# Agentic AI làm vỡ mob programming, và cách sửa

[Emily Bache](https://homus.dev/speakers/emily-bache) · [Modern Software Engineering](https://homus.dev/orgs/modern-software-engineering)

> Vì sao agentic AI làm vỡ mob programming, và các kỹ thuật Emily Bache dùng: quiet prompting, running commentary, đọc to tóm tắt, đặt tên pattern trong retro.

Topics: Workflow, Coding Agents, Agents

Canonical: https://homus.dev/talks/agentic-ai-coding-breaks-mob-programming-heres-how-to-fix-it

## 1. Agentic AI làm vỡ mob programming

Emily Bache mở đầu bằng góc nhìn của một technical coach: chị thấy mob programming là một cách làm việc thật sự hiệu quả, và chị dùng nó rất nhiều (video đăng ngày 14/10/2026). Rồi gần đây, dĩ nhiên, nhóm của chị bắt đầu dùng agentic AI, và mọi thứ thay đổi.

Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), agentic AI về cơ bản làm vỡ kiểu mob programming mang tính cộng tác. Các failure mode xuất hiện dễ hơn nhiều: những trải nghiệm tệ, những team không vui. Chị nói mình đã mất một thời gian, qua một số thử nghiệm, và hôm nay chị muốn chia sẻ những gì đã học được về cách code cộng tác thành công khi có cả AI tool trong vòng.

![Emily Bache đứng nói trước nền tối, logo MSE ở góc trái](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0003.jpg)

Emily Bache ở phần mở đầu, nói về việc agentic AI thay đổi cách chị dẫn các buổi mob programming.

## 2. Emily Bache và lý do code cùng nhau

Chị tự giới thiệu trong video đăng ngày 14/10/2026: Emily Bache, một software developer, người tạo ra Samman Coaching. Chị chào mừng người xem đến với kênh Modern Software Engineering, nơi có nhiều người trình bày cùng chung một mục tiêu: mang đến lời khuyên tốt về modern software engineering.

Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), cách tốt nhất mà chị biết để truyền kỹ năng kỹ thuật trong một team thực ra là cùng nhau tạo ra phần mềm, một cách cộng tác. Đặc biệt với các kỹ sư junior: họ học được rất nhiều khi quan sát người khác dùng tool của mình, và khi được đưa vào cuộc trao đổi về design, về hướng đi và về các lựa chọn kỹ thuật.

Cách làm này có nhiều tên: mob programming, ensemble, hay software teaming. Chị nói mình đã làm theo cách này nhiều năm, tính đến lúc video đăng ngày 14/10/2026, và đã coach rất nhiều team cách làm cho nó chạy được.

Mob programming (ensemble, software teaming) theo cách Emily mô tả: cả nhóm cùng làm trên một màn hình, một người cầm bàn phím, mọi người cùng tham gia vào các quyết định design (video đăng ngày 14/10/2026).

## 3. Hai failure mode khi code tập thể

Khi bạn code cộng tác với người khác, Emily nói có hai failure mode chính:

- **Không ai nói gì.** Người typist làm toàn bộ công việc.

- **Ai cũng nói cùng một lúc.** Người typist bị rối và chẳng làm được gì (theo Emily, video đăng ngày 14/10/2026).

Cả hai đều tệ. Ở trường hợp thứ nhất, mọi người chỉ ngồi lơ đãng và đọc điện thoại: đó không phải là cộng tác. Ở trường hợp thứ hai, có xung đột và mọi người không lắng nghe nhau: đó cũng không phải là cộng tác.

Chị nói thêm: với một số người, những failure mode này thực ra là tất cả những gì họ từng trải qua trong một buổi ensemble hay mob. Có lẽ họ đã gạt bỏ cả ý tưởng này và quay về lập trình một mình. Nhưng từ lâu chúng ta đã biết có những kỹ thuật giao tiếp cụ thể giúp tránh các failure mode đó, và giúp đạt kết quả tốt hơn so với khi tự lập trình một mình.

Hai failure mode Emily nêu: im lặng khiến typist làm một mình, ồn ào khiến typist đứng yên.

