Handbook Loop Engineering cho SME Việt Nam

Loop Engineering không phải là một thuật ngữ màu mè để thay thế Prompt Engineering. Nó là một cách thiết kế hệ thống làm việc với AI, trong đó AI không chỉ trả lời một lần, mà đi qua một vòng lặp có mục tiêu, có ngữ cảnh, có hành động, có kiểm tra, có sửa lỗi và có điểm dừng.

Công thức đơn giản nhất:

Goal → Context → Action → Feedback → Stop Condition

Hoặc theo chu trình vận hành:

DISCOVER → PLAN → EXECUTE → VERIFY → ITERATE → SHIP / ESCALATE

Khác biệt lớn nhất:

• Prompt Engineering: bạn viết prompt tốt hơn để có đầu ra tốt hơn trong một lần.
• Context Engineering: bạn chuẩn bị đúng dữ liệu, tài liệu, quy tắc, ví dụ để AI hiểu đúng bối cảnh.
• Harness Engineering: bạn tạo “khung chạy” gồm tool, file, API, quyền, log, test, automation.
• Loop Engineering: bạn thiết kế cả vòng phản hồi để AI tự chạy, tự kiểm tra, tự sửa trong giới hạn bạn đặt ra.

Với SME Việt Nam, hướng phù hợp không phải “thả AI chạy tự do”. Hướng phù hợp là Closed Loop: vòng lặp có biên, có checklist, có điểm dừng, có người duyệt ở các bước nhạy cảm.

1.1. Hai câu nói trung tâm

Bài chia sẻ xoay quanh hai ý chính:

1. Peter Steinberger, creator của OpenClaw, nói rằng không nên chỉ prompt coding agent nữa; thay vào đó hãy thiết kế các loop có nhiệm vụ prompt agent.
2. Boris Cherny, người dẫn dắt Claude Code tại Anthropic, diễn đạt tương tự: không còn prompt Claude thủ công như trước, mà viết các loop chạy, tự prompt Claude và tự xác định việc cần làm.

Thông điệp chung:

Đòn bẩy đã chuyển từ “viết prompt hay” sang “thiết kế vòng lặp vận hành tốt”.

1.2. Vấn đề chi phí token

Bài gốc nhấn mạnh rằng loop nghe rất hấp dẫn, nhưng tốn token rất nhanh:

• Một loop coding mức trung bình có thể tiêu thụ khoảng 50.000–200.000 token.
• Một fleet loop có orchestrator và nhiều specialist agent có thể lên đến hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu token.
• Loop chạy theo lịch mỗi ngày có thể tiêu thụ hàng triệu token mỗi tuần.

Ý quan trọng không phải là con số tuyệt đối, mà là bản chất:

Loop càng tự động, càng nhiều agent, càng nhiều lần verify/sửa lỗi, càng tốn token.

Do đó, bài gốc cho rằng các mô hình chi phí thấp, ngữ cảnh dài như DeepSeek, Kimi, MiniMax sẽ làm loop trở nên kinh tế hơn.

1.3. Cách cũ và cách mới

Cách cũ:

Bạn → Prompt → Agent → Output → Bạn review → Bạn sửa → Prompt lại

Bạn chính là vòng lặp.

Cách mới:

Bạn đặt goal → Loop chạy → Agent discover → plan → execute → verify → iterate → done

Bạn không còn điều khiển từng bước nhỏ nữa. Bạn thiết kế hệ thống để agent tự đi qua các bước.

1.4. Loop Engineering là gì?

Loop Engineering là việc thiết kế các feedback cycle lặp lại, giúp AI agent đi từ lần thử đầu tiên đến kết quả đã được kiểm chứng mà không cần con người can thiệp liên tục.

Một loop cơ bản gồm 5 giai đoạn:

DISCOVER → PLAN → EXECUTE → VERIFY → ITERATE

Nếu pass verification thì ship. Nếu fail verification thì quay lại sửa.

1.5. Một agent hay một đội agent?

Có hai cấp độ:

Single-agent loop

Một agent tự làm toàn bộ chu trình:

Tìm hiểu → Lập kế hoạch → Làm → Kiểm tra → Sửa → Lặp lại

Phù hợp với:

• Việc nhỏ, rõ scope.
• Tạo bản nháp.
• Sửa lỗi đơn giản.
• Tối ưu một file, một landing page, một script, một SOP.

Fleet loop

Một orchestrator agent nhận mục tiêu, sau đó chia việc cho các specialist agent và subagent.

Ví dụ:

Orchestrator: Build productivity app
├── Research specialist
│   └── Web researcher
├── Engineering specialist
│   ├── Code writer
│   └── Debugger
└── QA specialist
    ├── Test writer
    └── Bug tracker

Phù hợp với:

• Project nhiều phần.
• Codebase lớn.
• Quy trình có nhiều chuyên môn: research, content, QA, data, dev, legal/compliance.

1.6. Open loop và closed loop

Open loop

Open loop là vòng lặp mở. Bạn đưa mục tiêu rộng và cho agent tự khám phá cách làm.

Ưu điểm:

• Có thể tạo giải pháp mới.
• Phù hợp nghiên cứu, thử nghiệm, sáng tạo, discovery.

Rủi ro:

• Rất tốn token.
• Dễ đi lệch scope.
• Dễ tạo “slop” nếu không có chuẩn kiểm tra.
• Không phù hợp cho SME khi chưa có budget, dữ liệu và chuẩn đánh giá rõ.

