Hiệu Quả của “Harness” Dành Cho Long-Running AI Agents: Hướng Dẫn Hoàn Chỉnh Cho Các Đội Ngũ Kỹ Sư Hiện Đại

Giới thiệu: Sự trỗi dậy của các Long-Running AI Agents

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo đã tiến hóa từ các công cụ trả lời đơn lẻ sang các AI agent có khả năng tự thực hiện những tác vụ phức tạp, nhiều bước, kéo dài hàng giờ hoặc hàng ngày. Những hệ thống này có thể viết phần mềm, tự động hóa workflow, phân tích dữ liệu lớn, điều phối các công cụ, triển khai ứng dụng, và độc lập hoàn thành mục tiêu được giao.

Tuy nhiên, dù AI agent đã phát triển mạnh mẽ về mặt trí tuệ, chúng vẫn gặp một hạn chế lớn:

Hầu hết các agent đều khó làm việc liên tục trong thời gian dài.

Một agent có thể hoạt động rất tốt trong một phiên (session), nhưng khi nhiệm vụ kéo dài hàng chục giờ hoặc nhiều ngày, nó phải đối mặt với ba vấn đề nghiêm trọng:

1. Mất ngữ cảnh giữa các phiên làm việc

2. Không có cơ chế tự quản lý tiến độ dài hạn

3. Dễ mất tính nhất quán nếu không có giám sát từ con người

Những rào cản này đã thúc đẩy Anthropic viết bài nghiên cứu “Effective Harnesses for Long-Running Agents”, đề xuất một giải pháp mang tính kỹ thuật: harness.

“Harness” không chỉ là một công cụ; đó là một khung làm việc, một môi trường kỹ thuật, một quy trình và một hệ thống kiểm soát giúp AI agents hoạt động như một thành viên kỹ sư thực thụ trong đội.

1. Vì sao Long-Running AI Agents khó xây dựng?

Dù có vẻ dễ hiểu rằng một agent “nên tiếp tục từ nơi nó dừng lại”, thực tế kỹ thuật lại phức tạp hơn nhiều. Các mô hình AI hiện đại — dù thông minh — về bản chất không lưu trạng thái. Mỗi lần gọi model là một lần “bắt đầu từ con số 0”.

Điều này tạo ra nhiều hệ quả.

1.1. Vấn đề Context Window

Dù mô hình AI có thể xử lý lượng prompt lớn, chúng vẫn bị giới hạn bởi context window. Khi dự án trở nên phức tạp:

• Agent không thể giữ tất cả thông tin cần thiết

• Những chi tiết quan trọng rơi khỏi bộ nhớ

• Agent phải “đoán mò” phần còn lại

• Dẫn đến kết quả không ổn định, thiếu logic

Anthropic nhận thấy rằng:

  Những agent hiểu tốt nhiệm vụ lúc đầu, nhưng càng về sau càng mất mạch khi kích thước dự án vượt quá khả năng ghi nhớ của model.

Giống như một lập trình viên quên 90% codebase mỗi sáng, rõ ràng điều này không thể bền vững.

1.2. Vấn đề tác vụ quá rộng

Những prompt kiểu:

  “Hãy xây cho tôi một ứng dụng web full-stack đầy đủ chức năng.”…thực chất chứa hàng chục nhiệm vụ nhỏ.

Khi đối diện với những yêu cầu lớn, agent thường:

• Cố làm quá nhiều thứ trong một phiên

• Sản sinh output dang dở

• Nghĩ rằng đã hoàn thành dù thực tế sai lệch

• Không thể theo dõi tiến độ

Điều thiếu ở đây chính là:

• bản kế hoạch

• checklist features

• workflow

• test suite

• cơ chế bàn giao giữa các phiên

Một “harness” sẽ giải quyết toàn bộ điều này.

1.3. Vấn đề phiên làm việc rời rạc

Thông thường:

• Mỗi phiên gọi mô hình là độc lập

• Agent không nhớ những gì đã làm trước

• Người dùng phải nhắc lại toàn bộ bối cảnh

Nhưng các nhiệm vụ phức tạp cần:

• Lưu trạng thái

• Theo dõi tiến độ

• Bộ nhớ bền vững

• File lịch sử

• Test để duy trì chất lượng

Không có chúng, agent không thể hoạt động lâu dài.

1.4. Vấn đề xác minh

Ngay cả khi agent tạo ra kết quả:

• Liệu có đúng yêu cầu?

• Có phá vỡ logic cũ không?

• Có chuẩn để build các bước tiếp theo không?

Con người luôn tự kiểm tra — chạy test, review code, kiểm tra assumption.

Agent cũng cần môi trường như vậy.

2. Vậy “Harness” là gì?

Anthropic định nghĩa harness là một môi trường và quy trình kỹ thuật giúp agent duy trì hiệu suất trong thời gian dài.

