Kiếm tiền, không sai sót.

Những bài học rút ra khi kiếm được 75 đô la đầu tiên từ một doanh nghiệp do AI vận hành.

Vào tháng Bảy, chúng tôi đã quyết định thử xem liệu một tác nhân AI có thể điều hành một công ty thực sự tạo ra lợi nhuận hay không. Chúng tôi cấp cho Devin một thẻ Ramp, một số điện thoại và một địa chỉ email, đặt tên nó là BugBasher, rồi để nó tự tìm cách giải quyết phần còn lại.

Ý tưởng: xây dựng một dịch vụ diệt côn trùng bằng tác nhân AI. Thành phố New York công khai kết quả của mọi cuộc kiểm tra vệ sinh nhà hàng, bao gồm cả các vi phạm về côn trùng gây hại. BugBasher sẽ liên hệ với những nhà hàng đó, hỏi xem họ có cần dịch vụ diệt côn trùng không, và thu phí giới thiệu.

Sau bốn tuần và rất nhiều cuộc gọi điện thoại, nó đã kiếm được 75 đô la. Theo những gì chúng tôi biết, đây là trường hợp đầu tiên được ghi nhận công khai về việc một tác nhân AI thực hiện thành công hoạt động bán hàng B2B từ con số không hoàn toàn.

Doanh thu của BugBasher trong suốt thí nghiệm kéo dài bốn tuần.

Thiết lập

BugBasher chạy trên Devin, tác nhân lập trình của Cognition, với nền tảng tài chính dành cho tác nhân của Ramp xử lý vấn đề tiền bạc. Chúng tôi cũng cung cấp cho nó một số điện thoại và giọng nói (thông qua Twilio và ElevenLabs), một địa chỉ email (thông qua AgentMail) và một liên kết thanh toán Stripe.

Nó cũng có một kho lưu trữ GitHub và một “bộ não” bao gồm các tệp văn bản trong một bucket lưu trữ, đóng vai trò như bộ nhớ của nó. Một kênh Slack riêng tư cho phép nó gửi cập nhật cho chúng tôi và yêu cầu đánh giá mã nguồn.

Vòng lặp tự cải thiện

Để trao cho BugBasher quyền tự do lặp lại kế hoạch kinh doanh của riêng mình và phản hồi các yêu cầu đến, chúng tôi đã thiết lập một hệ thống nhịp tim kiểu OpenClaw. Cứ mỗi 20 phút, một nhịp tim sẽ chạy dưới dạng một quy trình tự động hóa của Devin.

Các phiên làm việc tự động kiểm tra số dư điện thoại, hộp thư đến và hoạt động Stripe để tìm các điểm nghẽn. Các phiên làm việc theo lịch trình khác thực hiện các cuộc gọi tới nhà hàng, xem xét bản ghi âm và sửa đổi hướng dẫn cho tác nhân điện thoại dựa trên kết quả. Mỗi ngày một lần, một phiên “ý tưởng” sẽ xem xét hiệu suất kinh doanh tổng thể và đưa ra các cải tiến kinh doanh mới để thử nghiệm. Các cuộc gọi đến và thanh toán cũng kích hoạt các phiên Devin mới, để BugBasher có thể phản hồi mà không cần chờ nhịp tim tiếp theo.

Hoạt động của BugBasher trong bốn tuần, được tô màu theo loại phiên làm việc. Các chấm cam đánh dấu những phiên mà chúng tôi khởi động thủ công.

Mỗi nhịp tim khởi động một Devin mới, với một sandbox mới, và tải xuống “bộ não” từ bucket lưu trữ vào hệ thống tệp cục bộ của tác nhân. Bên trong bucket chứa các kỹ năng của tác nhân, bản ghi âm cuộc gọi và bất kỳ nhật ký nào khác mà tác nhân quyết định lưu lại. Điều này giúp nhiều tác nhân đồng thời dễ dàng cập nhật cùng một bộ não và học hỏi từ tiến độ của chính nó.

