Cuộc chơi đã chuyển từ các cuộc hội thoại sang các ứng dụng (applications). Dưới đây là lý do tại sao “Context Engineering” (Kỹ thuật Ngữ cảnh) là ngành học mới để xây dựng một hệ thống AI (AI system) thực thụ.

Khi Bạn Giao cho một AI một Nhiệm vụ, “Cặp Tài liệu” của Nó Gồm Những Gì?

Một AI chỉ có thể hoạt động với ngữ cảnh (context) mà bạn cung cấp. Khi bạn cần nó thực hiện một tác vụ phức tạp (complex task), bạn thường “đóng gói” những gì cho hành trình của nó?

Context Engineering được Giải thích Rõ ràng: Sự Tiến hóa của Phát triển Ứng dụng AI

Trong vài năm qua, tất cả chúng ta đã học được nghệ thuật của “lời nhắc” (prompt). Chúng ta đã trò chuyện với các trợ lý AI (AI assistants) của mình, tinh chỉnh các yêu cầu và trở nên giỏi hơn trong việc hỏi những gì chúng ta muốn. Kỹ năng này, Prompt Engineering (Kỹ thuật Lời nhắc), đã là nền tảng cho sự tương tác của chúng ta với AI.

Nhưng giờ đây chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới. Cuộc chơi đang phát triển từ những cuộc trò chuyện qua lại đơn giản sang việc xây dựng các ứng dụng AI (AI applications) và tác nhân AI (AI agents) tự động, tinh vi. Và đối với thử thách mới, phức tạp hơn này, chúng ta cần một ngành học (discipline) mới, mạnh mẽ hơn để tạo ra các hệ thống AI hiện đại.

Chào mừng đến với thế giới của Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh).

Hướng dẫn này sẽ giải thích chính xác Context Engineering là gì, tại sao nó là sự tiến hóa tự nhiên (natural evolution) và cần thiết (necessary evolution) của Prompt Engineering, và cách nó đang được sử dụng để xây dựng thế hệ hệ thống AI thông minh (intelligent AI systems) tiếp theo.

Sự Chia Rẽ Lớn: Từ Cuộc Hội Thoại AI đến Ứng dụng AI

Để thực sự nắm bắt được sức mạnh của phát triển AI hiện đại, trước tiên bạn phải hiểu rằng giờ đây có hai thế giới khác biệt trong tương tác giữa con người và AI. Các kỹ năng cần thiết để thành công ở thế giới này rất khác so với các kỹ năng cần thiết ở thế giới kia.

Thế giới #1: “Người Mua sắm Cá nhân” (Prompt Engineering)

Thế giới thứ nhất là Prompt Engineering (Kỹ thuật Lời nhắc). Đây là nghệ thuật có một cuộc trò chuyện tương tác, trực tiếp, tuyệt vời với một AI.

Phép Tương đồng: Hãy nghĩ về việc thuê một người mua sắm cá nhân (personal shopper) đẳng cấp thế giới. Bạn gặp họ tại cửa hàng với một mục tiêu mơ hồ, chẳng hạn như “Tôi cần giày chạy bộ mới”. Quá trình này là một cuộc đối thoại hợp tác, qua lại:

• Bạn: “Tôi cần một đôi có đệm (cushioning) tốt.”
• Người Mua sắm (AI): “Tuyệt vời. Bạn là người chạy trung tính (neutral runner) hay bạn bị lật trong (overpronate)?”
• Bạn: “Tôi nghĩ là trung tính. Tôi cũng thích mức ngân sách dưới $150.”
• Người Mua sắm (AI): “Đã hiểu. Dựa trên đó, đây là ba lựa chọn xuất sắc…”

Cách tiếp cận lặp đi lặp lại (iterative), đối thoại (conversational) này là hoàn hảo cho các tác vụ mà bạn tham gia tích cực, hướng dẫn AI và tinh chỉnh các yêu cầu của mình theo thời gian thực (in real-time) cho đến khi bạn nhận được kết quả hoàn hảo. Đây là điều mà hầu hết mọi người đang làm khi họ sử dụng giao diện ChatGPT tiêu chuẩn.

Thế giới #2: “Quản lý Cửa hàng Tự trị” (Context Engineering)

Thế giới thứ hai là Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh). Đây là ngành học thiết kế và xây dựng các hệ thống AI tự trị (autonomous AI systems) có thể hoạt động mà không cần có bạn ở đó.

Phép Tương đồng: Đây không phải là về việc trở thành người mua sắm cá nhân; đây là về việc viết toàn bộ cẩm nang vận hành 500 trang (complete, 500-page operational manual) cho người quản lý của một cửa hàng bách hóa hoàn toàn tự trị, hoạt động 24/7. Bạn phải lường trước mọi kịch bản có thể xảy ra trước khi cửa hàng mở cửa.

• Thủ tục xử lý khách hàng yêu cầu hoàn tiền là gì?
• Các bước xử lý thắc mắc về thanh toán là gì?
• Giao thức là gì khi người dùng đặt một câu hỏi mà bạn không biết câu trả lời?
• Các quy tắc để chuyển một vấn đề lên cấp quản lý (supervisor) là gì?

