Khoá của tôi
Các bài trong khoáBài 18/38

38 bài

Bảng tóm tắt

Domain 1: Solution Design & Architecture

  1. 1.1Từ bài toán kinh doanh đến giải pháp dùng Claude
  2. 1.2Thiết kế kiến trúc đầu cuối
  3. 1.3Chọn augmented LLM, workflow hay agent
  4. 1.4Thiết kế hệ nhiều agent và cách điều phối
  5. 1.5Chia nhỏ bài toán phức tạp
  6. 1.6Gắn giải pháp với các trụ cột giá trị kinh doanh

Domain 2: Claude Models, Prompting & Context Engineering

  1. 2.1Chọn model Claude theo đánh đổi
  2. 2.2Thiết kế system prompt, template và guardrail
  3. 2.3Zero-shot, few-shot và chain-of-thought
  4. 2.4Tối ưu context window và quản lý token
  5. 2.5Dùng lại prompt bằng caching, module và Skills

Domain 3: Integration

  1. 3.1Đánh giá cấu hình tool bị thừa năng lực
  2. 3.2Phân tích xác thực và phân quyền để tìm lỗ hổng
  3. 3.3Đánh đổi độ chính xác và độ trễ
  4. 3.4Quan sát hệ thống agent ở quy mô lớn
  5. 3.5Thiết kế pipeline RAG, chia chunk và đánh chỉ mục
  6. 3.6Chọn chiến lược truy xuất theo dữ liệu và kiểu câu hỏi
  7. 3.7Chọn cơ chế tích hợp MCP, API/CLI hay agent-to-agent
    1. Ví dụ xuyên suốt: một hãng hàng không giá rẻ
    2. Ba cơ chế chính
    3. MCP chuẩn hoá những gì
    4. Gắn MCP vào đâu
    5. Khi nào giao cho agent khác
    6. Skill hay MCP
  8. 3.8Nạp dần hay nạp hết context

Domain 4: Evaluation, Testing & Optimization

  1. 4.1Định nghĩa chỉ số đánh giá
  2. 4.2Thiết kế bộ dữ liệu đánh giá và khung kiểm thử
  3. 4.3A/B test và cải tiến lặp
  4. 4.4Chẩn đoán sự cố của hệ thống dùng Claude
  5. 4.5Tối ưu token, độ trễ và chi phí so với hiệu năng
  6. 4.6Giám sát hiệu năng bằng log và công cụ quan sát

Domain 5: Governance, Safety & Risk Management

  1. 5.1Triển khai guardrail và kiểm soát an toàn
  2. 5.2Nhận diện rủi ro, giới hạn và kiểu hỏng của hệ thống LLM
  3. 5.3Áp dụng người duyệt trong vòng lặp
  4. 5.4Bảo đảm tuân thủ quy định như GDPR, HIPAA, FedRAMP
  5. 5.5Đạo đức AI, gồm thiên lệch, công bằng và minh bạch

Domain 6: Stakeholder Communication & Lifecycle Management

  1. 6.1Khảo sát có cấu trúc và thu thập yêu cầu
  2. 6.2Trình bày quyết định kiến trúc và các đánh đổi
  3. 6.3Vòng phản hồi, kỳ vọng của các bên và SLA
  4. 6.4Viết tài liệu kiến trúc và hướng dẫn triển khai
  5. 6.5Đồng hành qua các giai đoạn của vòng đời giải pháp

Domain 7: Developer Productivity & Operational Enablement

  1. 7.1Cấu hình Claude Code cho cả đội
  2. 7.2Cải thiện quy trình lập trình bằng công cụ AI
  3. 7.3Gỡ lỗi và xử lý sự cố vận hành Claude Code

Domain 3: Integration·Task 3.7

Chọn cơ chế tích hợp MCP, API/CLI hay agent-to-agent

Khi nào gọi thẳng API, khi nào dựng MCP server, khi nào giao việc cho một agent khác, khi nào dùng Skill, và gắn MCP vào Claude Code, Messages API ra sao.

  • 7 phút đọc
  • Đối chiếu docs 02/11/2026
  • 9 nguồn

Đọc xong bạn nắm được

  • So sánh gọi API trực tiếp, MCP server và giao việc cho agent khác theo ai bảo trì và khi nào đáng
  • Nắm MCP chuẩn hoá những gì, gồm vai trò, ba loại khả năng của server và hai kiểu truyền
  • Biết giới hạn của MCP connector trên Messages API so với Claude Code
  • Phân biệt khi nào dùng Skill, khi nào dùng MCP

Muốn Claude dùng được một hệ thống bên ngoài, có nhiều cách nối: viết một tool gọi thẳng API, dựng một MCP server, hay để một agent khác lo hệ thống đó rồi giao việc cho nó. Cách nào cũng chạy được. Cái khác nhau là ai phải bảo trì, dùng lại được ở đâu, và tốn thêm bao nhiêu độ trễ.

Bài này giúp bạn trả lời: với một hệ thống cụ thể, chọn cơ chế tích hợp nào?

Ví dụ xuyên suốt: một hãng hàng không giá rẻ

Một hãng hàng không đang tích hợp Claude với bốn thứ:

  1. Dịch vụ báo giá vé nội bộ: đã có HTTP API ổn định, mỗi lần gọi độc lập, cần trả về nhanh.
  2. Hệ thống đặt chỗ: cần dùng từ nhiều nơi, gồm Claude Code của đội kỹ thuật, trợ lý chăm sóc khách hàng viết bằng Messages API, và ứng dụng nội bộ của đội vận hành.
  3. Hệ thống khách sạn của đối tác: đối tác đã có agent riêng, tự quyết cách tìm và giữ phòng.
  4. Quy trình soạn thông báo chuyến bay bị huỷ: các bước cố định, có mẫu câu và ví dụ, không cần gọi hệ thống nào.

