5 Bài học đắt giá khi làm việc với AI Agents

Trong 2 năm qua, tôi đã trải qua hành trình từ skeptic (hoài nghi) đến advocate (ủng hộ nhiệt tình) AI Agents. Từ việc tự động hóa quy trình code review, generate training content, cho đến xây dựng các automation workflows phức tạp - mỗi dự án đều để lại những bài học đắt giá.

Bài viết này không phải là một tutorial "How to build AI Agents". Thay vào đó, đây là 5 insights thực chiến mà tôi ước gì mình biết trước khi bắt đầu. Nếu bạn là developer đang tìm hiểu hoặc chuẩn bị làm việc với AI Agents, những bài học này sẽ giúp bạn tránh được nhiều cạm bẫy và tiết kiệm hàng chục giờ debugging.

Bài học 1: AI Agents không thông minh như bạn nghĩ (và đó là điều tốt)

Kỳ vọng vs Thực tế

Khi mới bắt đầu, tôi có một kỳ vọng phi thực tế: "AI Agent sẽ tự hiểu context, tự đưa ra quyết định đúng đắn, và hoàn thành công việc một cách hoàn hảo như một senior developer."

Thực tế:

• AI Agents giỏi nhất ở các nhiệm vụ có cấu trúc rõ ràng, lặp đi lặp lại
• Chúng không thể tự suy luận khi thiếu context
• Chúng sẽ "tưởng tượng" (hallucinate) khi không chắc chắn
• Output quality phụ thuộc 80% vào cách bạn thiết kế prompt và workflow

Case Study: Code Review Agent Gone Wrong

Tôi từng xây dựng một Code Review Agent để tự động review pull requests. Ban đầu, tôi cho rằng chỉ cần cung cấp diff và một prompt chung chung là đủ:

// ❌ Prompt quá chung chung
const prompt = `
  Review this code and provide feedback.
  Code diff: ${diff}
`;

Kết quả? Agent tạo ra các comments vô nghĩa như:

• "This code looks good!"
• "Consider adding more comments"
• Đề xuất refactor những đoạn code hoàn toàn ổn

Giải pháp: Tôi phải thiết kế lại với cấu trúc cụ thể:

// ✅ Prompt có cấu trúc rõ ràng
const prompt = `
You are a senior code reviewer. Analyze this PR with these specific criteria:
 
1. **Security:** Check for SQL injection, XSS vulnerabilities, exposed secrets
2. **Performance:** Identify N+1 queries, unnecessary loops, memory leaks
3. **Maintainability:** Check naming conventions, code duplication (>3 lines)
4. **Testing:** Verify edge cases are covered
 
Code diff:
${diff}
 
Output format (JSON):
{
  "severity": "high|medium|low",
  "category": "security|performance|maintainability|testing",
  "line": <line_number>,
  "issue": "<specific issue>",
  "suggestion": "<actionable fix>",
  "example": "<code example if applicable>"
}
 
Only report issues with medium or high severity. Skip minor style suggestions.
`;

Key Takeaway

Treat AI Agents như junior developers: Bạn cần hướng dẫn cụ thể, cung cấp examples, và set clear expectations. Đừng kỳ vọng chúng "tự suy nghĩ" như senior.

Action items:

• ✅ Thiết kế prompt với cấu trúc rõ ràng (input format → processing steps → output format)
• ✅ Provide examples trong prompt (few-shot learning)
• ✅ Giới hạn scope của từng task (break down thay vì giao một task khổng lồ)
• ✅ Validate output với rules/schemas (không tin tưởng mù quáng)

Bài học 2: Context is King - Thiết kế cho Explainability

Problem: The Black Box Syndrome

Một trong những vấn đề lớn nhất khi làm việc với AI Agents là lack of transparency. Khi agent đưa ra một quyết định sai, bạn không biết:

• Nó đã "nhìn thấy" thông tin gì?
• Nó đã suy luận như thế nào?
• Tại sao nó chọn action này thay vì action kia?

Tôi từng gặp bug trong một Training Content Generator Agent: Nó đột nhiên bắt đầu generate nội dung không chính xác sau khi update dataset. Mất 3 ngày để debug vì không có visibility vào reasoning process.

