Con người đã thắng robot Figure AI trong cuộc đua phân loại hàng hóa

Một AI agent có thể lập kế hoạch rất tốt nhưng vẫn không thể cập nhật Notion, đọc issue GitHub hay lấy báo cáo từ Google Drive nếu không có đường kết nối phù hợp. Khi kết hợp Hermes Agent với MCP, người dùng có thể biến một cuộc trò chuyện thành workflow thực tế, đồng thời kiểm soát rõ công cụ và quyền mà agent được phép sử dụng. Nếu bạn chưa quen với khả năng ghi nhớ và tự tạo skill của Hermes, bài Hermes Agent là gì? sẽ cung cấp phần nền tảng cần thiết. Trong bài này, trọng tâm là cách MCP mở rộng Hermes ra ngoài terminal để làm việc với dữ liệu và dịch vụ đang được sử dụng hằng ngày. MCP bổ sung điều gì cho Hermes Agent? MCP là một chuẩn kết nối giữa ứng dụng AI và server cung cấp công cụ hoặc dữ liệu. Có thể hình dung MCP như một lớp chuyển đổi: Hermes vẫn là agent chịu trách nhiệm hiểu mục tiêu và quyết định bước tiếp theo, còn từng MCP server cung cấp các thao tác cụ thể như tìm trang Notion, đọc pull request, tạo issue hoặc truy vấn tệp. Theo tài liệu MCP của Hermes Agent, Hermes hỗ trợ cả server chạy cục bộ qua stdio và server từ xa qua HTTP. Khi khởi động hoặc tải lại cấu hình, Hermes tự khám phá công cụ mà server cung cấp rồi đăng ký chúng vào hệ thống tool thông thường. Vì vậy, người dùng không cần viết một công cụ Hermes riêng cho mọi dịch vụ đã có MCP server phù hợp. Điểm quan trọng là MCP không tự động làm workflow an toàn. Mỗi server có thể cung cấp nhiều công cụ đọc, ghi, tạo và xóa dữ liệu. Hermes cho phép lọc theo từng server, nên người dùng có thể chỉ bật nhóm thao tác cần thiết thay vì đưa toàn bộ quyền cho model. Cách kết nối MCP mà không mở quá nhiều quyền Bản cài Hermes tiêu chuẩn đã bao gồm hỗ trợ MCP. Người dùng có thể mở trình chọn bằng lệnh hermes mcp, xem danh mục bằng hermes mcp catalog và kiểm tra một kết nối bằng hermes mcp test. Danh mục tích hợp của Hermes được Nous Research xem xét trước khi đưa vào repository, nhưng chính tài liệu cũng khuyến nghị đọc manifest, nguồn mã và lệnh cài đặt trước khi sử dụng. Với server ngoài danh mục, người dùng có thể thêm kết nối HTTP hoặc một lệnh stdio vào config.yaml. Sau khi hoàn tất OAuth hoặc cấu hình biến môi trường cần thiết, hãy tải lại MCP và yêu cầu Hermes liệt kê các công cụ đang có. Đây là bước kiểm tra đơn giản để phát hiện server chưa kết nối hoặc công cụ bị lọc nhầm. Bắt đầu bằng quyền đọc Cách thiết lập an toàn nhất là kết nối một server, chỉ bật công cụ đọc và thử trên dữ liệu không nhạy cảm. Khi kết quả ổn định, bạn mới thêm quyền tạo hoặc cập nhật. Quyền xóa, thay đổi chia sẻ và gửi nội dung ra ngoài nên cần bước phê duyệt của con người. Notion chỉ cần quyền tìm kiếm và đọc trang trong giai đoạn đầu. GitHub có thể giới hạn ở đọc repository, issue và pull request. Google Drive nên giới hạn thư mục, tài khoản và phạm vi OAuth cần thiết. Ba workflow thực tế với Notion, GitHub và Google Drive Biến tài liệu Notion thành trung tâm tri thức Notion MCP chính thức cho phép agent tìm kiếm, đọc và cập nhật nội dung trong workspace theo quyền của tài khoản đã xác thực. Một workflow hữu ích là để Hermes thu thập ghi chú họp, tìm các quyết định liên quan rồi tạo bản tổng hợp vào trang dự án. Người dùng có thể yêu cầu Hermes chỉ tạo bản nháp, sau đó