Dựng super agent kiểu DeepSeek trong Claude Code: router, watchdog và worker

1. Super agent của DeepSeek và điều nhóm AI LABS làm với nó

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), DeepSeek vừa đưa ra một cách làm mới gọi là super agent, và nó giải quyết vấn đề lớn nhất khi làm việc với nhiều session Claude Code cùng lúc. Cách mà phần lớn mọi người đang dùng để xử lý chuyện này lại chính là thứ DeepSeek cho là gây ra vấn đề, và DeepSeek đã chạy thử nghiệm để chứng minh điều đó.

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), với cách dựng của DeepSeek, những task chậm nhất của họ xong nhanh gần gấp đôi so với khi không dùng nó.

Nhóm AI LABS đã tự dựng cách làm này trong Claude Code, và nó build các feature cho nhóm, chỉ quay lại hỏi nhóm khi cần một điều gì đó. Nó còn tự tìm ra và sửa một bug trong app của nhóm mà không ai bảo nó làm (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

AI LABS tự giới thiệu (video đăng ngày 05/11/2026): nhóm là một công ty phần mềm và đây là kênh của nhóm. Trong video, nhóm đi qua những gì DeepSeek đã làm và giải thích từng bước thật chi tiết để người xem cũng có thể tự dựng cho mình.

2. Vấn đề: chuyển qua lại giữa nhiều session

Khi build với Claude Code, nhóm AI LABS thường làm việc trong nhiều session, mỗi session lo một task khác nhau. Để làm việc với chúng, nhóm phải liên tục chuyển qua lại giữa các session để xem mỗi cái đang làm gì (theo video đăng ngày 05/11/2026). Theo DeepSeek, như AI LABS dẫn lại, chính việc chuyển qua lại đó là vấn đề.

DeepSeek nói rằng một người chỉ theo dõi được khoảng ba tới năm session cùng lúc (theo AI LABS dẫn lời DeepSeek, video đăng ngày 05/11/2026). Quá mức đó, bạn bắt đầu quên session nào đang làm gì, và phải mất thời gian tìm hiểu lại từng session đã làm tới đâu.

DeepSeek làm ra Super Agent để sửa đúng chuyện này (theo video đăng ngày 05/11/2026). Thay vì cách làm việc thông thường với nhiều session, nó cho bạn làm việc với chỉ một agent, và bạn giao cho agent đó tất cả task của mình. Nhờ vậy, bạn không bao giờ phải nhớ session nào đang làm gì.

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), DeepSeek chạy nó dưới dạng một agent luôn chạy trên cloud, và họ nói chuyện với nó qua các team chat và GitHub. Còn vì nhóm AI LABS dùng Claude Code cho mọi việc, nhóm lấy cùng những ý tưởng đó và dựng chúng trong Claude Code.

3. Một session cho mọi việc, hay mỗi việc một session

Để dựng được một hệ thống mà một agent lo hết mọi task, trước tiên DeepSeek phải tìm cách chia task giữa các agent (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Nếu mọi task đều đi qua một session duy nhất, session đó biết về mọi task, nhưng nó chỉ làm được một task mỗi lúc, và chi tiết của tất cả các task bị trộn lẫn vào nhau. Còn nếu mỗi task có session riêng, task xong nhanh hơn, nhưng bạn lại quay về cảnh chuyển qua lại giữa chúng (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Vì vậy DeepSeek chia việc cho hai loại agent (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026). Loại thứ nhất là router, về cơ bản là session mà bạn nói chuyện cùng. Việc duy nhất của nó là nói chuyện với bạn và giao task cho các agent khác. Loại thứ hai là các worker, những agent làm task, mỗi agent trong context window riêng của nó, để chi tiết của các task khác nhau không bị trộn vào nhau.

Khi một worker làm xong, nó báo lại cho router, và router cho bạn biết task diễn ra thế nào (theo video đăng ngày 05/11/2026).

4. Router và worker, khác gì lead agent với sub-agent

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), điều này nghe có thể quen, giống một lead agent giao task cho các sub-agent của nó, nhưng cách hoạt động thì khác. Một lead agent nhận một task và chia nó thành các bước nhỏ hơn cho sub-agent. DeepSeek nói rằng đó là rất nhiều việc cho lead agent.

Router agent trong trường hợp này không chia task thành các bước. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), việc duy nhất của nó là theo dõi xem các worker đang làm gì và giao task cho chúng.