Ba cơ chế chính

Cơ chếAi bảo trìHợp khiTrong ví dụ
Gọi API trực tiếp (tool tự định nghĩa, hoặc lệnh CLI)Ứng dụng của bạnMột lời gọi độc lập, nhạy về độ trễ, API đã có sẵnBáo giá vé
MCP serverĐội sở hữu hệ thống, viết một lầnCần dùng lại ở nhiều client AI, cần chuẩn hoá cách truy cậpHệ thống đặt chỗ
Giao việc cho agent khác (agent-to-agent)Bên sở hữu agent đóViệc cần phán đoán, tool và context riêng của một bên chuyên tráchKhách sạn của đối tác

Docs của Anthropic nói các tool khác nhau chủ yếu ở chỗ code chạy ở đâu: tool bạn định nghĩa thì bạn viết schema và ứng dụng của bạn chạy từng lời gọi.

Câu luyện thi cũng chấm hai yếu tố nên quyết định lựa chọn: tích hợp có cần dùng được trên nhiều client AI không (giá trị chính của MCP là chuẩn hoá và dùng lại), và tương tác không trạng thái, nhạy về độ trễ hay có trạng thái, chạy lâu. Những yếu tố như nhà cung cấp có tài liệu chi tiết không, đội đã từng làm chưa, hay đường truyền có mã hoá không thì không phân biệt được các lựa chọn (mã hoá là bắt buộc với cả ba).

MCP chuẩn hoá những gì

Theo đặc tả MCP (Model Context Protocol):

  • Vai trò: ứng dụng chủ (host, như Claude Code) tạo nhiều client, mỗi client nối 1-1 với một server. Host kiểm soát quyền và áp chính sách đồng ý. Server không đọc được toàn bộ hội thoại, và không nhìn được vào các server khác.
  • Ba loại khả năng của server, khác nhau ở chỗ ai điều khiển:
LoạiAi điều khiểnVí dụ
ToolsModel tự quyết khi nào gọitim_chuyen_bay, giu_cho
ResourcesỨng dụng quyết định đưa gì vào contextSơ đồ ghế của một chuyến bay
PromptsNgười dùng chọn dùngMẫu "đổi chuyến cho khách"
  • Hai kiểu truyền chuẩn: stdio (client khởi chạy server như một tiến trình con trên cùng máy) và Streamable HTTP (server chạy độc lập, có một endpoint HTTP). Kiểu HTTP+SSE cũ đã bị thay thế.

Gắn MCP vào đâu

Nơi dùngCách gắnGiới hạn cần nhớ
Claude Codeclaude mcp add --transport http <tên> <url> cho server từ xa; server stdio thì đưa lệnh chạy sau --Phạm vi local (mặc định), project (file .mcp.json, Claude Code hỏi duyệt trước khi dùng), user
Messages APIMCP connector: khai báo mcp_servers và một mcp_toolset trong tools (beta)Chỉ server từ xa qua HTTPS, chỉ hỗ trợ tool (không có resources, prompts), không nối được server stdio chạy cục bộ; bạn tự lo OAuth rồi truyền token
Managed AgentsKhai báo MCP server trên agent, credential cấp qua vault

Khi nào giao cho agent khác

Giao cho agent khác hợp khi phần việc cần phán đoán riêng, tool riêng và context riêng của một bên chuyên trách: agent khách sạn của đối tác tự biết cách tìm phòng, giữ phòng theo chính sách của họ. Cái giá là thêm một lượt model (và độ trễ) cho mỗi lần giao, và thêm một chỗ có thể hiểu sai yêu cầu.

Docs của Anthropic không định nghĩa một giao thức agent-to-agent riêng; trong hệ sinh thái Claude, giao việc cho agent khác thường là subagent trong Agent SDK, hoặc tính năng nhiều agent của Managed Agents. Ở Managed Agents (beta), việc giao chỉ sâu một cấp: agent chính giao cho agent con, còn agent con không giao lại việc cho agent nào khác; các agent dùng chung sandbox và hệ thống file nhưng có lịch sử hội thoại riêng.

Skill hay MCP

Quy trình soạn thông báo chuyến bay huỷ không cần gọi hệ thống nào: nó là kiến thức thủ tục (các bước, mẫu câu, ví dụ). Đóng gói thành Agent Skill hợp hơn MCP server. MCP sinh ra để nối với hệ thống bên ngoài đang chạy.

Nguồn

  1. Exam Guide CCAR-P v1.0, Domain 3(mở tab mới)
  2. MCP specification, Architecture (2025-11-25)(mở tab mới)
  3. MCP specification, Server features (2025-11-25)(mở tab mới)
  4. MCP specification, Transports (2025-11-25)(mở tab mới)
  5. MCP connector (Claude Docs)(mở tab mới)
  6. Connect Claude Code to tools via MCP (Claude Code Docs)(mở tab mới)
  7. Tool use overview (Claude Docs)(mở tab mới)
  8. Multiagent orchestration (Claude Managed Agents)(mở tab mới)
  9. Agent Skills overview (Claude Docs)(mở tab mới)

Nắm rồi thì thử sức với đề

Xem khoá luyện thi
Chọn cơ chế tích hợp MCP, API/CLI hay agent-to-agent · Anthropic Exam Pro