Vì sao mỗi lần model trả lời lại không hoàn toàn giống nhau? Vì sao Agent cần loop? RAG đã truy xuất được tài liệu nhưng tại sao vẫn có thể trả lời sai? Những câu hỏi này lần lượt thuộc các chuỗi model generation, task execution, knowledge retrieval và application governance.
Agent không phải là “chatbot biết gọi Tools”. Khi nhiệm vụ trở nên dài hơn, nó phải xử lý state, Memory, permission, retry khi thất bại, cắt gọn context và ranh giới thực thi.
Khi xây dựng hệ thống phân tích cổ phiếu Multi-Agent AgentInvest, tôi giao nhiệm vụ cho bốn role. Researcher hoàn thành nghiên cứu nền tảng trước, Technical Analyst và Sentiment Analyst bổ sung song song, Investment Manager tổng hợp sau cùng. Bên trong mỗi role dùng ReAct để gọi tool, còn pipeline bên ngoài kiểm soát thứ tự, concurrency và điều kiện lỗi.
Sau khi nhận nhiệm vụ, Agent cần đọc context, quyết định action tiếp theo, gọi tool, quan sát kết quả, rồi phán đoán nên tiếp tục, kết thúc hay chuyển cho con người. Các câu hỏi phỏng vấn AI Agent về cơ bản đều xoay quanh execution chain này; Memory, MCP, Skills, Harness và Workflow cũng có thể được hiểu trong execution chain đó.
Interface trả về 200, thời gian xử lý cũng bình thường, nhưng quy định hoàn tiền mà chatbot chăm sóc khách hàng đưa ra lại sai.
Mở dashboard giám sát, bạn chỉ thấy request này đã gọi model và tạo câu trả lời bình thường. Điều tra sâu hơn thì khó rồi: knowledge base không recall đúng tài liệu, Prompt bị ghép sai, model bỏ qua context, hay một tool nào đó trả về dữ liệu cũ? Log của interface thông thường không trả lời được những câu hỏi này.
Giả sử một Agent hậu mãi nhận nhiệm vụ: đọc ticket người dùng tải lên, kiểm tra đơn hàng có đủ điều kiện hoàn tiền hay không, nếu đủ thì khởi tạo hoàn tiền.
Sau khi dùng Claude Code/ Codex để viết code đến một giai đoạn nhất định, nhiều người sẽ gặp cùng một vấn đề.
Vấn đề thường không nằm ở năng lực của model.
Ngược lại, chính là vì nó quá giỏi. Nó có thể sửa file, chạy command, tra cứu cấu trúc project, tạo script, cũng có thể xử lý một loạt task rất dài trong một lần. Vì vậy, bạn sẽ rất tự nhiên bắt đầu giao thêm nhiều hành động cho nó.
Xin chào, mình là Tiểu G. Gần đây có một người bạn hỏi mình: Subagent, Fork và Agent Teams trong Claude Code rốt cuộc có phải là một không? Nếu được hỏi về cơ chế Claude Code Multi-Agent trong phỏng vấn, nên trả lời thế nào?
Ban đầu mình cũng nghĩ đây chỉ là vài cái tên dễ gây rối. Nhưng khi thực sự đặt tài liệu chính thức, changelog và source code cộng đồng cạnh nhau để phân tích, mình mới nhận ra khác biệt không hề nhỏ.
Nhiều độc giả phản hồi rằng Skills thường xuất hiện trong các buổi phỏng vấn hiện nay, nên sau hai bài đã viết trước đó, tôi lại cố gắng viết thêm một bài.
Dưới đây là nội dung chính.
Bạn còn nhớ thời gian mới dùng Claude Code, tôi rất dễ nhét mọi loại quy tắc vào CLAUDE.md.
