Xu hướng Agentic Coding 2026 — Phần 2: Multi-Agent và Agent chạy dài xây hệ thống hoàn chỉnh

2026-03-29T11:36:48+07:00

Loại: Nền tảng
Giá: 0

Nguồn gốc: Bài viết được dịch và biên soạn từ báo cáo chính thức "2026 Agentic Coding Trends Report" của Anthropic.

Tải báo cáo gốc (PDF tiếng Anh)

Serial: Xu hướng Agentic Coding 2026 | Phần 2/4

← Phần 1 | Phần 3 →

Xu hướng 2: Agent đơn lẻ tiến hóa thành đội phối hợp

Trong Phần 1, chúng ta đã thấy cách vòng đời phát triển phần mềm đang được tái cấu hình và vai trò kỹ sư chuyển từ người triển khai sang người điều phối. Phần 2 này đi sâu vào hai xu hướng năng lực đầu tiên: kiến trúc multi-agent và khả năng agent chạy dài — hai yếu tố kỹ thuật then chốt cho phép sự chuyển đổi lớn đó diễn ra.

Anthropic dự đoán rằng năm 2026, các tổ chức sẽ có thể khai thác nhiều agent hoạt động cùng nhau để xử lý độ phức tạp của tác vụ mà chỉ một năm trước, điều đó khó có thể tưởng tượng được. Khả năng này đòi hỏi các kỹ năng mới: phân rã tác vụ (task decomposition), chuyên biệt hóa agent (agent specialization), và giao thức phối hợp (coordination protocols).

Bên cạnh đó, môi trường phát triển cũng cần thay đổi — hiển thị trạng thái của nhiều phiên agent đồng thời, và quy trình version control xử lý các đóng góp đồng thời từ agent.

Từ single-agent đến multi-agent: Sự khác biệt kiến trúc

Single-agent workflows xử lý tác vụ tuần tự qua một cửa sổ ngữ cảnh (context window) duy nhất. Agent nhận input, suy luận, thực hiện hành động, nhận kết quả, rồi tiếp tục — tất cả trong một luồng duy nhất. Cách tiếp cận này đơn giản và hiệu quả cho nhiều tác vụ, nhưng gặp giới hạn khi độ phức tạp tăng lên: ngữ cảnh trở nên quá tải, suy luận bị phân tán, và thời gian xử lý tăng tuyến tính.

Kiến trúc multi-agent giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng một orchestrator (agent điều phối) để phân công cho các agent chuyên biệt làm việc song song — mỗi agent có ngữ cảnh riêng biệt, tập trung vào nhiệm vụ cụ thể. Sau đó, orchestrator tổng hợp kết quả thành output tích hợp.

Ví dụ, thay vì một agent xử lý toàn bộ yêu cầu "tạo tính năng authentication" — bao gồm thiết kế cơ sở dữ liệu, backend API, frontend UI, và testing — kiến trúc multi-agent có thể phân chia thành 4 agent chuyên biệt: một agent database, một agent API, một agent frontend, và một agent testing, tất cả chạy song song dưới sự phối hợp của orchestrator.

Dự đoán cốt lõi

Anthropic đưa ra dự đoán rõ ràng: hệ thống multi-agent sẽ thay thế quy trình single-agent. Các tổ chức sẽ áp dụng multi-agent workflows tối đa hóa hiệu suất thông qua suy luận song song trên các cửa sổ ngữ cảnh riêng biệt.

Điều này không có nghĩa là single-agent sẽ biến mất — chúng vẫn phù hợp cho tác vụ đơn giản, rõ ràng. Nhưng cho các dự án phức tạp đòi hỏi nhiều chuyên môn khác nhau, multi-agent sẽ trở thành tiêu chuẩn.

Case study Fountain: Giảm thời gian tuyển dụng từ tuần xuống 72 giờ

Fountain, nền tảng quản lý lực lượng lao động tuyến đầu, đã đạt được kết quả ấn tượng bằng kiến trúc multi-agent phân cấp với Claude:

Screening nhanh hơn 50% — agent chuyên biệt sàng lọc ứng viên

Onboarding nhanh hơn 40% — agent tự động tạo tài liệu

Chuyển đổi ứng viên tăng gấp đôi (2x) — phân tích cảm xúc bằng agent riêng

Fountain Copilot đóng vai trò agent điều phối trung tâm, phối hợp các sub-agent chuyên biệt: sàng lọc ứng viên, tạo tài liệu tự động, và phân tích cảm xúc. Kiến trúc này cho phép một khách hàng logistics cắt giảm thời gian tuyển đầy đủ nhân sự cho trung tâm fulfillment mới từ hơn một tuần xuống dưới 72 giờ.