## 4. Strong style và xoay vai theo timer

Emily học các ensemble pattern này từ những người tiên phong như Woody Zuill và Llewellyn Falco. Pattern đầu tiên là **strong style** với việc xoay vai thường xuyên theo timer.

![Bìa sách Software Teaming bên cạnh Emily Bache](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0223.jpg)

Bìa sách hiện cạnh Emily: "Software Teaming: A Mob Programming, Whole-Team Approach", bản thứ hai, của Woody Zuill và Kevin Meadows, lời tựa của Kent Beck (video đăng ngày 14/10/2026).

Về cơ bản, bạn chỉ định một người giữ vai nói (talking role), và người đó định hướng, dẫn dắt công việc. Họ giải thích cho người đang điều khiển bàn phím và chuột, mà nhóm gọi là typist, về đoạn code cần viết. Sau đó, cứ vài phút bạn lại xoay vai. Ai cũng lần lượt được giữ mọi vai.

Trong video đăng ngày 14/10/2026, chị nói đây là một cách khá thành công để giữ mọi người cùng tham gia và cùng hướng về một phía. Đó chính là phần khó: giữ cho mọi người thống nhất, và giúp việc chuyển giao giữa các vai diễn ra trơn tru.

Strong style theo Emily mô tả: người nói dẫn dắt, typist gõ, và vai được xoay theo timer sau mỗi vài phút.

## 5. Intention, location, details

Emily còn dạy một communication pattern tên là **intention, location, details**. Nghĩa là nếu bạn đang giữ vai nói, bạn muốn giữ mọi người cùng theo kịp bằng cách thường xuyên giải thích intention (ý định) của mình.

Nhưng đôi khi, tất nhiên, cần thêm thông tin. Khi đó có lẽ bạn cần đến location: bạn chỉ vào một chỗ nào đó trên màn hình hoặc trong codebase. Và một khi sự chú ý của mọi người đã hướng vào đó, điều bạn muốn nói trở nên rõ ràng.

Thỉnh thoảng, ngay cả như vậy vẫn chưa đủ, và bạn cần đưa ra details cụ thể, để typist được bảo chính xác phải làm gì. Nhưng nhìn chung, bạn ưu tiên truyền đạt intention và location, chỉ đưa details khi cần. Nhờ vậy, khi xoay vai, người tiếp theo đã nắm khá rõ người trước đang hướng tới đâu, và có thể tiếp quản liền mạch.

![Ảnh minh hoạ ba người cùng nhìn một màn hình code](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0443.jpg)

Ảnh minh hoạ chen vào lúc Emily nói về intention, location, details: một người đặt tay lên chuột trước màn hình code, hai người còn lại cùng nhìn vào đó.

Intention, location, details: ba mức giao tiếp của người giữ vai nói, theo thứ tự Emily trình bày.

## 6. Tạm dừng mọi vai để bàn bước tiếp theo

Đôi khi, tất nhiên, bước tiếp theo không rõ với bất kỳ ai, và người giữ vai nói không biết phải làm gì, phải dẫn nhóm thế nào. Trong trường hợp đó, Emily khuyên team tạm dừng tất cả các vai, dừng timer, và cùng bàn các bước tiếp theo.

Nhưng có một quy tắc: trong lúc mọi vai đang tạm dừng, không ai viết code. Mọi người chỉ thảo luận, và chỉ thảo luận đủ lâu để có ý tưởng khá rõ về việc tiếp theo, để ai đó có thể nhận vai nói và nhóm tiếp tục code. Bạn khởi động lại timer và làm tiếp.

Thực ra, khi đã có một ensemble hay mob thật sự giàu kinh nghiệm, có lẽ họ sẽ bỏ luôn timer và chỉ xoay vai một cách không chính thức. Nhưng hiệu quả tổng thể vẫn như vậy: cả ensemble nói bằng một giọng, mọi người đều tham gia và góp phần vào đoạn code mà người typist đang viết trên máy.

Emily nói đó là cách mọi thứ đáng lẽ phải vận hành.