kiểm tra trước khi cập nhật trạng thái hoặc giao việc. Notion MCP dùng OAuth theo người dùng, vì vậy không phù hợp với mọi tác vụ chạy hoàn toàn không có người giám sát. Nếu muốn chạy tự động theo lịch, hãy kiểm tra cách server duy trì phiên xác thực và tránh thiết kế workflow phụ thuộc vào thao tác mà OAuth không hỗ trợ ở chế độ headless. Đồng bộ công việc phát triển qua GitHub GitHub MCP Server do GitHub cung cấp và duy trì, cho phép công cụ AI làm việc với dữ liệu phát triển phần mềm theo quyền tài khoản. Hermes có thể đọc issue mới, đối chiếu với thay đổi trong repository và soạn báo cáo tiến độ. Ở bước tiếp theo, agent có thể chuẩn bị nội dung issue hoặc release note nhưng chờ người phụ trách xác nhận trước khi ghi. Workflow này hiệu quả hơn khi tiêu chí được mô tả rõ. Chẳng hạn, Hermes chỉ tổng hợp pull request đã merge trong bảy ngày, nhóm theo nhãn và liên kết từng thay đổi với issue liên quan. Kết quả có thể được chuyển tiếp sang Notion thông qua MCP thứ hai để tạo báo cáo tuần. Tổng hợp tệp và báo cáo từ Google Drive Với một MCP server tương thích Google Workspace, Hermes có thể tìm tệp trong Drive, đọc nội dung được cấp quyền và đưa dữ liệu vào quy trình tổng hợp. Ví dụ, agent tìm báo cáo bán hàng trong một thư mục cố định, trích các chỉ số cần thiết rồi tạo bản tóm tắt để lưu vào Notion hoặc đính kèm vào issue GitHub. Google đã tập hợp các dự án MCP chính thức tại repository Google MCP, trong đó có hướng tích hợp Google Workspace. Tuy nhiên, Drive từng có nhiều server cộng đồng với mức bảo trì khác nhau. Vì vậy, hãy kiểm tra nguồn, lịch sử cập nhật và phạm vi OAuth của server cụ thể thay vì cài theo tên gọi. Ghép nhiều MCP server thành một workflow có kiểm soát Một workflow hoàn chỉnh có thể bắt đầu từ GitHub, dùng Drive làm nguồn dữ liệu và kết thúc ở Notion. Hermes đọc issue được gắn nhãn báo cáo, tìm bảng tính tương ứng trong Drive, tạo phần tóm tắt rồi cập nhật trang dự án. Mỗi bước sử dụng một nhóm công cụ MCP khác nhau, còn Hermes giữ vai trò lập kế hoạch và chuyển kết quả giữa các bước. Không nên bật thực thi song song chỉ vì server hỗ trợ. Tài liệu Hermes cho phép khai báo khả năng gọi tool song song, nhưng cảnh báo rằng các thao tác cùng đọc và ghi trạng thái có thể tạo xung đột. Các bước chỉ đọc độc lập có thể chạy đồng thời, trong khi cập nhật Notion, tạo issue hoặc thay đổi tệp nên diễn ra tuần tự. Lưu ý: MCP server là phần mềm có thể chạy lệnh và nhận thông tin xác thực. Chỉ cài server từ nguồn đáng tin, không đặt token trong prompt, lọc bỏ công cụ nguy hiểm và luôn giữ bước phê duyệt cho hành động xóa, chia sẻ hoặc xuất bản dữ liệu. Nên bắt đầu workflow đầu tiên như thế nào? Đừng kết nối Notion, GitHub và Google Drive trong cùng ngày rồi giao ngay một quy trình quan trọng. Hãy chọn một đầu vào, một đầu ra và một tiêu chí hoàn thành dễ kiểm tra. Ví dụ đầu tiên có thể là đọc các issue GitHub đã đóng rồi tạo bản nháp báo cáo trong Notion, không có quyền xóa hoặc xuất bản. Sau vài lần chạy ổn định, bạn có thể biến quy trình thành skill để Hermes tái sử dụng và thêm lịch chạy tự động. Giá trị thực của MCP không nằm ở số lượng server đã kết nối, mà ở việc Hermes có thể hoàn thành một workflow lặp lại với phạm vi quyền nhỏ, kết quả dễ kiểm tra và đường đi dữ liệu rõ ràng.

