Tóm tắt nhanh: Bạn hoàn toàn có thể chạy các AI agent 24/7 miễn phí với ba thành phần: một phương án mô hình 0 đồng (các mô hình miễn phí của OpenCode hoặc gói miễn phí của Gemini CLI), một chiếc máy tính sẵn có không bao giờ ngủ, và một hàng đợi công việc để agent tự lấy việc về làm. Vào ngày 29-10-2026, chúng tôi đã thử nghiệm hai mô hình miễn phí của OpenCode mà không cần tài khoản hay API key; cả hai đều tạo và chạy xong một tệp chỉ trong khoảng 10 giây.
Chạy một agent trong vòng một giờ thì rất đơn giản. Nhưng duy trì nó hoạt động suốt ngày đêm mà không tốn một xu lại là bài toán hoàn toàn khác. Mô hình AI phải không mất phí, máy chủ lưu trữ (host) phải luôn thức, và agent cần một nguồn công việc đều đặn mà không phụ thuộc vào việc bạn phải ngồi gõ từng câu lệnh (prompt).
Bài hướng dẫn này sẽ thiết lập cả ba yếu tố trên bằng các phương thức đã được kiểm chứng tại thời điểm viết bài. Đồng thời, bài viết cũng chỉ ra giới hạn của từng phương án miễn phí, bởi trong thế giới công cụ AI, "miễn phí" thường đồng nghĩa với "miễn phí cho đến một giới hạn vô hình nào đó". Nếu bạn chạy nhiều hơn một agent, Sharkly chính là bảng điều phối giao việc cho chúng ngay trên máy tính của bạn, và hiện tại nền tảng này hoàn toàn miễn phí cho các nhóm tối đa 5 người.
Những yếu tố cần thiết để vận hành AI agent 24/7 miễn phí
Một hệ thống agent miễn phí hoạt động liên tục cần có ba tầng cốt lõi. Chỉ cần thiếu một tầng, agent sẽ phát sinh chi phí, dừng lại vào ban đêm hoặc rơi vào trạng thái nhàn rỗi.
- Phương án mô hình 0 đồng. Một coding agent đi kèm mô hình bạn có thể gọi mà không cần gói trả phí.
- Máy chủ lưu trữ sẵn có. Một máy tính để bàn, laptop cũ hoặc máy chủ gia đình (home server) luôn được cắm nguồn và không chuyển sang chế độ ngủ.
- Hàng đợi công việc. Danh sách tác vụ hoặc lịch trình định sẵn để agent tự động nhận việc mà không cần con người khởi chạy thủ công mỗi lần.
- Bản ghi kết quả. Đầu ra để bạn xem lại sau, vì không có ai theo dõi trực tiếp quá trình agent hoạt động.
Tầng thứ tư chính là bước mọi người thường bỏ qua. Chúng tôi đã phân tích chi tiết quy trình kiểm tra này trong bài viết chạy coding agent khi bạn vắng mặt, vì vậy bài viết này sẽ tập trung chủ yếu vào chi phí và thời gian duy trì hoạt động (uptime).
Bước 1: Chọn một phương án mô hình miễn phí còn hoạt động tốt
Các gói mô hình miễn phí thay đổi liên tục theo từng tuần. Dưới đây là những phương án chúng tôi đã xác thực vào ngày 29-10-2026.
| Phương án | Nội dung miễn phí | Cần tài khoản không | Cách kiểm tra |
|---|---|---|---|
| Các mô hình miễn phí của OpenCode | Nhiều mô hình được gắn nhãn Free, "trong thời gian giới hạn" | Không | Đã chạy thử hai mô hình vào 2026-10-29 |
| Gemini CLI đăng nhập bằng Google | 1.000 lượt request mô hình mỗi người dùng mỗi ngày | Tài khoản Google | Đọc trang hạn mức vào 2026-10-29 |
| Gemini CLI với API key miễn phí | 250 lượt request mỗi ngày, chỉ áp dụng cho mô hình Flash | Khóa Google AI Studio | Đọc trang hạn mức vào 2026-10-29 |
| Mô hình cục bộ thông qua Ollama | Không tốn phí theo từng request | Không | Không chạy thử trong bài viết này |
OpenCode hiện tại còn dùng miễn phí được không?