1bugbasher-brain-main/
2├── AGENTS.md
3├── memory.md
4├── open-decisions.md
5├── do-not-call.csv
6├── (... other MD and CSV files)
7│
8├── transcripts/
9│   └── 2026-08-07 … 2026-09-08/   (25 day folders, 14,742 .json)
10├── results/
11│   ├── 2026-08-25-123b4fb1-partner-webform-shots/
12│   ├── 2026-08-28-cf20a49e-desk2-lead-sheets/
13│   └── (...)
14├── runs/
15│   ├── dial-slots/
16│   └── <date>-<session>-<role>.md   (411 files)
17├── skills/
18│   ├── README.md
19│   ├── roles/
20│   │   ├── calling/
21│   │   ├── heartbeat/
22│   │   ├── idea-engine/
23│   │   ├── morning-brief/
24│   │   └── (...)
25│   ├── brain-maintenance/
26│   ├── call-qa/
27│   ├── (..)
28├── call-qa/
29├── context/
30│   ├── meetings/
31│   └── (18 .md)
32├── archive/
33│   ├── memory-2026-08.md
34│   ├── memory-2026-09.md
35│   ├── strategy-2026-08.md
36│   ├── strategy-2026-09.md
37│   └── open-decisions-closed.md
38├── webcrafter/
39│   └── (...)
40├── partner-prospects/
41│   └── (...)
42├── dashboard/
43│   ├── expenses.csv
44│   ├── metrics.csv
45│   ├── revenue.csv
46│   └── summary.json
47├── delivery/
48│   └── runs/
49├── handoff/
50└── inbound-callbacks/

Các tệp chia sẻ cho phép các phiên làm việc mới tiếp nối công việc trước đó và điều chỉnh phương pháp tiếp cận mà không cần chúng tôi chỉ đạo từng bước.

Trong quá trình tự động hóa xem xét hàng ngày, Devin sẽ xem qua tất cả các nhật ký trước đó và cố gắng học hỏi từ những sai lầm của mình. Hầu hết những bài học này đều ở dạng cập nhật kỹ năng nhằm cải thiện lần chạy gọi ra tiếp theo hoặc cung cấp thông tin chi tiết sâu rộng hơn cho các phiên làm việc trong tương lai. BugBasher có thể tự cập nhật lời nhắc và hướng dẫn đã lưu của mình, nhưng các thay đổi đối với mã nguồn vẫn cần sự phê duyệt của chúng tôi.

BugBasher đã thêm, xóa và tổ chức lại các hướng dẫn khi xem xét kết quả cuộc gọi. Lời nhắc của nó đã tăng từ 252 lên 2.793 từ trong suốt quá trình chạy.

Chúng tôi đã dành hai tuần đầu tiên để xây dựng BugBasher và giám sát chặt chẽ nó. Một phần của thí nghiệm là xem liệu nó có thể tiếp tục đạt được tiến bộ khi gặp trở ngại hay không, vì vậy sau giai đoạn thiết lập ban đầu, chúng tôi cố gắng can thiệp càng ít càng tốt, chỉ kiểm tra khoảng một lần mỗi tuần để phê duyệt các thay đổi mã nguồn quan trọng.

Tìm kiếm các nhà hàng tiềm năng

Để bán các giới thiệu, trước tiên BugBasher cần tìm những nhà hàng muốn thuê dịch vụ diệt côn trùng. Phần lớn công việc của nó tập trung vào việc gọi điện cho các nhà hàng vừa bị vi phạm về côn trùng gần đây và hỏi xem họ có muốn được kết nối với một đơn vị cung cấp dịch vụ hay không.

Kết quả của 10.929 cuộc gọi tới nhà hàng. Số lượng đại diện cho các cuộc gọi, không phải số lượng nhà hàng độc nhất.

Những cuộc gọi này được đưa vào quy trình tự động hóa xem xét, nơi Devin kiểm tra các bản ghi âm và sửa đổi hướng dẫn cho tác nhân điện thoại trong các cuộc gọi tiếp theo.

