- Asana xây dựng "AI teammates" — các agent đóng vai trò là actor thực sự trong hệ thống với cơ chế chia sẻ/RBAC, ngữ cảnh doanh nghiệp và bộ nhớ chung — trên nền
Claude managed agents, đã có sẵn rộng rãi từ tháng 3. - Tầm nhìn là "chế độ multiplayer đầy đủ": nhiều người và agent cùng cộng tác trên công việc nhiều bước phức tạp (brief, mock-up, phê duyệt) với khả năng audit, thay vì dùng agent kiểu single-player không tích lũy được tri thức.
Claude managed agentsđảm nhận thực thi nhiều bước với vòng lặp xác minh (verification loop) tích hợp và một grader, để Asana tập trung vào thế mạnh riêng: lớp giao diện con người, ngữ cảnh work graph, và bảo mật/guardrails.
Building with Claude Managed Agents and Asana AI teammates
- AI teammate của Asana là các agent được đối xử như một nhân sự mới onboard: có kỹ năng, ngữ cảnh doanh nghiệp đầy đủ, cơ chế chia sẻ và RBAC, và cộng tác với nhiều người để hoàn thành công việc nhiều bước như phê duyệt và quy trình end-to-end.
- Hầu hết doanh nghiệp hiện dùng agent theo kiểu "single-player" (một người nhận kết quả rồi chuyển tiếp), nên không xây được tri thức tích lũy hay bộ nhớ chung; mục tiêu của Asana là multiplayer thực sự với nhiều tương tác human-in-the-loop.
- Bộ nhớ doanh nghiệp (enterprise memory) là điểm khác biệt then chốt: agent tích lũy tương tác và ngữ cảnh lịch sử (ví dụ teammate nghiên cứu đối thủ do cựu nhân viên Asana xây, ngày càng tốt khi nhiều người dùng).
- "Work graph" 17 năm của Asana — sứ mệnh/tầm nhìn theo dõi bằng goal, nằm trong portfolio, thực thi bằng project, gồm các task có phê duyệt và workflow — cấp cho cả con người (một UI) lẫn agent (cách tự đại diện và lấy ngữ cảnh) một cấu trúc chung, vẫn giữ bảo mật và guardrails để agent không rò rỉ thông tin giữa các project.
Claude managed agentsđược dùng cụ thể để hoàn thành hành động nhiều bước: giảm chi phí prototyping, có vòng lặp xác minh tích hợp, và một grader lặp qua kết quả nhiều lần để đảm bảo chất lượng cao.- So với cách tiếp cận messages-API trước đây, managed agents cho prototyping nhanh hơn (không phải tự xây agent loop, quản lý file, code execution), quy trình xác minh tốt hơn nhiều, và khả năng chạy nhiều agent song song.
- Asana cung cấp hơn 21 AI teammate dựng sẵn khớp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (PMO, marketing, IT, HR, R&D), làm được launch planning, viết spec, quản lý goal/tài nguyên, kéo dữ liệu từ Google Drive và Office 365, và tạo slide, comment, HTML đầy đủ.
- Trong demo, một marketer tạo task Kanban giao cho teammate, teammate tự nạp ngữ cảnh project liên quan để viết campaign brief và tạo mock-up landing page bằng HTML; phản hồi qua comment (ví dụ "đổi màu chính sang xanh dương") được ghi vào bộ nhớ agent để marketer sau không lặp lỗi, và toàn bộ tương tác có thể audit và chuyển thành approval.
Claude managed agents— Claude managed agents (khả năng agent được quản lý của Anthropic)AI teammate— AI teammate (đồng đội AI)chế độ multiplayer— multiplayer modebộ nhớ doanh nghiệp— enterprise memorywork graph— work graphvòng lặp xác minh— verification loopgrader(bộ chấm điểm) — graderRBAC/app actor— RBAC / app actorsoutcome(kết quả mục tiêu) — outcome
Tầm nhìn: Doanh nghiệp agentic và chế độ multiplayer
Arnauld từ Asana trình bày cách họ xây dựng AI teammate trên Claude managed agents. Tầm nhìn của Asana là "doanh nghiệp agentic" — nơi con người và agent AI cùng làm việc để hoàn thành công việc nhiều bước phức tạp. Agent AI là một actor thực sự trong hệ thống: có bộ kỹ năng sâu, có toàn bộ ngữ cảnh cần thiết, và làm việc song hành với con người trên các tác vụ như phê duyệt và quy trình end-to-end. AI teammate đã có sẵn rộng rãi từ tháng 3.
Vấn đề hiện tại: hầu hết doanh nghiệp dùng agent kiểu "single-player" — một người tương tác, nhận kết quả, rồi chuyển cho người khác. Cách này không tạo tri thức tích lũy, không có bộ nhớ doanh nghiệp chung, không có tương tác multiplayer với nhiều người trong vòng lặp. Asana hướng tới chế độ multiplayer đầy đủ: agent là actor thật, có cơ chế chia sẻ và RBAC như khi onboard một đồng nghiệp mới, làm việc với nhiều người và hoàn thành công việc end-to-end.