Những ứng dụng AI phức tạp (complex AI applications) này – như các tác nhân dịch vụ khách hàng (customer service agents), trợ lý bán hàng (sales assistants) hay tác nhân lập trình (coding agents) – không thể dựa vào một cuộc trò chuyện nhàn nhã, qua lại để tìm ra vấn đề. Chúng cần một bộ hướng dẫn toàn diện, được đóng gói sẵn (comprehensive, pre-packaged set of instructions) bao gồm mọi công cụ (tool), quy tắc (rule) và kịch bản (scenario) mà chúng có thể gặp phải.

“Cửa sổ Ngữ cảnh” như một Chiếc Cặp Tài liệu

Hãy hình dung “cửa sổ ngữ cảnh” (context window) của AI (khu vực đầu vào của nó) là một chiếc cặp tài liệu nhỏ mà nó có thể mang theo. Đối với bất kỳ nhiệm vụ nào, nó chỉ có thể làm việc với thông tin mà bạn đóng gói (pack) vào chiếc cặp đó.

Prompt Engineering (Kỹ thuật Lời nhắc) giống như việc vô tình trao cho AI các món đồ từng cái một trong một cuộc trò chuyện.

Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh) giống như một bậc thầy đóng gói (master packer). Đó là nghệ thuật tổ chức cẩn thận và hiệu quả các tài liệu, công cụ và bản đồ chính xác mà AI sẽ cần cho một hành trình dài và khó khăn, đảm bảo không thiếu thứ gì và không lãng phí không gian nào.

Sự thay đổi cơ bản này từ một cuộc trò chuyện đơn giản sang một thiết kế hệ thống toàn diện (comprehensive system design) là lý do thuật ngữ “Context Engineering” đã trở nên thiết yếu. Đó là sự khác biệt giữa trò chuyện với AI và xây dựng các hệ thống AI thực tế (real AI systems).

Yêu cầu Bắt buộc của Doanh nghiệp: Khi Context Engineering Trở nên Quan trọng

Nhu cầu về ngành học mới này trở nên cực kỳ rõ ràng khi bạn chuyển từ một chatbot đơn giản sang một ứng dụng kinh doanh thực tế (real business application).

Hãy tưởng tượng bạn đang xây dựng một tác nhân AI dịch vụ khách hàng (customer service AI agent) cho một cửa hàng trực tuyến lớn. Tác nhân (agent) này không thể dựa vào một cuộc trò chuyện qua lại nhàn nhã để tìm ra vấn đề. Nó cần được chuẩn bị cho một loạt các kịch bản khổng lồ (enormous variety of scenarios) ngay từ lần tương tác đầu tiên. Nó phải được trang bị để xử lý:

• Các vấn đề về thanh toán (Billing problems).
• Yêu cầu hoàn tiền (Refund requests).
• Khó khăn đăng nhập (Login difficulties).
• Các câu hỏi về điều khoản và điều kiện của bạn.
• Các truy vấn hoàn toàn không liên quan.
• Và, thật không may, cả những tương tác lạm dụng (abusive interactions) thỉnh thoảng.

Nó cũng cần một bộ quy tắc rõ ràng về thời điểm chuyển một vấn đề phức tạp hoặc nhạy cảm đến một đại diện là con người (human representative). Để cung cấp cho AI tất cả các hướng dẫn, tài nguyên và quy tắc này, “lời nhắc” (prompt) của bạn bắt đầu trông ít giống một câu (sentence) hơn và giống một đặc tả phần mềm chi tiết (detailed software specification) hơn, hoàn chỉnh với thẻ XML (XML tags), định dạng Markdown và dữ liệu có cấu trúc (structured data). Sự thay đổi cơ bản này từ một yêu cầu hội thoại đơn giản sang một thiết kế hệ thống phức tạp (complex system design) là lý do thuật ngữ “Context Engineering” ra đời.

Như nhà nghiên cứu AI nổi tiếng Andrej Karpathy đã từng nói, “LM là CPU và cửa sổ ngữ cảnh là RAM” (“TheLMistheCPUandthecontextwindowistheRAM”). Phép tương đồng này là hoàn hảo. Mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) là bộ xử lý mạnh mẽ nhưng “cửa sổ ngữ cảnh” (context window) – đầu vào mà bạn cung cấp – là bộ nhớ làm việc (working memory). Context Engineering là nghệ thuật đóng gói một cách chuyên nghiệp (expertly packing) RAM đó với thông tin chính xác cần thiết để các hệ thống AI của bạn hoạt động tối ưu.

Giải phẫu một Tác nhân AI: Sáu Cơ quan Thiết yếu

Để thực sự kỹ thuật hóa ngữ cảnh (engineer context), trước tiên bạn cần hiểu sinh vật (creature) mà bạn đang làm việc cùng. Một tác nhân AI (AI agent) chức năng không phải là một khối mã đơn nhất (monolithic blob of code); nó là một hệ thống phức tạp gồm các bộ phận liên kết với nhau, giống như một cơ thể sinh học (biological organism). Để xây dựng một cách hiệu quả, bạn cần vừa là một kỹ sư (engineer) vừa là một nhà sinh vật học (biologist).

Hãy giải phẫu sinh vật này. Dưới đây là sáu “cơ quan” thiết yếu mà mọi tác nhân AI hiện đại cần để hoạt động.