Quy tắc tạm dừng Emily dạy trước thời có AI: khi mọi vai dừng thì không ai viết code.

## 7. Khi agent vào nhóm: cả hai failure mode quay lại

Nhưng không may, theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), khi đưa agentic AI vào, tất cả những điều trên dường như rất dễ sụp đổ.

Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), failure mode số một xuất hiện ngay khi nhóm gửi một prompt cho AI, vì mọi người đều im lặng. Ai cũng dán mắt vào màn hình, cố theo kịp những gì agent đang làm. Chị so sánh: cứ như agent đã trở thành người typist ác mộng, kẻ làm hết mọi việc mà không giải thích hay hỏi lại ai, cứ tự ra quyết định và làm tiếp, bỏ rơi mọi người.

![Emily Bache dang hai tay khi nói về các failure mode lúc có agent](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0623.jpg)

Emily nói về việc agent trở thành "người typist ác mộng" trong mắt cả nhóm (theo Emily, video đăng ngày 14/10/2026).

Rồi, vẫn theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), failure mode số hai xuất hiện ngay khi agent chạy xong. Đột nhiên ai cũng nói cùng lúc: chuyện gì vừa xảy ra, agent đã làm gì, nên làm gì tiếp, mình nghĩ nó làm sai chỗ nào, hay mình sẽ thử lại theo cách khác ra sao. Và sự tập trung của nhóm dễ dàng tách ra mọi hướng.

## 8. Timer và intention, location, details cũng gãy

Tiếp theo là việc xoay vai theo timer. Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), cách này cũng sụp đổ ngay khi AI bắt đầu mất nhiều thời gian để hoàn thành một prompt hơn độ dài của một lượt xoay. Như vậy có người hoàn toàn không đến lượt, vì agent đã dùng hết thời gian của họ.

Rồi tất nhiên còn communication pattern intention, location, details. Trong video đăng ngày 14/10/2026, chị nói chính phần intention về cơ bản là tất cả những gì agent cần. Thế là vai nói biến thành việc đọc prompt cho người khác gõ, còn typist gần như chỉ làm mỗi việc sửa ngữ pháp. Cảm giác không còn là dẫn dắt hay cộng tác nữa; theo lời chị, thực ra nó rất khổ sở. Kết luận của Emily: agentic AI làm vỡ mob programming.

Vì sao timer gãy, theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026): khi một lần chạy của agent dài hơn một lượt xoay, có người mất lượt.

## 9. Coach làm gì khi những gì mình dạy ngừng hiệu quả

Vậy một technical coach làm gì, khi tất cả những thứ mình đã dạy bao nhiêu năm ngừng hiệu quả và công việc của mình thay đổi chỉ sau một đêm? Emily kể đó là một quá trình liên tục: xem lại mọi điều chị từng nghĩ là mình biết về coaching.

Dù vậy, trong video đăng ngày 14/10/2026, chị nói mình vẫn tin việc cộng tác với đồng nghiệp còn giá trị. Theo chị, nếu bạn đưa được nhiều bộ óc hơn, nhiều bộ óc con người, vào một bài toán khó, bạn sẽ có lời giải tốt hơn bất kỳ cá nhân nào có thể tự tìm ra. Và chị nghĩ có lẽ còn tốt hơn so với chỉ một người cùng một AI, đặc biệt nếu một trong các mục tiêu của bạn là mentor các bạn junior và biến họ thành senior trong team.

Vì vậy, tính đến video đăng ngày 14/10/2026, chị đã tìm những pattern tương tác mới, cho phép một nhóm cùng code, dùng các agentic AI tool, mà không liên tục rơi vào các failure mode kinh điển kia. Phần tiếp theo là những điều chị thấy có vẻ hiệu quả.

![Emily Bache vừa nói vừa đưa hai tay ra trước](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0643.jpg)

Emily trình bày lý do chị vẫn giữ cách code tập thể: nhiều bộ óc con người cho một bài toán khó, và cơ hội mentor junior (video đăng ngày 14/10/2026).

