Sáu kiểu AI agent open source, deploy và chạy thử từng cái

1. Quá nhiều agent, không ai theo kịp

Tim Ruscica mở đầu bằng một nhận xét mà ai theo dõi mảng AI agent cũng thấy: bây giờ (video đăng ngày 09/10/2026) có quá nhiều agent tới mức gần như không ai theo dõi nổi. Có OpenClaw, Hermes, Agent Zero, OpenHands, Paperclip, Buzz, Muse, và nhiều cái tên khác, cảm giác như ngày nào cũng có một cái mới ra đời. Cái nào cũng tự nhận là autonomous. Và thành thật mà nói, theo Tim, chúng vừa làm những việc hoàn toàn khác nhau, lại vừa giống hệt nhau cùng một lúc.

Vì vậy, trong video này anh làm ba việc. Thứ nhất, phân loại mọi kiểu AI agent thật sự đáng quan tâm. Thứ hai, giải thích chúng hoạt động thế nào ở bên dưới (under the hood). Thứ ba, deploy từng cái lên server để người xem thấy chính xác chúng trông ra sao, và cho xem từng cái đang chạy, để ai cũng biết mình nên dùng cái nào.

2. Một luật duy nhất: chỉ open source, tự host được

Trước khi vào nội dung, Tim nêu một luật mà anh tuân theo suốt video, và chính luật này quyết định agent nào được đưa vào danh sách: mọi thứ anh cho xem đều là open source. Điều đó có nghĩa là bạn có thể tự host từng cái một, không bị khoá vào một hệ sinh thái nào (ecosystem), cũng không bị ép phải trả tiền cho thứ gì.

Vì thế anh sẽ không cho xem Claude Code, các agent của ChatGPT hay Muse, tức là những thứ mà bạn bị khoá trong hệ sinh thái của một công ty. Anh muốn giới thiệu những agent mà ở đó bạn tự chọn model, tự chọn nơi nó chạy, tự kiểm soát harness, và nó là open source. Như vậy bạn không bao giờ phải phụ thuộc vào chính sách giá của một công ty nào.

Trên màn hình, ba ý này hiện lần lượt thành ba dòng: chọn model, chọn nơi chạy, kiểm soát harness. Với luật đó làm nền, Tim chuyển sang giải thích nhanh một AI agent thật ra là gì, vì đó là cơ sở để bạn quyết định mình muốn dùng harness nào trong số này.

3. Chatbot trả lời rồi dừng, agent làm tới khi xong

Một chatbot chỉ trả lời câu hỏi, rồi dừng lại. Còn một agent thì được giao một mục tiêu (goal) và nó tiếp tục làm cho tới khi mục tiêu đó hoàn thành. Nó sẽ chọn một bước, làm bước đó, kiểm tra kết quả, rồi chuyển sang bước tiếp theo, hoàn toàn tự mình.

Tim nói gần như agent nào cũng được ghép từ cùng một bộ mảnh. Anh muốn đi qua các mảnh này thật nhanh, vì nắm được chúng thì việc so sánh các framework khác nhau trở nên rất dễ.

4. Năm mảnh của mọi agent

Model là bộ não. Đó có thể là Claude, GPT, DeepSeek, Qwen, hay có khi là một model local. Trong mọi công cụ Tim cho xem ở video này, bạn đều có thể thay model, và dùng nhiều model cùng một lúc.

Tools là đôi tay. Đó là chạy code, duyệt web, đọc file, gửi tin nhắn. Theo Tim, tính tới 10/2026 phần lớn agent còn hỗ trợ MCP và cả các tool dựa trên CLI, nên bạn có thể cắm vào gần như bất cứ thứ gì mình cần.

Memory. Các agent này có những kiểu hệ thống memory khác nhau, nhưng chúng đều cần hiểu mình đã làm gì, hôm qua đã xử lý việc gì. Có agent có hệ thống memory tốt hơn hẳn những agent khác, và theo Tim đây là điểm rất quan trọng phải hiểu.

Interface. Đơn giản là cách bạn nói chuyện với nó. Đó là một web dashboard? Một terminal? Qua Telegram? Hay một app trên desktop? Đây là thứ cần xem xét khi so sánh.