Solution: Design for Observability

Bây giờ, tôi bắt buộc mọi AI Agent phải log reasoning trace:

interface AgentTrace {
  taskId: string;
  timestamp: string;
  input: {
    userQuery: string;
    context: Record<string, any>;
    availableTools: string[];
  };
  reasoning: {
    step: number;
    thought: string;
    action: string;
    observation: string;
  }[];
  output: any;
  metadata: {
    tokensUsed: number;
    latency: number;
    cost: number;
  };
}
 
// Example trace
{
  "taskId": "review-pr-1234",
  "reasoning": [
    {
      "step": 1,
      "thought": "Tôi cần phân tích code diff để tìm security issues",
      "action": "analyze_diff",
      "observation": "Tìm thấy 3 potential SQL injection points"
    },
    {
      "step": 2,
      "thought": "Cần verify xem có input validation không",
      "action": "check_validation",
      "observation": "Không có parameterized queries được sử dụng"
    },
    {
      "step": 3,
      "thought": "Đây là high severity issue, cần report ngay",
      "action": "create_comment",
      "observation": "Comment created successfully"
    }
  ]
}

Key Takeaway

Explainability không chỉ là nice-to-have, mà là must-have. Bạn không thể debug những gì bạn không thấy.

Action items:

• ✅ Log toàn bộ reasoning chain (thought → action → observation)
• ✅ Track context được cung cấp cho agent (để verify information quality)
• ✅ Implement versioning cho prompts (để rollback khi cần)
• ✅ Build debugging UI để visualize agent's decision-making process
• ✅ Store conversation history để reproduce issues

Bài học 3: Start Small, Iterate Fast (MVP Mindset for AI)

The Temptation of Over-Engineering

Khi tôi bắt đầu với AI Agents, tôi mắc phải sai lầm cổ điển: thiết kế một super-agent có thể làm mọi thứ.

Ví dụ: Tôi muốn build một "DevOps Assistant Agent" có thể:

• Tự động deploy applications
• Monitor infrastructure
• Troubleshoot issues
• Optimize costs
• Generate reports

Sau 2 tuần, tôi có một codebase phức tạp với 15+ tools, 200+ lines prompt templates, và... không có gì chạy đúng.

The MVP Approach That Worked

Tôi đã reset và áp dụng MVP mindset:

Sprint 1 (1 tuần): Build một agent chỉ làm một việc - Deploy một Next.js app lên Vercel

• Input: GitHub repo URL
• Output: Deployment URL hoặc error message
• No fancy features, chỉ happy path

Sprint 2 (1 tuần): Thêm error handling

• Parse deployment errors
• Suggest fixes based on common issues
• Retry logic

Sprint 3 (1 tuần): Expand scope

• Support multiple platforms (Vercel, Netlify, AWS)
• Add pre-deployment validation
• Generate deployment summary

Sau 3 tuần, tôi có một agent thực sự hoạt động và đã deploy được 20+ production apps.

Key Takeaway

Start with the smallest useful task. Một agent làm tốt một việc còn hơn một agent làm dở 10 việc.

Action items:

• ✅ Identify the single most valuable task agent có thể automate
• ✅ Build MVP trong 1-2 tuần (max)
• ✅ Test với real users, gather feedback
• ✅ Iterate based on actual usage patterns (không phải assumptions)
• ✅ Scale complexity dần dần, không một lúc

Framework để prioritize:

Value = (Time saved × Frequency) / (Complexity × Risk)

Chọn task có Value cao nhất để start.

Bài học 4: Human-in-the-Loop là Must-Have, không phải Nice-to-Have

The Autonomous Agent Myth

Có một quan niệm sai lầm phổ biến: "AI Agents phải fully autonomous để có giá trị."

Thực tế từ production: Các agent production-ready nhất mà tôi từng xây dựng đều có human oversight ở các checkpoints quan trọng.

When to Add Human Checkpoints

Tôi áp dụng rule này:

Full automation (no human needed):

• ✅ Low-risk, reversible actions (VD: format code, generate test data)
• ✅ Read-only operations (VD: analyze logs, generate reports)
• ✅ Well-defined, repetitive tasks (VD: daily standup summaries)

Human-in-the-loop (approval required):

• ⚠️ Actions affecting production (VD: deploy, database migrations)
• ⚠️ Financial implications (VD: provision cloud resources)
• ⚠️ Customer-facing content (VD: email responses, documentation)
• ⚠️ Security-critical operations (VD: access control changes)

