Cách tạo AI agent, học từ thiết kế nội bộ của Claude Code [5 mẫu thiết kế]

Các điểm chính (câu trả lời có thể được đọc trong 30 giây): AI agent được tạo bằng cách kết hợp nén ngữ cảnh, bộ nhớ liên tục, hợp tác kiểu Điều phối viên + Công nhân và quyền ba cấp. Bạn có thể tìm hiểu năm mẫu triển khai từ thiết kế nội bộ của Claude Code.

Hộp thông tin Ban biên tập

Xác nhận lần cuối: Ngày 1 tháng 8 năm 2026 bởi ban biên tập

Vào ngày 31 tháng 3 năm 2026, mã nguồn nội bộ tạm thời được hiển thị thông qua tệp .map (bản đồ nguồn) có trong gói npm của Claude Code. Anthropic đã xóa phiên bản và bản đồ nguồn bị ảnh hưởng trong vòng vài giờ, nhưng trong thời gian chờ đợi, nhiều nhà phát triển đã phân tích mã và báo cáo nhiều mẫu triển khai có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho thiết kế AI agent.

Đây là kiến ​​thức thực tế mà bạn có thể áp dụng trực tiếp khi thiết kế AI agent của riêng mình.

Những điểm chính của bài viết này: Tôi sẽ không trích dẫn chính mã nguồn Anthropic. Nó được cấu trúc như một nghiên cứu về các mẫu thiết kế dựa trên các lời nhắc hệ thống đã xuất bản (Piebald-AI/claude-code-system-prompts) và nhiều bài viết phân tích.

Các điểm chính của bài viết này Giải thích năm mẫu thiết kế AI agent được phát hiện từ mã nguồn Claude Code. Kiến thức thực tế có thể áp dụng cho các AI agent tự tạo, chẳng hạn như nén ngữ cảnh, quản lý bộ nhớ và hợp tác đa agent.

Những điểm chính của bài viết này

• Mã Claude sử dụng chiến lược ba bước để nén ngữ cảnh
• Triết lý thiết kế của hệ thống bộ nhớ liên tục dựa trên MEMORY.md
• Điều phối viên + Cơ chế hợp tác đa agent kiểu công nhân
• Thiết kế bảo mật với nhiều chế độ cấp phép (xem tài liệu chính thức để biết cấu hình chế độ)
• Lộ trình tương lai được nhìn thấy từ các lá cờ tính năng chưa được phát hành

Claude là một chatbot AI được phát triển bởi Anthropic, hỗ trợ hiểu, tạo, tóm tắt và phân tích văn bản theo cách trò chuyện tự nhiên. Nó có thế mạnh trong việc đọc các văn bản dài và sắp xếp các vấn đề, đồng thời có thể tóm tắt nội dung giấy tờ, hợp đồng, báo cáo, biên bản, v.v. và rút ra những điểm và rủi ro quan trọng. Chúng tôi cũng có thể trợ giúp soạn thảo email, đề xuất và tài liệu kinh doanh, diễn giải văn bản và tư vấn về quy tắc. Nó phù hợp cho các cá nhân và người dùng doanh nghiệp muốn hợp lý hóa việc nghiên cứu, viết và tạo tài liệu kinh doanh đồng thời nhấn mạnh tính chính xác và giải thích chi tiết.

Bối cảnh: Tại sao thiết kế của Claude Code lại là một "sách giáo khoa"

Claude Code là một trong những agent mã hóa AI được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thực tế kể từ năm 2026 (các đánh giá so sánh khác nhau tùy thuộc vào phương tiện). Nó chạy trong một thiết bị đầu cuối và tự động thực hiện chỉnh sửa tệp, thực thi lệnh, tìm kiếm trên web, v.v.

Tuy nhiên, cho đến nay, cách bên trong được thiết kế là một chiếc hộp đen hoàn chỉnh. Vụ rò rỉ bản đồ nguồn này lần đầu tiên tiết lộ các quyết định thiết kế được đưa ra bởi các AI agent cấp sản xuất.