Nơi agent chạy. Mảnh cuối cùng, và thành thật mà nói có lẽ là một trong những mảnh quan trọng nhất: agent chạy ở đâu. Nó chạy trên một VPS, hay chạy local? Đây là điều bạn phải quyết định trước khi deploy và cài đặt các agent này.

5. Chạy agent ở đâu: laptop, máy riêng hay VPS

Nói chung, tất cả các agent trong video đều hữu ích nhất khi chúng chạy 24/7 trong một môi trường dành riêng. Trên màn hình, một slide ghi đúng ý đó: agent chỉ hữu ích nếu nó vẫn đang làm việc khi bạn không ở đó; gập nắp laptop là agent dừng.

Laptop. Bạn có thể chạy chúng ngay trên laptop của mình, chính cái máy bạn đang xem video. Vấn đề là nó không được cô lập (isolated), nó có quyền vào toàn bộ file system của bạn, và bạn phải đảm bảo máy luôn bật, vì máy tắt là agent hỏng việc. Tất nhiên cách này miễn phí và cũng có vài lợi ích. Nhưng nhìn chung, khi có những AI agent autonomous chạy nền, bạn muốn chúng ở trong một môi trường sạch, cô lập, nơi chúng không thể làm hỏng thứ bạn đang làm dở.

Phần cứng riêng. Bạn cũng có thể deploy agent trên một máy dành riêng, ví dụ một chiếc Mac mini. Vấn đề là nếu bạn chỉ đang thử nghiệm thì cách này cực kỳ đắt. Nó cũng khó cài đặt hơn nhiều. Và nếu sau này bạn muốn xoá sạch agent đi (nuke), sẽ có rất nhiều thứ phải gỡ.

VPS. So với hai cách trên, một virtual private server rất rẻ. Agent chạy cô lập trong môi trường riêng, bạn có thể tắt nó đi nếu có gì trục trặc, và có thể xoá sạch cả máy mà không phải liều với một món phần cứng trị giá vài nghìn đô. Vì vậy, nếu bạn định vọc các agent này, Tim rất khuyên deploy chúng lên một VPS. Tất cả agent trong video đều được deploy đúng như thế, mỗi cái tốn từ 6 tới 10 đô mỗi tháng, chưa tính tiền token (theo video đăng ngày 09/10/2026). Với anh, cách này ổn định hơn, đáng tin hơn và rẻ hơn nhiều so với chạy trên phần cứng của chính mình, nơi phải bỏ ra hàng nghìn đô, hay liều chạy trên laptop, nơi agent có thể làm rối mọi thứ.

6. Bảo mật, rồi bản đồ sáu agent

Dù chạy ở đâu, Tim nhấn mạnh bạn phải bảo mật các agent này, vì bạn đang trao cho chúng quyền vào đủ loại tool, API key và cả internet mở. Trên màn hình, slide "Don't get your agent hacked" giới thiệu một video riêng của anh về chuyện bảo mật AI agent. Anh nói nên xem video đó nếu bạn thật sự nghiêm túc với việc chạy nhiều agent và cho chúng chạm vào thông tin nhạy cảm.

Rồi anh vào phần chính: sáu agent của video, sắp xếp đại khái từ cái dễ lấy được giá trị nhất tới cái chuyên biệt nhất. Mỗi cái là một kiểu agent khá khác nhau:

• OpenClaw: một trợ lý cá nhân sống trong những app chat bạn đang dùng.
• Hermes: một agent tự cải thiện, học dần các việc của bạn.
• Agent Zero: một agent có máy tính riêng của nó.
• OpenHands: một software engineer viết và ship code.
• Paperclip: quản lý cả một công ty gồm nhiều agent.
• Buzz: một workspace nơi bạn và các agent cùng làm việc.

Tim có các video hướng dẫn đầy đủ cho gần như từng agent này, gồm toàn bộ phần cài đặt và deploy. Ở video này, anh cho biết mọi agent sắp xuất hiện đều đã được deploy sẵn trên VPS. Sau đó anh đi vào demo từng cái để người xem thấy chính xác chúng trông như thế nào, ưu nhược ra sao, và cái nào mình nên dùng.

7. OpenClaw: trợ lý sống trong app chat

Agent đầu tiên là OpenClaw (repo openclaw/openclaw). Đây là một trợ lý cá nhân luôn bật (always-on), được thiết kế để sống bên trong các app chat bạn đã dùng sẵn: WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal và nhiều app khác nữa.

