Tweet
Khi một tác vụ trở nên phức tạp, việc để một Agent xử lý toàn bộ công việc trong một context duy nhất có thể không phải là cách tiếp cận phù hợp. Trong CCAR-F Exam Guide, nội dung về Multi-Agent Systems được đề cập trong Domain 1: Agentic Architecture & Orchestration, đặc biệt tại Task Statement 1.2.
Một mô hình được nhắc đến là Coordinator – Subagent, trong đó mỗi thành phần đảm nhận một vai trò khác nhau trong quá trình xử lý.
Coordinator làm gì?
Có thể hình dung Coordinator là thành phần đứng ở trung tâm của workflow.
Coordinator có thể:
Subagent có tự động biết toàn bộ Context của Coordinator? Không.
Đây là điểm quan trọng khi thiết kế multi-agent workflow. Subagent không tự động kế thừa conversation history của Coordinator.
Nếu subagent cần thông tin từ những bước xử lý trước đó, context liên quan phải được truyền rõ ràng trong prompt.
Chẳng hạn:
Coordinator
→ thực hiện web search
→ nhận được kết quả
→ truyền các thông tin cần thiết vào prompt
→ Subagent phân tích
→ trả kết quả về Coordinator.
Điều này cũng liên quan trực tiếp đến Context Passing, một nội dung khác được đề cập trong Exam Guide.
Chia task thế nào để Multi-Agent hoạt động hiệu quả?
Một cách tiếp cận được đề cập trong tài liệu là chia công việc theo phạm vi hoặc chuyên môn.
Ví dụ, thay vì yêu cầu một Agent xử lý toàn bộ một vấn đề nghiên cứu lớn, Coordinator có thể:
Task lớn
↓
Chia thành các subtask
↓
Giao cho các Subagent phù hợp
↓
Nhận kết quả
↓
Tổng hợp và đánh giá
↓
Bổ sung nhiệm vụ nếu còn thiếu thông tin
Tuy nhiên, việc chia nhỏ cũng cần hợp lý. Nếu decomposition quá hẹp, quá trình research có thể không bao phủ đầy đủ vấn đề hoặc tạo ra sự trùng lặp giữa các subagent.
Vì vậy, Coordinator không chỉ đơn giản là “chia việc”, mà còn cần theo dõi kết quả và nhận biết khi nào cần thực hiện thêm một vòng xử lý.
Một điểm quan trọng khi thiết kế Multi-Agent
Theo Exam Guide, Coordinator có thể lựa chọn subagent dựa trên độ phức tạp của query.
Những task đơn giản không nhất thiết phải được phân bổ cho một hệ thống multi-agent phức tạp. Ngược lại, với những vấn đề có nhiều phạm vi hoặc yêu cầu chuyên môn khác nhau, việc phân chia thành các subtask có thể giúp workflow dễ quản lý hơn.
CCAR-F cần nắm gì ở phần Multi-Agent? Từ Task Statement 1.2 và các nội dung liên quan trong Domain 1, có thể thấy những điểm cần chú ý gồm:
Multi-Agent vì vậy không đơn giản là “tạo thêm nhiều Agent”. Điều quan trọng nằm ở cách phân chia nhiệm vụ, truyền context và điều phối kết quả giữa các Agent.
Nguồn tham khảo:
Claude Certification Program – Exam Guide, Domain 1: Agentic Architecture & Orchestration, Task Statement 1.2 và các nội dung liên quan về Context Passing.
Tài liệu tham khảo thêm: Start building with Claude
Một mô hình được nhắc đến là Coordinator – Subagent, trong đó mỗi thành phần đảm nhận một vai trò khác nhau trong quá trình xử lý.
Coordinator làm gì?
Có thể hình dung Coordinator là thành phần đứng ở trung tâm của workflow.
Coordinator có thể:
- Phân tích yêu cầu ban đầu.
- Chia một tác vụ lớn thành các subtask.
- Xác định subagent phù hợp cho từng subtask.
- Giao nhiệm vụ cho các subagent.
- Nhận kết quả trả về.
- Tổng hợp và đánh giá các kết quả.
- Nếu cần, tiếp tục giao thêm nhiệm vụ để hoàn thiện kết quả.
Subagent có tự động biết toàn bộ Context của Coordinator? Không.
Đây là điểm quan trọng khi thiết kế multi-agent workflow. Subagent không tự động kế thừa conversation history của Coordinator.
Nếu subagent cần thông tin từ những bước xử lý trước đó, context liên quan phải được truyền rõ ràng trong prompt.
Chẳng hạn:
Coordinator
→ thực hiện web search
→ nhận được kết quả
→ truyền các thông tin cần thiết vào prompt
→ Subagent phân tích
→ trả kết quả về Coordinator.
Điều này cũng liên quan trực tiếp đến Context Passing, một nội dung khác được đề cập trong Exam Guide.
Chia task thế nào để Multi-Agent hoạt động hiệu quả?
Một cách tiếp cận được đề cập trong tài liệu là chia công việc theo phạm vi hoặc chuyên môn.
Ví dụ, thay vì yêu cầu một Agent xử lý toàn bộ một vấn đề nghiên cứu lớn, Coordinator có thể:
Task lớn
↓
Chia thành các subtask
↓
Giao cho các Subagent phù hợp
↓
Nhận kết quả
↓
Tổng hợp và đánh giá
↓
Bổ sung nhiệm vụ nếu còn thiếu thông tin
Tuy nhiên, việc chia nhỏ cũng cần hợp lý. Nếu decomposition quá hẹp, quá trình research có thể không bao phủ đầy đủ vấn đề hoặc tạo ra sự trùng lặp giữa các subagent.
Vì vậy, Coordinator không chỉ đơn giản là “chia việc”, mà còn cần theo dõi kết quả và nhận biết khi nào cần thực hiện thêm một vòng xử lý.
Một điểm quan trọng khi thiết kế Multi-Agent
Theo Exam Guide, Coordinator có thể lựa chọn subagent dựa trên độ phức tạp của query.
Những task đơn giản không nhất thiết phải được phân bổ cho một hệ thống multi-agent phức tạp. Ngược lại, với những vấn đề có nhiều phạm vi hoặc yêu cầu chuyên môn khác nhau, việc phân chia thành các subtask có thể giúp workflow dễ quản lý hơn.
CCAR-F cần nắm gì ở phần Multi-Agent? Từ Task Statement 1.2 và các nội dung liên quan trong Domain 1, có thể thấy những điểm cần chú ý gồm:
- Vai trò của Coordinator và Subagent.
- Cách decompose task thành các subtask.
- Cách delegate nhiệm vụ.
- Cách aggregate và đánh giá kết quả.
- Cách truyền context cần thiết cho subagent.
- Hiểu rằng subagent không tự động kế thừa conversation history của Coordinator.
- Biết cân nhắc phạm vi decomposition để tránh thiếu coverage hoặc tạo ra sự trùng lặp.
Multi-Agent vì vậy không đơn giản là “tạo thêm nhiều Agent”. Điều quan trọng nằm ở cách phân chia nhiệm vụ, truyền context và điều phối kết quả giữa các Agent.
Nguồn tham khảo:
Claude Certification Program – Exam Guide, Domain 1: Agentic Architecture & Orchestration, Task Statement 1.2 và các nội dung liên quan về Context Passing.
Tài liệu tham khảo thêm: Start building with Claude