Vì sao tôi tự xây Agentic OS và nó hoạt động thế nào
Tour một agentic OS tự xây trên Claude Code và Obsidian: research engine, launch kit, skill, vault memory, missions và giới hạn của sự tự động.
✓ Đã duyệt độc lập · cập nhật 29/10/2026 · 15 min
1. Agentic OS: một hệ thống xoay quanh công việc AI
Rayan (kênh Build n Bloom) mở video bằng chính màn hình chính của hệ thống mình: "Đây là agentic OS của tôi". Theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), đó là một hệ thống anh đang xây quanh mọi công việc AI trong doanh nghiệp của mình: phần research, các workflow dùng lại được, các node, và những output anh cần tìm lại về sau.
Ở giữa màn hình là một quả cầu phát sáng gồm hàng trăm điểm. Rayan giải thích (video đăng ngày 26/10/2026): tất cả các node bạn đang thấy là skill và file, và chúng đều được nối với nhau bên trong các folder của anh. Quả cầu trông khá ấn tượng, nhưng câu hỏi hữu ích, theo anh, là thực sự có chuyện gì xảy ra phía sau nó.

Anh hứa một lộ trình cho video: một cái nhìn tổng quan ngắn, cho xem một phần việc thật (một brief), chỉ ra context nằm ở đâu, và cho thấy những việc anh vẫn tự làm bằng tay. Anh cũng nói trước rằng có một số phần vẫn chưa hoàn thiện, vì anh xây hệ thống này theo từng phần (video đăng ngày 26/10/2026).
Theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), thứ đáng mang về nhất là cấu trúc phía sau: các skill, memory và lớp điều khiển (control layer). Anh sẽ bóc tách toàn bộ UI để bạn có thể tự bắt đầu, thay vì copy lại từng màn hình một.
2. Vì sao quy trình làm việc với AI trở nên lộn xộn
Sau lời chào, Rayan nêu vấn đề (video đăng ngày 26/10/2026): bạn có thể nhận được kết quả tốt từ AI mà vẫn kết thúc với một quy trình lộn xộn. Phần research nằm trong một cuộc hội thoại, các tool nằm ở một cuộc hội thoại khác, còn artifact và mọi thứ bạn build thì nằm rải rác ở những nơi khác nhau.
Ý tưởng nền tảng của agentic OS, theo anh (video đăng ngày 26/10/2026): mọi thứ anh cần hoàn thành trong doanh nghiệp, mọi thứ anh cần làm hoặc research, đều tìm thấy được ở đây. Lý tưởng nhất là toàn bộ output trong UI này nằm trong một folder. Tuy vậy, cách nhiều người hay làm là có một folder, rồi phải tự nhớ nó nằm ở đâu.
Rayan nối các file Obsidian vào hệ thống. Theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), làm vậy giúp AI dễ tạo ra những liên kết nó cần, dễ gom hệ thống kiến thức một cách đúng và nhanh, và bạn sẽ dùng ít token hơn đáng kể. Anh tóm lại: lý tưởng nhất, đây là nơi công việc của bạn có thể sống quanh model.
3. Content research engine: tin AI đi kèm nguồn và ngày
Trước khi vào kiến trúc, Rayan cho xem một ví dụ thật: content research engine. Anh nói (video đăng ngày 26/10/2026) có rất nhiều câu chuyện và tool có thể làm nội dung, và tìm ra một cái chưa phải là toàn bộ công việc. Anh cần biết nguồn là gì, nguồn đó thực sự nói gì, nó quan trọng ở chỗ nào, và nó có thể chứng minh được điều gì.
Trên trang AI News, mỗi tin có các nút hành động. Rayan chỉ vào đó (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): hệ thống cho anh một agent có thể soạn một ý tưởng video ("Draft video idea"), và cũng có thể làm một launch kit ("Make launch kit"). Anh bấm thử, và bạn có thể thấy thông tin đến từ đâu, nguồn là gì, nó thực sự nói gì và vì sao nó quan trọng.
Tin được đẩy lên đầu lúc đó, theo Rayan, là một tin khá mới: model Kimi K3.1 Pro của Moonshot AI vừa xuất hiện trên một dịch vụ API trung gian cho model (trên màn hình tin này ghi "first seen Sun 25 Oct", video đăng ngày 26/10/2026). Điểm hay, theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), là mọi thông tin và mọi tin mới đều hiện ở đây: bạn có thể bấm vào để soạn một ý tưởng video, hoặc chỉ đọc tin để luôn cập nhật.