Closed loop

Closed loop là vòng lặp có biên. Con người thiết kế đường đi, step, checklist, điều kiện pass/fail và điểm dừng.

Ưu điểm:

• Dễ kiểm soát.
• Ít tốn chi phí hơn.
• Phù hợp vận hành thật.
• Có thể đào tạo team dùng được.

Khuyến nghị cho SME:

Bắt đầu bằng closed loop. Chỉ mở dần khi đã có quality gate.

1.7. Sáu building blocks của loop tốt

Bài gốc nêu 6 khối xây dựng:

1. Automations — thứ kích hoạt loop theo lịch hoặc điều kiện.
2. Worktrees — giúp nhiều agent làm song song mà không đụng file của nhau.
3. Skills — bộ tri thức/quy tắc để agent hiểu dự án trước khi chạy.
4. Plugins & Connectors — giúp agent làm việc với môi trường thật: file, DB, Slack, CRM, issue tracker.
5. Subagents — tách người làm và người kiểm tra.
6. Memory — lưu lại những gì đã thử, đã pass, chưa xong, để lần sau không làm lại từ đầu.

1.8. Ví dụ loop trong bài gốc

Coding loop

Read VISION.md + ARCHITECTURE.md
↓
Plan next change
↓
Edit code
↓
Run tests automatically
↓
If tests fail → read error → fix → retest
↓
If tests pass → summarize changes
↓
Stop

Research loop

Define research question
↓
Search sources
↓
Summarize findings
↓
Verify claims against sources
↓
Compare conflicting information
↓
Synthesize  answer
↓
Stop when confidence threshold is met

Content loop

Topic + audience + goal
↓
Draft
↓
Critique agent review
↓
Rewrite
↓
Score against success criteria
↓
If pass → publish / send to human
↓
If fail → rewrite again

Sales outreach loop

ICP defined
↓
Find leads
↓
Enrich company data
↓
Qualify
↓
Personalize message
↓
Quality review
↓
Send or escalate to human

1.9. Prompt Engineer và Loop Engineer

Prompt Engineer tập trung vào câu lệnh.

Loop Engineer tập trung vào hệ thống phản hồi.

Thông điệp kết bài:

Một loop đáng tin cậy có giá trị hơn một nghìn prompt hoàn hảo.

Nhưng loop chỉ có giá trị khi người thiết kế vẫn hiểu công việc. Nếu dùng loop để né hiểu công việc, loop sẽ phóng đại sự thiếu hiểu biết.

2.1. OpenAI Agents SDK: agent là ứng dụng có kế hoạch, tool, cộng tác và state

OpenAI mô tả agent là các ứng dụng có thể lập kế hoạch, gọi tool, cộng tác giữa các specialist và giữ đủ state để hoàn thành công việc nhiều bước. OpenAI cũng phân biệt khi nào chỉ cần Responses API và khi nào nên dùng Agents SDK: nếu application cần tự sở hữu orchestration, tool execution, approval và state thì Agents SDK phù hợp hơn.

Điều này củng cố khái niệm Loop Engineering: loop không chỉ là prompt, mà là orchestration + tool + state + approval + evaluation.

Nguồn: OpenAI Agents SDK — https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents

2.2. OpenAI Agents Python: agent gồm instructions, tools, handoffs, guardrails, structured output

OpenAI Agents Python SDK định nghĩa agent là LLM được cấu hình với instructions, tools và các runtime behavior như handoffs, guardrails, structured outputs.

Ánh xạ sang Loop Engineering:

• Instructions = luật chơi.
• Tools = khả năng hành động.
• Handoffs = chuyển việc cho specialist/subagent.
• Guardrails = hàng rào kiểm soát.
• Structured output = định dạng đầu ra để máy kiểm tra được.

Nguồn: OpenAI Agents Python SDK — https://openai.github.io/openai-agents-python/agents/

2.3. Tracing: loop cần log để debug và quản trị

OpenAI Agents SDK có tracing để ghi lại LLM generations, tool calls, handoffs, guardrails và custom events trong một agent run. Đây là phần rất quan trọng khi loop chạy nhiều bước, vì nếu không có log thì không biết loop sai ở đâu.

Với SME, tracing có thể bắt đầu đơn giản bằng:

• Google Sheet log.
• File RUN_LOG.md.
• Lark Base/Airtable table.
• Notion database.
• Git issue/comment.

Nguồn: OpenAI Agents SDK Tracing — https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/

2.4. Tool calling: agent loop phải nối với hành động thật

OpenAI mô tả tool calling là một luồng nhiều bước: gửi request với danh sách tool, model chọn tool, application thực thi tool, trả kết quả về model, rồi model trả lời cuối hoặc gọi tool tiếp.

Đây là phần “EXECUTE” trong loop.

Nguồn: OpenAI Function Calling — https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling

2.5. MCP: chuẩn kết nối context, prompt và tool

Model Context Protocol là chuẩn mở giúp ứng dụng AI kết nối với hệ thống bên ngoài. MCP có 3 nhóm quan trọng:

• Resources: dữ liệu/ngữ cảnh.
• Prompts: mẫu workflow/message.
• Tools: function để model thực thi.

Điều này giúp phân biệt rõ:

Context không phải Prompt.
Tool không phải Loop.
Loop là cách phối hợp Prompt + Context + Tool + Feedback + Stop Condition.

