Không ai tin một đồng đội mới chỉ vì bản CV của họ. Niềm tin đến từ cấu trúc: một phạm vi trách nhiệm rõ ràng, công việc diễn ra ở nơi cả nhóm có thể thấy, và có người xem xét trước khi bất cứ thứ gì được đưa vào vận hành. Bỏ đi bất kỳ yếu tố nào trong số đó, một đồng nghiệp giỏi giang cũng trở thành mối rủi ro. Điều này cũng đúng với AI agent khi đóng vai đồng đội. Câu hỏi chưa bao giờ là “model có đủ thông minh không”. Mà là “tôi có biết thứ này được phép chạm vào những gì, tôi có thấy được nó đã làm gì, và có thứ gì được đưa vào vận hành mà không cần người xác nhận không”.
Sharkly trả lời điều đó bằng cấu hình chứ không phải bằng lời hứa. Một Agent trong Sharkly là một cấu hình làm việc được lưu lại, chứ không phải một prompt dùng một lần: hướng dẫn, Runtime, Skills, repository, môi trường và các thiết lập chạy của nó định hình cách nó xử lý công việc. Prompt biến mất khi terminal đóng lại. Còn cấu hình thì có thể kiểm tra, chia sẻ và ổn định qua mọi lần chạy.
Nếu bạn muốn tìm hiểu tổng quan về nền tảng trước, hãy bắt đầu với Sharkly là gì rồi quay lại đây.
TL;DR
Một Agent trong Sharkly là cấu hình làm việc được lưu lại và tái sử dụng cho một AI actor: hướng dẫn vận hành, liên kết Computer và Runtime, các Skill được gắn, repository Git, biến môi trường, và các thiết lập chạy như mức chạy song song, thời gian chờ và chế độ thư mục làm việc. Bạn tin nó giống như tin một đồng đội, thông qua cấu trúc chứ không phải bằng niềm tin mù quáng: phạm vi hoạt động của nó được ghi rõ trong cấu hình, các trạng thái thực thi và dấu vết đều hiển thị, và kết quả được trả về Task để một người xem xét và chấp nhận. Agent nghiên cứu, thực thi, kiểm thử và báo cáo. Con người định hướng, cấp quyền và chấp nhận kết quả.
Agent là gì (và không phải là gì)
Agent là một AI actor được cấu hình để xử lý công việc trong Sharkly. Nó có thể nhận các Task được giao, viết bình luận, cập nhật trạng thái Task thông qua workflow hiện có, và tạo ra dấu vết thực thi. Vì cấu hình được lưu lại, một nhóm có thể duy trì nhiều Agent riêng biệt cho việc thay đổi code, đánh giá, kiểm thử, tài liệu hay phân loại vận hành mà không phải viết lại cùng một hướng dẫn cho từng Task.
Có hai ranh giới cần làm rõ ngay từ đầu.
Agent không phải là máy chủ thực thi. Công việc của nó chạy thông qua một Runtime được chọn trên một Computer đã kết nối. Agent định nghĩa cách xử lý công việc; Computer cung cấp máy chủ; Runtime thực hiện phiên làm việc thực tế; Task vẫn là bản ghi chung. Mỗi vai trò đảm nhận một việc, đó là lý do một Computer có thể phục vụ nhiều Agent.
Agent không tự chọn model cho mình. Nó tuân theo model mặc định của Runtime, và không có bộ chọn model hay điều khiển độ sâu suy nghĩ trên Agent. Muốn dùng model khác, hãy thay đổi trong cấu hình công cụ của Runtime hoặc Computer, chẳng hạn trong chính Claude Code hay Codex.
Niềm tin là thuộc tính của hệ thống, không phải của model
Đây là luận điểm mà bài viết này dựa vào: một agent đáng tin khi công việc của nó có phạm vi rõ ràng, có thể quan sát và có thể đánh giá. Không phải khi model gây ấn tượng.
Có phạm vi rõ ràng nghĩa là quyền hạn của Agent được ghi lại trước khi nó chạy: nó được chạm vào những repository nào, chạy trên Computer nào, hướng dẫn cho phép nó làm gì, được chạy bao nhiêu Task cùng lúc và một lần chạy kéo dài tối đa bao lâu. Có thể quan sát nghĩa là trạng thái chạy, các sự kiện trong dấu vết và kết quả đều quay về Task để bất kỳ ai cũng có thể kiểm tra, thay vì biến mất trong một terminal riêng tư. Có thể đánh giá nghĩa là có một người ngồi ở cuối vòng lặp: Agent có thể để Task ở trạng thái chờ người trả lời hoặc chờ người đánh giá, và những tín hiệu đó sẽ rơi vào Inbox của người phụ trách.