1. Bộ Não (Nền tảng Mô hình – The Model Foundation)

Đây là bộ xử lý cốt lõi (core processor), động cơ của suy nghĩ (engine of thought). Mọi tác nhân AI cần một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cơ bản để thực hiện quá trình lý luận (reasoning) thực tế. Đây có thể là một bộ não khổng lồ, mạnh mẽ như GPT-5 của OpenAI hoặc Claude 4 của Anthropic, vốn có khả năng xử lý các tác vụ cực kỳ phức tạp và sáng tạo. Hoặc, đối với các hoạt động chuyên biệt và hiệu quả hơn, nó có thể là một mô hình nhỏ hơn, được tinh chỉnh (smaller, fine-tuned model). Việc lựa chọn bộ não là một quyết định chiến lược, cân bằng sự đánh đổi giữa sức mạnh trí tuệ thô (raw intellectual horsepower), tốc độ và chi phí vận hành (operational cost).

2. Bàn Tay và Bàn Chân (Công cụ và Tích hợp Bên ngoài)

Một bộ não trong một cái lọ là một thứ thông minh nhưng vô dụng. Để có bất kỳ tác động nào đến thế giới thực, một tác nhân (agent) cần có tay và chân. Công cụ (Tools) là thứ cho phép bộ não của tác nhân tương tác và thao túng thế giới kỹ thuật số.

• Một tác nhân trợ lý cá nhân (personal assistant agent) cần “bàn tay” có thể truy cập Lịch Google của bạn để đặt lịch hẹn.
• Một tác nhân phân tích tài chính (financial analysis agent) cần “bàn chân” có thể đi ra ngoài và truy xuất dữ liệu thị trường trực tiếp từ một API.
• Một tác nhân hỗ trợ khách hàng (customer support agent) cần một “bàn tay” có thể tra cứu lịch sử đơn hàng của khách hàng trong cơ sở dữ liệu (database) của bạn.

Những sự tích hợp (integrations) này là thứ biến một “người suy nghĩ” thụ động thành một “người hành động” tích cực (active “doer”).

3. Hồi hải mã (Kiến thức và Hệ thống Bộ nhớ)

Đây là bộ nhớ dài hạn (long-term memory) của tác nhân, là phần não chịu trách nhiệm cho việc học hỏi và gợi nhớ (learning and recall). Hầu hết các hệ thống AI thực tiễn đều yêu cầu một phương pháp tinh vi để lưu trữ và truy xuất thông tin. Đây là nơi RAG (Retrieval-Augmented Generation – Sinh tạo Tăng cường Truy xuất) xuất hiện.

• Một tác nhân AI trị liệu (therapy AI agent) phải có bộ nhớ bền bỉ (persistent memory) về các cuộc trò chuyện trước đó để duy trì tính liên tục (continuity) và xây dựng sự thân thiết (rapport).
• Một tác nhân AI pháp lý (legal AI agent) cần quyền truy cập vào một cơ sở dữ liệu vector (vector database) về luật án (case law) và tiền lệ (precedent) có liên quan.

Thành phần này là thư viện cá nhân (personal library) của tác nhân, là bộ sưu tập kinh nghiệm của nó. Nếu không có nó, mọi cuộc trò chuyện đều bắt đầu từ trạng thái quên sạch (total amnesia).

4. Miệng và Tai (Khả năng Âm thanh và Lời nói)

Đây là giao diện người dùng (user interface) chính của tác nhân để tương tác với con người. Trong khi văn bản (text) là chức năng, giọng nói (voice) là tự nhiên. Khả năng chuyển lời nói thành văn bản (Speech-to-text – tai) và chuyển văn bản thành lời nói (text-to-speech – miệng) làm cho một tác nhân trở nên dễ tiếp cận (accessible) và thân thiện với người dùng (user-friendly) hơn đáng kể. Đây là những cơ quan cho phép vận hành rảnh tay (hands-free operation) và tạo ra các loại trải nghiệm đối thoại (conversational experiences) tự nhiên, vốn quan trọng (crucial) cho các ứng dụng di động (mobile applications) và khả năng tiếp cận (accessibility).

5. Lương tâm (Rào cản An toàn và Cơ chế An toàn)

Đây là la bàn đạo đức (moral compass) của tác nhân. Đó là tập hợp các nguyên tắc cốt lõi (core principles) và giao thức an toàn (safety protocols) ngăn nó đi chệch hướng (going rogue). Bạn không muốn tác nhân dịch vụ khách hàng của mình sử dụng ngôn ngữ không phù hợp, đưa ra lời khuyên y tế sai lầm nguy hiểm (dangerously incorrect medical advice) hoặc bị người dùng lừa tiết lộ thông tin nhạy cảm.

Rào cản an toàn (Guardrails) giống như “Ba Định luật Người máy của Asimov” (Asimov’s Three Laws of Robotics) đối với tác nhân của bạn. Chúng là các quy tắc tương tác không thể thương lượng (non-negotiable rules of engagement), bao gồm bộ lọc nội dung (content filters), hệ thống xác thực phản hồi (response validation systems) và các ràng buộc hành vi (behavioral constraints) nhằm đảm bảo tác nhân của bạn luôn hành động một cách an toàn, hữu ích và phù hợp (aligned) với các giá trị thương hiệu của bạn.

