Agent của bạn làm việc thật hay diễn kịch năng suất? Bốn nguyên tắc

1. Productivity theater: trông như làm việc, đốt token như làm việc

Nate mở đầu bằng một loạt từ: AI factory, agent swarm, parallel agent. Anh nói cứ vài tuần anh lại thấy có một từ mới để chỉ việc chạy nhiều agent hơn và build nhiều thứ hơn, và ai cũng đang chạy đua để chứng tỏ mình làm việc năng suất hơn nhờ AI (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

Nhưng anh muốn hai bên, "bạn và tôi", thành thật với nhau một chút về việc phần lớn những thứ đó thực ra là gì. Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), đó là productivity theater, một màn kịch năng suất. Nó trông giống như làm việc, có mùi như làm việc, đốt token như làm việc, rồi kết thúc trên một slide báo cáo cho hội đồng quản trị mà chẳng ai quan tâm.

Theo anh, productivity theater rất khó phân biệt với năng suất thật, và AI đang làm ranh giới đó mờ đi mỗi ngày (video đăng ngày 27/10/2026). Có lẽ bạn biết một người đang dùng AI cho cả triệu project. Lần nào nói chuyện cũng có một app mới, một kế hoạch mới, hoặc nhiều agent chạy cả ngày làm gì đó chẳng ai rõ, mà công việc kinh doanh thì vẫn chưa ra mắt, đúng không? Nate nói có khi người đó còn chính là bạn, trong vài tuần.

Ý chính anh đặt ra: agent đòi hỏi bạn phải có chủ đích (intentional) hơn bất cứ lúc nào trước đây (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

2. Bốn nguyên tắc rút ra từ cách Nate quản lý agent

Nate nói anh sẽ chia sẻ bốn nguyên tắc mà anh rút ra từ chính hành vi của mình khi quản lý agent (video đăng ngày 27/10/2026):

1. Đếm phần việc của con người đến sau khi agent làm xong (nguyên tắc của Nate, video đăng ngày 27/10/2026).
2. Chạy nhiều thử nghiệm hơn số việc bạn cam kết làm (nguyên tắc của Nate, video đăng ngày 27/10/2026).
3. Quyết định khi nào một việc được giao kết thúc, trước khi quyết định cho nó lặp lại định kỳ (nguyên tắc của Nate, video đăng ngày 27/10/2026).
4. Cho agent đang quản lý công việc của bạn một ngân sách thời gian, tức một ngân sách cho sự chú ý của bạn (nguyên tắc của Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

Anh kể rằng anh đã thực sự nhìn lại cách mình quản lý agent trong Claude và trong Codex, rồi tự hỏi: mình đang thực sự thể hiện điều gì ở đây? Làm sao để giữ được sự tập trung? Và làm sao để dạy lại điều đó? Sau bốn nguyên tắc, anh hứa đưa ra những ví dụ cụ thể để người xem có thể đi theo từng câu chuyện đến cùng, không chỉ của anh mà cả của những người khác (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

3. Nguyên tắc 1: đếm phần việc của con người sau khi agent xong

Nguyên tắc thứ nhất, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), là đếm toàn bộ chi phí: đếm phần việc của con người đến sau khi agent làm xong. Anh nói chi phí đó rất dễ bị gạt đi khi bạn đang ấn tượng với khối lượng agent vừa làm giúp mình. Bạn nghĩ: không sao, phần của tôi tôi tự lo. Lời khuyên của anh: đừng như vậy, hãy nghĩ kỹ.

Ví dụ thứ nhất Nate kể là một người điều hành một doanh nghiệp đầu bếp ở South Jersey. Theo lời Nate trong video đăng ngày 27/10/2026, vào tháng 9 người này kể đã dùng Claude để chuẩn bị các bản đề xuất chuyên nghiệp cho công việc đầu bếp của mình, và nói những bản đề xuất đó giúp mang về 20.000 đô trong một tháng rưỡi. Nate nhận xét: nghe thật tuyệt.

