Super-agent của DeepSeek: router, worker, trigger và bản cho Claude Code

1. DeepSeek thực sự đã build gì

Rob mở đầu bằng câu hỏi: DeepSeek thực sự đã build gì? Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), có thể bạn đã nghe về DeepSeek Harness, agent harness open source của DeepSeek. Super agent của DeepSeek là một prototype và một bản thiết kế để chạy agent trên nền harness đó, còn dsh-superagent là prototype đi kèm với nó.

Rob trấn an người xem: nếu bạn không dùng DeepSeek thì cũng đừng lo, anh sẽ chỉ cách dựng nó với Claude Code, OpenCode hay bất cứ thứ gì bạn muốn. Thứ mang về ở đây là các nguyên tắc. Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), về cơ bản đây là một template cho ý tưởng của DeepSeek về một super agent, loại agent có thể làm việc tự chủ hơn nhiều. Anh đã mổ xẻ (deconstruct) nó để bạn dùng được với Claude Code, OpenCode, Cursor hay bất cứ thứ gì bạn muốn, và anh chỉ lại cách anh làm để bạn tự thử.

2. Grok Bot làm manager, và một hệ thống tự build, tự chạy

Rob kể anh đang dùng Grok Bot làm manager cho các coding agent của mình (video đăng ngày 03/11/2026): một agent anh nói chuyện cùng, và phía sau nó là các worker làm toàn bộ phần code, có thể là Claude Code, Codex hay Cursor, tuỳ bạn. Theo Rob, đó là một cách để vượt qua chỗ tắc này.

Nhưng điều Rob thích ở đây (video đăng ngày 03/11/2026) là đây là một hệ thống hoàn toàn tự build, tự chạy (build your own, run your own). Nếu bạn làm trong một doanh nghiệp, ở chính công ty của mình, đang chạy nhiều agent, có một team, vân vân, thì theo Rob bạn có thể lấy những gì DeepSeek làm ở đây và áp riêng vào workflow của mình, mà không bị buộc vào bất kỳ setup độc quyền (proprietary) nào khác.

3. Nút thắt là con người, không phải model

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), lập luận của agent DeepSeek ở đây là model không còn là thứ làm chậm chúng ta nữa. Thứ làm chậm là chúng ta, những "meat proxies", con người, những con người chậm chạp đứng ở giữa. Mỗi agent bạn thêm vào chỉ là thêm một tab bạn phải trông, thêm một diff phải đọc, thêm một câu hỏi đang chờ bạn.

Rob nhắc rằng Anthropic, khi nói về SDLC của mình, cũng nói review là nút thắt lớn (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026).

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), DeepSeek open source một research prototype về chuyện này vào ngày 31/10, nó nhận được rất nhiều sao GitHub chỉ trong hai ngày, và con số còn đang tăng. Prototype được xây quanh một nguyên tắc: lấy càng ít sự chú ý của con người càng tốt. Vậy nếu ta không còn đọc được từng dòng nữa, con người sẽ đứng ở đâu? Trên màn hình lúc đó là một cái thang tên "Where the human sits", từ "Write the code", "Read every diff", "Review the PR", "Check the result", "Set the rules" lên tới "Sign off", với vòng tròn ROB đang đứng ở bậc "Read every diff" và câu hỏi "Where does the human go?". Theo Rob, cách DeepSeek tiếp cận chuyện này hơi khác một chút.

4. Một session là một đơn vị việc, và bạn thành router

Rob trình bày lập luận của DeepSeek (video đăng ngày 03/11/2026): trong khoảng một năm qua, đặc biệt là sáu tháng gần đây tính đến lúc đó, model đã giỏi lên rất nhiều trong việc hoàn thành task và không cần trông chừng nhiều như trước. Nhưng workflow và công cụ vẫn coi một session là một đơn vị việc. Bạn mở một chat, giao cho nó một task, và chính đầu óc bạn phải nhớ trong đó có gì. Mở năm cái như vậy để làm song song, và giờ bạn là router giữa tất cả các cuộc hội thoại đó, là project manager và là bộ nhớ cho tất cả.