Hermes Agent, OpenClaw và Claude Cowork đều được gọi là AI agent vì chúng không chỉ trả lời câu hỏi. Chúng có thể chia mục tiêu thành nhiều bước, gọi công cụ, đọc dữ liệu và tạo ra kết quả hoàn chỉnh. Tuy nhiên, đặt ba sản phẩm cạnh nhau chỉ bằng một bảng tính năng rất dễ dẫn tới lựa chọn sai. Hermes Agent hướng tới một agent có thể học thêm cách làm việc. OpenClaw hướng tới một trợ lý cá nhân luôn sẵn sàng qua các kênh nhắn tin còn Claude Cowork hướng tới người dùng muốn giao việc văn phòng bằng ngôn ngữ tự nhiên trong một môi trường được Anthropic quản lý. Vì vậy, câu hỏi quan trọng không phải công cụ nào mạnh nhất, mà là bạn muốn tự quản bao nhiêu và muốn agent xuất hiện ở đâu trong quy trình hằng ngày. Ba sản phẩm với thiết kế khác nhau Sự khác biệt của 3 công cụ AI Agent không chỉ nằm ở model thực thi mà còn ở bộ khung bao quanh model để quản lý công cụ, bộ nhớ, quyền truy cập và vòng lặp thực thi. Khái niệm này được giải thích chi tiết trong bài Agent Harness là gì?, qua đó người đọc có thể hiểu vì sao cùng được gọi là AI agent nhưng ba sản phẩm lại hành xử rất khác nhau. Hermes Agent ưu tiên vòng lặp học và môi trường thực thi Điểm đáng chú ý của Hermes là skills không chỉ là danh sách các skills đã được cài sẵn. Khi hoàn thành một công việc, agent có thể rút ra quy trình hữu ích, lưu lại và cải thiện ở lần sau. Bài Hermes Agent là gì? giải thích riêng cơ chế tự học này. Giá trị của cơ chế tích lũy tăng dần theo thời gian nếu người dùng có nhiều nhiệm vụ lặp lại như phân tích dự án, theo dõi nguồn tin, chuẩn hóa báo cáo hoặc vận hành một chuỗi công cụ nội bộ. Hermes cũng hỗ trợ nhiều kiểu sandbox như chạy cục bộ, Docker, SSH, Singularity hoặc Modal. Sandbox là môi trường cô lập nơi agent thực thi lệnh và thao tác tệp. Sự linh hoạt này giúp người dùng chọn giữa tốc độ, khả năng kiểm soát và mức độ cách ly, nhưng đồng thời đòi hỏi hiểu biết về hạ tầng, quyền truy cập và cách xử lý khóa bí mật. OpenClaw lấy Gateway làm trung tâm điều phối Trong OpenClaw, Gateway là lớp điều khiển đứng giữa agent, thiết bị và các kênh giao tiếp. Một tin nhắn có thể trở thành yêu cầu để agent đọc lịch, xử lý tệp, gọi dịch vụ hoặc phản hồi về đúng cuộc trò chuyện. Cách tiếp cận này rất tự nhiên với người muốn nhắn cho trợ lý từ điện thoại mà không cần nhớ máy chủ đang chạy ở đâu. OpenClaw phù hợp nhất khi agent cần phản ứng ngay khi có việc cần đến, không cần người dùng mở máy tính hay vào một ứng dụng riêng. Thay vì chờ bạn khởi động một phiên làm việc, nó ngồi sẵn trong các kênh nhắn tin bạn đang dùng và bắt đầu xử lý ngay khi có tin nhắn hoặc sự kiện kích hoạt sẵn. Claude Cowork cung cấp không gian làm việc được quản lý Cowork giảm phần việc hạ tầng mà người dùng phải tự lo. Trong ứng dụng desktop, người dùng có thể cấp quyền cho thư mục cục bộ rồi yêu cầu Claude đọc, sắp xếp hoặc tạo tệp. Với phiên làm việc từ xa, công việc diễn ra trong môi trường cô lập trên máy chủ của Anthropic, phù hợp với những tác vụ dài không cần giữ máy cá nhân hoạt động liên tục. Đổi lại, phạm vi tùy biến và quyền kiểm soát tầng thực thi không rộng như một dự án tự host. Cowork phù hợp hơn với người muốn kết quả nhanh trong hệ sinh thái Claude, không muốn duy trì máy chủ hoặc tự thiết kế một Gateway. Bộ nhớ của ba công cụ hoạt động khác nhau như thế nào Bộ nhớ trong agent không nên được hiểu đơn giản là lưu toàn bộ hội thoại. Một hệ thống hữu ích phải biết thông tin nào đáng giữ, thông tin nào chỉ có giá trị trong phiên hiện tại và khi nào cần lấy lại dữ liệu cũ. Nếu lưu quá ít, agent sẽ phải hỏi những câu hỏi lặp lại còn nếu lưu quá nhiều, chi phí chắc chắn sẽ tăng và dữ liệu nhạy cảm rất dễ bị dùng sai chỗ. Hermes lại nổi bật nhờ kết hợp bộ nhớ bền vững với skill có thể cải thiện. Bộ nhớ giúp ghi nhận sở thích và bối cảnh, còn skill ghi lại cách hoàn thành một loại nhiệm