Một bản đề xuất thành công mang lại cho người đầu bếp một bữa ăn phải lên kế hoạch và nấu cho một khách hàng trả tiền. Đó là thêm việc, nhưng là loại việc anh ấy muốn làm. Phần chuẩn bị đã giúp anh ấy khởi động được phần công việc kinh doanh cho phép anh tập trung phục vụ mọi người mà vẫn được trả tiền (câu chuyện Nate kể trong video đăng ngày 27/10/2026).

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), khi nhìn vào công việc của chính agent mình, bạn cũng phải lần theo được nó đến cùng như vậy. Bạn phải hỏi: ai sẽ dùng thứ này? Chuyện gì xảy ra tiếp theo? Đây có phải điều tôi thật sự muốn dành thời gian của mình để làm không?

4. Một kết quả AI đáng giá bao nhiêu?

Lý do cần những câu hỏi đó, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026): chúng ta có xu hướng định giá một kết quả AI bằng cách hỏi nếu không có AI thì làm ra nó khó đến mức nào. Bản báo cáo này lẽ ra mất cả tuần. Bản prototype này lẽ ra cần một developer. Bản phân tích này lẽ ra đòi tôi phải có cả một team.

Anh nói những phép so sánh đó cho bạn biết đôi điều về năng lực (capability), nhưng chúng không cho biết bạn có nên dành thời gian cho thứ đó hay không. Một bản báo cáo ngày trước mất một tuần vẫn có thể là một cách dùng tệ cho 10 phút tiếp theo của bạn (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

Nate đưa ra vài khả năng (video đăng ngày 27/10/2026): có thể bạn đã biết đủ để ra quyết định. Có thể quyết định thuộc về người khác. Có thể bản báo cáo mô tả một vấn đề mà bạn sẽ không bao giờ nghĩ tới nữa. Vì vậy, làm cho nó rẻ đi không xoá được nhu cầu bạn phải có chủ đích. Anh hỏi người xem có thấy chủ đề "intentional" quay lại không, và nói: chúng ta không đánh mất nó.

5. Chi phí thứ nhất, và một yêu cầu hằng tuần lên sự chú ý

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), làm ra một bản báo cáo như vậy mới chỉ là chi phí thứ nhất. Bạn phải đọc nó. Bạn phải hiểu nó. Bạn phải quyết định mình tin điều gì. Bạn phải xác định sau đó có ai quan tâm tới nó không.

Nếu bạn gửi nó cho team, họ cũng phải làm hết những việc đó. Nếu nó trở thành báo cáo hằng tuần, bạn vừa tạo ra một yêu cầu hằng tuần lên sự chú ý của con người. Agent chỉ tốn một chút xíu thời gian để tạo báo cáo, còn bạn có thể đã giao lại cho vài người một việc lặp đi lặp lại. Nate nói như vậy thật ra không công bằng, và bảo người xem hãy nghĩ (video đăng ngày 27/10/2026).

6. Người thầu sơn bắt Claude cho xem cách tính

Ví dụ thứ hai Nate kể (video đăng ngày 27/10/2026) là một thầu sơn ở gần Chicago, người đã điều hành công ty riêng của mình từ năm 1984. Theo lời Nate, ông đã cho Claude đọc các bản vẽ PDF từng tầng một để giúp chuẩn bị hồ sơ báo giá. Ở một lần báo giá ban đầu, ông phát hiện Claude dùng một hệ số nhân theo diện tích sàn thay vì số đo tường thực tế, và từ đó ông học được cách yêu cầu nó cho xem cách tính (show its work).