Nguồn: Model Context Protocol — https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro

2.6. Claude Code: subagents, hooks, skills, memory

Claude Code có các khái niệm rất gần với building blocks của loop:

• Subagents: tạo agent chuyên biệt bằng các file markdown trong .claude/agents/.
• Hooks: chạy lệnh ở các điểm trong lifecycle, như format file sau khi edit, chặn command trước khi chạy, gửi notification.
• Skills: mở rộng năng lực bằng thư mục có hướng dẫn và tài nguyên.
• Memory: giúp Claude nhớ project và học từ correction.

Nguồn:

• Claude Code Subagents — https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents
• Claude Code Hooks — https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks
• Claude Code Skills — https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills
• Claude Code Memory — https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory

2.7. Codex: worktree, automations và nhiều coding task song song

OpenAI giới thiệu Codex app là trải nghiệm desktop để làm việc với nhiều Codex thread song song, có hỗ trợ worktree, automations và Git functionality. OpenAI Academy cũng mô tả Codex là agent có thể được giao việc thật, làm việc qua files, tools và repeatable workflows.

Ánh xạ sang Loop Engineering:

• Worktree = sandbox cho từng agent/task.
• Automations = trigger loop.
• Git diff/PR = output có thể review.
• Repeatable workflow = loop có thể chạy lại.

Nguồn:

• Codex app — https://developers.openai.com/codex/app
• What is Codex? — https://openai.com/academy/what-is-codex/

2.8. DeepSeek V4: chi phí thấp và context dài, nhưng cần đọc đúng

DeepSeek API docs hiện liệt kê DeepSeek V4 Flash/Pro với context length 1M, max output 384K, JSON output, tool calls và concurrency limit. Trang pricing chính thức cũng cho thấy giá theo input cache hit, input cache miss và output token.

Điểm cần hiểu đúng:

• “Rẻ” không có nghĩa là loop miễn phí.
• Output token vẫn tốn tiền.
• Nếu loop không kiểm soát stop condition, vẫn đốt chi phí.
• Claim kiểu “$20 được 1.7B token” chỉ đúng trong một số giả định cụ thể về cache/blended usage; không nên lấy làm chuẩn tuyệt đối.

Nguồn:

• DeepSeek Models & Pricing — https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
• DeepSeek V4 Preview Release — https://api-docs.deepseek.com/news/news260424

3.1. Prompt là gì?

Prompt là yêu cầu trực tiếp bạn đưa cho AI trong một lần tương tác.

Ví dụ:

Viết giúp tôi 10 tiêu đề Facebook Ads cho dịch vụ chăm sóc da mặt cơ bản 75 phút.

Prompt tốt giúp đầu ra một lần tốt hơn.

Nhưng prompt không đảm bảo:

• AI có dữ liệu đúng.
• AI kiểm tra lại kết quả.
• AI tự sửa khi sai.
• AI biết khi nào phải dừng.
• AI biết khi nào phải hỏi người.

3.2. Context là gì?

Context là toàn bộ bối cảnh AI cần để làm đúng việc:

• Mục tiêu kinh doanh.
• Chân dung khách hàng.
• Quy trình nội bộ.
• Brand voice.
• File mẫu.
• Dữ liệu lịch sử.
• Quy tắc không được vi phạm.
• Ví dụ đúng/sai.

Ví dụ context cho spa:

- Liệu trình: chăm sóc da mặt cơ bản 75 phút
- Đối tượng: nữ 25–45 tuổi, đi spa 1–2 lần/tháng
- Tone: nhẹ nhàng, chuyên nghiệp, không cam kết điều trị y khoa
- Không dùng claim: trị nám dứt điểm, hết mụn 100%, trắng bật tone tức thì
- CTA: đặt lịch tư vấn soi da miễn phí

Context tốt giúp AI hiểu đúng “sân chơi”.

3.3. Harness là gì?

Harness là khung kỹ thuật/vận hành để AI có thể làm việc lặp lại trong môi trường thật.

Harness có thể gồm:

• File/folder quy chuẩn.
• Tool/API để đọc dữ liệu.
• Tool/API để ghi kết quả.
• Test/checklist.
• Permission.
• Log.
• Approval step.
• Scheduler.
• Retry rule.
• Human-in-the-loop.

Ví dụ harness đơn giản cho content:

Input: Google Sheet có Topic, Audience, Offer, Status
AI reads: Brand_Guide.md + Content_Rules.md
AI writes: Draft vào cột Output
AI checks: Claim_Checklist.md
Human approves: cột Approved = Yes
Only then: chuyển sang lịch đăng

3.4. Loop Engineering là gì?

Loop Engineering là thiết kế vòng phản hồi chạy trên harness, dùng prompt và context để tạo kết quả đã được kiểm chứng.

Một loop tốt cần có:

1. Goal rõ.
2. Context đủ.
3. Action cụ thể.
4. Feedback có thể kiểm tra.
5. Stop condition.
6. Escalation khi không chắc.
7. Log để học từ lần sau.

3.5. Bảng so sánh nhanh

4.1. Prompt là “giao việc miệng”

Bạn nói với nhân sự:

Em viết giúp anh bài bán gói chăm sóc da mặt nhé.

Kết quả phụ thuộc vào người đó hiểu đến đâu.

