Bài 6 — Xử lý ngoại lệ và hàng đợi con người duyệt

Agent giỏi không phải agent không bao giờ sai — mà là agent biết mình đang không chắc và chuyển đúng chỗ cho người xử lý. Bài này thiết kế cơ chế ngoại lệ (exception handling) và hàng đợi duyệt (review queue) — thứ quyết định agent có dùng được lâu dài hay không.

Phân loại ngoại lệ để xử lý khác nhau

Không phải mọi ngoại lệ như nhau. Bốn nhóm chính:

• OCR kém — text mờ, không đọc được trường. → Cần scan lại, không phải người duyệt số liệu.
• Trích thiếu/mâu thuẫn — thiếu số hóa đơn, regex và LLM lệch nhau. → Người duyệt điền/chọn.
• Vi phạm quy tắc nghiệp vụ — lệch tổng, vượt hạn mức, NCC lạ. → Người có thẩm quyền quyết định.
• Loại tài liệu sai — nhận nhầm phiếu giao hàng vào luồng hóa đơn. → Định tuyến lại hoặc loại bỏ.

Mỗi nhóm đi tới một người/hành động khác nhau. Đổ tất cả vào một hàng đợi là công thức làm người duyệt kiệt sức.

Thiết kế bản ghi ngoại lệ

exception = {
    "doc_id": "2026-000871",
    "loai_ngoai_le": "LECH_TONG",     # mã lỗi từ bài 4
    "muc_do": "vang",                  # vang / do
    "du_lieu_trich": {...},            # JSON đã trích
    "van_de": ["Tính 12.497.000 != ghi 12.500.000"],
    "vung_nghi_ngo": {"tong_tien": [x, y, w, h]},  # tọa độ để highlight
    "nguoi_xu_ly": "ke_toan_cong_no",
    "trang_thai": "cho_duyet"
}

Có tọa độ vung_nghi_ngo để giao diện tô sáng đúng chỗ nghi ngờ — người duyệt xử lý trong vài giây thay vì đọc lại cả trang.

Nguyên tắc: giảm gánh nặng cho người duyệt

Mỗi lần đẩy sang người, hãy làm sẵn tối đa:

• Điền sẵn các trường đã chắc, chỉ để người sửa trường ngờ.
• Tô sáng đúng vùng có vấn đề.
• Gợi ý giá trị (ví dụ số OCR đọc được kèm mức tin cậy).
• Nút một chạm: Duyệt / Sửa / Từ chối.

Mục tiêu: người duyệt mất dưới 30 giây mỗi ngoại lệ.

Vòng phản hồi: mỗi lần sửa là dữ liệu học

Khi người duyệt sửa "3" thành "8", hãy ghi lại: OCR ra gì, họ sửa thành gì. Sau vài trăm lần, bạn phát hiện quy luật (nhà cung cấp X luôn bị đọc nhầm ký tự Y) và cải tiến. Đây là cách agent "thông minh dần" mà không cần train lại model.

correction = {"field": "tong_tien", "ocr": 12497000,
              "human": 12500000, "vendor": "MST-0101..."}

Khung tư duy: SLA cho hàng đợi

Hàng đợi không có thời hạn sẽ phình vô tận. Đặt SLA:

Các bước xây hệ xử lý ngoại lệ

• Phân loại ngoại lệ thành 4 nhóm, định tuyến mỗi nhóm tới đúng người.
• Thiết kế bản ghi ngoại lệ có mã lỗi, dữ liệu, vùng nghi ngờ.
• Xây giao diện duyệt điền sẵn + tô sáng + nút một chạm.
• Ghi lại mọi chỉnh sửa của con người làm dữ liệu học.
• Đặt SLA và cảnh báo quá hạn cho từng mức độ.
• Định kỳ phân tích correction để cải tiến OCR/prompt/quy tắc.

Checklist xử lý ngoại lệ

• [ ] Ngoại lệ phân 4 nhóm, định tuyến riêng
• [ ] Bản ghi có mã lỗi + vùng nghi ngờ tô sáng
• [ ] Giao diện điền sẵn, duyệt dưới 30 giây
• [ ] Lưu correction làm vòng phản hồi
• [ ] Có SLA và cảnh báo quá hạn

Sai lầm thường gặp

• Một hàng đợi cho mọi thứ — người duyệt quá tải, bỏ sót ca khẩn. Phân loại và định tuyến.
• Bắt người đọc lại cả trang — không tô sáng vùng ngờ khiến duyệt chậm gấp 10 lần.
• Vứt bỏ correction — mất kho dữ liệu quý để cải tiến. Luôn ghi lại.
• Hàng đợi không SLA — ngoại lệ tồn đọng hàng trăm, agent mất tác dụng.

Giờ agent đã đủ mắt xích. Bài sau ta lắp thành một pipeline hoàn chỉnh chạy được.