Trên màn hình, bài viết của DeepSeek ghi rằng theo kinh nghiệm của nhóm DeepSeek, một người thường chỉ theo được 3 đến 5 session đang hoạt động cùng lúc, và với các thiết kế hiện tại, một task đơn lẻ bị giới hạn bởi năng lực model, còn làm nhiều việc một lúc thì bị giới hạn bởi sự chú ý của con người (bài viết chiếu trong video đăng ngày 03/11/2026).

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), DeepSeek cũng nói việc gắn thêm MCP server và CLI chưa chắc đã giải quyết được chuyện này. Bạn vẫn là người gỡ tắc cho các session và các job dài. Trong đầu bạn, context của các task khác nhau bị trộn lẫn vào nhau. Và tất nhiên, khi laptop dừng hay đi ngủ, mọi thứ dừng theo. Vì vậy ý tưởng là một agent liên tục thay cho một đống session.

Rob nói nhiều công ty đang cố đi thật nhanh với agent cũng đang đụng phải những bức tường kiểu này, tính đến video đăng ngày 03/11/2026.

5. Một agent liên tục với bốn đặc điểm

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), DeepSeek gán cho agent liên tục này bốn đặc điểm: continuous, productive, proactive và persistent. Rob giải thích tiếp: đó là cùng một agent dù bạn nói chuyện với nó ở đâu, nó chạy task song song, nó không chờ được hỏi, và nó luôn bật.

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), đây phần nào là phiên bản open source của cách triển khai Grok Bot.

6. Router ở trên, worker ở dưới

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), mẹo khiến hệ thống này chạy được là tách agent làm hai. Ở trên cùng là một router: nó sống lâu, persistent, và xử lý mọi cuộc hội thoại với con người. Rồi nó chia việc cho các agent khác. Nó không bao giờ tự làm việc. Nó có thể chạy mà không có bash tool nào cả, và một model nhẹ hơn, nhanh hơn thường là đủ. Rob nói điều này cũng giống những gì đang thấy ở Grok Bot.

Bên dưới là các worker (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026). Mỗi worker có một bộ tool đầy đủ, một task, và model mạnh nhất bạn có thể giao cho nó. Worker không bao giờ nói chuyện trực tiếp với bạn: chúng báo lại cho router, và router lo toàn bộ việc nói chuyện. Rob nói một lần nữa, cách này rất giống setup Grok Bot.

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), điều thú vị của cả hệ thống này là nó rất linh hoạt. Nếu bạn đang build một hệ thống enterprise trong công ty của mình, làm việc với nhiều developer khác nhau, bạn có thể học được nhiều từ nó và áp đúng vào tool và workflow của mình.

Rob chỉ ra một dòng mà theo lời anh là bản tuyên ngôn (manifesto) của cả repository (video đăng ngày 03/11/2026): session nên là một chi tiết triển khai (implementation detail) của hệ thống, chúng không nên là gánh nặng tinh thần cho người dùng.

7. Trigger thay cho prompt, và hai lần lọc

Cách tiếp cận lớn thứ hai, theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), là thay đổi cách hệ thống được điều khiển. Rob nhắc cách Anthropic tiếp cận SDLC: Anthropic dùng một file intent.md để gom mọi ý định (intent) về việc cần làm, dù đó là tin nhắn, email, lịch, Jira, Sentry, tin nhắn hỗ trợ, đủ thứ kiểu như vậy.

Super agent ở đây đi theo hướng tương tự (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026). Nó không còn dựa vào việc bạn gõ prompt nữa. Việc đến từ tin nhắn group chat, email, Sentry, Jira, Linear, comment code review và kết quả continuous integration. DeepSeek gọi tất cả những thứ này là trigger.