4.2. Context là “brief + tài liệu công ty”

Bạn đưa thêm:

Đây là chân dung khách, bảng giá, ưu đãi, tone thương hiệu, các câu không được dùng.

Kết quả tốt hơn.

4.3. Harness là “quy trình + công cụ làm việc”

Bạn quy định:

Lấy dữ liệu từ Sheet này, viết vào form này, kiểm tra bằng checklist này, lưu version ở đây.

Việc bắt đầu có thể vận hành.

4.4. Loop là “nhân sự tự làm — tự kiểm — tự sửa — trình duyệt khi đạt chuẩn”

Bạn thiết kế:

Viết bản nháp → tự chấm theo checklist → sửa nếu dưới 80 điểm → kiểm claim → gửi quản lý duyệt.

Đây mới là Loop Engineering.

5.1. Loop Canvas 1 trang

1. Goal
- Loop này tạo outcome gì?
- Done nghĩa là gì?

2. Input
- Dữ liệu đầu vào lấy từ đâu?
- Ai chịu trách nhiệm cập nhật?

3. Context
- File nào bắt buộc đọc?
- Quy tắc nào không được vi phạm?

4. Action
- Agent được phép làm gì?
- Tool nào được dùng?

5. Verification
- Kiểm bằng checklist, test, rule, source hay người duyệt?
- Pass/fail đo bằng gì?

6. Iteration
- Nếu fail thì sửa mấy lần?
- Mỗi lần sửa dựa trên feedback nào?

7. Stop condition
- Khi nào ship?
- Khi nào dừng vì không đủ dữ liệu?
- Khi nào escalate cho người?

8. Memory
- Log lưu ở đâu?
- Kết quả học được cập nhật vào file nào?

5.2. Template pseudo-code

LOAD goal
LOAD context_files
LOAD memory

FOR attempt in 1..max_attempts:
    DISCOVER missing_info
    PLAN next_actions
    EXECUTE actions
    VERIFY output_against_checklist

    IF pass:
        SAVE result
        UPDATE memory
        STOP with summary

    ELSE:
        EXTRACT feedback
        UPDATE memory
        CONTINUE

ESCALATE to human with:
- What was tried
- Why it failed
- What decision is needed

5.3. Stop condition là điểm sống còn

Loop không có stop condition giống như giao nhân viên “làm đến khi nào em thấy ổn”.

Stop condition nên cụ thể:

• “Tất cả test pass.”
• “Không còn claim y tế bị cấm.”
• “Điểm checklist ≥ 85/100.”
• “Có ít nhất 3 nguồn chính thống.”
• “Không có dòng dữ liệu thiếu mã khách hàng.”
• “Nếu fail quá 3 lần thì dừng và báo người phụ trách.”

6.1. Loop đơn giản: Checklist Loop

Phù hợp cho người mới.

Input → Draft → Checklist review → Rewrite → Final

Use case:

• Bài Facebook.
• SOP nội bộ.
• Email chăm sóc khách.
• Kịch bản telesale.
• Landing page section.

6.2. Data Cleaning Loop

Input raw data → Validate → Fix format → Flag uncertain rows → Export clean data

Use case:

• Chuẩn hóa SĐT.
• Chuẩn hóa tên khách.
• Mapping SKU.
• Đối chiếu mã nhập/xuất.
• Chuẩn hóa lead từ nhiều nguồn.

6.3. Research Verification Loop

Question → Search → Extract → Compare → Cite → Confidence score → Final

Use case:

• Nghiên cứu thị trường.
• So sánh đối thủ.
• Viết handbook có dẫn chứng.
• Kiểm claim quảng cáo.

6.4. Sales Qualification Loop

Lead input → Enrich → Score → Personalize → Review → Send / Escalate

Use case:

• B2B lead outbound.
• Khách đoàn du lịch.
• Khách doanh nghiệp mua quà tặng.
• Nhà thuốc/phòng khám tiềm năng.

6.5. Operations Monitoring Loop

Daily data → Detect anomaly → Explain → Suggest action → Notify owner

Use case:

• Doanh thu giảm bất thường.
• Ads CPL tăng.
• Tồn kho dưới ngưỡng.
• Nhân sự trễ KPI.
• Khách phàn nàn nhiều ở một chi nhánh.

6.6. Coding / No-code App Loop

Read spec → Implement small change → Run test/manual checklist → Fix → Commit summary

Use case:

• Landing page.
• Internal dashboard.
• Mini CRM.
• App quản lý phòng nha.
• Tool xử lý Excel.

Use case 1: Spa — loop tạo nội dung bán liệu trình nhưng không sai claim

Bối cảnh

Spa có 3 kỹ thuật viên, 1 lễ tân, 1 quản lý. Cần viết bài Facebook/Zalo bán liệu trình chăm sóc da mặt cơ bản 75 phút.

Loop

Input: Tên liệu trình + ưu đãi + tệp khách
↓
Draft content
↓
Check tone brand
↓
Check claim y tế / cam kết quá đà
↓
Rewrite nếu fail
↓
Tạo 3 caption + 3 CTA + 1 kịch bản inbox
↓
Human approve

Quality gate

• Không dùng “trị khỏi”, “cam kết hết nám/mụn”.
• Có nêu rõ lợi ích trải nghiệm, không thay thế tư vấn y khoa.
• CTA rõ.
• Tone nhẹ nhàng, chuyên nghiệp.