Điểm khác biệt của nó là app chat được đặt lên trước, còn agent thật ra đứng phía sau chúng. Cái dashboard Tim đang mở trên màn hình, bạn gần như không bao giờ cần mở. Mở thì được, nhưng ý tưởng là bạn nhắn cho nó từ Telegram hay Discord, và mọi thứ được xử lý từ đó.

OpenClaw làm nhiều việc giống các agent khác trong danh sách, nhưng theo Tim nó là cái ra đời đầu tiên trong nhóm này. Tính tới video đăng ngày 09/10/2026, nó thuộc nhóm phổ biến nhất, có nhiều integration nhất, và chạy tốt nhất với nhiều app chat.

Tim đi một vòng dashboard. Ở mục automations, anh đã cài đủ thứ chạy theo lịch, kiểu một cron. Ở mục plugins, có tới hàng trăm plugin để chọn và cài, cũng vì nó đã tồn tại lâu nhất. Bạn có thể vào dashboards để tạo các view khác nhau, tạo nhiều agent khác nhau, xem thông tin hệ thống, và tất nhiên là chat trực tiếp với agent, mở nhiều session song song. Từ khung chat, bạn đổi được model. Tim dùng một dịch vụ API trung gian cho model, nên anh có quyền truy cập gần như mọi model và chat thẳng với nó.

Nhưng anh cũng đã cài OpenClaw vào Telegram, và cho xem cuộc chat Telegram của mình với nó. Anh đã làm bước ghép đôi (pairing), rồi nhờ nó chạy một vài việc. Bây giờ mỗi sáng nó gửi cho anh một bản cập nhật về những gì đang diễn ra trong mảng AI, những công ty đang gọi vốn nổi bật, đại loại vậy. Trên màn hình là một tin nhắn dài, chia thành từng mục có số thứ tự kèm link và ảnh.

Ưu điểm đầu tiên Tim nêu (theo video ngày 09/10/2026): OpenClaw là một trong những cái cài nhanh nhất, một trong những cách dễ nhất để tạo trợ lý cá nhân. Nó chạy với mọi model. Và nếu có gì hỏng, nhiều khả năng ai đó đã sửa rồi, vì cộng đồng dùng nó cực kỳ đông.

8. OpenClaw: ưu, nhược và khi nào nên dùng

Lý do cho ưu điểm cuối là rất nhiều người đã và đang dùng OpenClaw. Còn nhược điểm, Tim liệt kê ba cái:

• Nó không thật sự tự tốt lên được.
• Nếu bạn có nhiều channel và nhiều skill từ cộng đồng, phần cấu hình có thể trở nên khá rối.
• Nó có bề mặt tấn công (attack surface) khá lớn. Đã có nhiều lỗ hổng với OpenClaw và chúng được vá dần. Nhưng lúc nó mới ra, đã có nhiều người bị hack. Tim nói bạn nên biết điều đó.

Nhìn chung, theo Tim, hãy dùng OpenClaw nếu bạn muốn một trợ lý có thể nhắn tin như nhắn cho một người. Và có thể bỏ qua nó nếu bạn muốn thứ gì phức tạp hơn một chút, có khả năng tự cải thiện theo thời gian và học được các workflow khác nhau của bạn.

Riêng anh, anh thích OpenClaw vì đơn giản nó là trợ lý dễ deploy nhất. Anh giao cho nó một việc. Thường thì anh cài vài cron job đơn giản, và nó không phải kiểu liên tục giỏi lên. Nó chỉ làm một hai việc anh muốn, theo lịch. Tất nhiên bạn có thể cài cho nó phức tạp hơn nhiều, nhưng đó là cách anh khuyên dùng.

9. Hermes Agent: agent tự viết skill cho mình

Tiếp theo là Hermes Agent của Nous Research (repo NousResearch/hermes-agent), agent mà Tim đã làm nhiều video trên kênh. Bề ngoài, nó trông và cho cảm giác rất giống OpenClaw. Nhưng cách nói dễ hiểu nhất, theo Tim, là: OpenClaw là một messaging gateway có agent ở bên trong, còn Hermes là một agent biết học, có messaging gateway đặt lên trên. Với OpenClaw, interface được ưu tiên. Với Hermes, chính agent được ưu tiên.

