường sắt Texas để tìm các giấy phép khoan mới và liên hệ với các nhà vận hành.

Tất cả 6 doanh nghiệp này đều chạy trên một VPS với giá 28 USD/tháng và một phiên bản Supabase costing 25 USD/tháng.

Tại sao lại là một Kỹ sư kết cấu?

Kỹ thuật dạy bạn cách tư duy theo hệ thống. Mọi kết cấu đều có đường truyền tải, tính dư thừa và các chế độ hỏng hóc. Xây dựng một hệ thống tác nhân AI thực chất là một bài toán tương tự nhưng với thuật ngữ khác.

Luồng dữ liệu của bạn chính là đường truyền tải. Logic thử lại (retry logic) của bạn là tính dư thừa. Các cổng phê duyệt của bạn là phân tích chế độ hỏng hóc.

Mã lệnh không khó hơn các phép tính kết cấu. Nó chỉ là một ký pháp khác cho cùng một cách tư duy.

Xây dựng từ chiếc điện thoại

Tôi không có thiết lập văn phòng tại nhà. Hầu hết thời gian tôi làm việc từ điện thoại.

Claude trên điện thoại xử lý các quyết định kiến trúc. Claude Code trên máy chủ thực hiện các bản dựng (builds). Supabase MCP kết nối Claude trực tiếp với cơ sở dữ liệu mà không cần tôi viết các truy vấn.

Quy trình làm việc như sau:

  1. Tôi gửi một nhiệm vụ cho Claude: "Xây dựng chức năng chấm điểm khách hàng tiềm năng cho các bất động sản tại hạt Harris".
  2. Claude viết đoạn chuyển đổi SQL (migration) và chèn nó vào claude_code_queue.
  3. Claude Code trên máy chủ nhận nhiệm vụ và thực thi nó.
  4. Kết quả trả về Supabase. Tôi truy vấn nó từ điện thoại.

Tôi là người ra quyết định. Các tác nhân là tầng thực thi.

Điều gây ngạc nhiên nhất

Việc xây dựng hệ thống không phải là phần khó nhất.

Phần khó nhất là xây dựng công khai trong khi vẫn đi làm công việc toàn thời gian và chuyển đến một thành phố mới cho một vị trí kỹ sư kết cấu chính.

Hệ thống phải vận hành mà không cần tôi. Điều đó buộc kiến trúc phải tốt hơn bất cứ thứ khác. Nếu tôi phải chạm vào nó mỗi ngày, nghĩa là nó chưa đủ tốt.

Mọi tác nhân đều ghi kết quả của mình vào Supabase. Mọi lỗi đều được ghi lại. Mọi yêu cầu phê duyệt đều được gửi đến Telegram của tôi. Tôi chỉ kiểm tra một lần vào buổi sáng như đọc email vậy.

Mục tiêu không phải là làm việc ít đi. Mục tiêu là để các tác nhân xử lý các công việc trị giá 10 USD/giờ để tôi có thể dành thời gian cho những quyết định trị giá 10.000 USD/giờ.

Dự định tiếp theo

Tôi đang xây dựng đường ống GPU trên RunPod cho các video AI đại diện (avatar). YouTube và TikTok quy mô lớn, cho tất cả 6 thương hiệu, hoàn toàn tự động hóa.

Mẫu giọng được lưu trữ trong Supabase Storage. Ảnh khuôn mặt cũng ở đó. Coqui XTTS xử lý sao chép giọng nói. MuseTalk xử lý đồng môi hình (lip sync). FFmpeg xử lý kết xuất cuối cùng.

Chỉ với một lệnh duy nhất, hệ thống sẽ tạo ra một video cho bất kỳ thương hiệu nào về bất kỳ chủ đề nào trong vòng dưới 10 phút.

Tôi đang xây dựng nó ngay bây giờ.

Bài viết được tổng hợp và biên soạn bằng AI từ các nguồn tin tức công nghệ. Nội dung mang tính tham khảo. Xem bài gốc ↗