6. Hệ thống Thần kinh Trung ương (Dàn xếp và Quản lý)

Đây là hệ thống vô hình (unseen system) nhưng hoàn toàn quan trọng (absolutely vital) giúp tất cả các cơ quan khác hoạt động hài hòa (in harmony) với nhau. Hệ thống thần kinh trung ương (Central Nervous System) là nơi xử lý:

• Triển khai (Deployment): Đưa tác nhân của bạn hoạt động và chạy trong một môi trường ổn định (stable environment).
• Giám sát (Monitoring): Theo dõi hiệu suất (Tracking the agent’s performance) của tác nhân, xác định các vấn đề (identifying issues) và ghi nhật ký các hành động (logging its actions) của nó.
• Cải tiến Liên tục (Continuous Improvement): Thu thập phản hồi của người dùng (Gathering user feedback) và cung cấp một cơ chế để cập nhật bộ não, công cụ và lương tâm của tác nhân theo thời gian.

Nếu không có một hệ thống thần kinh trung ương mạnh mẽ, ngay cả tác nhân xuất sắc nhất cũng chỉ là một nguyên mẫu (prototype), không phải là một ứng dụng sẵn sàng để sản xuất (production-ready application).

Phép Tương đồng “Bánh mì Kẹp Thịt” (Burger): Tại sao Hướng dẫn Quan trọng hơn Nguyên liệu

Sáu thành phần này giống như nguyên liệu của một chiếc bánh mì kẹp thịt (hamburger). Để trở thành một chiếc burger thực sự, bạn cần có bánh (bun), nhân thịt (patty), rau và một số gia vị (condiments). Bạn có thể có các loại khác nhau của mỗi thành phần—bánh mì nguyên cám hoặc bánh mì trắng, nhân thịt bò hoặc nhân thực vật—nhưng bạn cần những thành phần cốt lõi này.

Nhưng chỉ có tất cả các nguyên liệu phù hợp là không đủ. Nếu bạn là một người ngoài hành tinh chưa từng thấy bánh mì kẹp thịt bao giờ và bạn chỉ được đưa cho một đống nguyên liệu này, bạn có thể sẽ tạo ra một mớ hỗn độn không ăn được. Bạn cần có sách hướng dẫn (instruction manual). Bạn cần một bộ hướng dẫn cho bạn biết bánh mì đặt ở trên và dưới, còn nhân, rau và gia vị đặt ở giữa.

Context Engineering là nghệ thuật viết sách hướng dẫn đó cho tác nhân AI của bạn.

Lời nhắc chi tiết, được kỹ thuật ngữ cảnh (context-engineered prompt) của bạn là bản thiết kế (blueprint) giải thích cách tất cả các thành phần hoạt động cùng nhau. Nó cho tác nhân biết những công cụ nào có sẵn và khi nào nên sử dụng chúng, cách truy cập bộ nhớ của nó, khi nào sử dụng giọng nói và rào cản an toàn (safety guardrails) của nó là gì. Nếu không có một bộ hướng dẫn rõ ràng và toàn diện, các nguyên liệu AI mạnh mẽ của bạn sẽ chỉ là một mớ hỗn độn hỗn loạn, vô dụng. Đây là lý do tại sao Context Engineering là một phần quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy (reliable AI systems).

“Chỉ thị Cơ bản” (The “Prime Directive”): Lời Nhắc Thực tế cho một Trợ lý Nghiên cứu AI

Chúng ta đã thảo luận về lý thuyết (theory) và giải phẫu cấu trúc (dissected the anatomy) của một tác nhân AI (AI agent). Bây giờ, đã đến lúc xem xét “chỉ thị cơ bản”—sách hướng dẫn thực tế, được kỹ thuật ngữ cảnh (actual, context-engineered instruction manual) để làm cho một tác nhân hoạt động.

Sau đây là phân tích cấu trúc (deconstruction) một lời nhắc hệ thống (system prompt) thực tế cho một Trợ lý Nghiên cứu AI (AI Research Assistant) được thiết kế để theo dõi các xu hướng (trends) từ nhiều nguồn trực tuyến (multiple online sources). Đây không phải là một yêu cầu đơn giản, một dòng; đó là một tài liệu nhiều phần, có cấu trúc cẩn thận (carefully structured, multi-part document) hoạt động như một hợp đồng pháp lý (legal contract) giữa người điều hành (human operator) và AI. Nó không để chỗ cho sự mơ hồ (ambiguity) và được thiết kế để tạo ra một đầu ra nhất quán, chất lượng cao (consistent, high-quality output) mọi lúc.

Đây là giao diện của Context Engineering chuyên nghiệp.

Kiến trúc Lời nhắc Có Cấu trúc (The Structured Prompt Architecture)

Một lời nhắc (prompt) cấp độ chuyên nghiệp không phải là một đoạn văn lộn xộn (messy paragraph); đó là một phần kỹ thuật có tổ chức và có thể duy trì (organized and maintainable piece of engineering). Ví dụ này tuân theo một cấu trúc bốn phần rõ ràng.

Phần 1: “Nhập vai” (The “Role-Play”) – Xác định Nhân vật (Persona) của Tác nhân

Lời nhắc (prompt) bắt đầu bằng cách gán (casting) cho AI một vai trò cụ thể (specific role). Đây là bước đầu tiên quan trọng nhất (most important first step), vì nó định hình “tư duy” (“mindset”) toàn bộ của AI cho nhiệm vụ (task).