Điều đặc biệt đáng chú ý là kỹ thuật chi tiết không chỉ đơn giản là "chuyển giao công cụ cho LLM". Quản lý cửa sổ ngữ cảnh, tính bền vững của bộ nhớ và sự hợp tác giữa nhiều agent đều là các mẫu thiết kế cần thiết để đưa các AI agent của bạn từ "chỉ hoạt động" sang "làm việc".

Tôi cũng muốn đọc nó

3 cách chạy trình bảo vệ màn hình DVD miễn phí và các bước tạo trình bảo vệ màn hình DVD của riêng bạn bằng AI

Chúng tôi đã tóm tắt các bước để làm cho biểu tượng DVD hiển thị xung quanh màn hình bằng ba cách: trình duyệt, phần mềm phân phối miễn phí và tự chế. Chúng tôi đã đề cập đến mọi thứ bạn có thể làm mà không do dự, bao gồm cả vị trí đặt nó trên Windows 11 và macOS, cách xác định các tệp .scr đi lạc, cách xảy ra các lần chạm góc và quy trình tạo phiên bản 50 dòng của riêng bạn bằng công cụ mã hóa AI.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

7 lựa chọn thay thế cho MAI-Cyber-1-Flash — Chọn từ miễn phí, tiếng Nhật và nguồn mở (phiên bản 2026)

MAI-Cyber-1-Flash bên trong MDASH là quyền truy cập đã được Azure AI Foundry kiểm duyệt. Đối với các nhóm phát triển không thể sử dụng ngay, chúng tôi đã tổ chức 7 ứng cử viên thay thế theo mức độ sử dụng, từ hệ thống nguồn mở miễn phí đến các dịch vụ thương mại có thể vận hành bằng tiếng Nhật.

Ngày 6 tháng 8 năm 2026

Mẫu 1: Chiến lược ba bước để nén ngữ cảnh

tại sao nó quan trọng

Cửa sổ ngữ cảnh của LLM có giới hạn trên. Claude Opus 4, được Claude Code sử dụng, cũng có giới hạn trên là 200K token. Trong các phiên phát triển kéo dài, lịch sử thực thi lệnh đọc/ghi/lệnh của tệp nhanh chóng đạt đến giới hạn này.

Nhiều agent homebrew phải đối mặt với vấn đề bị kẹt do có quá nhiều ngữ cảnh, nhưng Claude Code giải quyết vấn đề này bằng chiến lược nén ba bước.

Thiết kế mã Claude

Giai đoạn 1: Kết quả công cụ rõ ràng có chọn lọc (ngưỡng được ước tính dựa trên các bài viết phân tích, khoảng 80% giới hạn trên)

Khi đạt đến một lượng ngữ cảnh nhất định, trước tiên chúng tôi sẽ loại bỏ có chọn lọc kết quả của các lệnh gọi công cụ cũ. Điểm quan trọng không phải là "xóa mọi thứ", mà chỉ xóa kết quả và để lại thông tin rằng công cụ đã được gọi. Điều này cho phép bạn lưu mã thông báo trong khi vẫn giữ lại lịch sử những gì bạn đã làm.

Giai đoạn 2: Xóa suy nghĩ (dấu vết suy luận) (ngưỡng được ước tính dựa trên các bài phân tích, khoảng 85% giới hạn trên)

Tiếp theo, loại bỏ phần suy nghĩ/lý luận nội tại của mô hình. Điều này là vô hình đối với con người và có thể được loại bỏ mà không ảnh hưởng đến diễn biến của cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, vì mức tiêu thụ mã thông báo lớn nên nó trở thành một biện pháp nén hiệu quả.

Giai đoạn 3: Nén tự động (ngưỡng được ước tính dựa trên các bài phân tích, khoảng 90% giới hạn trên)

Phương sách cuối cùng, hãy yêu cầu chính LLM "tóm tắt cuộc trò chuyện cho đến nay." Sử dụng kết quả tóm tắt làm ngữ cảnh mới và loại bỏ lịch sử hội thoại ban đầu. Claude Code phân tích rằng ngưỡng này được đặt ở khoảng 90% giới hạn trên (giá trị cụ thể chưa được công bố chính thức nên vui lòng tham khảo ghi chú phát hành chính thức để biết giá trị chính xác).

