• AI agent là hệ thống tự động có khả năng xử lý thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện hành động dựa trên dữ liệu đầu vào, khác với workflow đơn giản, AI agent có thể thích ứng với thông tin thay đổi và sử dụng công cụ bên ngoài để đạt mục tiêu.

• Anthropic, công ty tạo ra Claude, đã phát hành playbook xây dựng AI agent hiệu quả dựa trên kinh nghiệm từ hàng chục đội ngũ thành công. https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents

• Chọn cách tiếp cận phù hợp: workflow phù hợp cho nhiệm vụ được xác định rõ ràng, trong khi agent phù hợp khi cần tính linh hoạt và ra quyết định dựa trên mô hình.

• "Prompt chaining" (liên kết nhắc) giúp chia nhỏ công việc thành các bước rõ ràng, mỗi bước xây dựng trên bước trước đó, tạo hiệu quả cao hơn.

• Phân chia công việc giữa nhiều agent khác nhau tốt hơn là để một agent làm mọi thứ, giúp mỗi agent chuyên biệt trong lĩnh vực riêng.

• Sử dụng "orchestrator" (người điều phối) để quản lý nhiệm vụ lớn, phân chia công việc và tổng hợp kết quả, hoạt động như một quản lý dự án.

• Kiểm thử kỹ lưỡng trong môi trường sandbox là thiết yếu trước khi triển khai agent vào công việc thực tế, các đội hiệu quả dành nhiều thời gian tối ưu hóa công cụ hơn là tối ưu prompt tổng thể.

• Cung cấp đúng công cụ cho agent là yếu tố quyết định hiệu quả, tạo hướng dẫn rõ ràng như đang viết cho thành viên mới trong nhóm.

• Sử dụng "evaluator-optimizer workflow" (quy trình đánh giá-tối ưu) với một agent sáng tạo và một agent đánh giá, tạo vòng phản hồi để cải thiện chất lượng.

• Kiểm soát chi phí bằng cách thiết lập điểm dừng rõ ràng và giới hạn ngân sách cho agent, tránh tình trạng tiêu tốn tài nguyên quá mức.

• Cách tiếp cận hiệu quả là bắt đầu với một nhiệm vụ, chia nhỏ thành các bước rõ ràng, xây dựng agent cho từng microtask, kiểm thử kỹ lưỡng và phát triển từ đó.

📌 Các đội thành công với AI agent tuân theo playbook của Anthropic: chọn cấu trúc phù hợp, liên kết nhiệm vụ, phân chia công việc thông minh, sử dụng orchestrator cho công việc phức tạp, và kiểm thử kỹ lưỡng để đạt kết quả thực tế.