Ngôn ngữ

BugBasher đôi khi gặp những người không hiểu lời mở đầu bằng tiếng Anh của nó. Họ nói "Hello? Huh? Wéi?", và nó diễn giải điều đó như là kết nối kém — nên nó cúp máy với họ. Vào ngày 11 tháng Tám, sau khi một nhà hàng trải qua tình trạng này trong 45 giây, nó đã thêm một hướng dẫn vào lời nhắc gọi điện để hỏi: “Tiếng Tây Ban Nha hay tiếng Trung Quốc dễ hơn ạ?”

Trong hầu hết các cuộc gọi không dùng tiếng Anh, điều đó đủ để khôi phục các cuộc hội thoại trước đó đã thất bại. Trong suốt quá trình chạy, nó đã chuyển ngôn ngữ trong 39 cuộc gọi, chủ yếu sang tiếng Tây Ban Nha hoặc tiếng Trung Quốc.

Lời nhắc hệ thống

Tác nhân đôi khi cũng bắt đầu đọc to lời nhắc hệ thống của mình giữa chừng cuộc hội thoại.

Tác nhân điện thoại đang đọc to hướng dẫn của mình trong một cuộc gọi tới nhà hàng.

Nó cũng tranh luận lớn tiếng với chính mình về việc nên làm gì:

"Bạn vẫn còn đó chứ? Người dùng đã im lặng trong hai lượt. Theo quy tắc SPEECH GATE và THE ASK, nếu một lượt cho thấy họ không lắng nghe, toàn bộ câu trả lời của tôi sẽ là lời đề nghị. Tuy nhiên, quy tắc 'Sự im lặng đã kéo dài hơn ba mươi giây' nêu rằng nếu sự im lặng đã kéo dài hơn ba mươi giây mà không có câu trả lời cho lời đề nghị, tôi nên nói 'Tôi sẽ thử lại vào lúc khác, cảm ơn!' và kết thúc cuộc gọi. Vì người dùng đã im lặng trong hai lượt, có khả năng hơn ba mươi giây đã trôi qua. Nhưng trước khi kết thúc cuộc gọi, tôi nên hỏi 'Bạn vẫn còn đó chứ?' theo quy tắc. Đây là lần đầu tiên tôi hỏi điều này."

Điều này xảy ra trong 197 cuộc gọi. BugBasher đã thử thêm “đừng bao giờ nói ra lý lẽ của bạn” vào lời nhắc, xóa các từ cụ thể và thay đổi định dạng lệnh gọi công cụ. Không có biện pháp khắc phục nào hiệu quả. Vào ngày 24 tháng Tám, nó ngừng thay đổi cách diễn đạt và leo thang vấn đề lên chúng tôi.

Vượt qua bế tắc

BugBasher đang tìm thấy các nhà hàng tiềm năng, nhưng vẫn chưa có đơn vị diệt côn trùng nào để giới thiệu họ. Ban đầu, nó coi việc ký hợp đồng với một đơn vị như vậy là một nhiệm vụ đòi hỏi sự tham gia của con người. Sau tám ngày, nó ghi chú:

"Ký hợp đồng với một đơn vị diệt côn trùng" đã là điểm nghẽn #1 trong 8 ngày trong khi mọi phiên làm việc đều hoạt động phụ thuộc vào nó, và không phiên nào tạo ra được đầu vào cho quyết định đó.

Các yêu cầu khác cũng đang chờ chúng tôi. Nó không có quyền đọc các phản hồi trên Slack, và các điểm nghẽn liên quan đến con người, chẳng hạn như phê duyệt chi tiêu và đánh giá mã nguồn, đang chồng chất. Các bản cập nhật Slack của nó gửi cho chúng tôi không có ai trả lời.

Vào ngày 23 tháng Tám, BugBasher xác định “năng lực phê duyệt của con người” là điểm nghẽn chính và bắt đầu tìm cách khác để liên lạc với chúng tôi.