Ứng dụng cho agent tự làm

Hình ảnh thực hiện nén ngữ cảnh (mã giả)

def quản lý_context(messages, token_count): if token_count > THRESHOLD_1: # 80% giới hạn # Chỉ xóa kết quả công cụ (rời khỏi bản ghi cuộc gọi) cho tin nhắn trong tin nhắn: if msg.type == "tool_result" và msg.age > 10: msg.content = "[Kết quả bị bỏ qua]"

if token_count > THRESHOLD_2:  # <mark>85%</mark> of limit
    # thinking/reasoningを削除
    for msg in messages:
        if msg.type == "thinking":
            messages.remove(msg)

if token_count > THRESHOLD_3:  # <mark>90%</mark> of limit
    # LLMに要約を依頼して会話をリセット
    summary = llm.summarize(messages)
    messages = [system_prompt, summary]

Điều quan trọng là nén nó theo từng giai đoạn. Thay vì xóa mọi thứ cùng một lúc, hãy xóa những mục có ít tác động nhất. Điều này cho phép bạn duy trì bối cảnh đầy đủ càng lâu càng tốt.

Mẫu 2: Hệ thống bộ nhớ liên tục dựa trên MEMORY.md

tại sao nó quan trọng

LLM về cơ bản là không quốc tịch. Sau khi phiên kết thúc, bạn sẽ quên mọi thứ. Tuy nhiên, một agent thực tế cần có khả năng ghi nhớ kiến ​​thức cụ thể của dự án, chẳng hạn như "Lệnh xây dựng cho dự án này là npm run build" và "Các thử nghiệm được chạy với pytest".

Thiết kế mã Claude

Bộ nhớ liên tục của Claude Code có thiết kế đơn giản đến bất ngờ: CLAUDE.md (dự án gốc/người dùng chung) là tệp chính và các tệp đánh dấu trong thư mục bộ nhớ/được kết hợp khi cần thiết.

Kiểm soát chất lượng bằng các ràng buộc:

• Khuyến cáo nên giữ các tập tin nhỏ gọn (giới hạn kích thước cụ thể chưa được công bố chính thức)
• Vì hạn chế này nên chỉ còn lại những thông tin thực sự quan trọng.
• Khi vượt quá khả năng, sẽ có áp lực tự nhiên buộc phải củng cố và xóa thông tin cũ.

Phân tách phạm vi:

• ~/.claude/CLAUDE.md — Cài đặt chung của người dùng (chung cho tất cả các dự án)
• ./CLAUDE.md - cài đặt dành riêng cho dự án (mỗi kho lưu trữ)
• Các tập tin có thể được chia theo chủ đề (bộ nhớ/thư mục)

Trích xuất bộ nhớ tự động:

Khi kết thúc cuộc trò chuyện, Claude Code tự xác định liệu “những điều quan trọng học được trong cuộc trò chuyện này có nên được thêm vào bộ nhớ hay không” và tự động cập nhật MEMORY.md. Đây là một hệ thống trong đó thông tin quan trọng được tích lũy mà không cần con người yêu cầu nó "ghi nhớ" một cách rõ ràng.

Ứng dụng cho agent tự làm

Trong khi nhiều nhà phát triển cố gắng triển khai bộ nhớ bằng các cơ chế phức tạp như vector DB và RAG, thiết kế của Claude Code gửi đi một thông điệp mạnh mẽ rằng các tệp văn bản thuần túy là đủ.

Bốn điểm sau đây rất quan trọng khi thiết kế bộ nhớ tác tử.

1. Đặt giới hạn kích thước - tích lũy không giới hạn sẽ khiến nó ồn ào và không sử dụng được
2. Phạm vi riêng biệt - cài đặt chung và cài đặt dự án trong các tệp riêng biệt
3. Cách hoạt động của tính năng tự động cập nhật - bao gồm lời nhắc viết ra những gì bạn đã học được vào cuối phiên
4. Định dạng mà con người có thể đọc được - dễ dàng gỡ lỗi và sửa đổi. Không thể nhìn thấy nội dung Vector DB

Mẫu 3: Điều phối viên + Hợp tác đa agent kiểu Worker

tại sao nó quan trọng

Sẽ không hiệu quả khi có một agent duy nhất xử lý các tác vụ phức tạp (chẳng hạn như "cấu trúc lại toàn bộ kho lưu trữ này"). Bạn sẽ bị ngập trong bối cảnh, bị lạc lối và chất lượng kết quả của bạn sẽ bị ảnh hưởng.

