Giải mã Multi-Agent AI: Từ ReAct Loop đến Deep Research Enterprise
Multi-agent system của Anthropic vượt trội single-agent 90.2% trên bài test nghiên cứu phức tạp, nhờ kiến trúc Lead Agent - Sub-Agents song song - Citation Agent. Context isolation là lý do cốt lõi: mỗi sub-agent có context window độc lập, tránh 'context rot' khi xử lý nhiều chủ đề. Parallel tool calling cắt 90% thời gian so với tìm kiếm tuần tự. Token tiêu thụ cao hơn 15x chat thông thường - chỉ hợp lý khi task value đủ cao.
AI Agents: The Complete Course - P1: Nền tảng và cách hoạt động
AI agent không phải chatbot thông minh hơn - đó là hệ thống hoạt động theo vòng lặp ReAct, tự lên kế hoạch và tự sửa lỗi. 2/3 agentic AI market năm 2026 chạy trên coordinated multi-agent systems. System prompt được viết tốt giảm 60-80% lỗi trong production. Bài này là phần 1 trong series 3 bài từ nền tảng đến production.