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), kinh nghiệm của người thầu sơn cho ông biết phần nào của bản dự toán sơn cần được để ý, nên ông có thể thay đổi việc mình giao cho Claude và kiểm tra lại nó. Nate nói điều đó rất hợp lý: nếu bạn đang định giá một công trình sơn, nhất định phải kiểm tra như vậy. Số đo quyết định bạn sẽ tính bao nhiêu tiền và bạn đang đồng ý làm bao nhiêu việc. Nó quan trọng. Được thấy phép tính khiến việc đó đáng công. Yêu cầu một tài liệu bóng bẩy hơn thì không giải quyết được vấn đề này.

Vì vậy, theo Nate, khi đã hiểu một người cần làm gì với kết quả, bạn có thể cho agent làm đúng phần việc thật sự cần làm. Trong trường hợp này, một bản đề xuất báo giá sơn bóng bẩy mà không kiểm tra lại phép tính sẽ còn tệ hơn cả vô dụng (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

7. Việc cho một agent kiểm tra, và thời gian của chính bạn

Nate nói nếu bạn đang tự hỏi có thể dùng agent để giúp phần kiểm tra không, thì câu trả lời là có. Đôi khi, theo anh, đó là việc tốt nhất để giao cho một agent khác (video đăng ngày 27/10/2026): kiểm tra bằng chứng đằng sau đề xuất; tìm giả định mà nếu thay đổi thì câu trả lời sẽ khác; giải quyết một điều mà lẽ ra bạn phải tự đi điều tra. Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), bạn có thể dồn thêm năng lực vào cùng một việc và làm cho phần việc của con người nhẹ đi.

Rồi Nate nói về bản thân. Anh dành nhiều thời gian vật lộn với cách diễn đạt suy nghĩ của mình và với việc viết. Anh cho rằng viết là một công cụ mạnh, và AI không lấy đi trách nhiệm của chúng ta phải nghĩ về nó theo cách của con người (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026). Học một điều khó vẫn cần sự chú ý. Làm ra một thứ xuất sắc cũng vậy. Nó cần sự chú ý của con người. Và theo anh, chỉ riêng điều đó đã là một lý do rất tốt để anh dành một buổi chiều sự chú ý của mình cho công việc, trước khi có bất kỳ kết quả kinh doanh nào để cho thấy.

Câu hỏi quan trọng, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), là bạn có đang dành thời gian cho điều bạn thực sự quan tâm hay không, và điều đó có thể hiện ra hay không, bất kể phần AI ở đó là gì.

8. Nguyên tắc 2: chạy nhiều thử nghiệm hơn số việc bạn cam kết

Từ đó Nate chuyển sang nguyên tắc thứ hai (video đăng ngày 27/10/2026): nếu bạn không chắc nên dành thời gian vào đâu, nếu bạn đang rối, hãy chạy thêm nhiều thử nghiệm nhẹ rồi mới tính chuyện cam kết vào cái nào.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), một trong những điều tốt nhất của agent là chúng thật sự cho bạn khám phá vài cách tiếp cận trước khi biết cách nào đáng theo đuổi. Bạn có thể đặt một câu hỏi mà trước đây bạn không đủ sức bỏ công điều tra. Bạn có thể thử một bản implementation rồi buông nó đi. Bạn có thể phát hiện một ý tưởng mình từng hào hứng hoá ra không sống sót được khi va chạm với thực tế. Anh gọi đó là việc cực kỳ có giá trị, ngay cả khi cuối cùng bạn chẳng giữ lại được gì, vì bạn đã loại bỏ được một thứ. Nhờ vậy bạn không lao xuống con dốc đó.

Nhưng theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), khi thử nghiệm nào cũng cảm thấy bị buộc phải biến thành một project, sự nhẹ nhàng đó biến mất, lợi thế đó cũng mất theo. Mỗi project giờ kéo theo cả một chồng quyết định, feedback và việc bảo trì chiếm một chỗ nào đó trong tuần của bạn. Bạn đã làm cho việc bắt đầu rẻ đến mức có thể ôm vào nhiều trách nhiệm hơn mức bạn xử lý nổi trong một tháng. Anh nói điều đó là không thể.