Rayan giữ trang gốc và ngày đi kèm mỗi tin. Lý do anh đưa ra (video đăng ngày 26/10/2026): một bản tóm tắt có thể làm một feature cũ nghe như mới.
4. Output là một brief để duyệt, rồi chat và artifact Reel Board
Output anh muốn nhận, theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), là một brief có thể review, chứ không phải giấy phép để đăng ngay. Brief đó cần có một góc nhìn dùng được, các nguồn của nó, và những điểm vẫn còn cần kiểm tra. Từ đây anh có thể copy brief.
Đi kèm còn có một "Run stream" và một khung chat. Với chat, anh mở một chat mới và chọn model mặc định tùy theo việc muốn làm. Rayan nói tất cả những thứ này chỉ dùng gói subscription bình thường của anh (video đăng ngày 26/10/2026). Anh cũng có thể chat với chính nội dung đó để tạo ra một ý tưởng video dùng được.
Khi ý tưởng đã được tạo, output sẽ đi vào một artifact. Anh mở artifact nào là tùy theo artifact anh đang tìm. Nếu là Reel Board của anh thì, trong tình huống này, anh sẽ dùng Reel Board, và nội dung sẽ đi vào đó. Theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), cách này làm việc tạo nội dung liền mạch hơn đáng kể, khi mọi research agent và mọi tool đều gắn vào cùng một chỗ.

5. Launch kit: từ một tin thành một pipeline làm video
Rayan cho xem chuyện xảy ra khi anh bấm nút launch kit trên AI News. Anh lấy ví dụ một video anh đã quay về các app miễn phí kiểu Adobe (trên Reel Board là mục "Free Adobe-style apps: PhotoCraft + six more"). Khi tạo launch kit, hệ thống tạo ra một bản demo toàn màn hình hoàn chỉnh để anh dùng (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).
Điểm hay, theo anh (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): nó cho anh biết chính xác nội dung đến từ đâu, được lưu ở đâu, và việc tiếp theo cần làm là gì. Những thông tin hữu ích nhất được lưu ngay trong Reel Board, và hệ thống cũng quay luôn bản demo màn hình. Từ đó bạn có thể hình dung agentic OS đi xa được tới đâu, tùy bạn là ai và đang làm loại hình kinh doanh nào.

Cách anh xây, theo Rayan: bắt đầu từ đúng việc cụ thể quan trọng nhất với bạn, rồi cứ thế thêm lớp này lên trên lớp kia. Khi anh bấm launch kit, một pipeline tự động bắt đầu được dựng (demo trong video đăng ngày 26/10/2026). Trong pipeline đó, nó tạo ra một script có thể dùng, soạn sẵn một video demo, và còn có khả năng edit. Khi anh upload video vào đây, video sẽ được edit, anh xem lại, rồi anh đăng.
6. Kiến trúc: command center, local bridge, skill và vault memory
"Chính xác thì nó hoạt động thế nào?" Rayan chuyển sang một sơ đồ tương tác tên "Inside My Agentic OS". Đầu tiên là command center: đó là front end, chính là phần bạn thấy trên màn hình. Bên trong command center có script, lead, reply, mission, artifact, nghĩa là mọi thứ xoay quanh doanh nghiệp của anh đều nằm ở đây (video đăng ngày 26/10/2026).
Bên trong dashboard này có một local bridge. Theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), local bridge là chiếc cầu nối Claude Code của anh với hệ thống agentic OS, gồm mọi reusable skill, mọi artifact, hệ thống file memory, và nối tới tất cả các phần khác trong đây. Các reusable skill là phần chạy việc, và mọi output được lưu sẽ đi vào brief rồi liên kết sang thứ khác.

Song song là vault memory. Rayan mô tả (video đăng ngày 26/10/2026): khi các hành động được thực hiện trong command center, mỗi hành động đều được lưu vào vault memory. Tùy hành động anh đang làm là một việc cần memory dài hạn, trung hạn hay ngắn hạn, toàn bộ context đó cũng được lưu, và việc phân loại được quyết định bằng Jev.