Một harness bao gồm:

1. Môi trường làm việc được kiểm soát

2. Cơ chế tạo dàn ý và kế hoạch dự án tự động

3. Quy trình làm việc cho từng phiên

4. Bộ nhớ dựa trên artifact

5. Cơ chế kiểm thử và xác minh

6. Các vai trò agent chuyên biệt

Nói cách khác: Harness là “hệ điều hành” dành cho AI agent.

Thay vì bỏ mặc agent “tự xoay sở”, harness giúp chúng hoạt động bài bản, có quy trình, có kiểm soát — giống như cách đội ngũ kỹ sư chuyên nghiệp hoạt động.

3. Các thành phần chính của một harness hiệu quả

Anthropic nêu bật một số thành phần quan trọng giúp agent hoạt động ổn định và lâu dài.

3.1. Initializer Agent (Agent khởi tạo)

Vai trò: thiết lập toàn bộ dự án.

Bao gồm:

● Tạo cấu trúc project

● Tạo danh sách chức năng


● Tạo script khởi động môi trường

● Tạo file log tiến độ

Agent code sẽ dựa vào đây để biết phiên trước làm gì.

3.2. Coding Agent (Agent lập trình)

Sau khi initializer hoàn tất setup, agent lập trình sẽ:

1. Đọc feature_list

2. Chọn feature tiếp theo

3. Viết code đúng phạm vi

4. Chạy test

5. Commit code

6. Cập nhật progress log

Mỗi phiên chỉ làm một việc, giúp:

• tránh quá tải

• tránh quên bối cảnh

• đảm bảo chất lượng

3.3. Bộ nhớ dựa trên artifact

Khác với con người dùng bộ nhớ sinh học, agent dùng:

• file

• log

• code

• báo cáo

• test output

Tất cả được lưu trữ và truy cập lại trong các phiên sau — không cần nhét toàn bộ vào prompt.

3.4. Kiểm thử và xác minh

Harness tốt luôn có:

• Unit test

• Validation script

• Consistency check

Agent chỉ đánh dấu “đã hoàn thành” khi vượt qua tiêu chí xác minh. Điều này ngăn lỗi “tự tuyên bố hoàn thành”.

3.5. Cơ chế làm việc theo phiên

Mỗi phiên:

• Tập trung 1 feature

• Commit 1 lần

• Update log rõ ràng

• Leave artifacts

Giúp agent tiếp tục mạch logic dài hạn.

4. Harness cải thiện agent như thế nào?

● Giải quyết mất ngữ cảnh

Nhờ artifact.

● Giải quyết tác vụ quá rộng

Nhờ chia nhỏ trong feature_list.

● Giải quyết session rời rạc

Nhờ progress log và history.

● Đảm bảo tính đúng đắn

Nhờ kiểm thử.

● Giữ sự ổn định trong hàng ngày

Nhờ workflow kỷ luật.

5. So sánh agent truyền thống vs agent có harness

6. Ví dụ thực tế: Xây app full-stack bằng harness

Phiên 1 – Initializer

• tạo cấu trúc

• tạo feature list

• tạo test

• tạo init script

• tạo progress log

Phiên 2 trở đi – Coding

• mỗi phiên làm một module nhỏ

• viết code

• chạy test

• commit

• cập nhật log

Sau 30–40 phiên, ứng dụng hoàn thiện hoàn chỉnh.

7. Vì sao các công ty công nghệ Việt Nam nên quan tâm?

Harness giúp:

• rút ngắn chu kỳ phát triển

• giảm chi phí nhân sự

• tăng chất lượng code

• đưa AI vào quy trình sản xuất

• thay thế tác vụ lặp lại của kỹ sư

• phù hợp với các công ty scale-up

Đặc biệt phù hợp khi:

• thiếu senior developer

• cần tự động hóa test

• cần ra sản phẩm nhanh

8. Cách áp dụng harness trong doanh nghiệp

1. Chọn model phù hợp (Claude, GPT…)

2. Tạo bộ template dự án

3. Tự động hóa tạo feature list

4. Tạo hệ thống progress log

5. Tích hợp test pipeline

6. Dùng Git để quản lý

7. Xây dựng các vai trò agent

8. Tích hợp với DevOps

9. Tương lai của long-running agents

Harness là bước đầu của:

• lập trình viên AI tự trị

• hệ thống tự tối ưu

• multi-agent collaboration

• AI vận hành 24/7

Tương lai agent có thể:

• tự học

• tự sửa lỗi

• tự chia task

• tự điều phối nhiều agent

Kết luận

Khái niệm harness của Anthropic là một bước tiến lớn trong AI engineering thực tế. Harness giải quyết hầu hết hạn chế khiến agent không thể làm việc dài hơi.

Nó cung cấp:

• sự cấu trúc

• quy trình

• bộ nhớ

• kiểm thử

• khả năng tiếp tục công việc

Với harness, AI agent không còn là “công cụ autocomplete thông minh” mà trở thành một kỹ sư tự động có năng lực, bền bỉ và đáng tin cậy.

Doanh nghiệp công nghệ Việt Nam nếu triển khai harness sớm sẽ đạt lợi thế cạnh tranh lớn khi xu hướng AI tự trị trở thành tiêu chuẩn toàn cầu.