vụ. Hai lớp này tạo ra cảm giác agent ngày càng hiểu người dùng, nhưng chất lượng vẫn phụ thuộc vào việc người dùng xem lại những gì được lưu và loại bỏ quy trình không phù hợp. OpenClaw chạy trên nhiều kênh cùng lúc và đó lại chính là điểm phức tạp nhất của nó. Nhớ nội dung hội thoại chỉ là một phần, vấn đề khó hơn là phân biệt được ai đang nói chuyện ở kênh nào và việc đó thuộc phạm vi nào. Một lệnh gửi trong nhóm Slack của công ty không nên tự động kéo theo ngữ cảnh riêng tư bạn từng trao đổi qua Telegram. Nếu cấu hình phiên và chính sách định danh nên được thiết lập rõ ràng ngay từ đầu, chất lượng model tốt đến đâu cũng không cứu được nếu mọi thứ mù mờ. Cowork giới hạn ngữ cảnh trong từng phiên làm việc, chỉ đọc những tệp bạn cấp quyền và kết nối nào bạn cho phép. Với người không quen dựng hệ thống, cách này dễ kiểm soát hơn vì ranh giới của mỗi tác vụ khá rõ ràng nhưng rõ ràng không có nghĩa là tự động hiểu, bạn vẫn cần nói rõ mình muốn gì, hoàn thành trông như thế nào và dữ liệu lấy từ đâu. Cowork không tự suy ra bối cảnh công ty của bạn nếu bạn không chủ động đưa vào. Mỗi công cụ tự động hóa tốt nhất loại việc nào Hermes có công cụ web, terminal, MCP, lịch chạy tự động và subagent. MCP là chuẩn kết nối giúp agent giao tiếp với nguồn dữ liệu hoặc ứng dụng bên ngoài qua một giao diện thống nhất. Khi kết hợp MCP với skill, người dùng có thể biến một thử nghiệm thành quy trình lặp lại, chẳng hạn mỗi sáng thu thập dữ liệu, phân tích thay đổi và gửi bản tóm tắt. OpenClaw mạnh ở các workflow bắt đầu từ tin nhắn hoặc sự kiện. Ví dụ, người dùng gửi hóa đơn vào kênh riêng, agent trích xuất thông tin rồi cập nhật hệ thống lưu trữ. Một ví dụ khác là nhận cảnh báo dịch vụ, hỏi thêm dữ liệu chẩn đoán và trả về bản tóm tắt ngay trong nhóm vận hành. Giá trị nằm ở việc giảm khoảng cách giữa lúc phát sinh nhu cầu và lúc agent bắt đầu hành động. Cowork phù hợp với đầu ra văn phòng có cấu trúc. Nó có thể nghiên cứu một chủ đề, tổng hợp dữ liệu, tạo tài liệu và tiếp tục chỉnh sửa theo phản hồi. Các tác vụ dài hoặc được lên lịch giúp Cowork vượt khỏi kiểu hỏi đáp ngắn. Tuy vậy, doanh nghiệp cần kiểm tra kỹ từng connector và quyền truy cập trước khi để agent thao tác trên kho dữ liệu thật. Nếu cần tích hợp sâu với hạ tầng riêng, Hermes và OpenClaw thường cho nhiều không gian hơn. Nếu ưu tiên thời gian đi từ yêu cầu tới tài liệu hoàn chỉnh, Cowork thường có lợi thế. Đây là khác biệt giữa nền tảng để lắp ghép và sản phẩm đã đóng gói. Bảo mật của ba AI agent này như thế nào Câu hỏi dùng cái nào an toàn hơn không có câu trả lời đơn giản, vì rủi ro bảo mật của từng công cụ đến từ những điểm hoàn toàn khác nhau. Hermes Agent: Tự host không đồng nghĩa là tự động an toàn. Rủi ro lớn nhất đến từ các skill tự sinh ra vì về bản chất đây là đoạn mã được agent tự viết rồi tự chạy. Nếu không xem lại trước khi cho chạy định kỳ, một skill có quyền terminal hoặc quyền gửi dữ liệu ra ngoài có thể làm những việc bạn không hề hay biết. Ngoài ra, khóa API và thư mục nhạy cảm không nên xuất hiện trong prompt hay được gắn trực tiếp vào sandbox nếu skill đó không thực sự cần đến. OpenClaw: Kết nối càng nhiều kênh thì bề mặt tấn công càng rộng. Điểm dễ bị bỏ qua nhất là xác thực người gửi, vì nếu Gateway chỉ tin vào tên hiển thị hoặc một kênh chưa được bảo vệ đúng cách, một tài khoản nhắn tin bị chiếm quyền là đủ để ai đó ra lệnh cho agent của bạn. Danh sách người được phép gửi lệnh và quyền của từng bot cần được xem xét lại mỗi khi bạn thêm một kênh mới. Claude Cowork: Rủi ro đáng lo nhất là prompt injection, tức khi agent đọc một tài liệu hoặc trang web có chứa chỉ dẫn ẩn nhằm khiến nó làm lệch yêu cầu ban đầu của bạn. Anthropic có cơ chế bảo vệ và yêu cầu xác nhận cho các hành động nhạy cảm, nhưng điều đó không thay thế được việc bạn tự kiểm tra kết quả và không cấp quyền rộng hơn