You are an AI research assistant focused on identifying and summarizing recent trends in AI from multiple source types. Your job is to break down a user's query into actionable sub-tasks and return the most relevant insights based on engagement and authority.

Phần 2: “Bản Tóm tắt Nhiệm vụ” (The “Mission Briefing”) – Kế hoạch Từng bước

Tiếp theo, lời nhắc (prompt) cung cấp một phân tích thuật toán chi tiết (detailed, algorithmic breakdown) về các bước chính xác (exact steps) mà tác nhân phải tuân theo. Đây chính là bản tóm tắt nhiệm vụ (mission briefing) của nó.

Extract up to 10 diverse, high-priority subtasks from the user's query, each targeting a different angle or source type. - Prioritize these subtasks based on engagement metrics (like views, likes and citations) and source authority. - Generate a JSON output for each subtask in the specified format. - Calculate the correct start and end dates in UTC ISO format. - Summarize all findings into a single, concise trend summary of no more than 300 words.

Phần 3: “Hệ thống Lưu trữ” (The “Filing System”) – Đặc tả Đầu vào và Đầu ra

Phần này cho tác nhân biết chính xác cách xử lý dữ liệu của nó. Nó sử dụng các định dạng rõ ràng (clear formatting), như thẻ XML (XML tags), để cho AI thấy chính xác nơi tìm đầu vào của người dùng (user’s input): <user_query>insert search query here</user_query> (Chèn truy vấn tìm kiếm vào đây).

Nó cũng cụ thể (specific) tương đương về đầu ra (output), yêu cầu định dạng JSON (JSON format) với một tập hợp các trường chính xác (precise set of fields). Điều này giống như việc đưa cho tác nhân của bạn một bảng tính trống, được dán nhãn sẵn (pre-labeled, empty spreadsheet) để điền vào. Nó loại bỏ mọi sự phỏng đoán (guesswork) và đảm bảo dữ liệu nó trả về được cấu trúc hoàn hảo (perfectly structured) và sẵn sàng để được sử dụng bởi các hệ thống tự động khác (other automated systems).

Phần 4: “Các Quy tắc Tương tác” (The “Rules of Engagement”) – Các Ràng buộc và Khả năng

Cuối cùng, lời nhắc (prompt) thiết lập “rào cản an toàn” (guardrails) cho hành vi của tác nhân và làm rõ những công cụ (tools) mà nó có.

• Các Ràng buộc (Constraints): Nó bao gồm một danh sách “những điều không được làm” (“do nots”) để đảm bảo một đầu ra chất lượng cao, chuyên nghiệp (high-quality, professional output): “Chỉ tập trung vào các điểm chính. Tránh những lời hoa mỹ hay bình luận cá nhân. Sử dụng các câu hoàn chỉnh với ngữ pháp hoàn hảo” (“Focus only on the main points. Avoid fluff or personal commentary. Use complete sentences with perfect grammar”).
• Các Khả năng (Capabilities): Nó xác định rõ ràng các công cụ mà tác nhân có sẵn: “Bạn có quyền truy cập vào chức năng tìm kiếm web trực tiếp để truy xuất tin tức gần đây. Bạn biết ngày hiện tại để lọc mức độ liên quan” (“You have access to a live web search function for recent news retrieval. You are aware of the current date for relevance filtering”).

Nâng cấp Cấp độ Chuyên nghiệp: Lời nhắc “Chuỗi Mật độ” (The “Chain of Density” Prompt)

Để làm cho bản tóm tắt cuối cùng (final summary) thậm chí còn mạnh mẽ hơn, bạn có thể thêm một hướng dẫn nâng cao (advanced instruction) dựa trên một kỹ thuật (technique) được gọi là “Chain of Density” (Chuỗi Mật độ).

Hướng dẫn Được Thêm:

After you have generated the final 300-word summary, your next step is to reread it and identify 3-5 entities or concepts that are mentioned but not fully explained. Then, you must rewrite the summary, seamlessly integrating concise explanations for those entities without increasing the total word count.

Điều này buộc AI phải tạo ra một bản tóm tắt (summary) không chỉ chính xác (accurate) mà còn cực kỳ cô đọng thông tin (information-dense) và độc lập (self-contained). Đó là một kỹ thuật (technique) để tạo ra kiểu bản tóm tắt cấp điều hành (executive-level briefing) có giá trị cao (high-value), mà một chuyên gia bận rộn có thể đọc và hiểu ngay lập tức, mà không cần bất kỳ ngữ cảnh nào trước đó (no prior context required).

Ví dụ này, mặc dù mạnh mẽ, vẫn là một hệ thống tác nhân đơn (single-agent system) tương đối đơn giản. Cấp độ phức tạp tiếp theo trong Context Engineering liên quan đến việc chuyển sang kiến trúc đa tác nhân (multi-agent architectures), nơi tác nhân này có thể chỉ là “nhà nghiên cứu” (“researcher”) trong một nhóm lớn hơn (larger team), chuyển giao phát hiện (findings) của mình cho một tác nhân “người viết” (“writer” agent) riêng biệt và một tác nhân “biên tập viên” (“editor” agent) cuối cùng để kiểm soát chất lượng (quality control).

Các Chiến lược Context Engineering Nâng cao cho Hệ thống AI

Context Engineering chuyên nghiệp (Professional context engineering) bao gồm bốn chiến lược (strategies) chính vượt ra ngoài việc chỉ viết một lời nhắc (prompt) tốt.