Để minh hoạ, Nate đưa ra một tình huống (video đăng ngày 27/10/2026): giả sử bạn điều hành một công việc kinh doanh mà khách hàng dùng thử dịch vụ một lần rồi không quay lại. Bạn có thể dùng vài agent để điều tra vấn đề đó. Một agent có thể xem lại các lý do huỷ mà bạn đã có sẵn.

9. Kịch bản khách thử một lần rồi không quay lại

Tiếp tục tình huống của Nate (video đăng ngày 27/10/2026): một agent khác xem xét những chỗ mọi người hỏi xin trợ giúp. Một agent nữa kiểm tra xem những người quay lại có đang mua thứ gì khác so với những người bỏ đi hay không. Bạn đang tự cho mình nhiều cách để đào vào cùng một câu hỏi. Nate nói anh đã thực sự thấy người ta làm như vậy, và đây là chuyện anh đang nghĩ đến rất nhiều.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), các cuộc điều tra đó có thể đưa ra những lời giải thích khác nhau. Có thể một số người thất vọng với dịch vụ. Có thể họ thích nó nhưng chỉ thỉnh thoảng mới cần. Và mỗi lời giải thích có thể dẫn bạn tới những quyết định rất khác nhau.

Bạn muốn biết bằng chứng mạnh đến đâu trước khi ra những quyết định lớn như thiết kế lại gói dịch vụ hay gửi giảm giá cho tất cả mọi người. Và nếu dữ liệu không cho bạn biết điều đó, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), hành động hữu ích tiếp theo của bạn có khi chẳng liên quan gì tới AI. Đó có thể là, Nate thốt lên "gasp", đi nói chuyện với vài khách hàng để nghe họ nói gì.

10. Điều tra trước, hay build ba giải pháp cùng lúc

Nate so sánh cách trên với một cách khác (video đăng ngày 27/10/2026): giao cho một agent thiết kế chương trình khách hàng thân thiết (loyalty program), một agent khác build trang giá mới, và một agent nữa viết chiến dịch kéo khách quay lại (win-back). Mỗi việc, xét riêng, đều là một phản ứng rất hợp lý. Có thể cả ba đều trả về trông rất ổn.

Nhưng lúc đó, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), bạn đang phải review ba giải pháp trước khi hiểu được vì sao người ta bỏ đi. Mỗi giải pháp lại kéo theo các bước tiếp theo của riêng nó, và lượng công sức bạn đã bỏ vào khiến bạn càng khó buông chúng ra. Anh nói tất cả chúng ta đều dính ngụy biện chi phí chìm (sunk cost fallacy).

Còn sau những cuộc điều tra kia, bạn có thể đưa ra lựa chọn với bằng chứng mà trước đó bạn chưa có. Một khi đã nói chuyện với khách hàng, bạn có thể ra quyết định khôn ngoan. Bạn không hứa sẽ triển khai mọi kết quả chỉ vì một agent nghĩ ra nó. Nếu một nhánh điều tra làm thay đổi hiểu biết của bạn, bạn có thể đổi cả cách tiếp cận (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

Nói cách khác, Nate khuyên ưu tiên xây dựng niềm tin chắc chắn của chính con người vào mọi việc. Đừng mặc định rằng chỉ vì agent đề xuất thì đó là việc đúng nên làm (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

11. Khi nào parallel agent thật sự giúp bạn tập trung

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), đây chính là chỗ parallel agent thật sự có thể giúp bạn tập trung: sự chú ý của bạn ở lại với vấn đề trung tâm, còn việc của agent là khám phá những cách khác nhau để hiểu hoặc giải quyết vấn đề đó. Bạn có thể học từ từng nhánh mà không phải sống bên trong từng nhánh một.