mức công việc thực sự cần. Lưu ý: Với bất kỳ agent nào, đừng cấp quyền xóa tệp hay gửi tin nhắn ra ngoài hay thực hiện giao dịch nhạy cảm. Vậy hãy bắt đầu với chế độ chỉ đọc, bật ghi nhật ký đầy đủ và giữ quyền phê duyệt cho những hành động cần đến con người. Nên chọn Hermes Agent, OpenClaw hay Claude Cowork? Mội công cụ có một điểm mạnh điểm yếu riêng vì vậy muốn chọn được công cụ phù hợp nhất còn tùy thuộc vào người sử dụng và công việc cần sử dụng. Chọn Hermes Agent khi muốn agent ngày càng hiểu cách bạn làm việc Hermes phù hợp với nhà phát triển, người nghiên cứu hoặc nhóm kỹ thuật muốn agent học quy trình riêng và chạy trên hạ tầng linh hoạt. Nó đặc biệt đáng cân nhắc khi nhiệm vụ lặp lại đủ nhiều để skill tạo ra lợi ích tích lũy. Bạn cần sẵn sàng đọc log, kiểm tra skill và quản lý môi trường thực thi. Phù hợp nhất khi: Bạn muốn agent nhớ và cải thiện quy trình làm việc qua từng lần dùng. Bạn có thể tự quản lý sandbox, chọn model và kiểm soát quyền truy cập. Chọn OpenClaw khi công việc cần giao tiếp liên tục từ tin nhắn OpenClaw phù hợp khi trợ lý cần có mặt trên Telegram, WhatsApp, Slack, Zalo hoặc các kênh tương tự. Nó hữu ích cho cảnh báo, thu thập yêu cầu nhanh và tự động hóa có điểm bắt đầu từ hội thoại. Đổi lại, bạn phải quản lý danh tính, quyền kênh và độ ổn định của Gateway. Phù hợp nhất khi: Yêu cầu thường đến dưới dạng tin nhắn hoặc cảnh báo tự động. Bạn cần một điểm điều phối duy nhất cho nhiều kênh giao tiếp khác nhau. Chọn Claude Cowork khi cần kết quả nhanh mà không muốn dựng hệ thống Cowork phù hợp với người làm nội dung, phân tích hoặc quản lý cần tài liệu, bảng tính và slide hoàn chỉnh mà không muốn nghĩ đến server hay Gateway. Bù lại, bạn nên hiểu rõ giới hạn của gói đang dùng, dữ liệu đi qua đâu, kết nối nào đang được bật trước khi đưa công việc thật vào. Phù hợp nhất khi: Bạn muốn mô tả kết quả cần đạt bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận lại đầu ra hoàn chỉnh. Bạn ưu tiên sự tiện lợi của một dịch vụ được quản lý hơn là toàn quyền kiểm soát hạ tầng.

Bạn gõ một câu lệnh, AI tự lên kế hoạch, mở terminal, viết code, mở trình duyệt web kiểm tra rồi báo lại kết quả, Antigravity làm tất cả trong khi bạn đang uống cà phê. Đó không phải viễn cảnh tương lai, đó là cách Google Antigravity hoạt động và nó vừa thay đổi hoàn toàn cách mình tiếp cận việc xây dựng sản phẩm và quy trình tự động. Google Antigravity là gì? Antigravity là IDE thế hệ mới do Google ra mắt cuối tháng 11 năm 2025 cùng lúc với Gemini 3, được xây dựng trên nền VS Code nhưng với kiến trúc hoàn toàn khác: thay vì AI ngồi ở sidebar gợi ý từng dòng code, AI trong Antigravity làm việc như một agent thực sự một khi đã được cấp quyền thì chúng ta có thể giao task và Antigravity tự hoàn thành task đó để cho ra kết quả rất giống với Manus và Flowith nhưng ở đây Antigravity thiên về màn hình làm việc với code hơn. Điểm khác biệt lớn nhất so với Cursor hay GitHub Copilot là Antigravity không hỏi bạn từng bước mà hoạt động bất đồng bộ đó là khi bạn giao task, agent chạy ngầm trong nền trong khi bạn làm việc khác rồi quay lại xem kết quả. Antigravity hoàn thành một feature Next.js + Supabase điển hình trong 42 giây so với 68 giây của Cursor, và độ chính xác khi refactor đạt 94% so với 78% của Cursor. Antigravity đã có phần mềm hỗ trợ macOS, Windows và Linux nên mọi người không lo về vấn dề phần mềm mà chỉ nên lo về chi phí gọi API. Ngoài sử dụng Gemini 3 và Gemini 3 pro mặc định, Antigravity còn hỗ trợ Claude Sonnet, Claude Opus và GPT-OSS thật tốt khi không bị khoá vào nền tảng của Google khi mà Claude Sonnet, Claude Opus đang dẫn đầu thị trường. Các tính năng tiêu biểu của Antigravity IDE Chỉnh sửa trực tiếp với sự hỗ trợ của AIVới giao diện quen thuộc như VS Code, nơi các lập trình viên có thể chỉnh sửa code tay hoặc nhờ AI hỗ trợ từng đoạn cụ thể. Phù hợp khi bạn muốn kiểm soát từng bước hoặc xử lý những đoạn code cần sự chú ý cao. Điều phối agent chạy song song Đây là điểm khác biệt thực sự của Antigravity thực sự với "mission control" bạn không cần viết code ở đây mà điều phối nhiều agent chạy song song. Ví dụ một agent đang refactor module A, agent khác đang viết test cho module B, agent thứ ba đang debug lỗi UI trên trình duyệt web. Bạn theo dõi tiến độ, để lại comment như trên Google Docs và agent tự điều chỉnh mà không cần dừng lại chờ. Truy cập và điều khiển trình duyệt web Đây là tính năng mình thấy ấn tượng nhất khi mới dùng khi mà Antigravity có thể mở trình duyệt web như Chrome, Firefox,... khi được cấp quyền từ đó nó có thể điều hướng trang web, điền form và kiểm tra giao diện hoàn toàn tự động. Tuy nhiên cần lưu ý rằng Antigravity hoạt động giống hệt như Puppeteer nên chỉ tương tác được với các tác vụ trên trình duyệt và khi cần có thể xử lý ảnh và chụp ảnh màn hình và tất nhiên chưa hoạt động được với những trang web đã cài đặt chặn bot truy cập. Logic của Antigravity rất rõ ràng Đây là tính năng mình thích nhất khi làm việc với Antigravity đó là thay vì đổ raw code ra màn hình, agent tạo ra các deliverable có thể đọc được như task list, implementation plan, screenshot màn hình app đang chạy để bạn kiểm tra logic của agent cả trước và sau khi hoàn thành task, điều này giúp bạn luôn nắm được agent đang làm gì để đánh giá. Antigravity đang được dùng để làm những gì trong thực tế? Nhiều người nghe đến Antigravity và nghĩ ngay đây là công cụ dành riêng cho lập trình viên chuyên nghiệp. Thực tế thì không phải vậy vì phạm vi ứng dụng rộng hơn nhiều so với vẻ ngoài kỹ thuật của nó. Xây dựng và triển khai website Đây là use case phổ biến nhất. Bạn mô tả trang web muốn xây — stack kỹ thuật, tính năng, phong cách thiết kế — agent tự viết code, tự kiểm tra trên browser và tự sửa lỗi. Kết hợp với Google Stitch qua MCP, bạn có thể đi từ thiết kế UI đến sản phẩm chạy thực sự mà không cần chuyển qua lại giữa nhiều công cụ. Ví dụ prompt dùng trong Antigravity: "Xây cho mình một landing page bằng Next.js và Tailwind CSS cho sản phẩm SaaS quản lý công việc nhóm. Có section hero, bảng giá 3 gói và form đăng ký email. Deploy lên localhost và chụp screenshot kết quả." Tự động hóa quy trình lặp lại Một trong những điểm mạnh thực tế nhất. Bạn có thể nhờ Antigravity tự động crawl dữ liệu từ nhiều nguồn, tổng hợp và gửi báo cáo theo lịch, hoặc tự động điền form và thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại trên trình duyệt — những việc trước đây cần viết script riêng hoặc dùng công cụ automation phức tạp. Ví dụ prompt: "Mỗi sáng 8 giờ, vào trang thống kê của website mình tại [URL], lấy số liệu pageview và top 5 bài viết và xem thông tin 5 bài viết của trang fanpage Facebook của mình ở trang [URL], tổng hợp thành file markdown và lưu vào thư mục /reports/daily." Lưu ý: Facebook hoàn toàn không thích bot truy cập vào trang của họ cho nên hãy làm sao để bot thao tác gần như con người trên trình duyệt để không bị dính lỗi checkpoint của Facebook có thể dẫn đến khóa tài khoản. Xây dựng hệ thống AI agent Đây là use case mà Antigravity thực sự vượt trội so với các công cụ khác. Thay vì chỉ viết một đoạn code đơn lẻ, bạn có thể mô tả cả một pipeline — ví dụ "tạo hệ thống phân tích review sản phẩm từ nhiều nguồn, phân loại sentiment và tự động tag vào database" — rồi để Antigravity thiết kế kiến trúc agent, phân chia nhiệm vụ và triển khai từng bước. Ví dụ prompt: "Tạo một hệ thống gồm 3 agent: agent 1 crawl review sản phẩm từ Shopee và Lazada mỗi ngày, agent 2 phân tích sentiment và phân loại theo chủ đề, agent 3 tổng hợp thành báo cáo tuần và lưu vào Google Sheets." Refactor và cải thiện codebase có sẵn Nếu bạn có một dự án cũ cần nâng cấp, Antigravity đặc biệt hữu ích khi cần refactor