File context cần có

/brand/SPA_BRAND_VOICE.md
/offers/FACIAL_75_MIN.md
/rules/CLAIM_RULES_BEAUTY.md
/checklists/CONTENT_QA.md
/logs/RUN_LOG.md

Use case 2: Công ty du lịch Đà Nẵng — loop tạo gói kích cầu khách Việt mùa hè

Bối cảnh

Tháng 6–8 khách Âu ít, cần gói kích cầu khách Việt Đà Nẵng — Hội An.

Loop

Input: mùa, tệp khách, năng lực tour, giá sàn
↓
Research nhu cầu khách Việt
↓
Đề xuất 5 package
↓
Check margin tài chính
↓
Check khả năng sale triển khai
↓
Tạo landing page outline + content ads + kịch bản tư vấn
↓
Human approve

Quality gate

• Mỗi gói có target rõ.
• Có giá vốn/giá bán/margin dự kiến.
• Có lý do mua cụ thể.
• Không tạo gói khó vận hành.
• Có upsell/cross-sell.

Output

• 5 package.
• 10 angle ads.
• 3 kịch bản telesale/inbox.
• Checklist triển khai 7 ngày.

Use case 3: Phòng nha 2–3 chi nhánh — loop kiểm tra quy trình chăm sóc lead

Bối cảnh

Lead từ Facebook, Zalo, Website, Smax đổ về CRM. Nhiều lead bị trôi, sale không follow đúng nhịp.

Loop

Daily lead export
↓
Detect lead chưa được xử lý / quá SLA
↓
Phân loại: implant, niềng, tổng quát, trẻ em
↓
Gợi ý kịch bản follow-up
↓
Tạo task cho sale/admin
↓
Check ngày hôm sau lead đã xử lý chưa
↓
Escalate nếu quá hạn

Quality gate

• Lead mới phải có phản hồi lần đầu trong SLA.
• Lead nóng phải có lịch hẹn hoặc lý do chưa hẹn.
• Không gửi tin nhắn sai dịch vụ.
• Không tự động gửi thông tin nhạy cảm khi chưa duyệt.

Use case 4: Nhà thuốc tư nhân 3 điểm bán — loop đào tạo nhân sự MKT và CSKH

Bối cảnh

Nhà thuốc muốn dùng AI để hỗ trợ đào tạo nhân sự, phân tích khách hàng, xây content, nhưng phải tránh tư vấn sai chuyên môn.

Loop

Input: Chủ đề sức khỏe thường gặp
↓
Research từ nguồn chính thống
↓
Tạo bản giải thích dễ hiểu cho khách
↓
Pharmacist review gate
↓
Tạo script tư vấn không chẩn đoán
↓
Tạo quiz đào tạo nhân sự
↓
Lưu vào KB nội bộ

Quality gate

• Không chẩn đoán.
• Không thay thế bác sĩ.
• Có khuyến nghị đi khám khi có dấu hiệu cảnh báo.
• Nội dung thuốc/TPCN phải được dược sĩ duyệt.

Use case 5: Công ty phân phối đồng hồ nhiều SKU — loop đối chiếu mã nhập/xuất VAT

Bối cảnh

Một sản phẩm có thể có mã khác nhau lúc nhập và xuất. Kế toán đang đối chiếu thủ công trên Excel.

Loop

Input: File nhập, file xuất, master SKU mapping
↓
Normalize mã hàng / tên hàng / serial
↓
Match theo rule chính xác
↓
Fuzzy match các dòng nghi ngờ
↓
Flag dòng cần người duyệt
↓
Tạo báo cáo chênh lệch
↓
Cập nhật mapping sau khi kế toán xác nhận

Quality gate

• Không tự động sửa dòng có confidence thấp.
• Dòng liên quan VAT phải có người duyệt nếu không match 100%.
• Mỗi thay đổi mapping phải có log.
• Có bản export trước/sau.

Use case 6: SME chạy ads — loop phát hiện bất thường ngân sách

Daily ads data
↓
Compare CPL / CTR / CVR / Spend với baseline
↓
Detect anomaly
↓
Explain possible causes
↓
Suggest action
↓
Human approve before budget change

Quality gate:

• Không tự động tăng ngân sách nếu chưa duyệt.
• Không kết luận nguyên nhân nếu dữ liệu không đủ.
• Phân biệt signal và noise.

Use case 7: Content team — loop biến livestream/webinar thành bộ tài sản marketing

Transcript
↓
Extract key ideas
↓
Cluster thành themes
↓
Generate post / carousel / email / short video script
↓
Check brand voice
↓
Check factual consistency
↓
Human approve
↓
Save to content library

Output:

• 5 bài Facebook.
• 3 email.
• 10 short video hooks.
• 1 handbook mini.
• 1 FAQ sales.

Use case 8: HR SME — loop chuẩn hóa KPI tháng

Input: KPI sheet + task sheet + doanh số + phản hồi quản lý
↓
Normalize dữ liệu
↓
Tính điểm theo rule
↓
Flag bất thường
↓
Tạo bản nháp đánh giá
↓
Manager review
↓
Final report + bonus suggestion

Quality gate:

• Công thức KPI không được tự ý đổi.
• Dữ liệu thiếu phải flag.
• Bonus chỉ là đề xuất, không tự chốt.