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), phần lớn intent đổ vào sẽ là nhiễu, nên nó được lọc hai lần. Lần kiểm thứ nhất chỉ dùng code: ai gửi, gửi từ đâu, và người đó có được phép không. Rồi chỉ những gì lọt qua mới tới model, và model sẽ đối chiếu nó với các policy được viết dưới dạng prompt. Rob nhận xét cách này không an toàn như anh muốn, nhưng anh đi tiếp.

8. Worker giữ thread của pull request và làm trước

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), khi một worker nhận một pull request, nó subscribe vào thread của pull request đó. Mọi comment tiếp theo đi thẳng tới worker đó mà không qua router. Ý tưởng là giữ cùng một worker sống cho việc này sẽ tiết kiệm được nhiều cache token, vì theo lời Rob, nếu bạn nắm phần cơ bản thì mỗi agent mới, mỗi session mới đều cần nạp cả một context để bắt đầu, và ban đầu việc đó sẽ tốn thêm token và tiền.

Việc khác worker làm là hành động trước (acts ahead), theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026). Rob nói trong thử nghiệm của DeepSeek, DeepSeek đặt một policy tên là "silently reproduce and fix": khi ai đó báo một bug, agent cố tái hiện bug đó và tìm cách sửa ở chế độ nền. Bài viết trên màn hình thì ghi policy này được cấu hình trong nhóm người dùng DeepSeek Harness nội bộ.

9. Fix and fuzz, im lặng khi chưa chắc, và watchdog

Rob nói đã thấy một cách đơn giản cho chuyện này từ Lauren Tan, gọi là "fix and fuzz" (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026): một agent nhận một bug, xem có tái hiện được không, rồi đi tiếp và thử sửa nó.

Vậy trong cách của DeepSeek, theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), worker chỉ lên tiếng khi đã xác nhận được issue và tìm ra một bản sửa đơn giản; nếu không, nó cứ im lặng. Một lần nữa, không dồn quyết định lên con người trừ khi thật sự cần. Một session watchdog riêng kiểm tra xem từng worker có thật sự đang tiến triển hay đã trôi khỏi mục tiêu.

10. Thử nghiệm của DeepSeek: nhanh hơn nhưng tốn token hơn

Câu hỏi đặt ra, theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026): cách này có thắng một agent gắn kèm một loạt sub-agent không? DeepSeek đã thử với khoảng 300 tin nhắn từ một group chat, từ GitHub và continuous integration, trong đó chỉ khoảng 20 là yêu cầu công việc thật. Trong thử nghiệm, DeepSeek dùng một tool chạy hết một khoảng thời gian định sẵn, giao cho thiết kế dùng sub-agent rồi cho cách của DeepSeek. Theo Rob, việc này thật ra chỉ để đo phần điều phối, vì agent không tất định (non-deterministic) có thể đi theo các hướng khác nhau và phép thử sẽ không công bằng. Mỗi thiết kế chạy năm lần.

Kết quả theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026): với cách super agent, task xong trong khoảng 12 phút ở median và 15,7 phút ở những lượt chậm nhất. Một session đơn có sub-agent tool và neutral prompt mất khoảng 20 đến 29 phút. Biểu đồ trên màn hình lúc đó có chú thích "Completion time · minutes", "Median", "P95" và "Synthetic · 5 runs each".

Rob nói bạn sẽ nghĩ một router trong setup này sẽ nghẽn khi bận, giả sử bạn gửi rất nhiều thứ khác nhau tới model này để nó chia việc cho các agent khác. Thực tế có vẻ ngược lại (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026): các event dồn lại trong một lượt được gom (batch) vào lần gọi tiếp theo. Tải đi từ một trigger mỗi phút lên khoảng 40, và thời gian cho mỗi quyết định giảm từ khoảng 6,4 giây xuống 1,6 giây.

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), trong thử nghiệm này có một sự đánh đổi, và bạn phải tự quyết. Vì chạy nhiều session độc lập, super agent dùng khoảng 23 triệu cache-read token trong một lượt chạy, so với khoảng 6 triệu cho một session đơn. Rob nói điều DeepSeek làm ở đây là đổi token lấy thời gian hoàn thành ngắn hơn và ổn định hơn.

