Tweet
Trong một Agentic Workflow, Agent không chỉ suy nghĩ và tạo câu trả lời. Agent còn có thể thực hiện các tool call, và đây là nơi kiến trúc hệ thống cần có cơ chế kiểm soát phù hợp.
Trong Domain 1 của CCAR-F, một nội dung cần chú ý là Agent SDK hooks, cụ thể gồm:
Hooks dùng để làm gì?
Có thể hình dung hook như một điểm mà hệ thống có thể can thiệp vào workflow của Agent tại một thời điểm nhất định.
Ví dụ, sau khi Agent thực hiện một tool call, workflow có thể có một bước xử lý tiếp theo thay vì đơn giản bỏ qua kết quả đó.
Trong tài liệu CCAR-F, PostToolUse được nhắc đến như một nội dung cần nắm trong Agent SDK hooks.
Điều này đặc biệt quan trọng khi bài toán yêu cầu hệ thống không chỉ “gọi tool”, mà còn phải có một cơ chế xử lý dữ liệu hoặc kiểm soát workflow sau tool call.
Tool call interception
Một khái niệm khác là tool call interception. Thay vì để mọi tool call đi thẳng qua hệ thống mà không có điểm kiểm soát, kiến trúc có thể có cơ chế interception để xử lý tool call theo workflow đã thiết kế. Đây là một điểm cần phân biệt khi đọc câu hỏi scenario. Nếu đề bài mô tả yêu cầu cần can thiệp vào quá trình gọi tool, hãy chú ý đến cơ chế hook/interception thay vì chỉ tập trung vào prompt.
Data normalization
Agent có thể làm việc với dữ liệu đến từ nhiều bước hoặc nhiều tool khác nhau. Vì vậy, data normalization cũng xuất hiện trong nội dung Agent SDK hooks của CCAR-F.
Điểm cần nhớ ở đây là normalization không phải một cách “prompt Agent tốt hơn”, mà là một phần của cách hệ thống xử lý dữ liệu trong workflow.
Vì sao nội dung này đáng chú ý trong CCAR-F?
CCAR-F không chỉ hỏi về việc sử dụng Claude. Đối tượng của chứng chỉ là Solution Architect triển khai Claude trong production, và công nghệ được kiểm tra bao gồm Claude Agent SDK, Claude API, Claude Code và Model Context Protocol.
Do đó, khi học Agentic Architecture, cần nhìn Agent như một thành phần trong một hệ thống có workflow, chứ không chỉ là một chatbot.
Một số câu hỏi có thể đặt ra:
Ghi nhớ nhanh:
Đây là một nhóm kiến thức nằm trong D1 – Agentic Architecture & Orchestration, domain có trọng số 27% trong CCAR-F.
__________________________________________________ __________________________________________________
Nếu bạn đang quan tâm đến chứng chỉ CCAR-F nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, VnPro hiện có khóa đào tạo và luyện thi chứng chỉ CCAR-F, phù hợp với những bạn muốn xây dựng kiến thức từ nền tảng, học bài bản và có lộ trình rõ ràng. 👉 Muốn tìm hiểu học và luyện thi chứng chỉ CCAR-F đúng hướng? Liên hệ VnPro để được tư vấn lộ trình phù hợp ngay nhé!
Trong Domain 1 của CCAR-F, một nội dung cần chú ý là Agent SDK hooks, cụ thể gồm:
- PostToolUse
- Tool call interception
- Data normalization
Hooks dùng để làm gì?
Có thể hình dung hook như một điểm mà hệ thống có thể can thiệp vào workflow của Agent tại một thời điểm nhất định.
Ví dụ, sau khi Agent thực hiện một tool call, workflow có thể có một bước xử lý tiếp theo thay vì đơn giản bỏ qua kết quả đó.
Trong tài liệu CCAR-F, PostToolUse được nhắc đến như một nội dung cần nắm trong Agent SDK hooks.
Điều này đặc biệt quan trọng khi bài toán yêu cầu hệ thống không chỉ “gọi tool”, mà còn phải có một cơ chế xử lý dữ liệu hoặc kiểm soát workflow sau tool call.
Tool call interception
Một khái niệm khác là tool call interception. Thay vì để mọi tool call đi thẳng qua hệ thống mà không có điểm kiểm soát, kiến trúc có thể có cơ chế interception để xử lý tool call theo workflow đã thiết kế. Đây là một điểm cần phân biệt khi đọc câu hỏi scenario. Nếu đề bài mô tả yêu cầu cần can thiệp vào quá trình gọi tool, hãy chú ý đến cơ chế hook/interception thay vì chỉ tập trung vào prompt.
Data normalization
Agent có thể làm việc với dữ liệu đến từ nhiều bước hoặc nhiều tool khác nhau. Vì vậy, data normalization cũng xuất hiện trong nội dung Agent SDK hooks của CCAR-F.
Điểm cần nhớ ở đây là normalization không phải một cách “prompt Agent tốt hơn”, mà là một phần của cách hệ thống xử lý dữ liệu trong workflow.
Vì sao nội dung này đáng chú ý trong CCAR-F?
CCAR-F không chỉ hỏi về việc sử dụng Claude. Đối tượng của chứng chỉ là Solution Architect triển khai Claude trong production, và công nghệ được kiểm tra bao gồm Claude Agent SDK, Claude API, Claude Code và Model Context Protocol.
Do đó, khi học Agentic Architecture, cần nhìn Agent như một thành phần trong một hệ thống có workflow, chứ không chỉ là một chatbot.
Một số câu hỏi có thể đặt ra:
- Tool call xảy ra ở đâu?
- Có cần can thiệp sau khi tool được gọi không?
- Dữ liệu có cần được normalize không?
- Cơ chế nào phù hợp để kiểm soát workflow?
Ghi nhớ nhanh:
Agent SDK hooks → PostToolUse → tool call interception → data normalization.
Đây là một nhóm kiến thức nằm trong D1 – Agentic Architecture & Orchestration, domain có trọng số 27% trong CCAR-F.
__________________________________________________ __________________________________________________
Nếu bạn đang quan tâm đến chứng chỉ CCAR-F nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, VnPro hiện có khóa đào tạo và luyện thi chứng chỉ CCAR-F, phù hợp với những bạn muốn xây dựng kiến thức từ nền tảng, học bài bản và có lộ trình rõ ràng. 👉 Muốn tìm hiểu học và luyện thi chứng chỉ CCAR-F đúng hướng? Liên hệ VnPro để được tư vấn lộ trình phù hợp ngay nhé!