Có, tính đến hôm nay vẫn hoạt động tốt. Chúng tôi đã thử nghiệm OpenCode 1.19.3 trong một thư mục trống, không cần tệp auth.json hay API key, yêu cầu mỗi mô hình tạo tệp hello.py và thực thi tệp đó:
opencode run --model opencode/deepseek-v4.1-flash-free \
"Create hello.py that prints hello, then run it with python3 and tell me the output."
| Mô hình | Thời điểm bắt đầu (UTC) | Kết quả | Thời gian thực thi |
|---|---|---|---|
deepseek-v4.1-flash-free |
07:06:55 | Đã tạo hello.py, chạy tệp và in ra hello |
khoảng 9 giây |
glm-5.3-flash-free |
07:07:08 | Đã tạo hello.py, chạy tệp và in ra hello |
khoảng 10 giây |
Có hai lưu ý quan trọng rút ra từ tài liệu của chính OpenCode: Mỗi mô hình miễn phí chỉ được mở "trong một thời gian giới hạn", và gói miễn phí này chỉ hoạt động khi gọi trực tiếp từ OpenCode chứ không dùng được qua các client khác. Trước đó sáu ngày, vào ngày 23-10-2026, thử nghiệm của chúng tôi đã gặp thông báo "Free usage limit reached" ngay từ request đầu tiên. Do dung lượng và chu kỳ làm mới hạn ngạch này không được công bố công khai, bạn nên chuẩn bị phương án dự phòng. Bài viết các mô hình miễn phí của OpenCode của chúng tôi có danh sách đầy đủ các mô hình và điều khoản sử dụng dữ liệu.
Phương án miễn phí nào phù hợp cho một agent chạy 24/7?
Hãy chọn các mô hình miễn phí của OpenCode làm mặc định và dùng Gemini CLI làm phương án dự phòng. Một nghìn request mỗi ngày nghe có vẻ rất nhiều, nhưng một vòng lặp agent có thể tiêu tốn hàng chục request chỉ cho một tác vụ đơn lẻ, vì vậy hãy phân bổ công việc qua cả hai nguồn. Các mô hình cục bộ sẽ xóa bỏ hoàn toàn giới hạn số lượng request, nhưng đòi hỏi cấu hình phần cứng mạnh và tốc độ phản hồi chậm hơn. Xem bài viết Gemini CLI có miễn phí không để tìm hiểu chi tiết về từng loại tài khoản.
Bước 2: Đăng ký máy tính với Sharkly
Một agent trên chiếc laptop dự phòng chỉ phát huy tác dụng khi công việc được chuyển đến nó. Sharkly gọi mỗi thiết bị kết nối là một Computer. Một tiến trình chạy ngầm nhỏ — dịch vụ cục bộ (local service) — sẽ đăng ký máy tính này, nhận diện các coding agent đang được cài đặt và tiếp nhận các tác vụ đang xếp hàng. Tài liệu về Computers lưu ý rằng dịch vụ cục bộ sẽ tự mở kết nối chiều đi (outbound), do đó bạn không cần phải mở cổng chiều vào (port forwarding) trên router của mình.
Hãy tạo một install token trên trang Computers, sau đó chạy lệnh sau trên máy tính lưu trữ:
sharkly computer register --install-token sit_xxxxxxxxxxxx
sharkly computer list
Mỗi coding agent được phát hiện sẽ xuất hiện dưới dạng một Runtime. Các Runtime được Sharkly hỗ trợ bao gồm Claude Code, Codex, Gemini CLI, OpenCode, OpenClaw và Hermes. Trên Computer của chúng tôi, OpenCode hiển thị kèm nhãn Free tokens:
Trạng thái Computer đang online chỉ có nghĩa là dịch vụ cục bộ của nó vẫn đang gửi tín hiệu heartbeat. Hãy chắc chắn rằng Runtime bạn chọn đang hiển thị trạng thái Available trước khi tin tưởng giao việc cho hệ thống.
Bước 3: Giữ cho máy tính luôn thức suốt đêm
Chế độ ngủ (sleep) làm gián đoạn các phiên chạy xuyên đêm nhiều hơn bất kỳ giới hạn mô hình nào. Cách xử lý tùy thuộc vào hệ điều hành của máy tính lưu trữ.