7. Configured engine, pipeline video và deliverable
Tiếp theo là configured engine. Theo định nghĩa của Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), configured engine là model cộng với tool và permission. Khi anh nói "configured engine", thì engine bên trong content board của anh chính là toàn bộ pipeline.
Pipeline đó, theo Rayan kể (video đăng ngày 26/10/2026), gồm: anh quay take, upload nó vào artifact hoặc vào pipeline, Claude edit video, rồi anh xem lại. Nếu cần sửa gì, anh sửa dựa trên lần xem đó, và chỉ cần prompt Claude ngay từ pipeline nếu có chỗ phải đổi. Cuối cùng anh tự đăng bằng tay.
Có những cách để hệ thống tự đăng cho bạn, theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026): bạn có thể dùng các chương trình như Later. Nhưng đó là thứ anh sẽ thêm vào sau, khi các lớp lần lượt được xây.
Cuối cùng, trong phần saved output là deliverable, tức bất cứ thứ gì được tạo ra. Rayan chỉ vào màn hình: deliverable sẽ là cái này, cùng với mọi thứ cần con người review. "Về cơ bản đó là cách tất cả vận hành", anh nói (video đăng ngày 26/10/2026).
8. Một request đi qua hệ thống như thế nào
Rayan đi lại toàn bộ luồng bằng chế độ "guided views" của sơ đồ, gồm ba bước: "Request the work", "Keep the context" và "Inspect the output". Giả sử bạn yêu cầu một việc. Theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), request sẽ đi tới command center, qua local bridge, rồi tới một skill.
Nếu bạn muốn giữ context, context sẽ đi qua reusable skill rồi tới vault memory, hoặc nó sẽ đi tới engine được giao việc, và sau đó mình kiểm tra output (video đăng ngày 26/10/2026).

Rayan nói anh kiểm tra output ngay tại đây, và thấy việc xem và kiểm tra output trong cùng một hệ thống dễ hơn đáng kể so với việc chạy qua chạy lại, đổi tới đổi lui giữa các tool và các file khác nhau (video đăng ngày 26/10/2026). Mọi file trong doanh nghiệp của anh, từ outreach, script, chuyện kinh doanh, CRM, tin tức, chat khi cần, mission, project, agent cho tới automation, đều nằm ở đây.
9. Tour command center: job bị chặn, automation, skill, artifact
Phần tiếp theo là UI thật. Đầu tiên là command center: theo Rayan (demo trong video đăng ngày 26/10/2026), đây là nơi bạn xem toàn bộ memory, mọi artifact, và mọi reply cần xử lý. Anh chỉ ra ngay là vẫn còn lỗi: có một số job đang bị chặn.
Khi một job bị chặn, hệ thống sẽ báo cho bạn biết có việc cần làm. Trên màn hình là một mục "Action needed" khẩn cấp, cần xử lý trong hôm nay, và bạn có thể mở automation liên quan ngay từ đây (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).

aos guard accept trong terminal nếu thay đổi đó là của mình; nút "Open automations" ở góc phải.Mọi hành động diễn ra trong doanh nghiệp của anh và mọi automation đều được lưu trong mục Automations. Rayan nói anh có thể xem chúng, và bật hoặc tắt từng cái ngay trên trang automation (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).
Tiếp theo là Skills: đây là tất cả skill anh có trong Claude Desktop và Claude Code, và mọi skill anh cần đều có mặt ở đây (video đăng ngày 26/10/2026). Nếu cần chạy một skill, anh có thể chạy trực tiếp từ trang này, hoặc mở chat và chạy skill qua chat, tùy việc đó cần đi tới đâu.
Rồi tới Artifacts: tất cả artifact anh có và mọi thứ anh đã dùng cho doanh nghiệp. Nếu là việc cho một khách hàng, mọi thứ đều được lưu quanh phần artifact này: các phần kinh doanh, script, outreach cần làm. Theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), hệ thống cũng có gắn email outreach, cùng các task cần hoàn thành ngay hôm nay. "Và về cơ bản đó là UI", anh nói.
10. Codex, Claude, Jev và các chế độ Light, Orchestrator, Heavy
Rayan gắn cả Codex lẫn Claude vào hệ thống, với Jev chạy nền như một orchestrator để quyết định đâu là hướng đi tốt nhất, hoặc đâu là model tốt nhất cho từng task (video đăng ngày 26/10/2026). Trên thanh trên cùng là các nút Auto, Claude, Codex, rồi Auto, Light, Orchestrator, Heavy; ô chat ghi model là "Auto (Jev)".
Có chế độ Light, và có Orchestrator. Rayan nói anh đặt Orchestrator dùng Opus 5.5 ở mức max (video đăng ngày 26/10/2026). Ngoài ra còn có Heavy. Chọn chế độ nào, theo anh, tùy vào việc bạn đang làm và bạn muốn dùng tới mức nào.
Hệ thống còn có một ô search ở trên cùng, nơi anh có thể gọi bất cứ thứ gì cần. Cụ thể, muốn chạy một skill thì anh cũng chạy được ngay từ ô này (demo trong video đăng ngày 26/10/2026): gõ dấu / là hiện danh sách skill.