Câu hỏi cần đặt ra, theo anh (video đăng ngày 27/10/2026), là liệu một nhánh nữa có dạy bạn được điều gì mà phần việc đã có chưa dạy hay không. Năm agent cho ra năm phiên bản của cùng một câu trả lời có thể để lại cho bạn một việc so sánh rất nặng mà chẳng dạy bạn được bao nhiêu. Nate nhắc người xem hãy nghĩ về việc mình đang thật sự yêu cầu parallel agent làm gì.

Bạn cũng cần nhận ra khi nào thông tin còn thiếu nằm ngoài phạm vi những việc agent làm được (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026).

12. Khi thông tin còn thiếu nằm ngoài tầm của agent

Nate đưa hai ví dụ (video đăng ngày 27/10/2026). Nếu điều chưa chắc là khách hàng có chịu trả tiền hay không, thì sớm muộn cũng phải có ai đó được đề nghị trả tiền. Nếu điều chưa chắc là một công cụ có giúp được người dùng hay không, bạn phải nói chuyện với ai đó và xem nó có giúp thật không.

Thêm một mô phỏng, thêm một bản nháp bóng bẩy, có thể khiến bạn thấy an toàn. Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), agent nhiều khả năng sẽ đề xuất đúng như vậy, và anh bảo: đừng tin. Bạn phải giữ tập trung vào phần quan trọng của vấn đề, và phải đủ mạnh dạn để thử nhiều hơn.

Và theo anh (video đăng ngày 27/10/2026), đó là chỗ agent có thể giúp ích. Bạn có thể xem xét lời giải thích mà trước đây bạn đã gạt đi vì kiểm tra nó quá tốn kém; Nate nói điều đó hoàn toàn đúng. Nếu một cách tiếp cận thất bại, bạn đã học đủ về các phương án khác để biết đi đâu cho plan B. Tất cả những điều đó có thể giúp bạn bám trụ với một vấn đề khó lâu hơn, nhưng sự tập trung là của bạn.

13. Nguyên tắc 3: quyết định khi nào một việc kết thúc trước khi cho nó lặp lại

Nguyên tắc thứ ba, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), là quyết định khi nào một việc được giao nên dừng, khi nào nên bị huỷ, khi nào nên kết thúc, trước khi bạn cho nó chạy định kỳ. Anh nói một agent chạy định kỳ có thể sống lâu hơn mọi lý do bạn tạo ra nó, và anh đã từng gặp chuyện này: bạn quên mất nó, rồi một hôm thốt lên "trời, token đang quay dữ quá, chuyện gì vậy?".

Ví dụ của anh (video đăng ngày 27/10/2026): giả sử bạn đang cân nhắc một thị trường mới nên yêu cầu một bản cập nhật hằng tuần. Nate nói anh đã thật sự làm đúng như vậy. Hai tháng trước bạn đã chọn một thị trường khác, nhưng bản cập nhật vẫn đến. Bạn đã quên nó. Nó có thể chính xác, có thể liên quan, cũng có thể không, nhưng nó không được ai đọc, và đó mới là vấn đề.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), agent vẫn đang làm đúng điều bạn yêu cầu. Đây thực ra không phải vấn đề của agent, mà là vấn đề của bạn. Trừ khi có thứ gì đó báo cho nó biết bạn đã ra quyết định, nó sẽ cứ tiếp tục quay ra token mãi mãi. Và anh cho rằng chuyện này sẽ trở thành một vấn đề phổ biến hơn rất, rất nhiều khi việc thiết lập những thứ này ngày càng dễ.

Nate nói anh làm video này vì anh thấy chuyện đó rất nhiều (video đăng ngày 27/10/2026). Một thoáng tò mò, rất dễ biến nó thành việc định kỳ và nghĩ mình thông minh. Một mối lo tạm thời, giờ thành theo dõi hằng ngày. Từng việc riêng lẻ trông đều nhỏ, và có lẽ bạn thấy mình khéo léo khi đặt chúng chạy định kỳ; anh nói đôi khi anh cũng vậy.