Đó chính là bản giao kèo giữa người và agent trong thực tế. Tự động hóa dừng lại ở nơi cần đến phán đoán của cả nhóm. Nếu bạn vẫn đang cân nhắc về chính quy trình làm việc, bài giới thiệu của chúng tôi về agentic coding sẽ nói về sự chuyển dịch từ viết prompt sang giao việc.
Các thành phần cấu hình của Agent
Một Agent có thể bao gồm tên, mô tả, avatar và chủ sở hữu; hướng dẫn vận hành; mức hiển thị và vị trí trong Space; kết nối Computer và nhà cung cấp Runtime; các Skill được gán; repository Git riêng cho Agent; biến môi trường dạng thường và dạng bí mật; các tham số Runtime bổ sung; thiết lập thư mục làm việc của Task; cùng giới hạn số Task chạy song song và thời gian chờ cho mỗi Task. Mỗi thành phần là một đòn bẩy tạo niềm tin.
Hướng dẫn được đưa vào mỗi lần chạy. Hãy dùng chúng cho những hành vi cần giữ nguyên qua mọi Task: phạm vi và vai trò, cách kiểm tra Task trước khi hành động, khi nào cần hỏi ý kiến con người, các bước kiểm tra cần thực hiện và định dạng báo cáo. Tài liệu vạch ra một ranh giới ba nhánh hữu ích: yêu cầu riêng của từng Task nằm trong phần mô tả hoặc bình luận của Task, một quy trình tái sử dụng mà nhiều Agent có thể dùng chung thì nằm trong một Skill, còn hướng dẫn của chính Agent mang bản sắc ổn định của nó. “Đọc phần mô tả Task và các bình luận gần đây trước khi chỉnh sửa. Giới hạn thay đổi trong đúng hành vi được yêu cầu. Chạy các bước kiểm tra phù hợp nhất và báo cáo lỗi mà không giấu diếm” — câu này thuộc về Agent, vì nó phải đúng vào thứ Hai và vẫn đúng vào tháng Ba. Phần mô tả phục vụ một đối tượng khác: nó cho con người biết nên giao việc gì, còn hướng dẫn cho Agent biết phải làm việc như thế nào.
Mức hiển thị là Personal — chỉ chủ sở hữu hiện tại dùng được — hoặc Space — dành cho những người có quyền truy cập Space của Agent. Nó cũng quyết định ai được giao việc cho Agent, bắt đầu Agent Chat với nó, hoặc kích hoạt nó qua bình luận hay mention. Hãy bắt đầu ở Personal trong lúc tinh chỉnh; chuyển sang Space khi cấu hình đã đáng để chia sẻ. Việc thăng cấp đó chính là khoảnh khắc cách làm việc của một developer trở thành hạ tầng của cả nhóm.
Computer và Runtime kết hợp lại thành mục tiêu thực thi. Computer ở trạng thái online chỉ có nghĩa là dịch vụ cục bộ của nó đang gửi tín hiệu nhịp tim; điều đó không có nghĩa là Runtime được chọn có thể thực thi Task. Nếu Computer offline, các lần chạy mới thường sẽ chờ nó kết nối lại; nếu Runtime được chọn không còn nữa, hãy chọn một Runtime khác đủ điều kiện. Toàn bộ câu chuyện thiết lập nằm trong Computers trong Sharkly.
Skills đóng gói các hướng dẫn và tệp hỗ trợ có thể tái sử dụng: quy tắc đánh giá, checklist bàn giao, quy trình của nhóm. Skill cục bộ của Runtime tự động có sẵn trên Computer đó; còn Skill dùng chung trong Space phải được gán rõ ràng. Một lưu ý đáng nhắc lại: tránh gắn quá nhiều Skill chồng chéo nhau, vì các hướng dẫn xung đột sẽ khiến việc thực thi khó đoán hơn. Xem Skills trong Sharkly để tìm hiểu sâu hơn.
Repository là đòn bẩy giới hạn phạm vi gọn gàng nhất mà bạn có. Hãy gắn chúng vào Agent khi nó cần phạm vi code hẹp hơn mặc định của Space; nếu không có liên kết nào, Sharkly sẽ dùng các repository được cấu hình cho Space của Task. Một Agent làm tài liệu được gắn vào repository docs sẽ không có đường nào chạm tới dịch vụ thanh toán của bạn.