Cách nó hoạt động: sau khi Hermes làm xong một việc, nó xem lại cái gì đã chạy tốt và lưu lại thành một skill. Skill chỉ là một file markdown mà bạn đọc và sửa được.

Ví dụ, Tim nhờ Hermes tạo một bản brief ý tưởng YouTube hằng tuần (weekly YouTube idea brief). Nó làm qua từng bước, chạy một loạt web search, rồi viết bản brief và lưu vào một file. Trên màn hình, bản brief liệt kê năm ý tưởng, mỗi ý có lý do "Why now", nguồn và độ khó, cùng ghi chú những bài nó cố ý bỏ qua vì nguồn yếu. Ngay dưới đó, agent báo rằng skill đã được lưu tại /opt/data/skills/research/youtube-idea-brief/SKILL.md, chứa các câu search, các nguồn tốt nhất nó tìm được, và cho biết nó chưa cài cron chạy mỗi thứ Hai nhưng có thể thêm nếu muốn tự động. Điều xảy ra sau đó mới là điểm đáng chú ý: Hermes tự tạo ra một skill của riêng nó để nhớ cách làm việc này, và để tiết kiệm token về sau.

Tim mở mục skills, cuộn xuống dưới cùng, và có skill "YouTube idea brief" ở đó. Còn có một skill khác được tạo ra trong lúc anh chat với nó, tên là "YouTube content".

Về cơ bản, bạn có thể coi Hermes Agent là một self-evolving agent (dòng chữ trên màn hình). Đây là cái bạn dùng nếu bạn sẽ chat với nó nhiều, nếu bạn có nhiều workflow khác nhau muốn nó học và làm tốt dần. Càng dùng nhiều, nó càng giỏi và càng khôn. Nó phức tạp hơn OpenClaw một chút, vì bạn thật sự cần chat với nó nhiều hơn.

10. Hermes: long-term memory và cái giá phải trả

Hermes vẫn làm được mọi thứ OpenClaw làm. Nhưng với Tim, anh thích dùng nó như một trợ lý cá nhân chạy rất nhiều workflow của mình. Anh biết khi mình thay đổi hay phát triển thứ gì theo thời gian, nó sẽ theo kịp. Nếu bạn chạy được nó một, hai, ba, bốn, năm tháng, như anh đang làm với một instance khác (không phải bản demo trong video), nó thật sự giỏi lên khá nhanh. Những skill nó tự phát triển rất thú vị và tiết kiệm được một lượng thời gian khổng lồ.

Hermes còn có long-term memory chạy tốt hơn OpenClaw đáng kể. Tim vào mục Files: có một loạt thông tin nó có thể lưu cho bạn, trong đó có thư mục memories. Anh mở file của user, nhưng trình duyệt bắt tải file về thay vì mở ra. Nếu mở được, anh nói, bạn sẽ thấy nó đang lưu thông tin về anh, về sở thích của anh, và nó tự lưu, tự sắp xếp để tra lại nhanh hơn.

Nhược điểm của Hermes, một lần nữa, là phải cài đặt nhiều hơn một chút. Nó cũng có thể tự dạy mình những skill sai, nghĩa là nó sẽ cứ lặp lại lỗi của chính mình. Vì vậy bạn cần quản lý nó kỹ hơn so với OpenClaw.

Tóm lại, theo Tim: dùng Hermes nếu bạn có những workflow lặp lại mà bạn muốn nó thật giỏi. Bỏ qua nó nếu bạn chỉ muốn chat nhanh với một trợ lý mà gần như không cần cài đặt gì, hoặc chỉ cần vài cron chạy theo lịch bình thường.

11. Agent Zero: agent có hẳn một máy tính riêng

Agent thứ ba là Agent Zero (repo agent0ai/agent-zero). Đây là một agent đa dụng (general purpose) được cấp trọn một máy Linux bên trong Docker cho riêng nó.

Điểm khác biệt: nó không đi kèm một danh sách tool dài. Khi cần một tool, thường thì nó tự viết code rồi chạy trong terminal của chính nó. Nghĩa là nó tự tạo tool cho mình, và nó thiên hẳn về code.

