Điều phối tự động để Claude tự tạo ra và quản lý nhóm tác nhân AI

Tại hội nghị công nghệ tổ chức ở New York, hai thành viên đội ngũ kỹ thuật của Anthropic là CJ Avilla và Harrison Stall vừa giới thiệu tính năng mới mang tên dynamic workflows, hay còn gọi là các dòng chảy công việc động. Tính năng này được tích hợp trong hệ thống quản lý tác nhân Claude Managed Agents nhằm giải quyết bài toán điều phối đa tác nhân cho các khối lượng công việc lớn và phức tạp. Điểm khác biệt cốt lõi là thay vì nhà phát triển phải thủ công cấu hình một bộ điều phối và danh sách tác nhân phụ như trước đây, chính mô hình Claude sẽ tự quyết định cách phân chia công việc, tự viết chương trình điều phối để khởi chạy tác nhân, thu gom kết quả và quản lý luồng thông tin.

Ý tưởng này xuất phát từ quá trình phát triển tính năng Claude Code, nơi các kỹ sư nhận thấy nhu cầu cần một cơ chế tổ chức cho phép các tác nhân tự vận hành thay vì con người phải ngồi kiểm tra hàng loạt yêu cầu kéo từ GitHub. Trong mô hình mới, một tác nhân chủ lực sẽ lập kế hoạch, sau đó tự viết chương trình điều phối toàn bộ cấu trúc đa tác nhân mà không cần con người can thiệp vào các kết nối trung gian. Dù vậy, nhà phát triển vẫn có thể chủ động đưa các tác nhân chuyên trách đã được cấu hình sẵn vào hệ thống nếu muốn.

Để minh họa, các diễn giả đã trình bày một ví dụ đơn giản về công cụ quét danh sách cổ phiếu theo dõi, trong đó giai đoạn quét phân phối mã cổ phiếu tới các tác nhân có ngữ cảnh độc lập, và giai đoạn rà soát sau đó sẽ kiểm tra các phát hiện trước khi xuất báo cáo. Đại diện Anthropic thừa nhận cách tiếp cận này tiêu tốn chi phí cho mỗi lượt chạy cao hơn đáng kể so với việc dùng một tác nhân đơn lẻ, nhưng đổi lại mang lại hiệu quả vượt trội trong việc thu thập chi tiết. Để kiểm soát chi phí, nhà phát triển có thể thiết lập ngân sách phiên làm việc, trong khi mô hình bản thân không tự biết ngân sách khi đang chạy vì theo lời nhà phát triển, việc đó có thể làm các tác nhân cảm thấy lo lắng.

Phần hỏi đáp tại hội nghị cũng hé lộ nhiều chi tiết kỹ thuật về cách vận hành và giới hạn của hệ thống. Khi được hỏi về việc làm sao để các dòng chảy lặp lại trở nên rẻ và hiệu quả hơn theo thời gian, đội ngũ Anthropic gợi ý kết hợp sử dụng một tính năng mới đang ở dạng xem trước nghiên cứu gọi là dreaming, tức tính năng đọc kho bộ nhớ hiện tại cùng các bản ghi phiên làm việc cũ để tạo ra kho bộ nhớ mới đã được sắp xếp lại, gộp các bản sao và loại bỏ thông tin lỗi thời. Về khả năng tự cải tiến, đại diện hãng cho biết các dòng chảy chưa có sẵn khả năng tự nhận diện mô hình quét chưa đạt yêu cầu để tự đổi lịch chạy trong tương lai, nhưng các kỹ sư có thể tận dụng tính năng dreaming và phương pháp tối ưu hóa để cải thiện vòng lặp.

Các nhà phát triển vẫn có thể duy trì khả năng quan sát toàn bộ hoạt động thông qua chức năng tạo biểu đồ bên trong giao diện Claude Console để kiểm tra nội dung dữ liệu mà tác nhân chủ lực truyền cho tác nhân phụ tại mỗi bước chuyển đổi. Về khả năng giao tiếp, các tác nhân phụ có thể trao đổi thông tin thông qua việc chia sẻ một hệ thống tệp tin chung, dù nhà phát triển không thể trực tiếp ra lệnh cho một tác nhân phụ nhắn tin cho tác nhân khác thông qua giao diện lập trình ứng dụng. Đại diện Anthropic khẳng định mục tiêu dài hạn của các dòng chảy động là cho phép người dùng phổ thông có thể giải quyết các bài toán khó, tận dụng sức mạnh tính toán trong thời gian kiểm thử để đạt được năng lực cao hơn từ mô hình.

Nhìn rộng ra bức tranh công nghệ, bài toán điều phối tác nhân đang dịch chuyển từ việc con người đóng vai trò quản lý vi mô từng dòng mã sang việc xây dựng một hệ thống khung nơi AI tự quản trị lấy phần việc của mình.