Môi trường và thiết lập chạy giới hạn những gì một lần chạy có thể dùng. Biến môi trường dạng thường và dạng bí mật, cùng các tham số Runtime bổ sung, cho phép một lần chạy mang theo cấu hình mà không ai phải dán thông tin đăng nhập vào Task. Tuyệt đối không đặt token repository, khóa riêng tư hay token cài đặt trong phần mô tả Task, bình luận, hướng dẫn của Agent hoặc Skill. Task Run Settings kiểm soát số Task chạy song song, thời lượng chạy tối đa và chế độ thư mục làm việc:
| Chế độ tạm thời | Chế độ chỉ định | |
|---|---|---|
| Một lần chạy nhận được gì | Một thư mục tách biệt cho mỗi Task; các lần chạy dựa trên repository có thể chuẩn bị một worktree mới | Một thư mục cục bộ tuyệt đối đã cấu hình, lấy từ pool thư mục của Agent |
| Mức chạy song song | Chạy song song an toàn hơn; mặc định là 50% giới hạn của Computer | Mỗi thư mục chạy một lần tại một thời điểm; mặc định bằng số lượng thư mục |
| Khả dụng | Mọi Computer đã kết nối | Chỉ Computer cục bộ |
| Phù hợp nhất với | Hầu hết công việc với repository, và mọi trường hợp nhiều Task có thể sửa cùng một codebase song song | Repository rất lớn, cache cục bộ đắt đỏ, hoặc các Task gắn với dịch vụ cục bộ |
Nếu bạn đặt giá trị chạy song song thủ công cao hơn số lượng thư mục, sản phẩm sẽ cảnh báo rằng các thao tác ghi có thể xung đột. Cơ chế cô lập là chủ đề của bài Sharkly chạy Agent song song mà không bị xung đột merge như thế nào.
Hội thoại và Task: hai bề mặt, một nguyên tắc
Agent Chat là một cuộc hội thoại độc lập để đặt câu hỏi, tìm hiểu một chủ đề hoặc phác thảo kế hoạch trước khi có bất cứ thứ gì cần đến một Task được theo dõi. Chat hỗ trợ ba chế độ: Explore để tìm hiểu chỉ đọc, Plan để bạn xem xét và xác nhận đề xuất trước khi Sharkly tạo task và các subtask theo kế hoạch, và Execute để hành động trực tiếp thông qua CLI đã cấu hình của Agent. Mỗi phiên thuộc về người đã tạo ra nó.
Task là nơi công việc được đưa vào khi nó cần người phụ trách, trạng thái, lịch sử thực thi hoặc đánh giá. Cặp quyết định: dùng Chat để tìm hiểu, lập kế hoạch hoặc hành động trước khi công việc cần một Task được theo dõi; dùng Task khi công việc cần Assignee, trạng thái, tiêu chí nghiệm thu hoặc một bản ghi lâu dài.
Có một ranh giới giúp các nhóm không đánh mất ngữ cảnh. Gửi tin nhắn trong Agent Chat không tạo ra bình luận trên task, và tin nhắn trong Agent chat của một task không xuất hiện trong Activity dưới dạng bình luận. Nếu cả nhóm cần thấy một kết luận, hãy sao chép nó vào phần mô tả task hoặc một bình luận. Niềm tin phụ thuộc vào bản ghi chung, và bản ghi chung chính là Task.
Các trạng thái cho bạn biết điều gì
Tính hiển thị ở đây là một tập trạng thái cụ thể mà bạn có thể đọc, chứ không phải một khẩu hiệu trên dashboard.
Một lần chạy Task đi qua các trạng thái queued, dispatched, waiting for local directory, running, completed, failed và canceled. Trạng thái chạy tách biệt với trạng thái workflow của Task: một lần chạy có thể thất bại trong khi Task vẫn mở để thử lại. Nhật ký thực thi ghi lại lý do một lần chạy bị đưa vào hàng đợi, thời điểm bắt đầu và kết thúc, các lệnh gọi công cụ và sự kiện Runtime, nguồn kích hoạt và chi tiết lỗi.
Tình trạng sẵn sàng của Agent là tín hiệu thứ ba, riêng biệt. Một Agent đang online vẫn có thể còn công việc trong hàng đợi vì mức chạy song song hoặc dung lượng thư mục đã đầy. Còn Backlog đóng vai trò bãi đỗ: một Task được giao cho Agent sẽ chờ khi còn nằm trong Backlog, và việc chuyển nó sang trạng thái sẵn sàng làm việc mới là thứ khởi động lần chạy. Giao việc cho Agent không bao giờ tự dưng kích hoạt công việc.
Agent đầu tiên của bạn: quy trình từng bước đáng tin cậy
Cách nhanh nhất để xây dựng niềm tin là vòng lặp nhỏ nhất nhưng hữu ích, lấy từ tài liệu Sharkly: kết nối một Computer, tạo một Agent và giao một Task ít rủi ro.
- Kết nối một Computer. Mở Settings, rồi Computers, và chọn Connect Computer. Chờ đến khi nó hiển thị là đã kết nối với ít nhất một Runtime khả dụng.
- Tạo Agent với vai trò hẹp. Name: Code Reader. Description: đọc một repository, giải thích cách triển khai hiện tại và báo cáo rủi ro mà không thay đổi tệp nào. Visibility: Personal.