Use case 9: Landing page builder — loop tạo landing page từ brief

Read offer brief
↓
Generate wireframe
↓
Generate copy
↓
Build HTML/React
↓
Run checklist: responsive, CTA, brand color, broken link
↓
Fix
↓
Export / deploy preview

Quality gate:

• CTA xuất hiện đúng vị trí.
• Mobile readable.
• Không quá nhiều text.
• Brand color đúng.
• Không claim sai.

Use case 10: CEO/Leader — loop weekly business review

Input: sales, ads, ops, cashflow, customer feedback
↓
Summarize changes vs last week
↓
Detect top 5 issues
↓
Propose decisions
↓
Score urgency/impact
↓
Create meeting agenda
↓
Track decisions next week

Quality gate:

• Không ra quyết định thay CEO.
• Mọi đề xuất phải có data/source.
• Phân biệt fact, assumption, recommendation.

Một SME không cần bắt đầu bằng hệ thống phức tạp. Có thể bắt đầu bằng một folder như sau:

/ai-loop-system
├── 01_GOALS/
│   └── VISION.md
├── 02_CONTEXT/
│   ├── BUSINESS_CONTEXT.md
│   ├── CUSTOMER_PERSONA.md
│   ├── BRAND_VOICE.md
│   └── OFFER_LIBRARY.md
├── 03_RULES/
│   ├── DO_NOT_DO.md
│   ├── COMPLIANCE_RULES.md
│   └── ESCALATION_RULES.md
├── 04_CHECKLISTS/
│   ├── CONTENT_QA.md
│   ├── DATA_QA.md
│   └── SALES_QA.md
├── 05_PROMPTS/
│   ├── discover.prompt.md
│   ├── plan.prompt.md
│   ├── execute.prompt.md
│   ├── verify.prompt.md
│   └── iterate.prompt.md
├── 06_MEMORY/
│   ├── RUN_LOG.md
│   ├── DECISIONS.md
│   └── LESSONS_LEARNED.md
└── 07_OUTPUTS/
    └── _outputs/

9.1. VISION.md

# VISION

## Mục tiêu của hệ thống
Hệ thống này giúp [team/bộ phận] tạo ra [outcome] nhanh hơn, đồng đều hơn và có kiểm chứng.

## Done nghĩa là gì?
Một output được xem là xong khi:
- Đạt checklist tối thiểu [x]/100
- Không vi phạm rule bắt buộc
- Có log nguồn dữ liệu / quyết định
- Được human approve nếu thuộc nhóm nhạy cảm

## Không tối ưu cho
- Không thay thế phê duyệt của người chịu trách nhiệm
- Không tự ý quyết định tài chính/pháp lý/y tế
- Không tự động gửi nội dung ra ngoài nếu chưa được phép

9.2. RULES.md

# RULES

## Bắt buộc
- Luôn phân biệt Fact / Assumption / Recommendation.
- Nếu thiếu dữ liệu, phải flag thay vì đoán.
- Nếu confidence thấp, phải escalate.

## Không được làm
- Không tự ý xóa dữ liệu gốc.
- Không tự ý gửi email/tin nhắn cho khách nếu chưa có approval.
- Không dùng claim y tế/tài chính/pháp lý khi chưa có nguồn và người duyệt.

## Cách ghi log
Mỗi lần chạy phải ghi:
- Input đã dùng
- Output tạo ra
- Checklist pass/fail
- Lỗi đã sửa
- Việc cần người xử lý

9.3. RUN_LOG.md

# RUN LOG

## Run ID: YYYY-MM-DD-001

### Goal

### Input

### Context files used

### Actions performed

### Verification result
- Pass:
- Fail:
- Score:

### Changes made after feedback

### Open issues

### Human decision needed

### Lessons learned

9.4. VERIFY_CHECKLIST.md

# VERIFY CHECKLIST

## Score
- 90–100: Có thể gửi duyệt/publish
- 80–89: Cần sửa nhẹ
- 60–79: Cần rewrite
- <60: Dừng và báo người phụ trách

## Criteria
1. Đúng mục tiêu: /20
2. Đúng đối tượng: /15
3. Đúng brand voice: /15
4. Đúng dữ liệu/source: /20
5. Không vi phạm rule: /20
6. Dễ dùng ngay: /10

## Hard fail
- Bịa số liệu
- Sai thông tin sản phẩm/dịch vụ
- Claim quá đà
- Tự ý quyết định việc cần người duyệt

10.1. Discover prompt

Bạn là agent DISCOVER.

Nhiệm vụ của bạn:
1. Đọc goal và context được cung cấp.
2. Xác định những thông tin đã đủ.
3. Xác định những thông tin còn thiếu.
4. Không tạo output cuối.
5. Chỉ trả về bản đồ vấn đề và câu hỏi cần làm rõ.

Output bắt buộc:
- Goal hiểu được
- Context đã có
- Missing information
- Risk nếu tiếp tục khi thiếu dữ liệu
- Đề xuất bước tiếp theo

10.2. Plan prompt

Bạn là agent PLAN.

Dựa trên goal, context và kết quả discover, hãy lập kế hoạch thực thi.

Yêu cầu:
- Chia việc thành các bước nhỏ.
- Mỗi bước có input, action, output.
- Nêu rõ bước nào cần tool.
- Nêu rõ bước nào cần human approval.
- Không thực thi ngay.

Output:
| Step | Input | Action | Output | Owner | Risk | Verification |

10.3. Execute prompt

Bạn là agent EXECUTE.