Thiết kế mã Claude

Claude Code có một tính năng đa agent được gọi là chế độ Điều phối viên.

ngành kiến ​​​​trúc:

• Người điều phối: phân chia nhiệm vụ, phân công cho người lao động và tổng hợp kết quả
• Công nhân: Thực hiện các nhiệm vụ phụ riêng lẻ. Bộ công cụ bị hạn chế

Giới hạn công nhân là chìa khóa:

Người lao động bị hạn chế một cách có chủ ý về các công cụ mà họ có thể sử dụng. Ví dụ: công nhân không thể sinh ra các AI agent phụ mới (ngăn chặn đệ quy vô hạn). Đây là một quyết định thiết kế vì sự an toàn và có thể dự đoán được.

Nhắn tin giữa các AI agent:

Điều phối viên và Công nhân giao tiếp bằng tin nhắn có cấu trúc. Báo cáo hoàn thành của nhân viên bao gồm bản tóm tắt mà Điều phối viên sử dụng để xác định các bước tiếp theo.

Loại agent phụ:

Theo phân tích của chúng tôi, Claude Code có các lời nhắc về agent phụ dành riêng cho mục đích cụ thể.

• Kế hoạch (agent lập kế hoạch) - phân tách các nhiệm vụ và phát triển các kế hoạch thực hiện
• Khám phá - Khám phá và hiểu cơ sở mã của bạn
• Nhiệm vụ (agent thực thi)—thực hiện các thay đổi cụ thể
• Giám sát an ninh - kiểm tra an toàn vận hành tự động

Ứng dụng cho agent tự làm

Có bốn điểm cần xem xét khi thiết kế đa agent.

1. Giới hạn đặc quyền của người lao động - Đừng cung cấp cho họ tất cả các công cụ, hãy giới hạn chúng ở mức tối thiểu
2. Ngăn chặn đệ quy - ngăn công nhân sinh ra các AI agent mới
3. Báo cáo dựa trên tóm tắt - chỉ trả về một bản tóm tắt thay vì chuyển toàn bộ đầu ra của nhân viên cho Điều phối viên (lưu ngữ cảnh)
4. Phân chia vai trò rõ ràng - tạo ra các chuyên môn như “lập kế hoạch”, “thăm dò”, “thực thi” và “giám sát”.

Mẫu 4: Chế độ cấp phép (kiểm soát truy cập đa cấp)

tại sao nó quan trọng

Nếu một AI agent muốn xóa một tệp hoặc gọi một API bên ngoài, việc yêu cầu sự chấp thuận của con người đối với mọi hoạt động sẽ là vô ích. Tuy nhiên, đi hoàn toàn tự động là rủi ro. Làm thế nào để đạt được sự cân bằng này là một thách thức cơ bản trong thiết kế tác tử.

Thiết kế mã Claude

Mã Claude cung cấp nhiều chế độ cấp phép (vui lòng tham khảo tài liệu chính thức để biết phân loại chính xác về tên và hành vi của chế độ). Sau đây là bản tóm tắt các phương thức chính dựa trên thông tin công khai và các bài báo phân tích, đồng thời bao gồm cả suy đoán.

1. Kế hoạch (mặc định)

• Miễn phí đọc tập tin
• Cần có sự chấp thuận của người dùng cho mỗi lần thực hiện ghi/lệnh
• An toàn nhất nhưng cần được phê duyệt nhiều hơn.