Tim giao cho Agent Zero một việc khá lớn: viết cho anh một báo cáo nghiên cứu về những gì developer đã nói về AI trên Hacker News trong 30 ngày qua. Anh dặn nó làm việc theo nhóm. Và điều nó thật sự làm là dựng lên ba sub-agent khác nhau: một writer agent, một analysis agent và một data agent, rồi bắt đầu kéo thông tin về.

Nhìn vào data agent, có thể thấy nó bắt đầu đi qua và tìm mọi thông tin trên Hacker News. Analysis agent sau đó nhận thông tin đó và bắt đầu phân tích (parse). Rồi khi mở writer agent, có thể thấy chính nó viết ra bản báo cáo. Cuối cùng mọi thứ được đưa về lại khung chat chính, nơi Tim đọc được bản báo cáo cùng toàn bộ thông tin liên quan.

Tim nói thẳng: anh không có quá nhiều kinh nghiệm với Agent Zero, nhưng đã nghe nhiều điều tốt về nó, nên muốn đưa nó vào video dựa trên những gì anh tìm hiểu và chút thời gian anh đã vọc thử. Anh thấy nó là một trong những agent linh hoạt nhất danh sách, vì có máy tính riêng trong một môi trường cô lập nên nó tự tìm ra cách làm những việc phức tạp hơn. Nó rất minh bạch: rất dễ thấy chính xác nó đang làm gì, thấy cả các lần gọi sub-agent. Và nó được sandbox hoàn toàn, không chạm được vào phần còn lại của server, nên càng hợp với việc viết code, chạy lệnh bash, đại loại vậy.

Nhược điểm Tim tìm được trên mạng, và phần nào thấy trong các demo của chính anh: nó có thể đi lạc khi việc giao quá mơ hồ. Nó dùng rất nhiều token, vì gần như việc gì nó cũng viết code. Và không có sẵn cách nào để nhắn tin cho nó từ điện thoại. Tất nhiên bạn có thể cài phần đó, không phức tạp lắm. Trên màn hình ghi: nó ít tập trung vào interface, mà thiên về việc bạn trao cho nó một việc lớn, rồi nó tự tìm cách, viết code, dùng tính năng máy tính riêng đó và đi lấy kết quả về cho bạn.

Nhìn chung: dùng Agent Zero nếu bạn muốn một agent linh hoạt hơn, có máy tính riêng. Bỏ qua nếu bạn muốn thứ gì chạy lặng lẽ ở nền và chỉ làm một loạt việc theo lịch.

12. OpenHands: software engineer làm việc trong repo của bạn

Tiếp theo là OpenHands (repo OpenHands/OpenHands), một AI software engineer open source, từng mang một tên khác trước khi thành OpenHands. Trong danh sách này, đây là agent duy nhất được xây chỉ để code. Nó làm việc trong GitHub repo sẵn có của bạn: bạn đưa cho nó ticket hay issue, nó quay lại với một pull request hoàn chỉnh.

Tim kết nối một GitHub repo anh tạo riêng cho video, một API to-do list nhỏ, và giao cho nó một feature thật mà anh muốn build. Cụ thể: chuyển mọi thứ sang database SQLite, thêm tag và tìm kiếm, thêm một endpoint delete, rồi viết test cho tất cả. Yêu cầu anh gõ vào, đại ý "resolve issue number two", trên màn hình là:

Resolve GitHub issue #2 in techwithtim/openhands-demo-todo (read it with the GitHub API first). Work on a new branch, implement everything in the acceptance criteria, install requirements and run the full test suite until it passes, then push the branch and open a pull request that references and closes #2 with a short summary of the changes and the test results.

Giao việc xong, anh bỏ đi. Lúc quay lại, nó đưa anh một PR. Anh mở ra: có nút để submit PR, xem được mọi thứ bên trong và tất cả thay đổi đã làm. Giao diện có các tab code, changes, planner, có terminal đầy đủ để xem mọi lệnh nó đã chạy, và một trình duyệt để xem nó thật sự đang chạy gì.

Tất nhiên đây chỉ là demo nhanh cho video. Nhưng nếu cài đặt bài bản, theo Tim, nó rất giỏi trong vai một agent software engineering autonomous. Đó chính là thứ nó được thiết kế để làm: nó nằm trong sandbox của riêng nó, và có thể mở nhiều sandbox song song trong lúc làm việc.