## 10. Quiet prompting: viết prompt riêng rồi gộp lại

Pattern đầu tiên là **viết prompt cộng tác** (collaborative prompt writing). Tất nhiên cả team cần thống nhất sẽ yêu cầu AI làm gì tiếp theo. Emily lấy cảm hứng từ Marko Taipale trong cuốn sách CollabAI (video đăng ngày 14/10/2026). Theo lời chị dẫn, ông viết: đôi khi hãy yêu cầu mọi người im lặng viết prompt vào một tài liệu chung, rồi chọn prompt tốt nhất. Cách này loại bỏ thiên kiến của người nói to nhất (loudest voice bias).

![Bìa sách CollabAI cạnh Emily Bache](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-0823.jpg)

Bìa sách hiện cạnh Emily: "CollabAI: AI Teamwork In Practice" của Marko Taipale, lời tựa của Joe Justice (video đăng ngày 14/10/2026).

Chị gọi cách này là **quiet prompting**. Tính đến video đăng ngày 14/10/2026, chị thường làm việc từ xa, nên chị dựng một activity board hoặc một tài liệu online dùng chung, rồi mỗi người tự viết prompt ở chế độ riêng tư (private mode), để không bị phân tâm bởi những gì người khác đang viết. Sau đó cả nhóm mở ra, thảo luận, và gộp tất cả ý tưởng thành một đoạn văn bản chung mang những phần tốt nhất của mọi ý.

Nếu nhóm đông hơn khoảng ba hay bốn người, chị thấy (video đăng ngày 14/10/2026) cách này đặc biệt hiệu quả khi kết hợp với 1-2-4-All từ Liberating Structures. Tức là: sau khi mỗi người đã tự viết prompt, mọi người chia thành từng cặp để gộp prompt, rồi quay lại gộp tiếp thành một văn bản cuối cùng để đưa cho AI.

Quiet prompting kết hợp 1-2-4-All khi nhóm đông hơn ba, bốn người, theo cách Emily mô tả (video đăng ngày 14/10/2026).

## 11. Cái giá và cái được của quiet prompting

Emily thừa nhận (video đăng ngày 14/10/2026): hiển nhiên cách này sẽ mất nhiều thời gian hơn so với để một người dẫn dắt, tự quyết prompt tiếp theo rồi đọc cho người khác gõ. Nhưng chị thấy cách làm này có những ưu điểm.

- Trước hết, ai cũng có thời gian tự suy nghĩ trong im lặng trước khi có bất cứ quyết định nào.

- Nếu nhóm bất đồng về việc tiếp theo nên làm, điều đó lộ ra khá sớm.

- Ai cũng được đóng góp và có phần trong bước tiếp theo, kể cả những người ít nói.

- Với vai trò technical coach, chị có thể dùng đây làm một cơ hội coaching: cả nhóm nói về việc một prompt tốt nên chứa những gì.

Tất nhiên chị không làm vậy với từng prompt một. Thường là khi bắt đầu một task mới, hoặc khi có nhiều điều chưa chắc chắn, có thể là có bất đồng.

Những lúc Emily dùng quiet prompting, và lý do không dùng nó cho mọi prompt (video đăng ngày 14/10/2026).

## 12. Đưa cuộc bàn bạc vào prompt, kèm check alignment

Kỹ thuật cộng tác tiếp theo nối với chế độ đã nói ở phần trước: thời chưa có AI, ensemble tạm dừng các vai và lượt xoay để bàn việc tiếp theo. Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), ngày nay rất dễ có được bản ghi lời nói thành chữ theo thời gian thực của cuộc trò chuyện đó. Nên nhóm của chị thường dán thẳng nó vào AI làm prompt, rồi dùng kèm với AI interaction pattern tên là **check alignment**. Chị bảo người xem: hãy tra cứu pattern này.

Trang Augmented Coding Patterns (đọc ngày 26/10/2026) mô tả check alignment là: trước khi để AI implement, hãy bắt nó trình bày cách nó hiểu, ví dụ yêu cầu nó nói sẽ làm gì trước khi làm, cho xem plan, hoặc hỏi nó có câu hỏi gì, và ép câu trả lời ngắn gọn để dễ đọc lướt.