/ trong ô search (demo trong video đăng ngày 26/10/2026) mở danh sách skill để chạy: /morning-brief, /research-scan, /project-pulse, /ingest, /client-status, /event-ops, /lead-scan-digest; chế độ Heavy đang được chọn trên thanh trên cùng.Ý tưởng nền tảng, Rayan nhắc lại (video đăng ngày 26/10/2026), là xây một hệ thống, một nơi mà mọi agent, mọi công việc và mọi file của bạn đều được lưu. Bạn chạy mọi thứ từ đây, thay vì đi qua nhiều app, nhiều file khác nhau để tìm thứ mình cần trong doanh nghiệp.
11. Vault memory và quả cầu bản đồ kiến thức
Phần kế tiếp là memory. Bên dưới giao diện, theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), vault là nơi lưu các ghi chú, và các instruction cùng output được sắp xếp ở đó. Nếu anh muốn chạy một workflow có gắn với memory, nó sẽ đi qua hệ thống file memory.
Trên trang Memory có các vault note, rồi memory dài hạn, trung hạn và ngắn hạn. Bạn có thể thấy lần cuối mỗi phần được làm mới, đường dẫn được dùng khi làm mới, và mọi thứ khác nối với nó (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).

Rayan cũng nối vào đây một bộ agent anh gọi là OpenMaus (trên màn hình chính là nguồn "OpenMausBot bot memory"). Theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), đó cũng là một nhóm agent liên tục làm việc cho anh, và toàn bộ đường dẫn của chúng cũng được đăng ký trong hệ thống memory.
Về quả cầu, Rayan nói rõ: lý tưởng thì nó không phải là bức tranh AI đang suy nghĩ, mà là một bản đồ trực quan của các index note và liên kết. Một phép thử thực tế, theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), là liệu anh có đi từ bức tranh đó tới đúng thông tin mình cần hay không. Bấm vào một điểm là bạn mở được thông tin mình đang tìm, và anh thấy đó là một công cụ khá tiện.

Thứ anh quan tâm không nằm ở phần hình ảnh, Rayan nói, mà ở chỗ AI dùng đúng memory, khi bạn đang gom đúng memory (video đăng ngày 26/10/2026). Trên màn hình còn có phần brief và các routine, và rõ ràng các routine này đang lỗi. Vậy mình cần vào xem, và hệ thống cho bạn đúng thứ bạn cần xem (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).
12. Ba lớp bên dưới: skill, vault, dashboard và bridge
Bên dưới tất cả, Rayan gợi ý nghĩ về hệ thống dưới dạng ba lớp (video đăng ngày 26/10/2026). Thứ nhất là các skill: những job lặp lại, gồm đầu vào là gì, task nên được xử lý ra sao, và cái gì cần đi ra. Thứ hai là vault: vault sắp xếp thông tin và các công việc đã lưu. Thứ ba là dashboard và bridge: chúng chỉ cho anh một cách để yêu cầu việc, xem trạng thái của việc đó, và kiểm tra output.
Các model là một phần của setup, nhưng theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), chúng không hẳn là toàn bộ operating system. Rule, file, permission, handoff: tất cả đều quan trọng.
Anh nói rõ anh không khẳng định mọi engine có sẵn đều làm được mọi việc. Có những thứ phụ thuộc vào tool và permission đã được cấu hình. Vì vậy khi có thứ đang lỗi, như ở đây, khi bạn thấy tất cả các routine này đều fail, thì thường điều đó có nghĩa là có vấn đề về permission, và đó là việc anh phải xử lý tiếp (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).
Ở đây bạn xem được toàn bộ memory và mọi thứ gắn với nó. Cần tìm một ghi chú thì tìm ở đây, và mọi task của hôm nay đều đi qua phần Today (demo trong video đăng ngày 26/10/2026).
13. Missions, scheduled task và giới hạn của sự tự động
"Đây là phần chưa hoàn thiện mà tôi đã hứa", Rayan nói. Missions có thể giữ một bản kế hoạch nháp và kiểm tra output (video đăng ngày 26/10/2026). Lý tưởng là khi có những lỗi như vừa thấy, một mission kiểm tra cần diễn ra. Ở đây bạn tạo một mission, tạo một bản draft mission, và khi đã tạo xong thì chỉ cần thêm nó vào hàng đợi.
Tuy nhiên, anh nhấn mạnh (video đăng ngày 26/10/2026): lưu một kế hoạch không phải là làm việc thật. Một giao diện trông toàn màu xanh cũng không thay đổi điều đó. Màn hình này chưa khởi động các agent. Anh thà cho thấy rõ giới hạn còn hơn là giả vờ cả hệ thống đã tự động hoàn toàn.
Bạn có thể làm nó tự động hoàn toàn, theo Rayan, nhưng đó là chuyện từng bước, từng lớp một, và bạn cứ xây dần theo ý mình. Điều này cũng áp dụng cho các scheduled task: một lịch chạy nằm trong repository không phải là bằng chứng nó đã được cài hay đang chạy. Và một thẻ đã cũ (stale) nên tiếp tục hiện rõ là cũ cho tới khi nguồn của nó được làm mới (video đăng ngày 26/10/2026).