- Dùng Sharkly Desktop trên máy: bật tùy chọn Prevent sleep và đặt thời lượng thành Always. Màn hình vẫn có thể tắt bình thường nhưng toàn bộ hệ thống vẫn luôn tỉnh. Trên macOS, tùy chọn Keep running with lid closed sẽ xuất hiện khi hệ thống hỗ trợ, và tính năng này yêu cầu bạn cắm sạc trước.
- macOS không dùng ứng dụng desktop: chạy lệnh
caffeinate -strong một cửa sổ terminal và giữ nguyên cửa sổ đó. Lệnh này sẽ ngăn hệ thống chuyển sang chế độ ngủ khi đang cắm nguồn sạc AC. - Linux: bọc tác vụ chạy dài bằng lệnh
systemd-inhibit, hoặc cấu hình hệ thống không bao giờ tự động suspend.
Tính năng Prevent sleep chỉ có hiệu lực trực tiếp trên máy đang chạy ứng dụng desktop. Bạn không thể kích hoạt từ xa cho một Computer khác từ nơi khác, vì vậy hãy cài đặt tính năng này khi bạn đang ngồi trực tiếp trước máy.
Bước 4: Thiết lập lịch trình cho các tác vụ định kỳ
Một agent chạy 24/7 mà không có hàng đợi việc sẽ chỉ chạy đúng một lần rồi rơi vào trạng thái chờ. Bạn cần nguồn công việc được đưa vào tự động mà không cần can thiệp thủ công.
Sharkly cung cấp cho bạn hai nguồn tác vụ. Nguồn thứ nhất là bảng quản lý (board): bạn tạo các tác vụ trong ngày, gán chúng cho một Agent, và Agent sẽ tự nhận tác vụ trên chính Computer của nó. Nguồn thứ hai là Automation — một bộ chỉ dẫn được lưu sẵn đi kèm với điều kiện kích hoạt (trigger). Theo tài liệu về Automations, một trigger có thể là:
- Một lịch trình định kỳ, sử dụng biểu thức cron 5 trường và múi giờ cụ thể
- Một tác vụ được chuyển sang trạng thái chỉ định
- Một bình luận có chứa một cụm từ cụ thể
- Một webhook gửi từ một dịch vụ khác
- Run now, dùng để kiểm thử ngay lập tức
Kiểm tra dependency hàng đêm, chạy toàn bộ bộ test vào buổi sáng và quét kiểm tra tài liệu hàng tuần là những ứng viên tuyệt vời để bắt đầu. Hãy ưu tiên những công việc dễ quan sát và có thể đảo ngược (rollback), sau đó kiểm tra lại một vài lần chạy thực tế trước khi mở rộng phạm vi công việc.
Một máy tính miễn phí có thể chạy bao nhiêu agent cùng lúc?
Mỗi Computer đều có giới hạn số lượng tác vụ đồng thời (concurrency limit), và mỗi Agent lại có các thiết lập vận hành riêng. Với một chiếc laptop, bạn nên bắt đầu với một hoặc hai tiến trình chạy song song. Các agent chạy song song cũng cần các bản sao làm việc tách biệt; bài viết về worktree cô lập giải thích rõ lý do, và hướng dẫn chạy nhiều agent Codex song song minh họa mô hình tương tự cho một runtime cụ thể.
Những điểm giới hạn của phương án miễn phí
Hãy nhìn nhận chính xác những gì thực sự không mất phí ở đây.
- Quyền truy cập mô hình: miễn phí trong thời gian OpenCode còn cung cấp mô hình miễn phí và chừng nào bạn chưa vượt quá hạn ngạch hàng ngày của Gemini CLI. Cả hai điều kiện này đều có thể thay đổi bất kỳ lúc nào mà không báo trước.
- Điện năng và phần cứng: không miễn phí, nhưng đây là những chi phí bạn vốn đã trả trước đó.
- Sharkly: mô hình AI theo hình thức tự cung cấp (BYO - bring your own); Sharkly không bán token. Trang bảng giá niêm yết gói Free dành cho các tổ chức tối đa 5 người, và gói Team với giá 7 USD/người/tháng (thanh toán theo năm) cho quy mô lớn hơn. Các Agent và Computer không chiếm seat người dùng.
- Thời gian xem xét, kiểm duyệt của bạn: đây mới là giới hạn thực tế lớn nhất. Một agent cày cuốc suốt đêm sẽ để lại cho bạn một danh sách công việc cần duyệt vào sáng hôm sau. Bài viết của chúng tôi về các tác vụ agent chạy dài hơn ngày làm việc chia sẻ cách thiết lập điều kiện dừng và quy trình rà soát nhanh vào mỗi sáng.
Ứng dụng thực tế cho một agent miễn phí hoạt động liên tục
- Dọn dẹp backlog xuyên đêm: agent tự viết bản vá cho các issue nhỏ đã được gắn nhãn và để lại ở trạng thái chờ review.
- Kiểm tra định kỳ hàng đêm: một tác vụ lên lịch tự chạy toàn bộ test suite và tự động tạo ticket mới khi có lỗi xảy ra.
- Phát hiện lệch chuẩn tài liệu (docs drift): tác vụ chạy hàng tuần đối chiếu các câu lệnh trong tệp README với đầu ra thực tế của lệnh
--helptrên CLI. - Dự án cá nhân (side project): một lập trình viên làm việc độc lập xếp sẵn 5 tác vụ trước khi đi ngủ và chỉ việc thong thả xem lại các bản diff vào sáng hôm sau bên tách cà phê.
Lời kết
Việc vận hành AI agent 24/7 hoàn toàn miễn phí gói gọn trong ba yếu tố: một phương thức mô hình 0 đồng còn hoạt động, một máy chủ không bao giờ ngủ, và một hàng đợi cung cấp việc liên tục. Các mô hình miễn phí của OpenCode đã vượt qua bài kiểm tra của chúng tôi hôm nay, hạn mức hàng ngày của Gemini CLI đóng vai trò là phương án dự phòng, và cả hai đều có thể thay đổi chính sách nên hãy kiểm tra kỹ trước khi đưa vào sử dụng lâu dài. Để bắt đầu ngay, hãy đăng ký một máy tính dự phòng bằng lệnh sharkly computer register, đặt Prevent sleep thành Always, và tạo một Automation chạy theo lịch trình ngay tối nay. Bạn có thể bắt đầu với Sharkly hoàn toàn miễn phí trên gói Free.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
Tôi có thể chạy các AI agent hoàn toàn miễn phí không?
Có. OpenCode cung cấp các mô hình miễn phí không cần tài khoản, và Gemini CLI cấp 1.000 request mỗi ngày chỉ với tài khoản Google. Cả hai đều đã được xác thực hoạt động hoặc có tài liệu chính thức vào ngày 29-10-2026, và đều đi kèm các giới hạn mà nhà cung cấp có thể điều chỉnh bất cứ lúc nào.
AI agent có thể chạy 24/7 trên laptop của tôi được không?
Được, miễn là laptop luôn được cắm sạc và không bị rơi vào chế độ ngủ. Hãy bật Prevent sleep ở chế độ Always trong Sharkly Desktop, hoặc dùng lệnh caffeinate -s trên macOS, đồng thời cung cấp cho agent một hàng đợi các tác vụ cần làm.
OpenCode có miễn phí sử dụng không?
Tính đến thời điểm hiện tại, các mô hình miễn phí của OpenCode hoàn toàn không tốn phí và không yêu cầu đăng nhập. Tuy nhiên, chúng được dán nhãn miễn phí "trong thời gian giới hạn", và một giới hạn sử dụng ẩn có thể làm gián đoạn các request của bạn.
Tôi có cần máy chủ chuyên dụng để chạy agent ngầm không?
Không. Bất kỳ chiếc máy tính nào bạn đang sở hữu đều có thể đáp ứng được. Dịch vụ cục bộ của Sharkly kết nối theo chiều đi (outbound), vì vậy một chiếc laptop thông thường ở nhà không cần phải mở cổng mạng hay sở hữu địa chỉ IP tĩnh công khai.
Sharkly có tính phí sử dụng AI agent không?
Không. Các Agent và Computer không tính vào số lượng seat, và Sharkly không bán token của mô hình. Chi phí chỉ tính theo số lượng người dùng thực tế, và gói Free đã hỗ trợ miễn phí cho các tổ chức có quy mô lên đến 5 người.