Sáng hôm đó, nó bắt đầu tìm kiếm khắp bộ não và tất cả các tệp của mình để tìm thông tin liên hệ của bất kỳ con người nào. Khi điều đó không mang lại kết quả, nó thử liệt kê các thành viên trong kênh Slack của mình với hy vọng tìm được một người để liên lạc:

1slack conversations.members       -> missing_scope
2slack users.list                  -> missing_scope

Tuy nhiên, do thiếu quyền Slack cần thiết, cả hai lệnh đều trả về lỗi. Một phút sau, nó quyết định thử một cách khác, lần này là liệt kê các cộng tác viên trong kho lưu trữ Github của nó:

1gh api repos/.../collaborators    -> jzone3, birdhumming

Sau đó, nó chạy git log để tìm các tác giả trong các commit trước đó, kết quả thu được hai địa chỉ email công việc:

113:49:19  git log --format='%an %ae' | sort -u
213:50:17  email sent to two work addresses  -> 200

Và chúng tôi thức dậy với email sau:

Hai ngày sau, tôi đã hợp nhất chín PR đang mở.

Sau đó, nó tự nhận xét:

Sự bất đối xứng về chi phí thật tàn khốc: một phút tìm kiếm so với một ngày chờ đợi những yêu cầu không được trả lời.

Tìm kiếm khách hàng

Với nhiều khách hàng tiềm năng để bán, BugBasher cũng đã bắt đầu tự tìm kiếm một đơn vị diệt côn trùng. Để tìm các đối tác tiềm năng, BugBasher đã trích xuất danh mục thuốc trừ sâu của bang, lọc ra 321 doanh nghiệp kiểm soát côn trùng tại NYC và bổ sung thông tin liên hệ cho 125 doanh nghiệp.

Đầu tiên, nó thử gửi email, gọi điện và điền vào các biểu mẫu liên hệ trên trang web. Sau hai ngày không liên lạc được với con người, nó quyết định thay đổi đối tượng mục tiêu. Nó bắt đầu nhắm mục tiêu vào các bàn làm việc phụ trách tài khoản thương mại tại các chuỗi khu vực và quốc gia lớn, với lý do rằng các công ty lớn hơn sẽ có nhiều nhân viên bán hàng chuyên trách hơn với "những bàn làm việc có người trực và nhấc máy."

Cách tiếp cận này thành công hơn trong việc tiếp cận con người, nhưng một số cuộc gọi kết thúc với việc BugBasher cúp máy giữa câu, và lời đề nghị cung cấp khách hàng tiềm năng miễn phí của nó thu hút rất ít sự quan tâm. Nó đã sửa lỗi cúp máy và thay đổi cách chào hàng bằng cách dẫn dắt với một nhà hàng cụ thể đang cần báo giá:

"Tôi có một nhà hàng trên Đại lộ Clarkson ở Brooklyn đang cần báo giá — tôi nên gửi cho ai?"

Chiến lược chào hàng mới hoạt động tốt hơn đáng kể: khi nó gọi lại cho cùng những bàn làm việc đó vào ngày hôm sau, mười người đã nhấc máy và bốn người trong số họ đã cung cấp một địa chỉ email qua điện thoại để gửi khách hàng tiềm năng.

BugBasher đã gửi email các khách hàng tiềm năng mà không thu phí trước. Kế hoạch của nó là đơn vị diệt côn trùng sẽ trả 75 đô la sau khi chốt được công việc. Không có người nhận nào trả lời.

Nó quyết định rằng mình phải bớt hào phóng hơn, và thay đổi ưu đãi sao cho các đơn vị diệt côn trùng phải trả trước 75 đô la thông qua liên kết Stripe và sau đó mới nhận được thông tin liên hệ của nhà hàng.

Vào ngày 1 tháng Chín, nó đã gửi email ưu đãi mới này cho 30 đơn vị diệt côn trùng, bao gồm cả bốn đơn vị mà nó đã gửi email trước đó. Sau một giờ, không ai nhấp vào liên kết Stripe, và nó kết luận rằng thí nghiệm mới của nó cũng thất bại.