1. Ghi chép Ngữ cảnh (The AI Takes Notes): Kỹ thuật (technique) này liên quan đến việc yêu cầu tác nhân ghi lại thông tin về quá trình (process) của chính nó, tạo ra một bộ nhớ bền bỉ (persistent memory) mà nó có thể tham khảo sau này. Về cơ bản, đó là một AI tự ghi chép về công việc của chính nó để cải thiện hiệu suất (performance) theo thời gian.
2. Lựa chọn Ngữ cảnh (The AI Does Research): Đây là cốt lõi của một hệ thống RAG (RAG system). Thay vì cố gắng nhồi nhét tất cả thông tin có thể có vào lời nhắc ban đầu (initial prompt), tác nhân được cấp khả năng truy xuất động (dynamically retrieve) thông tin cụ thể mà nó cần từ một cơ sở kiến thức bên ngoài (external knowledge base).
3. Nén Ngữ cảnh (The AI Summarizes): Khi xử lý lượng thông tin khổng lồ (huge amounts of information), điều này liên quan đến việc sử dụng các kỹ thuật để tóm tắt (summarize) hoặc ưu tiên (prioritize) dữ liệu nhằm sử dụng hiệu quả nhất (most efficient use) cửa sổ ngữ cảnh (context window) bị giới hạn (limited).
4. Phân lập Ngữ cảnh (The AI Specializes): Đây là nền tảng (foundation) của một hệ thống đa tác nhân (multi-agent system). Thay vì có một ngữ cảnh khổng lồ, áp đảo (massive, overwhelming context) cho một tác nhân đơn lẻ (single agent), bạn tạo ra các ngữ cảnh chuyên biệt, nhỏ hơn (smaller, specialized contexts) cho các tác nhân khác nhau, cho phép mỗi tác nhân trở thành một chuyên gia tập trung (focused expert) vào nhiệm vụ (task) cụ thể của nó.

Nâng cấp Cấp độ: Từ một Tác nhân Đơn lẻ sang một Bầy Đàn Phối hợp (Coordinated Swarm)

Tác nhân nghiên cứu đơn lẻ (single research agent) mà chúng ta đã thiết kế thì cực kỳ mạnh mẽ (incredibly powerful). Nhưng ranh giới thực sự (true frontier) của phát triển ứng dụng AI (AI application development) là ở hệ thống đa tác nhân (multi-agent systems) hay “bầy tác nhân” (“agent swarms”).

Đây là sự khác biệt giữa việc thuê một chuyên gia tổng quát xuất sắc (a single, brilliant generalist) và thuê một đội ngũ chuyên gia ưu tú, được phối hợp đầy đủ (a full, coordinated team of elite specialists). Hệ thống đa tác nhân (A multi-agent system) là một nhóm (team) nơi các tác nhân chuyên biệt, khác nhau (different, specialized agents) xử lý các khía cạnh cụ thể (specific aspects) của một tác vụ phức tạp (complex task), được phối hợp (coordinated) bởi một tác nhân “dàn xếp” (“orchestrator” agent) chính.

Cách tiếp cận này mang lại những lợi thế to lớn (massive advantages):

• Chuyên môn hóa (Specialization): Mỗi tác nhân có thể là một chuyên gia đẳng cấp thế giới (world-class expert) ở một việc, dẫn đến đầu ra chất lượng cao hơn (higher quality outputs).
• Khả năng mở rộng (Scalability): Bạn có thể dễ dàng thêm hoặc bớt (add or remove) các tác nhân chuyên gia dựa trên nhu cầu (needs) của dự án.
• Khả năng bảo trì (Maintainability): Gỡ lỗi (Debugging) một tác nhân chuyên biệt, nhỏ (small, specialized agent) dễ dàng hơn vô cùng (infinitely easier) so với việc cố gắng sửa chữa một “tác nhân thần thánh” (“god-agent”) đơn nhất, nguyên khối làm mọi thứ.
• Hiệu suất (Performance): Một đội ngũ các tác nhân chuyên biệt (team of specialized agents) hầu như luôn vượt trội (almost always outperform) so với một hệ thống tổng quát đơn lẻ (single generalist system).

Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng đưa ra những thách thức Context Engineering mới và phức tạp (new and complex context engineering challenges), chẳng hạn như thiết kế các giao thức giao tiếp hiệu quả (effective communication protocols) để tất cả các tác nhân của bạn có thể chia sẻ ngữ cảnh (share context) và làm việc cùng nhau như một nhóm gắn kết (cohesive team) mà không đưa ra những hướng dẫn mâu thuẫn (conflicting instructions).

Bộ Công cụ của Nhà Xây dựng: Nền tảng và Ứng dụng (Platforms and Applications)

Các nguyên tắc (principles) của Context Engineering tốt là bất khả tri về nền tảng (platform-agnostic). Một lời nhắc có cấu trúc, được thiết kế tốt (well-designed, structured prompt) giống như một bản thiết kế phổ quát (universal blueprint) cho các hệ thống AI của bạn. Nó sẽ hoạt động cho dù bạn triển khai nó trong một nền tảng không cần mã (no-code platform), một khung phát triển (development framework) hay một giải pháp tùy chỉnh (custom-built solution).