5. DeepSeek thử nghiệm: 15.7 phút so với 29.5 phút

Bạn có thể nghĩ mình không cần một hệ thống như vậy, chỉ cần bảo session Claude Code thông thường giao task cho sub-agent là được. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), DeepSeek cũng đã nghĩ đúng như thế.

DeepSeek chạy một session đơn có thể khởi động sub-agent, đặt cạnh hệ thống router và worker của họ, mỗi bên năm lần. Hệ thống router và worker thắng: task chậm nhất của nó mất 15.7 phút, trong khi session đơn mất 29.5 phút, lâu gần gấp đôi (số liệu của DeepSeek, theo AI LABS trong video đăng ngày 05/11/2026).

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), lý do là session đơn cứ tự làm việc, nên mỗi tin nhắn mới đều làm nó bị ngắt. Ngay cả khi được bảo dùng sub-agent, nó thường không dùng mà vẫn tự làm tiếp. Còn trong hệ thống của DeepSeek, router không làm phần việc nào cả, nên không có gì ngắt các worker.

DeepSeek nói rằng một session đơn đang làm hai việc cùng lúc: nói chuyện với bạn và làm việc. Đó là lý do họ tách hai việc này ra, để mỗi agent tập trung vào việc của mình tốt hơn và làm tốt hơn nhiều (theo AI LABS dẫn lời DeepSeek, video đăng ngày 05/11/2026).

6. Bước chuẩn bị đầu tiên: ticket và skill write-tickets

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), để tự dựng hệ thống này, bạn cần chuẩn bị sẵn vài thứ trước khi giao task nào cho nó. Vì worker không bao giờ nói chuyện với bạn, mọi việc phải được viết ra rõ ràng trước khi router giao đi, để không agent nào phải dừng lại hỏi bạn điều gì. Đó là lý do thứ đầu tiên nhóm dựng là ticket.

Để làm vậy, bạn có thể làm một skill để viết ticket (theo video đăng ngày 05/11/2026). Một ticket về cơ bản là một feature được viết ra đầy đủ, để agent có thể build nó mà không phải hỏi bạn gì.

Skill này lưu mỗi ticket thành một folder riêng mang tên feature, bên trong có hai file (theo video đăng ngày 05/11/2026). File thứ nhất là rd.md, nói feature cần làm gì, kèm mọi chi tiết. File thứ hai là eval.md, là cách agent kiểm tra xem công việc đã làm đúng chưa. Về cơ bản, file này cho agent biết nó có đang build feature theo đúng cách hay không.

File SKILL.md chứa mọi bước skill phải làm theo (theo video đăng ngày 05/11/2026). Đầu tiên nó chia yêu cầu của bạn thành các feature, rồi hỏi bạn cho tới khi không còn gì mơ hồ, để agent không còn gì phải hỏi bạn hay phải đoán. Theo AI LABS, đây là một trong những bước quan trọng nhất, vì nó làm rõ từng feature trước khi bất kỳ công việc nào bắt đầu.

Xong bước đó, skill đặt mỗi ticket vào folder tickets bên trong folder specs, với một con số ở đầu mỗi tên, chính là ID của ticket đó (theo video đăng ngày 05/11/2026). Ở bước "Split the request into features", SKILL.md trên màn hình ghi: một ticket cho mỗi feature; "Add auth and a dashboard" là hai ticket; "Add a button, and make the button save the form" là một ticket vì cái nút vô dụng nếu không lưu được; một epic lớn ("build a CRM") thành nhiều ticket (skill trong video đăng ngày 05/11/2026).

7. Chạy skill trên file PRD của app

Để dùng skill, bạn chỉ việc chạy lệnh của skill trong agent mà bạn đang dùng, rồi nói cho nó điều bạn muốn build, và nó biến yêu cầu đó thành ticket (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Trong trường hợp của nhóm, nhóm có một file PRD chứa mọi feature đã lên kế hoạch cho app, nên nhóm bảo skill biến các feature đó thành ticket, và nó bắt đầu làm (demo trong video đăng ngày 05/11/2026). Lệnh trên màn hình:

/write-tickets i want you to write the tickets from the features in prd

Đầu tiên nó hỏi nhóm một loạt câu hỏi, rồi đi xem qua app để hiểu app hoạt động thế nào. Khi xong, nó đã tạo tất cả các folder ticket. Mỗi folder có một file rd.md, và mọi ticket ban đầu đều ở trạng thái draft (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

