Từ “Không” đến “Năm” Tác nhân AI: Những gì tôi thực sự học được khi xây dựng hệ thống đa tác nhân đầu tiên của mình

Kế hoạch hệ thống đa tác nhân. Được Gemini thiết kế sau khi giải thích toàn bộ quy trình làm việc của tôi. Vài tuần trước, tôi đã quyết định xây dựng hệ thống AI đa tác nhân đầu tiên của mình – một quy trình nội dung tự động nghiên cứu, lập chiến lược, soạn thảo và chỉnh sửa các bài báo tài chính. Đây là dự án GitHub đầy đủ: GitHub - ingsanchezgarzon/agente-contenido Là một người đang tìm hiểu sâu về các công cụ như Claude Code, tôi đã đọc các hướng dẫn. Nhưng điều kỳ diệu thực sự (và những khó khăn thực sự) xảy ra khi bạn thực sự bắt đầu thực hiện, thử nghiệm và thất bại trong trình soạn thảo mã của riêng mình. Nếu bạn là người mới bắt đầu muốn xây dựng hệ thống tác nhân AI đầu tiên của mình, đây là 5 điều không hiển nhiên mà tôi đã học được mà bạn sẽ không phải lúc nào cũng tìm thấy trong các hướng dẫn tiêu chuẩn: 1. 📂 Cung cấp cho AI của bạn một bản đồ tư duy (Sức mạnh của CLAUDE.md) Trước khi viết mã, bạn cần một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất. Tôi đã học được rằng việc tạo một tệp CLAUDE.md trong thư mục dự án của bạn hoạt động như một "bản đồ tư duy" liên tục cho Claude Code. Nó chỉ rõ cho AI cấu trúc tệp của bạn, các quy tắc dự án của bạn và cách dữ liệu di chuyển từ Tác nhân A sang Tác nhân B. Nếu bạn không lập bản đồ sân chơi, AI của bạn sẽ bị lạc. Ảnh chụp màn hình từ tệp Claude.md 2. 🔌 Git là công cụ bí mật (Kết hợp nó với VS Code!) Không ai nói trước cho tôi điều này: để các công cụ CLI nâng cao như Claude Code thực sự phát huy tác dụng, bạn cần kết nối dự án của mình với Git. Claude Code phụ thuộc rất nhiều vào việc theo dõi các thay đổi tệp. Việc kết hợp quy trình làm việc này trực tiếp bên trong VS Code đã giúp việc quản lý tệp, lệnh terminal và chỉnh sửa dễ dàng hơn vô cùng. Nếu bạn gặp khó khăn với các đường dẫn môi trường Windows, đường dẫn tuyệt đối bên trong terminal VS Code là người bạn tốt nhất của bạn! Ảnh chụp màn hình từ VS. Sử dụng Claude Code trong terminal 3. 🗺️ Lời nhắc là bản đồ, Python là động cơ Khi xây dựng các tác nhân, bạn đóng hai vai trò: Người viết và Thợ máy. Bạn cần hiểu cách các tệp Markdown (.md) hoạt động như các mẫu lời nhắc – cung cấp cho AI cá tính, mục tiêu và danh sách kiểm tra của nó. Sau đó, bạn sử dụng các tệp Python (.py) làm hướng dẫn cơ học – xử lý những việc "nhàm chán" như lưu tệp, tải khóa API và kích hoạt bước tiếp theo. Bạn cần cả hai để tiến về phía trước. Ghép nối các tác nhân .py (tệp python) với các lời nhắc hệ thống .md (tệp markdown) tương ứng của chúng. 4. 🧪 Kiểm tra từng cái một (Đừng chạy toàn bộ động cơ cùng một lúc) Khi tôi bắt đầu, tôi muốn xem toàn bộ quy trình chạy ngay lập tức. Sai lầm lớn. Nếu có gì đó bị hỏng, bạn sẽ không biết tác nhân nào đã thất bại. Tôi đã học cách chạy "kiểm tra khói" trên các tập lệnh riêng lẻ. Đầu tiên, hãy đảm bảo Tác nhân nghiên cứu có thể lưu tệp thành công. Chỉ khi Nút 1 hoạt động hoàn hảo, bạn mới đưa đầu ra của nó vào Nút 2 (Tác nhân chiến lược). Xây dựng từng viên gạch một. Ví dụ về tất cả các tác nhân hoạt động cùng nhau trong một nghiên cứu điển hình. 5. 🎛️ Bộ điều khiển chính main.py là một yếu tố thay đổi cuộc chơi Ban đầu, việc gõ năm lệnh terminal khác nhau để chạy năm tác nhân riêng biệt trở nên cũ kỹ rất nhanh. Khoảnh khắc đột phá là tạo một tệp main.py đơn giản. Tập lệnh này hoạt động như một công tắc điều phối chính. Bây giờ, tôi chỉ cần gõ một lệnh duy nhất với một từ khóa chủ đề, và nó tự động nối tất cả 5 tác nhân lại với nhau liên tiếp trong khi tôi xem nhật ký chạy qua. Quy trình làm việc chính. Ảnh chụp màn hình từ VS code. Bài học lớn nhất? Đừng đợi cho đến khi bạn biết mọi thứ mới bắt đầu xây dựng. Những lỗi bạn gặp phải – như thiếu biến môi trường hoặc không khớp phiên bản API – chính là nơi quá trình học hỏi thực sự diễn ra. Bạn đã bắt đầu thử nghiệm xây dựng các tác nhân hoặc quy trình làm việc AI chưa? Khoảnh khắc "À ha!" lớn nhất của bạn là gì? Hãy cho tôi biết trong phần bình luận! 👇 🚀 Từ "Không đến Năm" Tác nhân AI: Những gì tôi thực sự Bài viết "Learned Building My First Multi-Agent System" ban đầu được đăng trên Towards AI trên Medium, nơi độc giả đang tiếp tục thảo luận bằng cách đánh dấu và phản hồi câu chuyện này.