• Giải pháp Không cần Mã (No-Code Solutions): Các nền tảng (Platforms) như n8n cho phép bạn xây dựng các tác nhân AI và hệ thống đa tác nhân tinh vi này bằng cách sử dụng giao diện kéo và thả trực quan (visual, drag-and-drop interface), không cần kiến thức lập trình (no programming knowledge required).
• Khung Phát triển (Development Frameworks): Đối với các nhà phát triển (developers), các khung (frameworks) như OpenAI’s Agents SDK hoặc LangChain cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc, ưu tiên mã (structured, code-first approach) để xây dựng các tác nhân (agents).
• Giải pháp Tùy chỉnh (Custom Solutions): Nhiều tổ chức lớn (large organizations) đang xây dựng các hệ thống độc quyền (proprietary systems) của riêng họ được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể (specific needs) của họ.

Các Ứng dụng Kinh doanh (Business Applications) trong Thế giới Thực

Context Engineering hiệu quả (Effective context engineering) là thứ cho phép một loạt các ứng dụng kinh doanh thiết thực (practical business applications) mạnh mẽ.

• Tự động hóa Dịch vụ Khách hàng (Customer Service Automation): Tạo ra các tác nhân (agents) có thể xử lý các yêu cầu phức tạp (complex inquiries) của khách hàng, truy cập cơ sở dữ liệu hỗ trợ (support databases) của bạn, xử lý hoàn tiền (refunds) và chuyển các vấn đề lên con người (escalate issues to a human), tất cả trong khi vẫn duy trì hoàn hảo giọng điệu thương hiệu (perfectly maintaining your brand’s voice) của bạn.
• Quản lý Quy trình Bán hàng (Sales Process Management): Phát triển các tác nhân có thể đủ điều kiện khách hàng tiềm năng mới (qualify new leads), gửi email theo dõi cá nhân hóa (personalized follow-up emails), lên lịch các cuộc họp (schedule meetings) trên lịch của bạn và cung cấp đề xuất sản phẩm (product recommendations) dựa trên nhu cầu cụ thể (specific needs) của khách hàng.
• Sáng tạo và Quản lý Nội dung (Content Creation and Management): Xây dựng các hệ thống (systems) có thể tạo, xem xét, chỉnh sửa và xuất bản nội dung (generate, review, edit and publish content) trên nhiều nền tảng (multiple platforms), tất cả trong khi duy trì một phong cách nhất quán (maintaining a consistent style) và tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng (adhering to your quality standards) của bạn.

Cẩm nang của Chuyên gia: QA (Kiểm định Chất lượng), Tương lai và Các Bước Đi Đầu tiên của Bạn

Xây dựng một tác nhân mạnh mẽ (powerful agent) chỉ là bước khởi đầu. Bước cuối cùng là đảm bảo nó đáng tin cậy (reliable), hiểu được công nghệ đang đi đến đâu (where the technology is heading) và biết cách bắt đầu hành trình (get started on your own journey) của riêng bạn.

Đảm bảo Chất lượng (Quality Assurance): Xây dựng một Tác nhân Chống đạn (Bulletproof Agent)

Context Engineering hiệu quả (Effective context engineering) đòi hỏi sự kiểm tra nghiêm ngặt, liên tục (rigorous, ongoing testing).

• Kiểm tra Kịch bản (Scenario Testing): Bạn phải kiểm tra các tác nhân của mình với một loạt các kịch bản có thể có (a wide range of possible scenarios), bao gồm cả những trường hợp kỳ lạ (weird edge cases) và đầu vào bất ngờ (unexpected user inputs) từ người dùng. Ghi lại (Document) cách tác nhân xử lý từng tình huống và tinh chỉnh lời nhắc được kỹ thuật ngữ cảnh (context-engineered prompt) của bạn để làm cho nó mạnh mẽ hơn.
• Giám sát Hiệu suất (Performance Monitoring): Triển khai các hệ thống để giám sát hiệu suất (monitor your agent’s performance) của tác nhân trong thế giới thực. Theo dõi tỷ lệ thành công (Track its success rates), tần suất lỗi (error frequencies) và sự hài lòng của người dùng (user satisfaction) để xác định các cơ hội cải tiến (opportunities for improvement).
• Tinh chỉnh Lặp đi Lặp lại (Iterative Refinement): Lời nhắc được kỹ thuật ngữ cảnh đầu tiên (first context-engineered prompt) của bạn sẽ không hoàn hảo. Hãy lên kế hoạch cho một quá trình tinh chỉnh liên tục, lặp đi lặp lại (continuous, iterative refinement process) dựa trên dữ liệu hiệu suất thực tế (real-world performance data) và phản hồi từ người dùng (user feedback).

Con đường Phía trước: Các Xu hướng (Trends) và Phát triển Tương lai (Future Developments)

Context Engineering đang phát triển với tốc độ chóng mặt (evolving at a dizzying pace) khi các khả năng AI cơ bản (underlying AI capabilities) tiến bộ.