quy mô lớn có thể thay đổi toàn bộ cấu trúc file, cập nhật dependencies, viết test coverage cho code chưa có test. Agent đọc toàn bộ codebase, hiểu ngữ cảnh và thực hiện thay đổi nhất quán trên nhiều file cùng lúc thay vì sửa từng chỗ một. Ví dụ prompt: "Đọc toàn bộ codebase trong thư mục /src, đóng vai chuyên gia bảo mật xem có dính lỗi SQL injection, các lỗ hổng owasp không đề xuất chỉnh sửa sao cho vẫn giữ nguyên logic và đảm bảo không có lỗi sau khi refactor." Nghiên cứu và tổng hợp thông tin từ web Vì Antigravity có thể điều khiển trình duyệt, bạn có thể dùng nó để tự động truy cập nhiều trang web, trích xuất thông tin theo cấu trúc bạn định sẵn và tổng hợp lại thành báo cáo hoặc database — phù hợp với các tác vụ research cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn mà làm thủ công sẽ rất tốn thời gian. Ví dụ prompt: "Vào 10 trang web tin tức AI này [danh sách URL] và các trang fanpage [danh sách URL] tìm các bài đăng trong 7 ngày qua, trích xuất tiêu đề, tóm tắt 2 câu và link gốc, lưu vào file CSV theo thứ tự mới nhất trước." Các câu hỏi thường gặp khi sử dụng Antigravity Antigravity có miễn phí không? Có cả gói miễn phí và trả phí. Gói miễn phí có quota reset theo tuần với rate limit hạn chế, đủ để thử nghiệm và làm project nhỏ. Gói Pro/Ultra có quota reset mỗi 5 giờ và được ưu tiên cao nhất rất phù hợp nếu bạn dùng Antigravity hàng ngày cho công việc thực tế. Antigravity có làm được việc với file Word, Excel, PDF không? Antigravity cài Puppeteer nên hoạt động chủ yếu qua trình duyệt web và chưa thể tác động trực tiếp vào các loại file như Word, Excel hay PDF. Nếu cần xử lý những file này, bạn phải thêm vào workflow và mention trong phần cấu hình để agent biết cách tiếp cận đúng. AI không phản hồi hoặc bị treo phải làm gì?Đây là lỗi khá phổ biến, đặc biệt vào giờ cao điểm khi nhiều người dùng đồng thời. Trong hầu hết trường hợp, chỉ cần restart lại Antigravity là được hoàn toàn không cần lo mất dữ liệu hay phải thiết lập lại từ đầu. Ngoài ra, nên dùng git và commit thường xuyên trước khi giao task lớn để tránh mất code nếu agent bỏ dở giữa chừng. Antigravity thực sự là công cụ quá mạnh mẽ vì sao chúng ta không thử ngay. Người dùng có thể tải về tại antigravity.google/download và bắt đầu với một project nhỏ — không phải để thử tính năng mà để hiểu tư duy làm việc mới này trước khi đưa vào dự án thực tế.

Anthropic dường như không hề cho thế giới công nghệ đặc biệt là anh em coder nghỉ ngơi dù chỉ một ngày. Trong bối cảnh Claude Code đang có tốc độ tăng trưởng chóng mặt (doanh thu đã chạm mốc 2.5 tỷ đô chỉ sau 2 tháng ra mắt và có tới 29 triệu lượt cài đặt), nhưng Anthropic không dừng lại mà liên tục tung ra những tính năng mới cho Claude Code như Scan Security, Schedule Task và Remote Control. Điều này làm cho mọi người thi nhau bàn tán rằng đúng là Claude tự code các tính năng cho chính nó, cho nên con người mới không theo kịp được.Một khi đã dấn thân vào tìm hiểu và trải nghiệm hệ sinh thái của Claude Code, mình cam đoan rằng bạn sẽ rơi vào trạng thái nghiện vibe code với công cụ này đến mức cực khó để quay lại cách làm việc truyền thống, đơn giản là vì những tính năng mới mà Claude Code mang lại vượt xa mọi kỳ vọng thông thường.Scan Security (Claude Code Security)Đây là khả năng quét lỗ hổng bảo mật được tích hợp trực tiếp vào Claude Code. Ngay khi Claude Code công bố tính năng Scan Security này đã thổi bay hàng tỷ đô vốn hóa của nhiều ông lớn bảo mật như CrowdStrike (giảm 7,8%), Okta (giảm 9,2%) và nhiều cái tên lớn khác như Cloudflare, Zscaler, Tenable, SentinelOne, Fortinet và Palo Alto Networks cũng chứng kiến sự sụt giảm lên tới hơn 10%.Claude Code Scan Security là gì?: Không giống các công cụ truyền thống chỉ so khớp mẫu (pattern matching), Claude Code Security có khả năng tư duy giống một chuyên gia bảo mật. Nó