Chế độ tạm dừng cũ, nay được nối vào prompt và kiểm tra lại bằng check alignment, theo cách Emily kể (video đăng ngày 14/10/2026).

## 13. Running commentary trong lúc agent chạy

Đến đây, hy vọng nhóm đã cho agent bắt đầu làm một việc gì đó. Lúc này Emily muốn tránh cảnh cả nhóm cùng dán mắt vào màn hình, đọc output của agent trôi vùn vụt. Theo chị (video đăng ngày 14/10/2026), tuỳ mỗi người đọc nhanh đến đâu và để ý những gì, mọi người có ấn tượng rất khác nhau về việc agent đang làm. Và ensemble rất dễ lệch nhau, mỗi người một cách nhìn về tình trạng hiện thời.

![Ảnh minh hoạ một nhóm đứng quanh màn hình code, một người cầm giấy](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-1103.jpg)

Ảnh minh hoạ chen vào lúc Emily nói về việc cả nhóm cùng nhìn output của agent và dễ hiểu mỗi người một kiểu (theo Emily, video đăng ngày 14/10/2026).

Vì vậy, trong video đăng ngày 14/10/2026, chị kể rằng nếu được, chị cố nhờ một người nói to những gì agent đang làm, ngay trong lúc nó làm: một **running commentary**. Rồi chị khuyến khích mọi người nghe người đó thay vì tự đọc output, vì nhóm cần tiếp tục cùng nhau suy nghĩ, không tách ra mỗi người một hướng.

Chị thừa nhận việc này có thể khó (video đăng ngày 14/10/2026). Theo chị, nhóm cần cố tránh làm nhiều việc cùng lúc (multitasking).

## 14. Đọc to bản tóm tắt của agent và cùng xem thay đổi

Đến một lúc agent làm xong, và theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), thường nó sẽ đưa một bản tóm tắt những gì nó đã làm ở cuối output. Lại một lần nữa, tuỳ tốc độ đọc của mỗi người, đây là lúc gây ra failure mode số hai: mọi người đi mỗi người một hướng.

Nên chị nghĩ (video đăng ngày 14/10/2026) thật sự đáng để chậm lại ở thời điểm này. Bạn nhờ một người đọc to bản tóm tắt cho cả nhóm nghe, và cả nhóm cùng xem các thay đổi của agent trên màn hình chung. Sau đó mọi người có thể thảo luận, đặt câu hỏi, và quyết định giữ hay bỏ phần nào.

Và theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), khi nhóm đã quyết định mình nghĩ gì về những việc agent làm, nhóm đã sẵn sàng để tiếp tục bàn về chiến lược tổng thể, hướng đi, thứ tự ưu tiên, và prompt cho bước tiếp theo.

Vòng làm việc ghép từ các kỹ thuật Emily kể (video đăng ngày 14/10/2026): cả nhóm cùng nghe, cùng xem, rồi mới bàn bước tiếp theo.

## 15. Retrospective và đặt tên cho pattern

Sau một buổi code cộng tác, theo lời Emily trong video đăng ngày 14/10/2026, chị luôn dành khoảng 15 phút cho retrospective. Nhóm gác agent và code sang một bên, và đi lên mức meta: chuyện gì đã xảy ra trong buổi này? Chúng ta cảm thấy thế nào về nó? Có thể cải thiện gì?

Là một technical coach, chị nói (video đăng ngày 14/10/2026) buổi retrospective này luôn là một cơ hội học rất lớn cho team, và càng như vậy khi nhóm đang dùng những tool chưa quen, kể cả AI tool. Vì thế, đến lúc này chị muốn cả nhóm gọi tên các process pattern và prompting pattern đã dùng. Lý do chị đưa ra: nếu bạn khiến mọi người dùng lời để mô tả những việc họ đã làm, đó là một bước rất lớn giúp họ hiểu việc đó và có chuyên môn về nó.

