Tôi build hệ thống 4 agent tự động viết content X - đây là cách nó hoạt động

TL;DR

Thay vì ngồi tìm tweet, brainstorm hook, rồi viết lại theo giọng mình - tôi build một pipeline 4 agent tự làm hết. Input là 1 topic. Output là draft sẵn trong Typefully. Agent Writer còn nhớ feedback từ lần trước để tự cải thiện theo thời gian.

Vấn đề cần giải quyết

Viết content X đều đặn tốn nhiều bước hơn bạn nghĩ:

• Research: tìm tweet hay trong niche, bookmark account đáng học, phân tích writing style của top creator
• Ideation: brainstorm angle, chọn hook formula, tránh viết cùng kiểu mãi
• Writing: giữ đúng tone cá nhân, không bị generic, không bị lặp ý cũ
• Publishing: copy vào scheduling tool, review lần cuối, đặt lịch

Làm thủ công thì ổn nếu bạn chỉ viết 2-3 bài/tuần. Nhưng khi muốn scale lên - và vẫn giữ chất - thì cần hệ thống.

Kiến trúc 4 agent

Pipeline gồm 4 agent, mỗi agent một vai trò riêng biệt:

Researcher - tìm kiếm tweet liên quan trên X, kéo bookmarks & timeline, phân tích top accounts trong niche, nghiên cứu writing style. Mọi thứ được lưu vào research database để các agent sau dùng lại. Agent này còn nhớ những account nào tôi đã đánh giá cao qua các session.

Idea Maker - nhận output từ Researcher, biến thành ideas có cấu trúc. Nó chọn từ 13 hook formulas khác nhau - từ số liệu gây shock, contrast trước-sau, đến câu hỏi kích thích tư duy. Apply thêm các copywriting frameworks: PAS (Problem-Agitate-Solution), AIDA, BAB. Mỗi idea được link ngược về source tweet để Writer có thể trace khi cần.

Writer - đây là agent quan trọng nhất. Nó nhận ideas từ Idea Maker, chọn hook formula tốt nhất cho từng piece, apply post format template, rồi chạy quality checklist trước khi output. Điểm đặc biệt: Writer có memory persist across sessions - nó nhớ feedback tôi đã đưa cho các draft trước, dần dần khớp giọng văn của tôi hơn theo thời gian. Draft cuối được đẩy thẳng vào Typefully.

Orchestrator - điều phối luồng. Nhận topic đầu vào, route qua Researcher → Idea Maker → Writer theo đúng thứ tự, xử lý lỗi nếu có, trả về kết quả cuối.

Idea lifecycle: draft đến written

Mỗi idea đi qua 4 trạng thái:

1. draft - Idea Maker tạo ra, chưa được review
2. ready - đã pass quality check, sẵn sàng để Writer xử lý
3. approved - tôi đã review và chấp nhận, Writer bắt đầu viết full
4. written - draft hoàn chỉnh, đang trong Typefully chờ schedule

Tôi chỉ cần can thiệp ở bước approved - review idea có đúng hướng không trước khi Writer bỏ effort viết full.

Build stack: chỉ markdown + database + CLI

Không cần framework phức tạp. Stack thực tế chỉ gồm:

• Claude Code - runtime để chạy và điều phối các agent
• Markdown files - mỗi agent được định nghĩa bằng 1 file .md với YAML frontmatter khai báo name, description, tools, và system prompt
• Database - lưu research output, ideas, và memory của từng agent
• CLI tools - script để chạy pipeline, debug, và push sang Typefully

Agent files đặt trong .claude/agents/ - có thể scope global (dùng được mọi project) hoặc project-local. Mỗi agent chạy trong isolated context window riêng, tránh "context rot" khi log tích lũy quá nhiều.

Memory là điểm khác biệt lớn nhất

Điều làm pipeline này khác với "dùng ChatGPT viết tweet" là memory có cấu trúc:

• Writer nhớ feedback từ draft trước - "viết ngắn hơn", "bớt dùng dấu chấm giữa dòng", "hook kiểu số liệu thường hiệu quả hơn với tôi"
• Researcher nhớ những account nào tôi đã đánh dấu là đáng học phong cách
• Idea Maker nhớ angle nào đã được approve nhiều để ưu tiên tương tự

Memory không lưu trong conversation context (sẽ mất khi restart). Nó được persist vào database hoặc file hệ thống - agent đọc lại mỗi khi được spawn.

Kết quả thực tế

Sau khi setup xong, quy trình thực tế của tôi là:

1. Đưa topic vào Orchestrator
2. Đợi Researcher + Idea Maker xong (~2-3 phút)
3. Review ideas ở bước approved, chọn cái muốn viết
4. Writer viết full, draft xuất hiện trong Typefully
5. Review draft, chỉnh nhỏ nếu cần, đặt lịch

Phần tôi còn phải làm: chọn idea và review draft. Phần pipeline làm thay: research, ideation, writing theo voice guide, formatting, publishing.

Hạn chế cần biết

Multi-agent không phải magic. Một số điểm cần lưu ý:

• Token cost cao hơn single-agent vì mỗi agent có context window riêng - cần Claude Max subscription để dùng ổn định
• Setup ban đầu tốn thời gian - viết prompt cho 4 agent, train voice guide cho Writer, thiết lập database schema
• Prompt phải chính xác - misdirection ở đầu gây tốn kém ở cuối pipeline
• Cần human review trước khi publish - AI vẫn có thể hallucinate hoặc miss tone ở một số trường hợp

Kết

Đây không phải "AI viết thay bạn". Đây là hệ thống giúp bạn làm phần research và drafting hiệu quả hơn để bạn có thể tập trung vào review và quyết định cuối. Nếu bạn đã có writing style rõ ràng và muốn scale content mà không burnout - multi-agent pipeline là hướng đáng thử.

Build stack: Claude Code + markdown agents + database. Không cần gì thêm.

via Anthropic Engineering: Multi-Agent Research System · Shipyard: Claude Code Multi-Agent 2026 · Typefully