Trường hợp Fountain minh họa mô hình orchestrator-specialist rõ ràng: thay vì một agent cố gắng xử lý mọi khía cạnh của recruitment, mỗi khía cạnh được giao cho agent chuyên biệt, và orchestrator đảm bảo phối hợp trơn tru giữa chúng.

Xu hướng 3: Agent chạy dài xây dựng hệ thống hoàn chỉnh

Nếu multi-agent mở rộng chiều "breadth" (bề rộng) của những gì agent có thể làm, thì agent chạy dài mở rộng chiều "depth" (bề sâu) — khả năng làm việc liên tục, bền bỉ trên dự án phức tạp qua khoảng thời gian dài.

Các agent ban đầu xử lý tác vụ one-shot hoàn thành trong vài phút: sửa bug này, viết hàm kia, tạo test này. Đến cuối 2025, các agent ngày càng tinh vi đã tạo ra bộ tính năng hoàn chỉnh trong vài giờ. Năm 2026, Anthropic dự đoán agent sẽ có thể làm việc liên tục nhiều ngày, xây dựng toàn bộ ứng dụng và hệ thống với sự can thiệp tối thiểu của con người — tập trung vào giám sát chiến lược tại các điểm quyết định then chốt.

4 dự đoán cho agent chạy dài

Dự đoán 1 — Horizons tác vụ mở rộng từ phút sang ngày hoặc tuần: Agent tiến hóa từ xử lý tác vụ rời rạc hoàn thành trong vài phút, sang làm việc tự chủ trong khoảng thời gian dài, xây dựng và testing toàn bộ ứng dụng với các checkpoint kiểm tra định kỳ từ con người.

Dự đoán 2 — Agent xử lý thực tế lộn xộn của phát triển phần mềm: Agent chạy dài lập kế hoạch, lặp lại, và tinh chỉnh qua hàng chục phiên làm việc, thích ứng với những phát hiện mới, phục hồi từ thất bại, và duy trì trạng thái nhất quán xuyên suốt dự án phức tạp. Đây không phải là "chạy script dài" — mà là khả năng xử lý sự bất ngờ, đổi hướng khi cần, và vẫn giữ coherence tổng thể.

Dự đoán 3 — Kinh tế phát triển phần mềm thay đổi: Khi agent có thể làm việc tự chủ trong thời gian dài, các dự án trước đây không khả thi trở nên khả thi. Technical debt tích lũy nhiều năm vì không ai có thời gian giải quyết sẽ được agent xử lý có hệ thống, làm việc qua các backlog. Những "ước mơ kỹ thuật" bị xếp xó vì thiếu resource giờ có thể được hiện thực hóa.

Dự đoán 4 — Con đường ra thị trường tăng tốc: Các doanh nhân sử dụng agent để đi từ ý tưởng đến ứng dụng triển khai trong vài ngày thay vì vài tháng. Đây là sự thay đổi kinh tế sâu sắc — giảm chi phí cố định của việc "bắt đầu dự án mới" đến mức nhiều ý tưởng trước đây "quá nhỏ để đầu tư" giờ trở nên đáng thử.

Case study Rakuten: 12.5 triệu dòng code, 7 giờ, 99.9% chính xác

Tại Rakuten, kỹ sư đã thử nghiệm khả năng của Claude Code với một tác vụ kỹ thuật phức tạp: triển khai phương pháp trích xuất activation vector cụ thể trong vLLM — một thư viện mã nguồn mở khổng lồ với 12.5 triệu dòng code trong nhiều ngôn ngữ lập trình.

Claude Code hoàn thành toàn bộ trong 7 giờ làm việc tự chủ trong một phiên chạy duy nhất. Kết quả triển khai đạt độ chính xác số 99.9% so với phương pháp tham chiếu.

Điều đáng chú ý ở đây không chỉ là tốc độ — mà là khả năng điều hướng trong codebase khổng lồ, hiểu kiến trúc phức tạp đa ngôn ngữ, triển khai chính xác phương pháp kỹ thuật cụ thể, và duy trì coherence xuyên suốt 7 giờ làm việc liên tục.