- Viết hướng dẫn để thực thi đúng phạm vi: “Đọc toàn bộ Task và các bình luận liên quan trước khi hành động. Giữ phạm vi trong đúng yêu cầu. Với Task đầu tiên, không chỉnh sửa tệp. Báo cáo những gì bạn đã kiểm tra, bằng chứng cho mỗi kết luận, và bất cứ điều gì còn chưa chắc chắn.”
- Liên kết code. Gắn một repository Git hoặc cấu hình một thư mục cục bộ được chỉ định đã chứa nó. Skills có thể để sau.
- Tạo một Task nhỏ, chỉ dùng văn bản: xem lại luồng xử lý lỗi xác thực, xác định ba trường hợp thất bại mà người dùng nhìn thấy, trích dẫn tệp liên quan cho mỗi trường hợp, không thay đổi gì.
- Giao việc và khởi động, dùng trạng thái sẵn sàng làm việc thay vì Backlog. Quan sát trạng thái chạy chuyển từ queued sang running, rồi đọc kết quả trên Task.
- Đánh giá một cách nghiêm túc. Kiểm tra xem Agent có xem đúng đoạn code dự định, có giữ trong ranh giới không chỉnh sửa, có đưa ra bằng chứng và có ghi lại điều chưa chắc chắn thay vì đoán mò hay không.
Bước cuối cùng đó chính là mấu chốt. Một Task đầu tiên chỉ đọc cho phép Agent giành được quyền hạn trước khi thực sự nắm giữ nó. Khi vòng lặp đã hoạt động, hãy mở rộng phạm vi một cách có chủ đích. Toàn bộ cơ chế giao việc nằm trong bài cách giao Task đầu tiên cho một AI coding Agent.
Và nếu một Agent không còn xứng đáng với niềm tin đó, việc thu hồi diễn ra gọn gàng. Archive sẽ loại nó khỏi việc giao việc và mention, đồng thời hủy công việc đang chạy, trong khi các Task, bình luận và lịch sử chạy trước đó vẫn còn. Một đồng đội mà bạn có thể cho rời đi mà không mất bản ghi công việc của họ là một đồng đội bạn có thể yên tâm đưa vào.
Câu hỏi thường gặp
Chính xác thì Agent trong Sharkly là gì?
Agent là một AI actor được cấu hình để xử lý công việc trong Sharkly: một cấu hình được lưu lại gồm hướng dẫn, liên kết Computer và Runtime, Skills, repository, biến môi trường và thiết lập chạy. Nó có thể nhận Task được giao, viết bình luận, cập nhật trạng thái Task và tạo dấu vết thực thi. Vì cấu hình được lưu lại, cách làm việc của một người trở nên tái sử dụng được khi Agent được chia sẻ tới một Space.
Agent của Sharkly dùng model nào?
Agent tuân theo model mặc định của Runtime được chọn, chẳng hạn Claude Code hay Codex, và không hiển thị hay cam kết một tên model cụ thể. Không có bộ chọn model hay điều khiển độ sâu suy nghĩ trên Agent. Muốn đổi model, hãy cập nhật cấu hình công cụ của Runtime hoặc Computer.
Khác nhau thế nào giữa trò chuyện với Agent và giao cho nó một Task?
Agent Chat là cuộc hội thoại độc lập để tìm hiểu, lập kế hoạch hoặc hành động trước khi công việc cần một bản ghi được theo dõi. Task là đơn vị công việc chung, với Assignee, trạng thái, lịch sử thực thi và đánh giá. Tin nhắn Chat không trở thành bình luận trên task, nên những kết luận cần cả nhóm thấy phải nằm trên Task.
Làm thế nào để giới hạn những gì Agent có thể làm?
Phạm vi được thiết lập trong cấu hình: hướng dẫn định nghĩa vai trò và các quy tắc thận trọng, liên kết repository giới hạn đoạn code mà Agent nhìn thấy, và Task Run Settings khống chế số Task chạy song song cùng thời lượng chạy. Chế độ thư mục làm việc tạm thời tăng thêm tính cô lập bằng cách cấp cho mỗi Task một thư mục riêng. Việc nghiệm thu cuối cùng vẫn thuộc về con người.
Vì sao Task tôi giao không khởi chạy?
Hãy kiểm tra ba điều. Một Task nằm trong Backlog sẽ chờ theo thiết kế; hãy chuyển nó sang trạng thái sẵn sàng làm việc. Computer online chỉ có nghĩa là các tín hiệu nhịp tim đang đến, nên hãy xác nhận Runtime được chọn hiển thị là khả dụng. Và một Agent đang online vẫn có thể xếp hàng công việc khi mức chạy song song hoặc các thư mục được chỉ định đã đầy.