Chỉ thực hiện đúng kế hoạch đã được duyệt.
Không mở rộng scope.
Không tự ý thêm việc ngoài kế hoạch.
Nếu gặp thiếu dữ liệu hoặc xung đột rule, dừng và báo.

Output:
- Work completed
- Files/sections changed
- Assumptions made
- Items needing verification

10.4. Verify prompt

Bạn là agent VERIFY.

Nhiệm vụ:
- Kiểm tra output dựa trên checklist.
- Không khen chung chung.
- Không sửa trực tiếp trừ khi được yêu cầu.
- Chấm điểm và nêu lỗi cụ thể.

Output:
- Score /100
- Pass/Fail
- Critical issues
- Minor issues
- Required fixes
- Decision: ship / rewrite / escalate

10.5. Iterate prompt

Bạn là agent ITERATE.

Dựa trên feedback từ VERIFY, hãy sửa output.
Chỉ sửa những phần liên quan đến lỗi đã nêu.
Không thay đổi phần đã pass nếu không cần thiết.

Output:
- Revised version
- What changed
- What remained unchanged
- Ready for re-verify: Yes/No

11.1. Cấu trúc sheet

11.2. Vòng lặp no-code

New row
↓
AI tạo draft
↓
AI verify
↓
Nếu score < 85: AI rewrite
↓
Nếu score ≥ 85: chuyển Need Review
↓
Người duyệt Yes
↓
Done

11.3. Tool có thể dùng

• Google Sheet + Apps Script.
• Make/n8n.
• Lark Base.
• Airtable.
• Zapier.
• ChatGPT Project / Claude Project.
• Codex / Claude Code cho phần có code.

12.1. Folder tối thiểu

/project
├── AGENTS.md or CLAUDE.md
├── VISION.md
├── ARCHITECTURE.md
├── RULES.md
├── CHECKLIST.md
├── RUN_LOG.md
└── src/

12.2. Prompt khởi chạy loop coding

Read VISION.md, ARCHITECTURE.md, RULES.md, CHECKLIST.md and RUN_LOG.md.

Goal:
[Việc cần làm]

Run a closed loop:
1. Discover what needs to change.
2. Plan small safe steps.
3. Implement only the approved scope.
4. Run available checks/tests.
5. If checks fail, fix and rerun.
6. Stop after 3 failed attempts and summarize blockers.
7. Update RUN_LOG.md with what changed and what remains.

Do not:
- Rewrite unrelated files.
- Change architecture without asking.
- Delete existing data.
- Make external calls unless required.

12.3. Checklist cho no-code builder

Trước khi cho agent chạy:

• Có backup chưa?
• Có git commit sạch chưa?
• Scope có rõ chưa?
• File nào được phép sửa?
• File nào cấm sửa?
• Test/check thủ công là gì?
• Nếu lỗi thì dừng ở đâu?

13.1. Loop khuếch đại sai lầm

Nếu goal sai, context sai, checklist sai, loop sẽ làm sai nhanh hơn và nhiều hơn.

13.2. Agent đi quá scope

Coding agent có thể sửa file ngoài yêu cầu nếu không giới hạn rõ. Vì vậy phải có rule về phạm vi được phép thay đổi.

13.3. Checker cùng bias với maker

Nếu cùng một agent vừa tạo vừa tự chấm, nó dễ bỏ qua lỗi. Nên tách maker và checker.

13.4. Không có memory

Nếu không ghi log, lần sau agent lại lặp lỗi cũ.

13.5. Tốn chi phí vì loop không biết dừng

Giới hạn bắt buộc:

max_attempts = 3
max_tokens_per_run = [budget]
escalate_if_uncertain = true

13.6. Tự động hóa quá sớm

Đừng tự động gửi email, tin nhắn, thay đổi giá, thay đổi ngân sách ads, xóa dữ liệu, cập nhật dữ liệu kế toán nếu chưa có approval gate.

Level 1: Prompt thủ công

Bạn chat từng lần. AI hỗ trợ suy nghĩ và viết nháp.

Level 2: Prompt + Context

Bạn có Project/KB/file hướng dẫn. Output đồng đều hơn.

Level 3: Checklist loop

AI tạo → AI tự check → AI sửa → người duyệt.

Level 4: Tool loop

AI đọc/ghi dữ liệu qua Sheet/CRM/API, có log, có trigger, có approval.

Level 5: Fleet loop có governance

Có orchestrator, specialist, subagent, memory, trace, permission, review, rollback.

Khuyến nghị SME:

Đi từ Level 2 → Level 3 → Level 4. Không nhảy thẳng Level 5.

Giai đoạn 1: Chọn 1 việc nhỏ nhưng lặp lại nhiều

Tiêu chí:

• Làm hàng tuần/hàng ngày.
• Có checklist rõ.
• Sai thì sửa được.
• Không quá nhạy cảm.

Ví dụ tốt:

• Viết content nháp.
• Tóm tắt phản hồi khách.
• Chuẩn hóa dữ liệu lead.
• Tạo báo cáo tuần.

Ví dụ chưa nên bắt đầu:

• Tự động chốt giá.
• Tự động tư vấn y tế.
• Tự động xóa/sửa dữ liệu kế toán.
• Tự động gửi hàng loạt khi chưa có duyệt.