8. Bên trong rd.md và eval.md

Bên trong file rd.md là danh sách mọi thứ feature phải làm, những phần của app mà feature sẽ thay đổi và những phần nó không được đụng tới. File cũng liệt kê mọi lựa chọn đã được đưa ra về feature đó (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Bên cạnh nó, file eval.md ghi cách chạy các bước kiểm tra, cùng những check mà feature phải qua để được tính là chạy được. Nó cũng gồm những trường hợp bất thường có thể hỏng, và kết thúc bằng định nghĩa "xong" cho feature đó, để agent biết chính xác khi nào nó hoàn thành (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Trên màn hình, ticket 001 có tiêu đề "v0.2 foundations (schema, mailer, rate limits, event tracking)", trạng thái draft, và phần Why ghi rằng các ticket 002 tới 019 đều cần những phần nền này (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Trong trường hợp của nhóm, skill tạo ra 19 ticket, cùng một file board.md trong folder tickets (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

9. board.md: Status, Mode và Runs

File board.md về cơ bản là một bảng cho thấy mỗi feature đang ở đâu: vẫn là draft, ready để build, hay đã done (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Bảng còn có cột Mode, và mỗi ticket được đặt là solo hoặc team (theo video đăng ngày 05/11/2026). Team nghĩa là các agent làm ticket đó sẽ nói chuyện với nhau, vì chúng là một phần của một agent team. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), chế độ team dùng tính năng Agent Teams của Claude Code, một tính năng experimental, và bạn bật nó bằng setting Agent Team trong file settings.json bên trong folder .claude. Trang docs của Claude Code ghi rằng agent teams là experimental, tắt mặc định, và bật bằng cách đặt CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 trong settings.json hoặc biến môi trường (đọc ngày 07/11/2026).

Nếu bạn dùng một agent khác, bạn chỉ cần bảo nó dùng sub-agent cho các ticket team thay vào đó (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Một ticket solo thì chỉ đơn giản được giao cho một sub-agent. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), khác biệt duy nhất là các sub-agent không nói chuyện được với nhau theo cách các agent trong một team làm được. Nên những feature không cần kiểu trao đổi qua lại đó có thể chạy ở chế độ solo.

Cột cuối là Runs, cho biết một ticket có thể chạy cùng lúc với các ticket khác hay phải chờ một ticket khác xong trước. Các ticket ghi "alongside" là những ticket chạy độc lập được. Những ticket còn lại ghi số của ticket mà nó đang chờ, kèm lý do (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Vậy feature nào bạn muốn build thì bạn đánh dấu feature đó là ready. Trạng thái chuyển từ draft sang ready, và từ đó nó sẵn sàng để được nhận và build (theo video đăng ngày 05/11/2026).

10. Agent Router: điều phối, không tự viết

Khi một ticket đã được đánh dấu ready, phải có thứ gì đó giao nó cho một agent. Trong cách dựng của DeepSeek, đó là router. Nên để giao các ticket ready, nhóm AI LABS làm một agent tên là Router (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), agent này trông coi toàn bộ công việc, giao task cho đúng agent và giữ cho chúng làm việc cùng nhau. Nhưng instructions của nó nói rõ là không được viết gì cả, vì toàn bộ việc của nó là điều hành các agent khác.

Nhóm giữ nó lại bằng instructions chứ không lấy bớt tool của nó. Lý do, theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026): teammate trong Claude Code nhận cùng bộ tool với session đã khởi động chúng. Nên nếu router không viết được, team của nó cũng không viết được.

Phần đầu file router.md trên màn hình (demo trong video đăng ngày 05/11/2026):

---
name: router
description: Main chat for building Stackpage tickets. Starts its own background watchdog, reads specs/tickets/BOARD.md, sends ready tickets to workers or an agent team, checks their results against eval.md, dispatches the merger, checker and reproducer, and keeps the user informed. It never builds or edits anything itself. Run it with `claude --agent router --name router --permission-mode auto`.
tools: Read, Grep, Glob, Agent(worker, teammate, merger, checker, reproducer, watchdog), SendMessage, TaskStop
model: opus
effort: high
---

Router dùng model Opus, và nhóm đặt effort ở mức high vì router là agent khởi động mọi agent khác (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026). DeepSeek làm ngược lại: họ chạy router trên một model nhẹ hơn, vì họ thấy việc của router đơn giản hơn người ta tưởng (theo AI LABS dẫn lời DeepSeek, video đăng ngày 05/11/2026).