Ưu điểm, theo Tim trong video ngày 09/10/2026: nó cho hiệu năng code end-to-end tốt nhất trong tất cả các agent ở video. Không có gì rời khỏi server của bạn ngoại trừ các lần gọi model, và nó chạy được với gần như mọi model.

Nhược điểm: nó thật sự chỉ hữu ích cho việc code. Nó cũng nặng hơn một chút vì số process nó chạy. Nó làm rất tốt với những ticket có phạm vi rõ (scoped), nhưng không phải kiểu sẽ build cho bạn một thứ từ con số không. Nó dùng để làm trên một code base sẵn có và tự động xử lý các task cho bạn.

Vậy: dùng OpenHands nếu bạn có một backlog ticket hay issue muốn được sửa. Bỏ qua nếu bạn thích code song song với AI ngay trong editor của mình hơn.

13. Paperclip: cả một công ty agent

Agent tiếp theo là Paperclip (repo paperclipai/paperclip). Nó hơi khác, vì nó không thật sự tự làm việc. Nó quản lý các agent khác, y như một công ty.

Tim tạo một công ty tên Agent Builders HQ với một mục tiêu duy nhất: đưa 1.000 thành viên mới vào cộng đồng miễn phí của anh. Rồi anh cho nó tuyển một nhóm nhỏ gồm nhiều agent. Xem org chart: có Ava là CEO, Max là founding engineer, và Rae là researcher.

Với từng agent, Tim chỉnh được nó dùng model nào. Có agent chỉ dùng Gemini 3.8 Flash, một model nhỏ hơn, dễ chạy hơn và không tốn mấy tiền. Trên màn hình, đó là Rae, researcher, với adapter OpenCode và dòng mô tả "Researches competitors, trends and copy angles. Cheap model." Còn Ava thì dùng Claude Sonnet, phức tạp hơn một chút. Anh cũng đặt được giới hạn chi tiêu cho từng agent và xem mọi task chúng đang hoàn thành. (Tên model theo video đăng ngày 09/10/2026.)

Anh chỉ dựng nó làm demo nhanh cho video, nên chưa có quá nhiều thứ đang diễn ra. Nhưng ý tưởng cơ bản là bạn có cả một đội, cả một công ty agent. Nó đốt nhiều token, vì nó xử lý được nhiều việc cùng lúc, và bạn có thể dựng một org chart rất phức tạp gồm nhiều agent cùng hướng về một mục tiêu trong một khoảng thời gian dài.

Mỗi agent tự bắt đầu làm việc dựa trên một heartbeat: heartbeat có thể là mỗi 30 phút, mỗi giờ, đại loại vậy, và tới nhịp thì nó bắt đầu làm task.

Vào inbox, có một việc là landing page cho cộng đồng AI Agent Builders, thứ mà chính các agent tự quyết rằng chúng cần bắt tay vào làm. Chúng chia việc đó thành nhiều subtask, gửi sang nhiều agent khác nhau. Và tất cả bắt đầu tạo ra một dependency graph, nơi bạn thấy task cha là gì, task nào đang chặn (blocking), task nào là bắt buộc, các subtask, người review, và nó có thể trở nên rất, rất phức tạp. Tim nói hơi khó cho xem hết trong một môi trường demo nhỏ thế này. Trên màn hình, một task của Rae báo "Research Complete" với phần tóm tắt: các cộng đồng đối thủ đã phân tích, một headline được đề xuất, và các thành phần copy cho landing page, kèm dòng cho biết task của engineer đã được mở khoá để build index.html.

Tóm lại, đó là một đội agent hoàn chỉnh. Bạn cho chúng một budget, một nhiệm vụ tổng, sắp xếp chúng. Chúng thậm chí tự tuyển thêm agent mới. Giống như cả một công ty chạy ở nền.