1. Tự động (phê duyệt tự động)

• Tự động phê duyệt các hoạt động phù hợp với mẫu đã đặt
• Ví dụ: Chỉnh sửa tệp *.test.ts tự động được, chỉnh sửa *.env cần có sự phê duyệt
• Có thể điều khiển linh hoạt thông qua khớp mẫu

1. bypassPermissions (hoàn toàn tự động)

• Thực hiện mọi hoạt động mà không được phép
• agent giám sát an ninh giám sát thay mặt bạn
• Kiểm soát hoạt động của agent với quy tắc chặn/cho phép

Điều đáng chú ý là ngay cả ở chế độ tự động hoàn toàn, vẫn có một cấu trúc kép trong đó một agent khác gọi là giám sát an ninh sẽ kiểm tra xem hoạt động này có an toàn hay không. AI giám sát hành vi của AI—đây là thiết kế cần thiết cho các AI agent cấp sản xuất.

Ứng dụng cho agent tự làm

• Mặc định ở chế độ an toàn nhất. Làm cho cấu trúc được người dùng thoải mái một cách rõ ràng
• Giới thiệu hệ thống phê duyệt tự động sử dụng khớp mẫu. Xác định dựa trên đường dẫn tệp và loại lệnh
• Đảm bảo bao gồm lớp giám sát ở chế độ tự động hoàn toàn. “AI giám sát AI” hiện là phương pháp hay nhất

Mẫu 5: Thiết kế tương lai nhìn từ cờ tính năng

tại sao nó quan trọng

Cờ tính năng (công tắc bật hoặc tắt tính năng) trong mã nguồn cho biết các tính năng đang được phát triển. Lá cờ chưa được xuất bản của Claude Code tiết lộ biên giới tiếp theo cho các đặc vụ AI.

cờ tính năng được phát hiện

CHỦ ĐỘNG

• Đây là chức năng mà agent hoạt động tự phát mà không cần chờ hướng dẫn từ người dùng.
• Ví dụ: Khi chúng tôi phát hiện có vấn đề trong mã của bạn, chúng tôi sẽ đề xuất cách khắc phục trước khi bạn yêu cầu.

KAIROS

• Tên này xuất phát từ tiếng Hy Lạp có nghĩa là "cơ hội". Người ta suy đoán rằng các yếu tố kích hoạt hành vi dựa trên thời gian
• Có thể liên quan đến việc chạy các tác vụ theo lịch trình hoặc bắt đầu tự động trong một số điều kiện nhất định

VOICE_MODE

• Hỗ trợ đầu vào/đầu ra âm thanh. Mở rộng tương tác thiết bị đầu cuối dựa trên giọng nói
• Một số chức năng đã được ổn định với bản cập nhật tháng 3 năm 2026.

DAEMON

• Đây là một agent nằm ở chế độ nền. Tiếp tục làm việc mà không bắt đầu phiên một cách rõ ràng
• Nó có thể được sử dụng để theo dõi các thay đổi của tệp, theo dõi trạng thái CI, v.v.

ĐỘI

• Trí nhớ của đội. Chia sẻ bộ nhớ giữa nhiều agent (hoặc Mã Claude của nhiều nhà phát triển)
• Có thể phục vụ như một cơ sở kiến ​​thức cấp tổ chức

Ứng dụng cho agent tự làm

Có ba hướng mà những lá cờ này có thể đi.

1. Hành vi chủ động - Được thiết kế để phát hiện vấn đề và hành động trước, thay vì chỉ “trả lời sau khi được hỏi”
2. agent thường trú - Được thiết kế để chạy liên tục trong nền thay vì dựa trên phiên
3. Chia sẻ kiến ​​thức giữa các nhóm - Một cơ chế trong đó các AI agent học hỏi kiến ​​thức của tổ chức ngoài trí nhớ cá nhân.

Đây sẽ trở thành chức năng tiêu chuẩn của các AI agent từ cuối năm 2026 đến năm 2027.

Tổng hợp 5 mẫu

Thực hành: Áp dụng 5 mẫu cho AI agent được cấu hình tối thiểu

Nếu bạn thực sự muốn áp dụng các mẫu này, chúng tôi khuyên bạn nên ưu tiên những điều sau:

Trước hết bạn nên thực hiện (hiệu quả cao):

1. Nén ngữ cảnh — không có nó, các phiên dài sẽ luôn bị ngắt
2. Bộ nhớ liên tục - chỉ một tệp MEMORY.md có thể cải thiện đáng kể trí nhớ của bạn

Tiếp theo, bạn nên triển khai: 3. Mô hình quyền - để bảo mật. Điều này đặc biệt cần thiết khi gọi các API bên ngoài. 4. Đa agent — Giới thiệu chúng khi độ phức tạp của nhiệm vụ tăng lên.