Instructions của router cũng có chi tiết về mọi agent nhóm có và việc của từng agent, để nó biết giao task nào cho ai (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Và vì router tự kiểm tra công việc, bạn không phải làm. Khi một worker báo xong, router mở kết quả của nó và đối chiếu với file eval.md của ticket, nên nó chỉ tìm tới bạn khi có một lựa chọn cần đưa ra. Nếu kết quả của worker cần sửa, router gửi phần sửa lại cho chính worker đó, worker vẫn còn nhớ mọi thứ về ticket (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

11. Watchdog: canh chừng các agent khác

Router cũng làm theo một danh sách bước cố định, trong đó việc đầu tiên là khởi động watchdog (theo video đăng ngày 05/11/2026). Watchdog về cơ bản là một agent khác mà nhóm làm ra, chạy ở background, dùng Sonnet với effort medium.

Nhóm cũng đặt cho nó tự thu gọn bộ nhớ khi chạm 150,000 token, nhỏ hơn rất nhiều so với context window đầy đủ mà các model này có. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), nhóm làm vậy vì watchdog không cần nhiều context window đến thế, và sẽ chỉ phí limit của nhóm nếu cho nó context window một triệu token thông thường.

Phần đầu file watchdog.md trên màn hình (demo trong video đăng ngày 05/11/2026):

---
name: watchdog
description: Background helper the router starts for itself when it begins. Every round (10 minutes by default) it checks the ticket workers and the main app, and tells the router when something is stuck, drifting or broken. Never fixes anything. Also answers the router's "why did X fail" questions and changes its own rules when the router passes on a request. Only the router starts it; never start it for anything else.
tools: Read, Grep, Glob, Bash, Edit, Monitor, SendMessage, TaskStop
model: sonnet
effort: medium
maxTurns: 400
autoCompactWindow: 150000
---

Toàn bộ việc của watchdog là canh các agent khác để chúng không bị kẹt trong vòng lặp hay đi sai hướng. Nên nếu một agent mất quá lâu cho một task, hoặc một agent không làm việc đúng, watchdog phát hiện và báo cho router (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), router chỉ biết về một vấn đề khi một worker báo cho nó. Nên nếu không có watchdog, một agent im lặng sẽ không bao giờ bị phát hiện. Cứ mỗi 10 phút, watchdog chạy một script nhỏ liệt kê mọi vấn đề nó tìm thấy. Vì vậy, kể cả khi hai agent kẹt vì chờ nhau, watchdog cũng bắt được.

12. Worker chạy trên Sonnet

Phần việc thật sự được giao cho một worker agent, agent nhận một ticket và làm ticket đó (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Nhóm đặt worker dùng Sonnet thay vì Opus, vì ticket đã ghi rõ chính xác cần build gì và Sonnet xử lý được việc đó. Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), như vậy mỗi subagent mà router khởi động không ăn vào usage của bạn, và bạn không chạm usage limit quá sớm.

Trên màn hình, file worker.md mô tả worker build một ticket solo từ đầu tới cuối trong git worktree riêng, đọc rd.md và eval.md, nhờ tester chạy eval.md và reviewer kiểm diff, viết results.md cùng evidence rồi commit lên branch của nó; phần đầu file đặt model: sonnet, effort: high, isolation: worktree, maxTurns: 200 (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Có router, watchdog và worker, nhóm có thể bắt đầu build (theo video đăng ngày 05/11/2026).

13. Mở Claude Code dưới vai router và bắt đầu ticket 001

Để bắt đầu, bạn chỉ cần mở Claude Code với agent router (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026). Bạn làm việc đó bằng cách gõ claude, rồi flag agent, theo sau là tên của router. Bạn cũng cần đặt permission mode là auto để router không liên tục xin bạn quyền. Lệnh ở dòng đầu terminal trong demo:

claude --agent router --name router --permission-mode auto

Khi chạy lệnh này, session Claude Code mở ra, nhưng nó đang chạy dưới vai router agent mà nhóm đã làm. Bạn chỉ việc đưa cho nó ticket muốn bắt đầu bằng cách gõ số ticket vào prompt (theo video đăng ngày 05/11/2026). Trên màn hình, nhóm gõ "i want you to start with 001".

Trước mọi việc khác, nó khởi động watchdog, chạy ở background và canh từng agent khác (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Nhóm bắt đầu với ticket đầu tiên. Vì đó là một ticket team, router khởi động ba agent, mỗi agent làm một phần khác nhau của ticket. Từ đó, ba agent tự làm việc, trừ khi chúng cần bạn đưa ra một lựa chọn (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

14. Router hỏi một lựa chọn, contract, worktree và merger

Chuyện đó xảy ra đúng như vậy khi một agent của nhóm cần nhóm chọn. Router tìm tới nhóm với hai phương án, và khi nhóm chọn một, nó chuyển lựa chọn đó lại cho agent để agent làm tiếp (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Trong lúc làm, các agent ghi chú về ticket vào folder của ticket đó. Trong đó có contract, là kế hoạch cả team đã thống nhất, cùng kết quả và ảnh chụp màn hình làm bằng chứng (demo trong video đăng ngày 05/11/2026). Trên màn hình, folder 001-v02-foundations có contract.md, eval.md, rd.md, results.md và folder evidence.