Tim thừa nhận anh thấy hơi khó để nó chạy hiệu quả, vì có quá nhiều thứ diễn ra cùng lúc. Nhưng anh đã thấy vài demo rất hay trên mạng, có người build nguyên cả công ty bằng kiểu framework này, nhất là khi họ không quá bị bó về budget. Paperclip chắc chắn là một trong những cái "lạ" nhất danh sách, nhưng anh nghĩ nó đáng để thử. Nếu cài đúng, bạn có nhiều agent chạy autonomous suốt ngày với một budget cố định, chỉ việc hoàn thành công việc cho bạn. Có lẽ đây là framework autonomous nhất trong tất cả những cái anh đưa vào danh sách.

14. Buzz: Slack tự host, agent là đồng nghiệp

Cuối cùng là Buzz (repo block/buzz). Nó đến từ Block, công ty của Jack Dorsey, người mà Tim nói theo anh nhớ là chủ cũ của Twitter, giờ là X. Cách nghĩ về Buzz: một Slack tự host, nơi các agent của bạn đóng vai đồng đội.

Bản thân Buzz không phải là một agent. Nó là một căn phòng nơi đội của bạn và các agent làm việc cùng nhau. Ý tưởng chung là bạn có nhiều agent khác nhau với tính cách, vai trò, thậm chí nhà cung cấp model khác nhau: có thể là Claude, Codex, hay một agent OpenClaw trong đó. Rồi bạn cấu hình các agent này vào những channel khác nhau, y như trong một workspace Slack, và bạn, đồng đội của bạn, các agent khác cùng tương tác trong một workspace chung.

Nó chỉ thật sự hữu ích nếu bạn dùng nó như một workspace thật, chat trong đó như chat trong Slack. Nhưng để demo cực đơn giản, Tim thêm agent OpenClaw của mình, chính cái đã xuất hiện ở đầu video, vào workspace này. Anh dùng một trong các agent mặc định có thể cấu hình trong Buzz, rồi bắt đầu chat với chúng, trả lời trong thread, thêm tin nhắn, bảo chúng chia việc cho nhau. Trên màn hình, OpenClaw chào "Hi team, OpenClaw here. Mention me in a thread and I will pick up the task" rồi đăng một bản stand-up của ngày thứ Sáu 2/10, gồm hai bài nổi trên Hacker News, ghi chú về một repo và một task được gợi ý. Tim nói nó rất hay khi chạy được.

Anh có một video đầy đủ về Buzz cho ai muốn tìm hiểu thêm. Nhưng anh nhắc lại: bản thân Buzz không phải agent, nó là workspace cung cấp hạ tầng để các agent nói chuyện với nhau.

Nhược điểm: nó rất mới, vẫn đang ở giai đoạn alpha. Nó không làm việc với các agent chưa được cắm vào sẵn. Và nó không thật sự đáng nếu bạn chỉ có một mình; bạn cần có một đội thì mới thấy nó hữu ích. Vậy nhìn chung: dùng Buzz nếu bạn muốn một đội gồm cả người lẫn agent làm việc cùng nhau, và có lẽ nên bỏ qua nếu bạn làm một mình, hoặc nếu bạn không định làm kiểu công việc cần được tổ chức qua nhiều channel khác nhau.

15. Chọn agent nào cho việc nào

Tim chốt lại bằng một bảng tóm tắt nên dùng agent nào:

• Muốn một trợ lý cá nhân trong những app chat đang dùng: chọn OpenClaw.
• Có những workflow lặp lại muốn nó làm tốt dần: chọn Hermes.
• Muốn một agent đa dụng kiểu "đi làm việc này trên một cái máy tính": chọn Agent Zero.
• Có ticket code và muốn nhận lại pull request: chọn OpenHands.
• Muốn nhiều agent cùng làm việc hướng về một mục tiêu: chọn Paperclip.
• Muốn cả đội của mình làm việc cùng các agent ở một chỗ: chọn Buzz.

Tim nói anh đã tự dùng qua tất cả các agent này. Chúng đều tuyệt, rất hay và vui để vọc. Cái anh dùng nhiều nhất hằng ngày là Hermes Agent (tính tới video đăng ngày 09/10/2026), vì anh thấy nó thực tế nhất: nó học dần theo thời gian, và xét theo những gì nó mang lại thì nó cũng thuộc loại dễ cài nhất.

Anh mời người xem để lại bình luận: bạn đang chạy agent nào, cái nào thấy hữu ích nhất, và muốn xem gì trên kênh tiếp theo. Anh cảm ơn mọi người đã xem và hẹn gặp ở video sau.