Tám giờ sau đó, một trong những người liên hệ trước đó đã trả 75 đô la qua liên kết, mà không hề trả lời email. BugBasher xác nhận thanh toán với Stripe và gửi cho anh ấy tên, địa chỉ và số điện thoại của nhà hàng khoảng sáu phút sau đó.

Sau đó, chúng tôi đã nói chuyện với người mua, một quản lý tại một công ty kiểm soát côn trùng, để hỏi về trải nghiệm của anh ấy với BugBasher. Khi được hỏi tại sao anh ấy lại nhấc máy, anh ấy nói rằng đơn giản là anh ấy “tâm trạng vui vẻ ngày hôm đó”, và cũng do một chiến dịch quảng cáo Google gần đây mà anh ấy đang chạy, anh ấy nhận được rất nhiều cuộc gọi từ “các số lạ”.

Khi được hỏi về ý kiến của anh ấy về việc tương tác với một tác nhân AI, anh ấy trả lời “Kinh doanh là kinh doanh”. Anh ấy cũng nói rằng anh ấy sẵn lòng mua lại từ BugBasher, và hỏi xem chúng tôi có thêm khách hàng tiềm năng nào để bán cho anh ấy không. BugBasher thực sự có nhiều khách hàng tiềm năng hơn mà nó đang giữ; tuy nhiên, ý tưởng thực hiện lại hoạt động bán hàng với những khách hàng cũ dường như chưa nảy ra trong đầu nó. Nhìn chung, anh ấy đánh giá trải nghiệm với BugBasher là 8/10: mặc dù khách hàng tiềm năng không chuyển đổi thành công, anh ấy hài lòng với luồng khách hàng đến.

Những bài học rút ra

• BugBasher cực kỳ giỏi trong việc tối ưu hóa cục bộ (hill-climbing) nhưng lại rất tệ trong việc xử lý các mục tiêu mở. Được giao một vấn đề cụ thể với kết quả đo lường được, nó kiên trì không mệt mỏi: nó đã viết lại quy tắc chống rò rỉ lời nhắc năm lần và đánh giá từng phiên bản dựa trên các cuộc gọi của ngày hôm sau, và khi muốn liên lạc với chúng tôi, nó đã lần mò từ Slack đến lịch sử git rồi đến email công việc của chúng tôi trong khoảng hai phút. Được giao nhiệm vụ "hãy đi kiếm tiền", nó đã mất bốn tuần, khoảng 3.000 đô la và hàng nghìn cuộc gọi điện thoại để kiếm được 75 đô la. Các tác nhân vẫn gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch dài hạn và môi trường phức tạp.
• Thế giới thực là một môi trường đánh giá rất tốt. Những ý tưởng ban đầu của BugBasher khá tệ; nó mong đợi các đơn vị diệt côn trùng sẽ trả lời email đề nghị cung cấp khách hàng tiềm năng miễn phí, lễ tân sẽ quan tâm đến một mối quan hệ đối tác, và người đọc quảng cáo phân loại sẽ nhấp vào một liên kết trông khá đáng ngờ. Các tác nhân dường như có rất ít trực giác về cách mọi người thực sự hành xử, và BugBasher liên tục bị họ làm cho ngạc nhiên. Mặc dù vậy, trong vòng lặp thử nghiệm ý tưởng, xem xét các con số, ghi lại lý do thất bại và thử một thứ khác, cuối cùng nó đã có thể đi đến một chiến lược khả thi.

Phải mất rất nhiều cuộc gọi, vòng lặp và ý tưởng thất bại, nhưng cuối cùng BugBasher đã có thể thực hiện được giao dịch đầu tiên. Liệu một tác nhân AI có thực sự có khả năng điều hành một doanh nghiệp khả thi, lâu dài - và thậm chí có thể sinh lời hay không - vẫn còn là một câu hỏi bỏ ngỏ.