"Đây là hệ thống tôi đang xây", Rayan tóm lại. Theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), nó có phần build, có setup, có maintenance, và có cả lượng dùng model phía sau.
14. Đo bằng giờ tiết kiệm, và bắt đầu từ một job lặp lại
Thước đo chính Rayan đang theo dõi là số giờ và thời gian tiết kiệm được (video đăng ngày 26/10/2026). Lý do anh đưa ra: khi bạn có một hệ thống tự động hoàn toàn, hoặc một hệ thống mà mọi file và mọi thứ trong doanh nghiệp đều nằm ở một chỗ, thì bạn có một "cheat code", vì không phải đi tới quá nhiều nơi khác nhau để tìm thứ mình cần.
Bản thân dashboard chạy local. Nhưng theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), điều đó không có nghĩa là mọi model hay mọi dịch vụ được kết nối đều chạy trên máy. Anh vẫn phải tự quyết định thông tin nào thuộc về workflow nào.
Anh vẫn thường quay lại Claude Code để tạo project. Khi đã tạo xong project, anh đẩy nó vào agentic OS, và nó sẽ nằm thành một project trong đó. Theo Rayan (video đăng ngày 26/10/2026), đó là cách anh vận hành toàn bộ hệ thống.
Nếu bạn muốn xây một thứ như vậy, Rayan (video đăng ngày 26/10/2026) nói anh sẽ không bắt đầu với tất cả các tab. Anh sẽ bắt đầu với một job lặp lại, một nơi cho context của job đó, một output rõ ràng, và một bước kiểm tra chính xác trước khi dùng nó.
Làm cho cái đó chạy được, rồi mới quyết định thứ gì xứng đáng thành một lớp nữa (theo Rayan, video đăng ngày 26/10/2026).
Với Rayan, mục đích của việc làm hệ thống OS này là để công việc dễ tìm, dễ lặp lại và dễ review hơn. Giao diện này gom tất cả lại, nhưng theo anh (video đăng ngày 26/10/2026), nó vẫn phải tự chứng minh chỗ đứng của mình qua workflow.
Hai phần anh thấy hữu ích nhất là AI News và content engine của anh. Đó là hai phần anh xây trước tiên, và theo anh chúng đang chạy khá tốt (video đăng ngày 26/10/2026); các phần còn lại đang được xây dần, từng lớp một.
Rayan kết lại (video đăng ngày 26/10/2026): anh nghĩ có một giá trị rất lớn khi có một hệ thống trung tâm cho công việc AI, trong khi vẫn giữ các tool nhỏ hơn tách riêng và chỉ kết nối đúng những gì bạn cần.
Nguồn và liên kết 7 nguồn
- Tên gốc: Why I Built My Own Agentic OS (And How It Works)
- Sự kiện: YouTube
- Video gốc: https://www.youtube.com/watch?v=KsP_GBoXiYU youtube.com
- Kênh YouTube Build n Bloom (Rayan): Build n Bloom youtube.com
- Tài liệu Claude Code về skill: Extend Claude with skills (đọc ngày 29/10/2026) code.claude.com
- Tổng quan Claude Code: Claude Code overview (đọc ngày 29/10/2026) code.claude.com
- Obsidian, ứng dụng ghi chú Rayan nối vào vault: obsidian.md (đọc ngày 29/10/2026) obsidian.md