Giai đoạn 2: Viết context file

Tối thiểu cần:

BUSINESS_CONTEXT.md
BRAND_VOICE.md
RULES.md
CHECKLIST.md

Giai đoạn 3: Thiết kế loop 5 bước

Draft → Verify → Rewrite → Re-verify → Human approve

Giai đoạn 4: Ghi log và học

Sau mỗi lần chạy, cập nhật:

• Lỗi thường gặp.
• Rule mới.
• Ví dụ output tốt.
• Ví dụ output sai.

Giai đoạn 5: Kết nối tool

Chỉ khi loop thủ công đã ổn, mới kết nối:

• Google Sheet.
• CRM.
• Lark Base.
• n8n/Make.
• Codex/Claude Code.

16.1. Goal

• [ ] Goal có cụ thể không?
• [ ] Done có đo được không?
• [ ] Có phân biệt output và outcome không?

16.2. Context

• [ ] Có file brand/business context không?
• [ ] Có ví dụ đúng/sai không?
• [ ] Có rule cấm không?

16.3. Action

• [ ] Agent được phép làm gì?
• [ ] Agent không được phép làm gì?
• [ ] Tool nào được dùng?

16.4. Verification

• [ ] Có checklist pass/fail không?
• [ ] Có score không?
• [ ] Có hard fail không?

16.5. Stop

• [ ] Có max attempts không?
• [ ] Có điều kiện dừng không?
• [ ] Có điều kiện escalate không?

16.6. Memory

• [ ] Có log không?
• [ ] Có cập nhật lesson learned không?
• [ ] Có lưu decision không?

17.1. Content QA closed loop

Goal: Tạo bài Facebook cho [sản phẩm/dịch vụ] để [mục tiêu].

Context files:
- BRAND_VOICE.md
- CUSTOMER_PERSONA.md
- OFFER.md
- CLAIM_RULES.md
- CONTENT_QA.md

Loop:
1. Draft 3 versions.
2. Verify each version against CONTENT_QA.md.
3. Remove or rewrite any risky claim.
4. Score each version /100.
5. Choose best version if score ≥ 85.
6. If all versions <85, rewrite once.
7. If still <85, escalate with reasons.

Output:
- Best caption
- 3 hooks
- CTA
- Risk notes
- Suggested visual direction

17.2. Sales inbox loop

Goal: Tạo phản hồi inbox cho khách quan tâm [dịch vụ].

Rules:
- Không ép mua.
- Không cam kết kết quả quá đà.
- Luôn hỏi thêm nhu cầu nếu thiếu thông tin.
- Nếu khách có dấu hiệu cần chuyên môn, chuyển người phụ trách.

Loop:
1. Read customer message.
2. Classify intent: hỏi giá / so sánh / phàn nàn / đặt lịch / chưa rõ.
3. Draft reply.
4. Check tone and risk.
5. Rewrite if too salesy or missing CTA.
6. Output  + reason.

17.3. Data reconciliation loop

Goal: Đối chiếu dữ liệu giữa file A và file B.

Loop:
1. Normalize fields.
2. Exact match by primary key.
3. Secondary match by SKU/name/date/value.
4. Flag uncertain rows.
5. Generate discrepancy report.
6. Never auto-fix uncertain rows.
7. Save mapping changes only after human approval.

Output:
- Matched rows
- Unmatched rows
- Suspected duplicates
- Need-review rows
- Summary by reason

17.4. Weekly business review loop

Goal: Tạo báo cáo điều hành tuần.

Input:
- Sales data
- Ads data
- Customer feedback
- Ops issues
- Cashflow notes

Loop:
1. Summarize facts.
2. Detect changes vs previous week.
3. Identify top risks.
4. Generate 3 decision options.
5. Mark assumptions.
6. Create meeting agenda.
7. Save open decisions to memory.

Output:
- Executive summary
- Top 5 issues
- Recommended decisions
- Data needed
- Next-week tracking list

Loop không thay thế năng lực chuyên môn. Loop khuếch đại năng lực chuyên môn.

Hai người có thể dùng cùng một loop nhưng ra kết quả trái ngược:

• Người hiểu việc dùng loop để tăng tốc.
• Người không hiểu việc dùng loop để né suy nghĩ.

Loop không biết sự khác biệt đó. Người thiết kế biết.

Vì vậy, nguyên tắc cuối cùng:

Đừng dùng loop để trốn hiểu việc.
Hãy dùng loop để hệ thống hóa việc bạn đã hiểu.

1. Peter Steinberger — “OpenClaw, OpenAI and the future”

https://steipete.me/posts/2026/openclaw

1. Addy Osmani — “Loop Engineering”

https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/

1. OpenAI — Agents SDK

https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents

1. OpenAI Agents Python SDK — Agents

https://openai.github.io/openai-agents-python/agents/

1. OpenAI Agents Python SDK — Tracing

https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/

1. OpenAI — Function Calling

https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling

1. OpenAI — Codex app

https://developers.openai.com/codex/app

1. OpenAI Academy — What is Codex?

https://openai.com/academy/what-is-codex/

1. Anthropic — Claude Code Subagents

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents

1. Anthropic — Claude Code Hooks

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks

1. Anthropic — Claude Code Skills

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/skills

1. Anthropic — Claude Code Memory

https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory

1. Model Context Protocol — Introduction

https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro

1. Model Context Protocol — Specification 2025-06-18

https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18

1. DeepSeek API Docs — Models & Pricing

https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

1. DeepSeek API Docs — DeepSeek V4 Preview Release

https://api-docs.deepseek.com/news/news260424