11. Đưa con người lên cao hơn trong chuỗi quyết định

Câu hỏi lớn từ đầu video, theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026): có thể bỏ việc kiểm tra "brain frying" (làm cháy não) của con người ra khỏi từng bước này không, có thể đẩy nó lên cao hơn trong chuỗi không? Theo kết luận của DeepSeek mà Rob dẫn, câu trả lời là có. Khi hệ thống lo session và context, con người có thể đi lên cao hơn, từ chi tiết thực thi tới các quyết định cấp cao hơn và việc ký duyệt (sign off).

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), prototype được xây để bảo vệ sự chú ý của bạn. Nó chỉ hành động khi một người mà nó được phép nghe yêu cầu, hoặc khi một quy tắc của team cho phép. Nó chỉ lên tiếng khi một người cần hành động hoặc dùng được một kết quả, và mỗi lần nó chỉ hỏi một câu để không làm bạn quá tải.

Theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), điều quan trọng ở đây là con người không biến mất, chỉ di chuyển trong chuỗi quyết định. Bạn muốn rút mình ra khỏi những quyết định nhỏ và tiếp tục lo những quyết định lớn. Bạn đi lên những phần chỉ bạn làm được: quyết định thứ gì đáng build, đặt quy tắc, ký duyệt; gần như là product engineering hơn bất cứ thứ gì khác.

Rob nghĩ đó là chỗ có tiềm năng tăng trưởng để dám tham vọng (video đăng ngày 03/11/2026). Theo anh, một team có một super agent theo dõi chat, pull request và CI của mình sẽ không còn bị giới hạn bởi một số ít session nữa. Agent bắt đầu chủ động hơn.

12. Cảnh báo: full access, sandbox và prompt injection

Rob nói rõ (video đăng ngày 03/11/2026): đây là một research prototype, không phải sản phẩm dưới bất kỳ dạng nào, chỉ dành cho nghiên cứu. Trước khi bạn cài bất cứ thứ gì giống vậy: theo Rob, trong tài liệu deployment, cả router lẫn worker đều chạy với quyền truy cập đầy đủ nguy hiểm (dangerous full access), điều mà anh gọi là một điều cấm lớn trừ khi hệ thống của bạn đã được khoá chặt. Rob nói lời khuyên là chạy nó trong một sandbox hoặc một tài khoản OS riêng, và anh rất khuyến khích làm vậy.

Vấn đề lớn khác mà Rob thấy khi đi nhanh như thế này (video đăng ngày 03/11/2026): bạn càng mở agent cho nhiều event, nhiều input, nó càng đọc nhiều input không đáng tin, càng hở cho prompt injection, hoặc cho plugin độc hại hay kẻ xấu đưa vào những chỉ dẫn mà bạn không hề muốn. Trên màn hình lúc đó là trang "LLM01:2025 Prompt Injection" của OWASP.

13. Bản super agent của Rob cho Claude Code và OpenCode

Rob trình bày cách anh dựng phiên bản của riêng mình, chạy được với Claude Code, OpenCode, vân vân (video đăng ngày 03/11/2026). Anh không cài DeepSeek Harness. Anh cho agent của mình đọc tài liệu thiết kế và các prompt, giữ lại những ý hay nhất, rồi build một bản nhỏ của riêng anh bằng TypeScript.

Trong setup của Rob (demo trong video đăng ngày 03/11/2026), nó theo dõi một GitHub repo. Khi ai đó trong allow list mention bot trên một issue, một gate viết bằng code quyết định có hành động hay không, trước khi bất kỳ model nào chạy, vì anh không muốn phí cả đống token. Nhờ vậy, không gì gõ trong một comment có thể cấp quyền. Sơ đồ trên màn hình ghi "My build · one GitHub repo": Source (GitHub poller, panel form) đi vào Gate (allow list, @mention, stop), với dòng "Before any model runs".

