Học AI

Chia Việc Cho Claude Bằng Sub-Agent Song Song

Cách tách một tác vụ lớn thành nhiều sub-agent chạy song song trong Claude Code, khi nào nên làm và khi nào chỉ tốn thêm token vô ích.

Bài viết có thể chứa liên kết tiếp thị (affiliate) — Kudomax có thể nhận hoa hồng khi bạn mua hàng qua các liên kết này, không phát sinh thêm chi phí cho bạn. Xem chính sách minh bạch.

Có lần mình bắt Claude review toàn bộ 40 file trong một dự án cùng lúc bằng sub-agent, xong ngồi đợi lâu hơn cả làm tuần tự. Từ đó mình mới hiểu: sub-agent song song không phải lúc nào cũng nhanh hơn, chỉ nhanh hơn khi việc thật sự tách rời được.

Chia Việc Cho Claude Bằng Sub-Agent Song Song

Sub-agent trong Claude Code là gì?

Sub-agent là một phiên Claude con, được giao một phần việc cụ thể và chạy độc lập với ngữ cảnh riêng, không chiếm chỗ trong bộ nhớ cuộc trò chuyện chính. Khi việc xong, chỉ bản báo cáo tóm tắt được trả về phiên chính, không phải toàn bộ quá trình đọc và suy nghĩ của agent.

📌 Chưa chắc nên chọn gì? Đọc trước Học AI: Dùng Claude, ChatGPT, Gemini Đúng Việc — hướng dẫn tổng hợp của Kudomax về học ai.

Chính vì mỗi agent có cửa sổ ngữ cảnh riêng, tổng lượng tài liệu cả nhóm đọc được vượt xa một phiên đơn: 4 agent mỗi agent đọc 20 file thì phiên chính chỉ phải chứa 4 bản tóm tắt thay vì nội dung 80 file. Cách dùng đơn giản nhất là mô tả thẳng trong câu lệnh, kiểu chia 30 bài viết này cho 3 agent kiểm tra song song, mỗi agent 10 bài, báo cáo theo bảng. Claude Code sẽ tự sinh agent và gom kết quả về cho bạn.

Quảng cáo

Tạo sub-agent chuyên trách như thế nào?

Ngoài agent sinh tự động theo từng câu lệnh, bạn định nghĩa được agent chuyên trách dùng lại nhiều lần: tạo file Markdown trong thư mục .claude/agents/ của dự án, phần đầu là frontmatter khai báo, phần thân là hướng dẫn hệ thống cho agent đó. Ví dụ một agent chỉ chuyên rà soát bài viết:

---
name: ra-soat-bai
description: Rà soát bài viết tiếng Việt trước khi đăng.
  Dùng khi cần kiểm tra giọng văn, lỗi lặp từ, độ dài.
tools: Read, Grep
---
Bạn là người rà soát nội dung khó tính.
- Kiểm tra bài xưng đúng giọng, không dùng từ trong danh sách cấm
- Báo cáo dạng bảng: vấn đề, vị trí, mức độ

Trường description quyết định khi nào phiên chính giao việc cho agent này, nên viết rõ tình huống dùng. Trường tools giới hạn quyền: agent chỉ cần đọc thì đừng cấp quyền sửa file, lỡ nó hiểu sai đề cũng không phá được gì. Quản lý danh sách agent bằng lệnh /agents ngay trong phiên; các lệnh loại này mình gom đủ trong bài 60+ slash command hữu ích cho Claude Code.

Ví dụ thật: rà 30 bài viết trong một lượt thế nào?

Tháng trước mình cần kiểm tra link nội bộ gãy trong 30 bài viết dạng JSON. Đề bài giao cho Claude: chia 3 agent, mỗi agent nhận đúng 10 slug được liệt kê sẵn, kiểm tra từng link trong bài có trỏ tới slug tồn tại không, trả về bảng gồm slug bài, link lỗi, dòng xuất hiện. Ba agent đọc file cùng lúc, tổng thời gian gần bằng một phần ba so với chạy tuần tự.

Cái lợi lớn hơn cả tốc độ là ngữ cảnh phiên chính không phình ra: sau khi gộp 3 bảng báo cáo, phiên chính vẫn còn dư chỗ để sửa luôn 12 link lỗi tìm được, không phải mở phiên mới giữa chừng. So với lần thất bại 40 file trong phần mở bài, khác biệt nằm ở đề bài: lần này ranh giới việc được chia sẵn từng slug, không agent nào đọc trùng file của agent khác.