Implementation Pattern

interface AgentAction {
  type: 'automated' | 'requires_approval';
  action: string;
  impact: 'low' | 'medium' | 'high';
  reversible: boolean;
}
 
async function executeAction(action: AgentAction) {
  if (action.type === 'requires_approval') {
    // Send notification to human
    const approval = await requestHumanApproval({
      action: action.action,
      reasoning: action.reasoning,
      estimatedImpact: action.impact,
      previewChanges: action.preview,
      deadline: '30 minutes', // Auto-reject if no response
    });
    
    if (!approval.approved) {
      await logRejection(approval.reason);
      return { status: 'rejected', reason: approval.reason };
    }
  }
  
  // Execute action
  const result = await performAction(action);
  
  // Always log, even for automated actions
  await logExecution(action, result);
  
  return result;
}

Real Example: Auto-merge PR Agent

Tôi build một agent tự động merge PR sau khi pass CI/CD. Nhưng có checkpoint:

1. Auto-merge nếu:

   • ✅ All tests passed
   • ✅ Approved by 2+ reviewers
   • ✅ No conflicts
   • ✅ Changes < 100 lines
   • ✅ Không touch critical files (auth, payment, database schemas)

2. Request approval nếu:

   • ⚠️ Changes > 100 lines
   • ⚠️ Touch critical files
   • ⚠️ New dependencies added
   • ⚠️ Performance regression detected

Kết quả: 70% PRs auto-merged (save time), 30% requires human review (risk mitigation).

Key Takeaway

Trust but verify. Thiết kế agents với checkpoints hợp lý. Full automation không phải lúc nào cũng là mục tiêu.

Action items:

• ✅ Classify actions theo risk level (low/medium/high)
• ✅ Implement approval workflows cho high-risk actions
• ✅ Add preview/dry-run mode (show what will happen before doing it)
• ✅ Set timeouts cho approval requests (auto-reject nếu không phản hồi)
• ✅ Build rollback mechanisms cho mọi destructive action

Bài học 5: Cost Optimization > Feature Richness

The Hidden Cost of AI Agents

Một trong những shock lớn nhất khi tôi đưa AI Agents vào production: Chi phí API calls tăng vọt.

Case study thực tế: Một agent tôi build để generate training questions:

• Tuần đầu tiên (testing): $15
• Tuần thứ hai (beta với 10 users): $120
• Tuần thứ ba (rollout team 50 người): $680 💸

Projected cost cho team 200 người: $2,700/tuần = $140K/năm.

Đây là lúc tôi nhận ra: Feature creep trong AI Agents = Cost creep.

Cost Optimization Strategies

1. Right-size Your Models

Không phải task nào cũng cần GPT-4 hoặc Claude 3.5 Sonnet.

// ❌ Sử dụng GPT-4 cho mọi task
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4-turbo',  // $10/1M input tokens
  messages: [{ role: 'user', content: simplePrompt }],
});
 
// ✅ Route tasks tới model phù hợp
function selectModel(task: Task): ModelConfig {
  if (task.requiresReasoning || task.complexity === 'high') {
    return { model: 'gpt-4-turbo', maxTokens: 4000 };
  }
  
  if (task.type === 'classification' || task.type === 'extraction') {
    return { model: 'gpt-3.5-turbo', maxTokens: 1000 };  // $0.5/1M tokens
  }
  
  if (task.type === 'simple-generation') {
    return { model: 'gpt-3.5-turbo', maxTokens: 500 };
  }
  
  return { model: 'gpt-3.5-turbo', maxTokens: 2000 };
}

Impact: Giảm cost từ $680 xuống $180/tuần (73% reduction).

2. Implement Aggressive Caching

interface CacheStrategy {
  // Cache deterministic outputs
  cacheKey: string;  // hash(prompt + context)
  ttl: number;       // Time to live
  invalidateOn: string[];  // Events trigger cache clear
}
 
// Example: Cache code review results
const cacheKey = hashPrompt(diff + reviewCriteria);
const cached = await redis.get(cacheKey);
 
if (cached && !hasFileChanged(file)) {
  return JSON.parse(cached);  // $0 cost!
}
 
const result = await agent.review(diff);
await redis.setex(cacheKey, 3600, JSON.stringify(result));
return result;

Impact: 60% cache hit rate → 60% cost reduction.