Nhưng mỗi worker agent ghi mọi thay đổi trong worktree riêng của nó, về cơ bản là một bản sao thứ hai của project nằm trên branch riêng (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026). Nên code từ mọi worktree cần được gom về một chỗ, và đó là lúc agent tên merger vào việc. Merger làm việc này bằng cách gộp công việc từ các worktree khác nhau vào branch main của project.

Khi team xong, router khởi động merger. Sau đó, nó khởi động một agent tên Checker để kiểm tra các feature đã gộp. Checker test các feature đó trong browser để chắc chúng chạy đúng. Khi ticket đầu tiên đã được merge, các ticket tiếp theo có thể bắt đầu (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

15. Ticket 002 và 006 chạy song song, Reproducer và Tester

Bảng ghi ticket số 2 và số 6 đều đang chờ ticket đầu tiên, và cả hai đều được đánh dấu ready. Nên router nhận cả hai, giao mỗi ticket cho một worker agent riêng, và cả hai bắt đầu làm cùng lúc (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

Ngoài ra, nhóm còn có vài agent khác tự làm việc (theo video đăng ngày 05/11/2026). Đầu tiên là Reproducer Agent, lặp lại các bước gây ra một bug để thấy nó xảy ra lần nữa. Nếu bản sửa nhỏ và nó tìm ra được, nó tự sửa trên branch riêng. Nếu không, nó đưa bạn một bản báo cáo. Trên màn hình, file reproducer.md mô tả agent thử tái hiện bug hai lần trong một browser thật, trong worktree riêng, dùng model: sonnet và effort: high.

Còn có một Tester Agent lo việc test. Nó chạy các bài test trong browser bằng agent-browser, công cụ của Vercel cho phép agent mở app của bạn trong một browser thật và click qua nó (theo AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026). Worker là agent được thiết kế để khởi động tester, và tester báo cho worker nếu có gì sai.

Và trong lúc các ticket đang được build, nếu xuất hiện vấn đề làm hỏng một phần của app, Reproducer agent nhảy vào. Đầu tiên nó dùng agent-browser để tìm nguyên nhân và cách có thể sửa. Sau đó nó test bản sửa trong browser để chắc nó chạy, rồi báo cho router (demo trong video đăng ngày 05/11/2026).

16. Chi phí và kết quả của lần chạy

Theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), hệ thống router và worker này tốn hơn một session đơn. Mỗi worker có context window riêng, nên chạy vài worker dùng nhiều token hơn rất nhiều so với một session đơn. DeepSeek cũng thấy điều tương tự trong thử nghiệm của họ, và số token thêm đó đem lại cho họ những task xong nhanh hơn, ít task chậm hơn.

Trong lần chạy của nhóm, router mở khoảng một giờ và trong giờ đó nó build ba ticket. Ticket team chạy 26 phút trước khi nhóm dừng nó và merge. Rồi hai ticket solo chạy cùng lúc, mất 11 và 17 phút (theo số đo của AI LABS, video đăng ngày 05/11/2026).

Nhưng theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026), cái lợi chính nằm ở chất lượng của app được build và việc bớt phải xoay xở nhiều session. Nhóm không phải giữ chút context nào về việc mỗi agent đang làm, và router xử lý mọi thứ đúng cách. Tất cả những gì nhóm phải làm là đặt các feature muốn build sang ready, rồi để nó tự lo phần còn lại.

17. Phần nhóm chưa dựng: chạy trên cloud

Có một phần nhóm AI LABS không dựng: phiên bản của DeepSeek chạy trên cloud, nên nó vẫn làm việc tiếp khi laptop của bạn ngủ (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Nếu bạn muốn truy cập hệ thống của mình từ bất cứ đâu, theo AI LABS (video đăng ngày 05/11/2026) bạn có thể dùng remote session, cho phép bạn điều khiển session Claude Code trên máy tính từ điện thoại hoặc một browser khác. Hoặc bạn có thể dùng một app như Paseo, theo AI LABS là miễn phí, mã nguồn mở và cho bạn xem các agent của mình từ điện thoại (theo video đăng ngày 05/11/2026).

Video kết thúc bằng lời cảm ơn người xem.