Mỗi yêu cầu thành một ticket với branch riêng, worktree riêng và một agent session (demo trong video đăng ngày 03/11/2026). Mọi follow-up cũng quay về đúng session đó.

Agent không tự post lên GitHub được (demo trong video đăng ngày 03/11/2026). Nó đi qua một lệnh nhỏ tên là sa, rồi host kiểm từng tin nhắn, giữ nó ngắn và đóng dấu là do một agent tự động viết. Theo Rob, vì đây chỉ là một lệnh shell, bạn có thể đổi Claude Code sang OpenCode chỉ bằng một dòng config.

Phần usage của lệnh sa trên màn hình (demo trong video đăng ngày 03/11/2026):

// The worker's only channel to the host. Any coding agent that can run shell commands
// can be a worker; the host validates every call and refuses what policy does not allow.

const USAGE = `usage:
  sa show                                    ticket, subscriptions and inputs as JSON
  sa ack [--to <trigger>] <text>             confirm a request once, naming what you will do
  sa reply --to <trigger> <text>             answer a person's direct question
  sa report <status> [--pr N] [--summary S] [--message M] [--question Q] [--to <trigger>]
      status: progress | waiting | ready | blocked | failed | dropped
  sa handback <trigger> <reason>             a follow-up is beyond this ticket; send it back`;

Về bảo mật (theo Rob, video đăng ngày 03/11/2026): anh cho nó chạy trong một Docker container dưới một user không phải root, không có quyền vào thư mục home hay SSH key của anh. Nó có tài khoản GitHub bot riêng, và anh đặt quyền trong token để nó chỉ với tới được một sandbox repo; bạn có thể thêm repo nếu muốn, chỉ cần thêm quyền cho repo và cho workflow để nó chạy được những gì bạn cần. Trên terminal, Rob chạy docker compose up --build -d, rồi docker compose exec superagent id trả về uid=1000(node) gid=1000(node) groups=1000(node).

14. Lần chạy thật đầu tiên, và ai được lợi

Trong lần chạy thật đầu tiên (demo trong video đăng ngày 03/11/2026), Rob mở một issue tên "Typo in README", nhờ nó sửa một lỗi chính tả trong README. Nó trả lời một lần, sửa lỗi chính tả, chạy test và mở một pull request. Theo số đo của Rob (video đăng ngày 03/11/2026), cả quá trình mất khoảng 30 giây từ đầu đến cuối và khoảng 10 cent, dùng Haiku trong Claude Code.

Rob đặt để nó không thể tự merge việc của mình (demo trong video đăng ngày 03/11/2026). Kết quả chỉ nằm trong một panel ghi "needs you", và anh vào xem panel đó bất cứ lúc nào anh muốn. Trên màn hình, cái thang "Where the human sits" lúc này có thêm các ô "My build": "People merge" cạnh "Sign off", "Gate in code" cạnh "Set the rules", "Honest statuses" cạnh "Check the result", "Tickets" cạnh "Write the code".

Nói thật, theo Rob (video đăng ngày 03/11/2026), nếu bạn là solo dev đã mở sẵn một agent thì lợi ích từ kiểu workflow này sẽ nhỏ. Phần code về cơ bản vẫn vậy, vẫn là cùng loại agent, không có gì đặc biệt. Khác biệt nằm ở tư duy: có một kiểu đồng đội lặng lẽ chạy như một service ở chế độ nền. Theo Rob, đó là pattern Super Agent của DeepSeek.

Rob thừa nhận nhiều workflow thấy ở đây cũng làm được với các agent bên thứ ba mà bạn cắm vào (video đăng ngày 03/11/2026). Nhưng điều anh thích là đây là một hệ thống hoàn toàn tự build, tự chạy. Nếu bạn làm trong doanh nghiệp, ở công ty mình, đang chạy nhiều agent, có team, vân vân, theo Rob bạn có thể lấy những gì DeepSeek làm ở đây và áp riêng vào workflow của mình mà không bị buộc vào bất kỳ setup độc quyền nào khác.