Chị thấy cần một ví dụ cụ thể (video đăng ngày 14/10/2026). Có thể bạn đã làm điều này rồi mà không nhận ra nó là một pattern đã có tên. Về cơ bản, thay vì chỉ bảo AI làm một việc gì đó, bạn nói: "give me options" (hãy đưa tôi vài lựa chọn). Đó là pattern tên là **reverse direction**. Nên nếu ai đó trong ensemble đã làm vậy, một người nên gọi tên pattern đó trong retrospective.

Trang Augmented Coding Patterns (đọc ngày 26/10/2026) mô tả reverse direction là: đừng để AI lái bạn; trước khi trả lời câu hỏi của AI, hãy cân nhắc hỏi ý nó trước, kiểu "Suggest some options" hoặc "What different approaches could we take?".

Như vậy nhóm phát triển một ngôn ngữ chung để nói về agentic development ở mức cao hơn. Theo Emily (video đăng ngày 14/10/2026), nhóm đang làm collaborative engineering với các agentic tool, nên cần một bộ từ vựng mới cho việc đó. Và retrospective cực kỳ quan trọng để xây ngôn ngữ ấy và để mentor các bạn kỹ sư junior.

## 16. Lời kết

Emily tổng kết: ensemble, software teaming, mob programming, gọi thế nào cũng được, kiểu code cộng tác này dễ dàng đổ vỡ khi bắt đầu dùng agentic AI (theo Emily, video đăng ngày 14/10/2026). Chị nói các coach khác cũng đã nhận ra cùng những vấn đề như chị, và chị nghĩ tất cả đang cùng tìm những lời giải tốt.

Trong video đăng ngày 14/10/2026, chị đã phác ra vài kỹ thuật chị đang dùng: prompting cộng tác, đọc to bản tóm tắt của agent, và gọi tên các interaction pattern đã dùng trong retrospective.

![Dòng chữ Naming the AI interaction patterns we've used in the retrospective cạnh Emily Bache](https://homus.dev/photos/ydAin2IWaQo-1423.jpg)

Dòng chữ hiện trên màn hình ở phần tổng kết: "Naming the AI interaction patterns we've used in the retrospective", một trong ba kỹ thuật Emily nhắc lại (video đăng ngày 14/10/2026).

Chị nói (video đăng ngày 14/10/2026) mình tin rằng tất cả chúng ta sẽ xây được những team tốt hơn và phần mềm tốt hơn nếu tìm ra cách đưa nhiều bộ óc con người hơn vào một bài toán phần mềm, đặc biệt khi có các agentic AI tool tham gia. Chị chào: "Happy coding".

## Nguồn và liên kết

- Tên gốc: Agentic AI coding BREAKS Mob Programming (Here’s How To Fix It)
- Sự kiện: [YouTube](https://homus.dev/events/youtube)
- Video gốc: [https://www.youtube.com/watch?v=ydAin2IWaQo](https://www.youtube.com/watch?v=ydAin2IWaQo)

- Kênh YouTube Modern Software Engineering (Emily Bache): [youtube.com/channel/UCCfqyGl3nq_V0bo64CjZh8g](https://www.youtube.com/channel/UCCfqyGl3nq_V0bo64CjZh8g)

- Augmented Coding Patterns, pattern Reverse Direction (đọc ngày 26/10/2026): [ai-coding-patterns.dev/patterns/reverse-direction](https://ai-coding-patterns.dev/patterns/reverse-direction/)

- Augmented Coding Patterns, pattern Check Alignment (đọc ngày 26/10/2026): [ai-coding-patterns.dev/patterns/check-alignment](https://ai-coding-patterns.dev/patterns/check-alignment/)

- Liberating Structures, 1-2-4-All (đọc ngày 26/10/2026): [liberatingstructures.com/1-1-2-4-all](https://www.liberatingstructures.com/1-1-2-4-all/)

- Samman Technical Coaching, trang về phương pháp Samman (đọc ngày 26/10/2026): [sammancoaching.org](https://sammancoaching.org/)

Nguồn: https://homus.dev/talks/agentic-ai-coding-breaks-mob-programming-heres-how-to-fix-it · cập nhật 2026-10-26