phân tích cách các thành phần tương tác, truy vết dòng dữ liệu và phát hiện các lỗi logic phức tạp hoặc lỗi kiểm soát truy cập mà các công cụ thông thường thường bỏ sót.Trải nghiệm sử dụng có tốt không: Bạn chỉ cần chạy lệnh /security-review trong terminal. Claude sẽ phân tích mã nguồn, đưa ra giải thích chi tiết cho từng vấn đề và đề xuất các bản vá (patch) để bạn xem xét phê duyệt.Khi nào cần sử dụng: Bạn nên sử dụng tính năng này trước khi commit những thay đổi quan trọng hoặc khi chuẩn bị đưa mã nguồn lên môi trường production để đảm bảo an toàn tối đa, tránh những lỗi ngớ ngẩn phải trả giá bằng tiền.Schedule Task (Lập lịch công việc)Tính năng này cho phép bạn tạo ra các công việc hoặc workflow lặp đi lặp lại cho Claude Cowork chạy một cách tự động. Claude sẽ lưu lại các chỉ dẫn (prompt) của bạn và thực hiện chúng theo chu kỳ bạn chọn (hàng giờ, hàng ngày, hàng tuần). Nó có thể truy cập vào các công cụ đã kết nối như Slack, Google Drive để thu thập dữ liệu và xử lý.Trải nghiệm sử dụng: Bạn có thể thiết lập thông qua lệnh /schedule hoặc qua tab "Scheduled" trên giao diện Claude Desktop. Claude sẽ tự động thực hiện và gửi kết quả (báo cáo, tóm tắt) khi hoàn thành. Tuy nhiên, máy tính của bạn cần phải kết nối mạng và ứng dụng Claude Desktop phải đang mở để tác vụ chạy đúng lịch.Khi nào cần sử dụng: Rất hữu ích để tạo các bản tin tóm tắt hàng ngày từ email/Slack, lập báo cáo tuần từ bảng tính, hoặc theo dõi tin tức đối thủ cạnh tranh một cách đều đặn mà không cần thao tác thủ công mỗi lần đặc biệt là khi bạn đã cấp một số quyền cho Cowork tương tác với máy của bạn. Tính năng này cực kỳ hợp với anh em Việt Nam làm việc xuyên múi giờ. Bạn có thể set lịch để Claude chạy test hoặc tổng hợp report vào 3 giờ sáng (giờ Việt Nam) để sáng hôm sau thức dậy là có ngay kết quả báo cáo cho khách hàng bên Mỹ, châu Âu không cần phải cắm máy thức đêm canh chừng nữa, quá tiện phải không nào.Remote Control (Điều khiển từ xa)Đây được coi là tính năng "phong cách sống" giúp bạn duy trì luồng công việc ngay cả khi rời khỏi bàn làm việc. Nhưng nhắc nhở mọi người một chút là hãy sử dụng khi thực sự cần thiết còn không hãy dành thời gian nghỉ ngơi hợp lý vì khi đó chúng ta sẽ duy trì làm việc liên tục có thể dẫn đến kiệt sức.Tính năng remote control này dành cho ai: Remote Control tạo ra một lớp đồng bộ hóa bảo mật giữa terminal tại máy cục bộ và ứng dụng Claude trên điện thoại (hoặc trình duyệt web khác). Code của bạn vẫn nằm an toàn trên máy cục bộ, điện thoại chỉ đóng vai trò là một "cửa sổ" để điều khiển buổi làm việc đó. Trước đây ai đã từng phải remote về máy công ty qua VPN hay Tailscale bằng mạng 4G,5G trên đường phố Hà Nội hay Sài Gòn chắc chắn sẽ thấy tính năng /rc này là chân ái vì nó mượt mà và native hơn rất nhiều.Trải nghiệm sử dụng: Chỉ cần chạy lệnh claude rc hoặc /rc trong terminal, một mã QR sẽ hiện ra. Bạn quét mã bằng điện thoại và từ đó có thể theo dõi Claude đang làm gì trong thời gian thực, phê duyệt hoặc từ chối các thay đổi file, và đưa ra các chỉ dẫn tiếp theo.Khi nào cần sử dụng: Đây chính là cứu cánh khi bạn đang thực hiện một tác vụ dài hơi (như refactor toàn bộ thư viện hoặc debug một bản build phức tạp) nhưng cần phải đứng dậy đi gặp ai đó hoặc có việc gấp. Thực tế khi bạn đang ngồi tại văn phòng khởi động một dự án lớn, nhưng đến giờ phải đi gặp đối tác. Thay vì phải đợi xong việc mới đi, bạn chỉ cần bật /rc, cầm điện thoại lên xe Grab rồi trên đường đi, bạn vẫn có thể theo dõi tiến độ, duyệt các file mà Claude đã viết xong và ra lệnh chỉnh sửa trực tiếp ngay trên xe. Khi bạn đến nơi gặp khách hàng, công việc lập trình đã hoàn thành một cách trôi chảy.Lưu ý: Hiện tại tính năng Remote Control đang ở bản preview dành cho các gói trả phí (Pro hoặc Max) chưa hoàn toàn phổ biến và yêu cầu máy tính của bạn phải luôn bật và kết nối internet.