Khái niệm / Cấu hình agent

Agent Skills, MCP và AGENTS.md khác nhau thế nào?

AGENTS.md mô tả quy tắc làm việc trong dự án; Agent Skills đóng gói quy trình có thể tái sử dụng; MCP là giao thức kết nối ứng dụng AI với công cụ và tài nguyên. Một tác vụ có thể cần cả ba, nhưng mỗi lớp giải quyết một nhu cầu riêng.

Trong bài này

AGENTS.md: quy tắc gắn với repository

Đặt ở đây những điều agent cần biết khi làm việc trong kho: lệnh test, cấu trúc thư mục, quy ước sửa mã và thao tác cần người dùng cho phép. Ví dụ sau là nội dung minh họa cho một repository dùng Python:

# Project instructions

- Run focused tests with the project Python environment.
- Keep generated artifacts out of source changes.
- Preserve public API behavior unless the task changes its contract.
- Report validation results before requesting a merge.
- Push or publish only when explicitly requested.

Codex có quy tắc khám phá AGENTS.md theo phạm vi và thư mục, được mô tả trong tài liệu OpenAI. Claude Code có cơ chế CLAUDE.md và cấu hình riêng. Không nên giả định mọi agent tự đọc cùng một tên tệp hoặc áp dụng cùng thứ tự ưu tiên.

Giữ hướng dẫn chung ngắn và cụ thể. Quy trình nhiều bước chỉ dùng cho một loại công việc có thể nằm trong skill để tránh đưa quá nhiều chi tiết vào mọi tác vụ.

Agent Skills: một quy trình có điều kiện sử dụng

Một skill có SKILL.md với tên, mô tả và hướng dẫn; có thể kèm scripts, references và assets. Agent dùng metadata để xác định mức phù hợp rồi đọc nội dung khi cần. Cách nhận diện và các trường mở rộng phụ thuộc ứng dụng.

Ví dụ, code-review hướng dẫn cách đối chiếu thay đổi với tiêu chuẩn và yêu cầu. Runbook giúp tổ chức quá trình review; nó không tự cấp quyền vào kho private hoặc chứng minh các test đã chạy.

MCP: kết nối tới công cụ và tài nguyên

MCP chuẩn hóa giao tiếp giữa ứng dụng AI và các server cung cấp công cụ, tài nguyên hoặc prompt. Chẳng hạn, một tích hợp đã được cấu hình có thể cho phép đọc issue hoặc truy vấn dữ liệu phục vụ tác vụ. Khả năng thực tế còn phụ thuộc server, tài khoản, quyền và cách ứng dụng AI sử dụng giao thức.

Một skill nhắc đến công cụ MCP không tự cài hoặc xác thực công cụ đó. Ngược lại, có kết nối MCP chưa có nghĩa agent đã biết quy trình phù hợp để dùng nó. Nếu tác vụ chỉ cần đọc diff và chạy test local, các công cụ tích hợp sẵn có thể đã đủ.

Ví dụ: review một thay đổi checkout

  1. Hướng dẫn dự án xác định cách chạy test, phạm vi sửa và quy tắc không đẩy mã khi chưa được yêu cầu.
  2. Skill review yêu cầu đọc diff, đối chiếu đặc tả và ghi phát hiện có bằng chứng.
  3. Kết nối công cụ, nếu đã được phép, cung cấp issue chứa tiêu chí nghiệm thu hoặc dữ liệu kiểm tra cần thiết.
  4. Agent thực hiện các bước trong quyền được cấp và báo rõ phần đã kiểm chứng, phần còn thiếu.

Nếu issue không truy cập được, có thể dùng bản đặc tả do người dùng cung cấp. Nếu test chưa chạy được, báo nguyên nhân; không suy diễn rằng có skill và MCP là mọi bước đã hoàn thành.

Chọn thứ cần bổ sung từ vấn đề đang gặp

  • Agent liên tục dùng sai lệnh test hoặc sửa nhầm thư mục: làm rõ hướng dẫn dự án.
  • Cùng một tác vụ phải giải thích lại nhiều bước: đóng gói thành skill có phạm vi cụ thể.
  • Agent thiếu dữ liệu hoặc thao tác từ hệ thống bên ngoài: kiểm tra tích hợp và quyền, trong đó MCP có thể là một lựa chọn.
  • Skill đã cài nhưng không được nhận diện: kiểm tra đường dẫn và cơ chế discovery trước khi thêm tích hợp mới.

Bắt đầu từ một tình huống thật, giữ cấu hình nhỏ và kiểm tra kết quả từng lớp. Xem bài nền về Agent Skills và quy trình review PR để thực hành.

Nguồn đối chiếu