3. Batch Processing

// ❌ Process one at a time
for (const item of items) {
  await agent.process(item);  // 100 API calls
}
 
// ✅ Batch processing
const batches = chunk(items, 10);  // 10 items per batch
for (const batch of batches) {
  await agent.processBatch(batch);  // 10 API calls
}

4. Set Token Limits Aggressively

// ❌ No limits
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4-turbo',
  messages: [...],
  // Agent có thể generate 4000+ tokens nếu muốn
});
 
// ✅ Strict limits based on use case
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4-turbo',
  messages: [...],
  max_tokens: 500,  // Đủ cho most outputs, prevent rambling
  temperature: 0.3, // Lower = more focused, less creative waste
});

5. Monitor and Alert

// Daily cost tracking
interface CostMetrics {
  dailySpend: number;
  costPerTask: number;
  topExpensiveAgents: Agent[];
  unusualSpikes: Alert[];
}
 
// Set budget alerts
if (metrics.dailySpend > DAILY_BUDGET * 1.2) {
  await notify.slack({
    channel: '#ai-costs',
    message: `⚠️ AI costs 20% over budget: $${metrics.dailySpend}`,
  });
  
  // Auto-throttle if critical
  if (metrics.dailySpend > DAILY_BUDGET * 1.5) {
    await throttleAgents({ rateLimit: 0.5 }); // Reduce to 50% capacity
  }
}

The Cost vs Value Framework

Tôi áp dụng framework này để quyết định có nên optimize hay không:

ROI = (Time Saved × Hourly Rate × Users) - Monthly AI Cost

Nếu ROI > 3x → Keep và improve
Nếu ROI 1-3x → Optimize cost
Nếu ROI < 1x → Shut down hoặc pivot

Example:

• Agent: Auto-generate unit tests
• Time saved: 2 hours/developer/week
• Users: 20 developers
• Hourly rate: $50
• Monthly AI cost: $400

ROI = (2h × $50 × 20 devs × 4 weeks) - $400
    = $8,000 - $400
    = $7,600 (19x return)

→ Keep it running, nhưng vẫn optimize để tăng margin!

Key Takeaway

Measure everything. Không có visibility vào costs = Không thể optimize. Treat AI budget như cloud infrastructure budget.

Action items:

• ✅ Track cost per task, per agent, per user
• ✅ Set up budget alerts (daily, weekly, monthly)
• ✅ Implement caching strategy cho repetitive tasks
• ✅ Right-size models based on task complexity
• ✅ Review cost/value ratio monthly, kill underperforming agents

Kết luận: Từ Hype đến Reality

AI Agents không phải là silver bullet. Chúng không thay thế developers, cũng không tự động giải quyết mọi vấn đề. Nhưng khi được thiết kế đúng cách, chúng là công cụ cực kỳ mạnh mẽ để:

• ✅ Automate repetitive, well-defined tasks
• ✅ Augment human decision-making với insights và suggestions
• ✅ Scale expertise (một senior developer có thể support nhiều teams hơn)

5 nguyên tắc vàng tôi học được:

1. Treat agents như junior devs - Clear instructions, examples, validation
2. Design for explainability - Bạn cần hiểu tại sao agent làm gì
3. Start small, iterate fast - MVP mindset > Big bang approach
4. Human-in-the-loop - Trust but verify, especially for high-risk actions
5. Optimize costs ruthlessly - Measure, cache, right-size, monitor

Bước tiếp theo

Nếu bạn đang cân nhắc xây dựng AI Agents:

Bắt đầu với câu hỏi này: "Task nào trong công việc hàng ngày của team tôi là repetitive, có cấu trúc rõ ràng, và tốn nhiều thời gian nhất?"

→ Đó là candidate hoàn hảo cho AI Agent đầu tiên của bạn.

Resources để bắt đầu:

• LangChain Documentation - Framework phổ biến nhất
• OpenAI Agents Guide - Official guide
• Awesome AI Agents - Curated list of tools and examples

Chia sẻ kinh nghiệm của bạn: Bạn đã làm việc với AI Agents chưa? Bài học nào bạn học được? Hãy kết nối với tôi qua LinkedIn hoặc email congdinh2021@gmail.com để trao đổi thêm!

Quan tâm đến đào tạo AI/AI Agents cho team? Tôi cung cấp dịch vụ tư vấn và đào tạo về việc áp dụng AI Agents vào quy trình phát triển phần mềm. Liên hệ ngay để trao đổi!

Bài viết này là phần của series "AI for Developers". Subscribe để nhận bài viết mới nhất về AI, DevOps, và Software Architecture.