Nhưng gộp lại, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), chúng định hình ngày của bạn xoay quanh những câu hỏi bạn không cần trả lời, chúng gây xao nhãng, và chúng đốt hết các gói subscription của bạn. Anh đề nghị nghĩ xem chuyện gì đang diễn ra: bạn có thật sự cần việc này chạy định kỳ không? Bạn có thật sự cần để ý tới một điều trong thời gian dài không? Hay thật ra đó là thứ bạn chỉ cần giải quyết, dừng lại, rồi đi tiếp?

14. Stop condition, và đừng để agent dẫn dắt sự tò mò của bạn

Nate nói việc khám phá thị trường lúc đầu như vậy là ổn (video đăng ngày 27/10/2026). Có thể bạn thử nó trong ba ngày và nói: sau ba ngày thì dừng. Rồi nếu muốn, bạn phải quay lại và khởi động lại nó.

Theo anh (video đăng ngày 27/10/2026), bạn có thể làm điều tương tự với những vấn đề sâu hơn. Bạn có thể cho agent khoảng trống để khám phá điều gì đó mới và bất ngờ, và nói cho nó biết phải làm gì khi một cuộc điều tra không còn dạy bạn điều gì nữa. Nếu lượt tiếp theo agent chạy cho bạn không mang lại gì mới, bạn nên biết điều đó và cứ thoải mái dừng lại.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), một trong những điều tốt nhất ta có thể làm với các agent chạy định kỳ là cho chúng stop condition (điều kiện dừng) từ trước. Ví dụ anh nêu: "Nếu tôi không trả lời email này trong ba ngày, cứ dừng gửi nó đi", đại loại như vậy.

Nate muốn nhấn mạnh thêm một điều (video đăng ngày 27/10/2026): rất dễ bị cám dỗ để agent quyết định sự tò mò của bạn. Đừng làm vậy. Hãy cho agent khoảng trống để khám phá điều bất ngờ, điều đó rất tốt, nhưng phải chắc chắn rằng bạn là người muốn đi xa hơn. Phải chắc chắn bạn là người nghĩ "cái này đáng theo đuổi", không phải agent.

Anh nói anh đã thấy rất nhiều trường hợp người ta nghĩ: tôi không hiểu công nghệ, nên tôi phải đi theo sự tò mò của agent. Câu trả lời của Nate, nói hai lần: không, bạn không phải làm vậy (video đăng ngày 27/10/2026). Bạn có thể đơn giản quyết định rằng điều này không thú vị. Bạn không phải cam kết với nó. Kể cả khi nó làm thay đổi project bạn đang làm, nếu nó thực ra không giúp bạn tiến lên, hãy rõ ràng về chủ đích của mình và dừng nó lại.

Anh nhắc lại chủ đề intent mà anh đã nói từ đầu, và khẳng định intent là chìa khoá ở đây (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026). Chúng ta phải tập trung intent, thu hẹp intent và làm intent mạnh hơn để agent làm điều ta muốn. Agent đòi hỏi ở chúng ta nhiều hơn, và tính chung lại, chúng thường gây xao nhãng nhiều hơn, trừ khi ta thật rõ ràng.

15. Nguyên tắc 4: một ngân sách cho sự chú ý của bạn

Nguyên tắc thứ tư, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), là cho agent đang quản lý công việc của bạn một ngân sách cho sự chú ý của bạn. Anh biết điều này có thể không được ưa chuộng, nhưng anh nói nó rất quan trọng. Một agent quản lý có thể giữ cho tất cả các agent khác làm việc liên tục, và mỗi sáng giao cho bạn một tập yêu cầu lên thời gian của bạn được sắp xếp rất đẹp. Theo anh, rất nhiều người làm vậy, có người còn biến nó thành một bản newsletter nhỏ dễ thương được in ra.