Chuẩn bị cho tương lai: 5. Hành vi/cư trú chủ động — Vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng sẽ là điểm khác biệt chính

Những điểm cần lưu ý: Khía cạnh đạo đức của việc rò rỉ mã nguồn

Rò rỉ này là một sự tiết lộ ngoài ý muốn do gói npm chứa bản đồ nguồn. Anthropic phản hồi nhanh chóng và loại bỏ các phiên bản bị ảnh hưởng.

Trong bài viết này:

• ✅ Nó được viết dưới dạng phân tích và xem xét các mẫu thiết kế.
• ✅ Thông tin tham khảo từ tuyển tập các lời nhắc hệ thống đã công bố
• ❌ Chúng tôi không trích dẫn trực tiếp mã nguồn của Anthropic.

Việc chia sẻ kiến ​​thức thiết kế này cho toàn bộ hệ sinh thái phát triển AI agent có giá trị rất lớn. Tuy nhiên, bạn phải luôn nhận thức được ranh giới đạo đức của kỹ thuật đảo ngược.

Đánh giá độc lập về Ban biên tập liên tục đánh giá hơn 500 công cụ AI. Điểm của bạn sẽ không thay đổi tùy thuộc vào việc bạn đặt quảng cáo hay có quan hệ đối tác.

Điểm được tính theo tiêu chuẩn riêng của ban biên tập. Vui lòng xem tiêu chí đánh giá để biết chi tiết.

Cursor là trình chỉnh sửa mã có AI agent được nhúng và là công cụ mã hóa AI hỗ trợ mọi thứ, từ hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên đến triển khai, sửa đổi và đánh giá. Đọc cơ sở mã của bạn, trả lời các câu hỏi cũng như tạo và áp dụng các thay đổi được đề xuất trên nhiều tệp. Việc hoàn thành tab gợi ý mã hoặc điểm khác biệt tiếp theo dựa trên ngữ cảnh chỉnh sửa hiện tại và chức năng agent cũng có thể xử lý việc chỉnh sửa tệp và thực thi thiết bị đầu cuối tùy thuộc vào tác vụ. Thích hợp cho các kỹ sư phát triển hàng ngày và các nhóm muốn tăng tốc độ hiểu biết và thực hiện các dự án hiện có.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Quan điểm xác minh

Vì chúng ta đang thảo luận về Mã Claude như một "sách giáo khoa" về thiết kế AI agent, nên chúng ta cần thu hẹp so sánh của mình với "các công cụ phát triển bao gồm các chức năng của agent". Trong bài viết này, chúng tôi đã sắp xếp Claude (Claude Code), Cursor và Devin từ thông tin công khai dựa trên ba trục: (1) mức độ chi tiết của quyền tự chủ, (2) tính minh bạch trong quản lý bối cảnh và (3) sự rõ ràng về cấu trúc phí.

So sánh và tổ chức từ thông tin công cộng

*Vui lòng tham khảo từng trang web chính thức để biết chi tiết về gói và giá mới nhất.

Nhận định toàn diện của ban biên tập

• Các nhà phát triển muốn tìm hiểu các mẫu thiết kế và thử sức mình với nó → Claude Code. Bạn có thể quan sát các cấu trúc nén, bộ nhớ và Điều phối viên/Công nhân được đề cập trong bài viết này trên máy thực tế.
• Một nhóm có biên tập viên thường trú nhấn mạnh việc hoàn thành theo thời gian thực → Con trỏ. Dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc IDE của bạn.
• Nếu bạn muốn ủy thác toàn bộ nhiệm vụ và tiến hành không đồng bộ → Devin. Là một agent hoạt động lâu dài, nó được cho là được thiết kế với mức độ tự chủ cao nhất theo thông tin công khai.