Quảng cáo

Khi nào nên chạy song song, khi nào giữ tuần tự?

Song song chỉ đáng khi các phần việc độc lập thật sự: không phần nào cần kết quả của phần nào trong lúc làm. Câu tự kiểm nhanh nhất: nếu giao việc này cho 3 người làm cùng lúc, họ có phải hỏi nhau giữa chừng không? Có thì giữ tuần tự, không thì tách.

Tình huốngNên chọn
Review nhiều file không liên quan nhauSong song
Tìm thông tin từ nhiều nguồn khác nhauSong song
Sửa file B phụ thuộc thay đổi ở file ATuần tự
Việc nhỏ xong trong vài giâyLàm trực tiếp, khỏi tách agent
Bài phân tích cần mạch suy luận xuyên suốtMột agent viết liền mạch

Trường hợp phụ thuộc là chỗ dễ sai nhất: sửa file A rồi mới sửa được file B vì B import từ A, mà chạy song song thì hai agent không thấy thay đổi của nhau, kết quả gộp lại mâu thuẫn. Việc quá nhỏ cũng không đáng tách, vì mỗi agent phải khởi tạo phiên và tự đọc lại ngữ cảnh, phần chi phí mồi này có khi lớn hơn chính phần việc.

Giới hạn và lỗi hay gặp là gì?

Giới hạn số một là token: mỗi agent tự đọc lại phần ngữ cảnh nó cần, nên tổng token của 4 agent song song luôn cao hơn một phiên làm tuần tự cùng khối lượng. Đổi lại là thời gian và ngữ cảnh phiên chính sạch sẽ. Nếu bạn chạy qua API tính tiền theo token, bật thêm cơ chế trong bài prompt caching giảm chi phí gọi API Claude để phần ngữ cảnh lặp lại giữa các lượt gọi không bị tính giá đầy đủ nhiều lần.

Lỗi hay gặp thứ hai: kết quả trả về chỉ là tóm tắt, chi tiết nào agent thấy mà không ghi vào báo cáo sẽ mất luôn, phiên chính không hỏi lại được. Vì vậy đề bài giao cho agent phải ghi rõ định dạng báo cáo cần trả, như liệt kê cả số dòng và trích nguyên văn. Cũng đừng quên agent con không thấy cuộc trò chuyện chính: mọi ngữ cảnh nó cần phải nằm ngay trong đề bài, những chữ như bài viết lúc nãy với nó là vô nghĩa.

Bước tiếp theo đáng thử ngay: lấy một việc kiểm tra hàng loạt bạn đang làm tay, viết đề bài chia sẵn ranh giới cho 3 agent kèm định dạng báo cáo, chạy một lần và so thời gian với cách cũ. Còn khi muốn cả hệ thống agent chạy tự động không cần mở phiên chat, xem tiếp Claude Agent SDK để dựng hẳn trợ lý riêng.

Hỏi & đáp

Câu Hỏi Thường Gặp

Không, mỗi sub-agent có ngữ cảnh riêng và chỉ trả kết quả tóm tắt về phiên chính, không chia sẻ toàn bộ quá trình suy nghĩ.
Tuỳ độ phức tạp việc, nhưng quá nhiều agent cùng lúc làm khó theo dõi và tốn token khởi tạo. Thường 3 đến 5 agent cho một tác vụ là mức dễ kiểm soát.
Có, vì mỗi agent cần ngữ cảnh khởi tạo riêng, nhưng đổi lại tiết kiệm thời gian đáng kể nếu việc thật sự tách rời được.
Tự hỏi các phần việc có cần biết kết quả của nhau trong lúc làm không. Không cần thì tách được, cần thì nên giữ tuần tự.
Mặc định trong Claude Code thì không, chỉ phiên chính điều phối được agent con. Giới hạn một cấp này giúp tránh vòng lặp sinh agent khó kiểm soát và khó truy lỗi.
Andy
Andy
Sáng lập Kudomax

Review có tâm, chọn lọc từ dữ liệu thật. Chuyên review sản phẩm thực tế — không nhận hàng tài trợ để review thiếu khách quan.

Quảng cáo