Để giúp bạn chọn chỗ đặt sự chú ý, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), agent quản lý đó, tức chief of staff, cần hiểu những cam kết bạn đang có và một việc giao thêm sẽ cộng thêm gì vào đó. Nó cần biết đồng cảm.

Nate lấy lại ví dụ thị trường mới (video đăng ngày 27/10/2026): giả sử một agent đề xuất đi điều tra thị trường đó. Với agent, việc nghiên cứu rất rẻ, nhưng bạn có những quyết định lớn phải đưa ra nếu muốn đi theo hướng đó. Agent chief of staff nên hiểu việc này thật ra là một khoản đầu tư đáng kể với bạn ở mức nào.

Và theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), điều đó cũng đúng với những chuyện khác trong đời bạn: có thể bạn đang tuyển người, có thể bạn đang nộp hồ sơ xin việc, có thể bạn đang học một kỹ năng mới cho một vai trò mới bạn muốn có. Chief of staff cần nói chuyện với bạn, hiểu bạn đang tìm gì và sự chú ý của con người bạn nên đặt vào đâu, rồi đưa lên những gì quan trọng với bạn.

Nate làm rõ (video đăng ngày 27/10/2026): khi nói "attention budget", anh không có ý một con số phút cụ thể. Ý anh là chief of staff, với tư cách agent giúp bạn điều phối công việc, nên biết điều gì thật sự quan trọng và bạn cần để ý vào đâu.

16. Chief of staff sàng lọc những gì được phép làm phiền bạn

Nate mô tả (video đăng ngày 27/10/2026): nếu bạn đang dựng những agent chủ động (proactive agent), và chúng phát cảnh báo hoặc báo cho chief of staff "này, để ý cái này", thì chief of staff nên sàng lọc và nói: "Biết không, người của tôi quan tâm tới những câu chuyện của khách hàng. Câu chuyện này là thứ tôi chưa thấy bao giờ. Dù anh ấy không yêu cầu, tôi sẽ đưa nó lên, vì anh ấy quan tâm tới khách hàng." Theo Nate, bạn có thể đưa điều đó cho chief of staff dưới dạng một bản brief.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), điều bạn thật sự cần là một cấu trúc làm việc với agent thân thiện với con người, không phải thân thiện với agent. Anh nói agent có sự chú ý gần như vô hạn. Chúng luôn thức. Chúng lúc nào cũng có thể đi làm việc. Bạn thì không. Bạn phải ra ngoài chạm cỏ (touch grass).

Bạn phải có cuộc sống. Bạn phải đặt sự chú ý của mình vào đâu đó. Vì vậy, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), bạn nên rất rõ ràng về những loại việc chief of staff được phép làm phiền bạn, những loại việc bạn muốn theo đến cùng để không lỡ một cam kết nào, và những loại bằng chứng mới mà một lượt chạy của agent có thể phát hiện ra và có thể làm thay đổi quyết định của bạn.

Chief of staff vẫn sẽ phải nhận ra những tình huống đó, giải thích điều gì đã thay đổi và cho bạn xem các lựa chọn (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026). Điều anh muốn truyền tải trong video là các nguyên tắc: bạn cần hiểu rằng mình nên có một agent đối ứng hỗ trợ đúng nơi sự chú ý của bạn thật sự cần đặt vào, và giúp bạn tập trung hơn, không phải xao nhãng hơn.

17. Bạn là manager của các agent, và đi tìm những lúc mình thất bại

Theo kinh nghiệm của Nate (video đăng ngày 27/10/2026), điều đó rất khó làm. Phần lớn mọi người không đạt được vì họ để chief of staff đưa lên mọi thứ. Anh đề nghị nghĩ theo cách này: bạn là manager của những agent đó. Việc của chief of staff là chuẩn bị sẵn những quyết định quản lý mà bạn cần đưa ra. Nó nên chuẩn bị các lựa chọn. Nó nên giải thích mỗi lựa chọn sẽ đòi hỏi gì. Nó nên giúp bạn thực hiện những việc bạn đã cho phép, và bạn nên có thể chuyển sự chú ý của mình sang chỗ khác. Theo anh, chỉ vậy thôi.