• Cửa sổ Ngữ cảnh Lớn hơn (Larger Context Windows): Khi các mô hình AI có thể “ghi nhớ” nhiều thông tin hơn cùng một lúc, Context Engineering sẽ tiến hóa để tận dụng dung lượng tăng lên này (take advantage of this increased capacity) mà không tạo ra tình trạng quá tải thông tin (without creating information overload).
• Tích hợp Đa phương thức (Multi-Modal Integration): Tương lai của Context Engineering sẽ liên quan không chỉ đến văn bản (text) mà còn cả đầu vào hình ảnh (visual), âm thanh (audio) và các đầu vào phi văn bản khác (non-text inputs), đòi hỏi những cách thức mới để cấu trúc thông tin (new ways of structuring information).
• Tối ưu hóa Ngữ cảnh Tự động (Automated Context Optimization): Cuối cùng, các hệ thống AI có thể học cách tự tối ưu hóa Context Engineering (optimize their own context engineering), sử dụng học máy (machine learning) để tự động cải thiện cấu trúc lời nhắc (improve their own prompt structures) của chính chúng theo thời gian.

Bắt đầu: Năm Bước Đầu tiên của Bạn

Đối với những người đã sẵn sàng bắt đầu hành trình của mình vào Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh), đây là một kế hoạch năm bước đơn giản.

1. Bắt đầu Đơn giản: Hãy bắt đầu với một hệ thống tác nhân đơn lẻ (single-agent system) xử lý một tác vụ đơn giản, được xác định rõ ràng (straightforward, well-defined task). Hãy nắm vững các nguyên tắc cơ bản của việc cấu trúc một lời nhắc tốt (structuring a good prompt) trước khi bạn cố gắng thực hiện một bầy tác nhân đa tác nhân phức tạp (complex multi-agent swarm).
2. Tập trung vào Cấu trúc: Dành thời gian của bạn vào việc tạo ra các lời nhắc rõ ràng, có cấu trúc tốt (creating clear, well-structured prompts). Sử dụng định dạng nhất quán (consistent formatting), tiêu đề phần rõ ràng (clear section headers) và luồng thông tin hợp lý (logical flow of information). Một lời nhắc được tổ chức tốt (well-organized prompt) là nền tảng (foundation) của một tác nhân hoạt động tốt (well-behaved agent).
3. Kiểm tra Kỹ lưỡng: Xây dựng quá trình kiểm tra (testing) vào quy trình phát triển (development process) của bạn ngay từ đầu. Ghi lại (Document) những gì hoạt động và những gì không để xây dựng thư viện các phương pháp hay nhất (library of best practices) của riêng bạn.
4. Học hỏi từ các Ví dụ: Nghiên cứu cấu trúc (Study the structure) của các triển khai Context Engineering (Context Engineering implementations) cấp độ chuyên nghiệp (professional-grade), hiện có. Điều chỉnh (Adapt) các mô hình thành công (successful patterns) mà bạn thấy cho các trường hợp sử dụng (use cases) của riêng bạn.
5. Luôn Cập nhật: Lĩnh vực này đang thay đổi với tốc độ chóng mặt (changing on a weekly basis). Theo dõi các ấn phẩm trong ngành (industry publications), tham gia các cộng đồng trực tuyến có liên quan (relevant online communities) và duy trì trạng thái học hỏi liên tục (state of continuous learning) để giữ cho kỹ năng (skills) của bạn luôn sắc bén (sharp).

Điểm mấu chốt: Sự Chuyển dịch từ Người Nhắc Lời (Prompter) sang Kiến trúc sư (Architect)

Context Engineering (Kỹ thuật Ngữ cảnh) đại diện cho một sự thay đổi cơ bản và vĩnh viễn (fundamental and permanent shift) trong cách chúng ta tiếp cận phát triển ứng dụng AI (AI application development). Kỷ nguyên (The era) chỉ đơn thuần soạn thảo một lời nhắc khéo léo, mang tính hội thoại (crafting a clever, conversational prompt) cho một tương tác một lần (one-off interaction) đã kết thúc.

Các ứng dụng AI hiện đại (Modern AI applications) đòi hỏi các hệ thống tinh vi, được kiến trúc tốt (sophisticated, well-architected systems) có thể xử lý các kịch bản phức tạp một cách tự chủ (handle complex scenarios autonomously), tất cả trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về an toàn, hiệu suất và độ tin cậy (the highest standards of safety, performance and reliability).

Sự đầu tư (The investment) mà bạn thực hiện vào việc học ngành học Context Engineering (the discipline of context engineering) sẽ mang lại lợi ích khổng lồ (massive dividends), cho phép bạn xây dựng các hệ thống AI có khả năng hơn, đáng tin cậy hơn và dễ bảo trì hơn (more capable, more reliable and more maintainable AI systems). Khi AI ngày càng được lồng ghép sâu hơn (more deeply woven) vào cơ cấu của mọi doanh nghiệp (the fabric of every business), khả năng kỹ thuật ngữ cảnh hiệu quả (the ability to effectively engineer context) sẽ trở thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng và có giá trị cao (a critical and highly valuable competitive advantage). Đó là sự khác biệt giữa việc trở thành người có thể trò chuyện vui vẻ với một AI (have a fun conversation with an AI) và trở thành một chuyên gia có thể xây dựng một doanh nghiệp được hỗ trợ bởi AI, hoạt động thực sự (a professional who can build a real, working, AI-powered business).

Thảm khảo thêm: https://www.philschmid.de/context-engineering#acknowledgements

Nguồn: https://www.aifire.co/p/context-engineering-a-guide-to-building-a-modern-ai-system