Devin là một kỹ sư phần mềm AI, khi được yêu cầu thực hiện nhiệm vụ phát triển bằng ngôn ngữ tự nhiên, anh sẽ tự động xử lý mọi việc từ lập kế hoạch đến triển khai và xác minh. Khám phá kho lưu trữ, tạo mã, chạy thử nghiệm và gỡ lỗi bằng trình chỉnh sửa mã, thiết bị đầu cuối và trình duyệt trong môi trường đám mây chuyên dụng. Ngoài việc bổ sung tính năng và sửa lỗi, chúng tôi còn hỗ trợ di chuyển mã, đánh giá yêu cầu kéo và QA trực quan liên quan đến hoạt động của trình duyệt. Nó phù hợp cho các nhóm phát triển muốn giảm lượng tồn đọng và các kỹ sư không muốn tự mình xử lý các sửa chữa thường xuyên và điểm mạnh của nó là cho phép bạn kiểm tra tiến độ và thêm hướng dẫn khi cần thiết.

Câu hỏi thường gặp

Câu hỏi: Các mẫu thiết kế của Claude Code có thể được sử dụng với các LLM khác (GPT-4o, Gemini, v.v.) không?

A: Có, nó có thể được sử dụng. Nén bối cảnh, hệ thống bộ nhớ và cộng tác đa agent đều là các mẫu thiết kế độc lập với LLM. Nó có thể được áp dụng bất kể mô hình nào được sử dụng làm phụ trợ.

Câu hỏi: Bộ nhớ văn bản thuần túy như MEMORY.md có kém hơn vector DB không?

Đáp: Nó phụ thuộc vào mục đích. Văn bản thuần túy sẽ tốt hơn cho lượng nhỏ thông tin có cấu trúc, chẳng hạn như cài đặt dự án hoặc quy ước mã hóa. Nó dễ đọc, dễ gỡ lỗi và được kiểm soát phiên bản. Mặc dù cơ sở dữ liệu vectơ phù hợp để tìm kiếm số lượng lớn tài liệu nhưng tốt nhất bạn nên bắt đầu bằng văn bản thuần túy.

Câu hỏi: Tôi nên triển khai agent giám sát bảo mật như thế nào?

Trả lời: Cách triển khai đơn giản nhất là yêu cầu LLM xác định xem thao tác này có an toàn hay không trước khi gọi công cụ. Xác định danh sách chặn (các hoạt động tuyệt đối bị cấm) và danh sách cho phép (các hoạt động được phê duyệt tự động), đồng thời tạo cấu trúc trong đó LLM sẽ đưa ra quyết định nếu cả hai điều này đều không áp dụng.

H: Bây giờ tôi có thể tạo cờ tính năng của riêng mình ở chế độ DAEMON không?

Đáp: Về mặt kỹ thuật thì có thể. Có thể đạt được hành vi tương tự bằng cách sử dụng cơ chế khởi động agent bằng cách sử dụng tính năng giám sát thay đổi hệ thống tệp (chẳng hạn như fswatch) làm trình kích hoạt. Tuy nhiên, việc quản lý chi phí token và thiết kế giới hạn tỷ lệ sẽ là một thách thức.

Bài viết liên quan

• Giải thích đầy đủ về cách sử dụng Mã Claude, phí và cách bắt đầu [Phiên bản mới nhất năm 2026]
• Đặc vụ AI là gì? Cơ chế, công cụ chính và ví dụ sử dụng mới nhất năm 2026
• Hướng dẫn đầy đủ về cách tạo AI agent | Ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể tạo ngay lập tức mà không cần mã
• Hướng dẫn đầy đủ về các công cụ mã hóa AI | Con trỏ・Mã Claude・GitHub Copilot

Trang web chính thức của từng công cụ (thông tin chính)

Giá cả, chức năng và phạm vi hỗ trợ là thông tin chính được cung cấp bởi trang web chính thức của mỗi công ty. Bài viết này dựa trên xác minh tại thời điểm xuất bản, nhưng hãy nhớ kiểm tra từng trang chính thức để biết các điều kiện chính xác và mới nhất.

• Claude — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Con trỏ — Trang web chính thức (xem chi tiết)
• Devin — Trang web chính thức (xem chi tiết)