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), bạn có thể làm được nhiều hơn rất nhiều mà không bận rộn bằng, nếu bạn đã chọn tập trung khi làm việc với agent. Anh nói toàn bộ video này là về điều đó: làm sao mang chủ đích của mình đi đến cùng và giữ tập trung khi làm việc với agent.

Anh đề nghị nghĩ lại những lần bạn bị quá tải: bạn có sáu agent, bạn không biết làm sao cho xong, và bạn đã bỏ chúng giữa chừng mà không nghĩ cho thấu. Hãy tìm ra những kiểu thất bại của mình (fail mode). Tìm những khoảnh khắc bạn bứt tóc vì bực bội, kiểu "tôi không thể làm cho cái này chạy nổi". Rồi bóc lớp đó ra và hỏi: điều gì ở khoảnh khắc tương tác với AI đó khiến nó bực bội đến vậy? Làm sao mình có thể đưa thêm sự tập trung vào tương tác này và làm rõ chủ đích của mình để bớt căng thẳng? (theo Nate, video đăng ngày 27/10/2026)

Nate nói đó là lý do anh rất để tâm đến thời gian bị tiêu tốn bởi tất cả những việc nhỏ giao cho agent, và vì sao anh không mặc định rằng nhiều agent nghĩa là nhiều năng suất (video đăng ngày 27/10/2026). Với bất kỳ hệ thống agent nào bạn dựng, dù bạn gọi nó là software factory, là nhiều parallel agent, hay là một swarm, theo anh sợi chỉ chung vẫn là: bạn phải quyết định quan tâm, rồi truyền đạt chủ đích đó theo cách để agent có thể tập trung.

18. Nhiều việc hơn hay ít việc hơn, và ba câu hỏi

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), đôi khi kết quả tốt nhất là bạn chọn nhận thêm việc. Đôi khi kết quả tốt nhất là bạn chọn nhận ít việc hơn nhưng có đòn bẩy cao hơn. Dù theo hướng nào, AI nên làm cho việc chuẩn bị đó khả thi, giúp bạn khám phá điều gì đáng theo đuổi, và giúp bạn cam kết theo cách mà bạn thấy bền vững. Anh nói đó là một lý do tốt để có tất cả năng lực này trong tay, và đó là lý do anh làm video này.

Nhưng nếu bạn cứ nhận mọi việc tiếp theo nghe có vẻ hợp lý, theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), project bạn thật sự muốn làm sẽ tuột khỏi tầm tay. Không phải vì bạn thiếu công cụ. Bạn có công cụ. Bạn có nhiều output hơn bao giờ hết, nhưng bạn phải biết cách có chủ đích.

Nate nói có ba câu hỏi bạn nên tự hỏi về những agent bạn đang chạy vào thời điểm video (video đăng ngày 27/10/2026). Anh đọc chúng thành hai vế: thứ nhất, những agent nào giúp một điều bạn thật sự quan tâm, và những agent nào chỉ là đã xong (just done)? Thứ hai, những agent nào là thử nghiệm bạn vẫn còn đang học được điều gì đó và bạn vẫn quan tâm, có thể không nhiều, và những agent nào chỉ còn chạy vì bạn quên bảo chúng dừng?

Theo Nate (video đăng ngày 27/10/2026), nếu bạn nhìn vào đó mà thấy "tôi không trả lời được", có thể bạn đang diễn productivity theater. Và với AI, anh nói, việc phân biệt phần diễn kịch với phần năng suất thật khó hơn bao giờ hết. Nate khép lại video bằng một lời chào "Cheers".