Hệ quả kết hợp: Multi-Agent + Long-Running = Paradigm mới

Khi kết hợp hai xu hướng này, bức tranh trở nên rõ ràng hơn: tương lai phát triển phần mềm là các hệ thống multi-agent chạy dài, nơi đội ngũ agent chuyên biệt phối hợp làm việc liên tục trên dự án phức tạp với giám sát chiến lược từ con người.

Hãy tưởng tượng kịch bản: bạn mô tả một ứng dụng muốn xây dựng. Orchestrator agent phân rã thành các hệ thống con, giao cho agent chuyên biệt (database, API, frontend, DevOps), mỗi agent làm việc song song qua nhiều ngày. Chúng tự phối hợp, giải quyết conflict, chạy test, và chỉ escalate lên bạn khi gặp quyết định chiến lược. Sau vài ngày, bạn có ứng dụng hoàn chỉnh, đã test, sẵn sàng deploy.

Đây không phải science fiction — đây là xu hướng mà các case study Fountain và Rakuten đang chỉ ra, và Anthropic dự đoán sẽ trở nên phổ biến trong năm 2026.

Thách thức cần giải quyết

Hai xu hướng này cũng đặt ra thách thức đáng kể:

Về mặt kỹ thuật

Task decomposition: Cách phân rã tác vụ phức tạp sao cho mỗi agent có ngữ cảnh đủ và rõ ràng — không quá rộng (mất tập trung) hay quá hẹp (thiếu bức tranh toàn cảnh)

State management: Duy trì trạng thái nhất quán khi nhiều agent làm việc đồng thời trên cùng codebase — giải quyết conflict, merge changes, đảm bảo coherence

Error recovery: Khi một agent trong chuỗi thất bại, cách phục hồi mà không phải restart toàn bộ hệ thống

Context window management: Ở agent chạy dài, cách duy trì thông tin quan trọng qua nhiều phiên mà không bị quá tải ngữ cảnh

Về mặt tổ chức

Monitoring và observability: Cách theo dõi trạng thái của nhiều agent chạy đồng thời — biết lúc nào cần can thiệp, lúc nào để chúng tự xử lý

Version control workflows: Quy trình kiểm soát phiên bản khi nhiều agent commit đồng thời — branching strategy, merge protocols, review process

Cost management: Nhiều agent chạy dài = chi phí compute đáng kể. Cần cân bằng giữa lợi ích năng suất và chi phí vận hành

Trust và validation: Cách xây dựng niềm tin vào output của hệ thống multi-agent — từ unit test đến integration test đến acceptance test, mỗi tầng được ai validate?

Kỹ năng mới cho kỹ sư năm 2026

Để tận dụng hai xu hướng này, kỹ sư cần phát triển kỹ năng mới:

Agent coordination: Khả năng thiết kế giao thức phối hợp giữa các agent — ai làm gì, ai đợi ai, thông tin nào cần chia sẻ

Task decomposition mastery: Phân rã vấn đề phức tạp thành các tác vụ agent có thể xử lý độc lập — kỹ năng gần với kiến trúc hệ thống hơn là viết code

Quality evaluation at scale: Đánh giá chất lượng output trên quy mô lớn — không chỉ review từng hàm, mà đánh giá hệ thống tổng thể do nhiều agent tạo ra

Strategic checkpoint design: Biết đặt checkpoint ở đâu trong quá trình agent chạy dài — đủ thường xuyên để phát hiện vấn đề sớm, đủ thưa để không biến thành nút thắt cổ chai

Trong Phần 3, chúng ta sẽ khám phá cách giám sát con người mở rộng quy mô thông qua cộng tác thông minh — nghịch lý cộng tác thú vị mà Anthropic phát hiện — và cách agentic coding mở rộng sang bề mặt và người dùng hoàn toàn mới.

Đọc tiếp serial

1. Phần 1: SDLC và Vai trò kỹ sư thay đổi triệt để — Xu hướng nền tảng, sự dịch chuyển kiến tạo

2. Phần 2: Multi-Agent và Agent chạy dài — Bạn đang ở đây

3. Phần 3: Giám sát thông minh và Mở rộng — Human oversight, mở rộng bề mặt

4. Phần 4: Tác động kinh tế và Bảo mật — Năng suất, phi kỹ thuật, dual-use security

Tải báo cáo gốc PDF (tiếng Anh)