Bộ nhớ doanh nghiệp và Work Graph
Một giai thoại minh họa: một cựu nhân viên Asana (nay ở Anthropic) từng xây một AI teammate nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. Dù người đó đã rời công ty, agent vẫn được dùng hằng ngày, và toàn bộ tương tác lịch sử anh ta thiết lập đã được "ghi" vào agent, ngày càng tốt hơn khi nhiều người dùng. Đó là sức mạnh của bộ nhớ doanh nghiệp.
Asana là "hệ thống hành động cho công việc", với một work graph xây dựng suốt hơn 17 năm: sứ mệnh/tầm nhìn của công ty được theo dõi bằng goal, goal nằm trong portfolio, portfolio được thực thi bởi nhiều project, mỗi project gồm các task có thể chứa phê duyệt và workflow. Cấu trúc này thiết kế cho cả con người (một UI dễ hiểu) lẫn agent (cách tự đại diện và lấy ngữ cảnh), vận hành theo kiểu multiplayer, vẫn giữ bảo mật và guardrails — quan trọng là agent không rò rỉ thông tin giữa các project khác nhau.
Vai trò của Claude Managed Agents
Asana dùng Claude managed agents để hoàn thành các hành động nhiều bước. Managed agents mang lại: giảm chi phí prototyping; một vòng lặp xác minh tích hợp đảm bảo chất lượng nội dung cuối cùng; và một grader lặp qua kết quả nhiều lần khi Asana truyền vào outcome mong muốn. Nhờ vậy Asana tập trung vào thế mạnh riêng — lớp giao diện con người để điều phối nhiều người, hệ thống ngữ cảnh, và bảo mật — đảm bảo agent không rò rỉ thông tin giữa các project của những người dùng khác nhau.
So với messages API trước đây: managed agents cho prototyping nhanh hơn (không phải tự xây agent loop, quản lý file, code execution), quy trình xác minh tốt hơn nhiều, và cho phép chạy nhiều agent song song — cần thiết vì nhiều tác vụ knowledge-worker đòi hỏi nhiều agent cùng làm để tạo ra một kế hoạch hoàn chỉnh.
Các AI teammate dựng sẵn và ví dụ nội bộ
Hiện có hơn 21 AI teammate dựng sẵn trong Asana, khớp với các hồ sơ khách hàng lý tưởng: PMO, marketing, IT, HR, R&D. Chúng làm được launch planning, viết spec, quản lý goal, quản lý tài nguyên và năng lực. Chúng dùng các cấu trúc sẵn có trong Asana, kéo dữ liệu từ Google Drive và Office 365 (sắp thêm tích hợp), tạo slide, comment và HTML đầy đủ.
Ví dụ nội bộ: một "product thought buddy" cho đội product management, chứa toàn bộ ngữ cảnh về các quyết định đánh đổi và chiến lược. Khi đội marketing cần ý kiến product về bản nháp keynote cho sự kiện Work Innovation Summit London, họ tạo task trong Asana giao cho buddy này. Agent dùng toàn bộ ngữ cảnh thời gian thực để tạo kế hoạch và phản hồi chính xác, và làm theo kiểu multiplayer để cả đội cùng thấy, phản ứng và "nudge", ghi nhớ qua nhiều lần chạy.
Demo: Chiến dịch marketing đa người chơi
Trong video demo, một marketer khởi tạo chiến dịch bằng cách tạo task Kanban: "lập campaign brief và prototype landing page". Họ chọn một teammate dựng sẵn từ gallery; teammate tự nạp các work graph object liên quan (project/portfolio chiến dịch trước) vào bộ nhớ để tạo nội dung tốt hơn. Teammate lập kế hoạch, tạo một document (campaign brief) và một file HTML (mock-up landing page).
Trong Claude console, có thể thấy các run cho thấy managed agents đang chạy grader để hoàn tất vòng lặp xác minh. Phản hồi qua comment rất đơn giản: "đổi màu chính sang xanh dương" — phản hồi này được ghi vào bộ nhớ agent, nên marketer khác dùng sau sẽ không lặp lỗi. Tính multiplayer: một người thứ hai vào yêu cầu bản "tối giản hơn" qua comment, và managed agent chạy nền tạo phiên bản đó. Vì là workspace chung, mọi tương tác đều được ghi lại trong task và có thể audit; có thể chuyển thành approval để cấp trên xem toàn bộ prompt và trao đổi. Trang chi tiết teammate còn định nghĩa ai là agent sponsor, được xóa bộ nhớ hoặc thay đổi phần ngữ cảnh agent truy cập.
Hỏi đáp và hướng tương lai
Asana truyền ngữ cảnh Asana vào phần định nghĩa outcome; có thêm một lớp QA của đội kỹ thuật, và vì là hệ thống human-in-the-loop, càng dùng và càng nudge thì chất lượng càng tốt do được ghi lại và đưa vào mỗi lần gọi managed agent. Về rubric cho grader: tiếp cận như mọi prompt khác, instrument được thì lặp nhanh được. Về bảo trì skill: Asana quyết định skill nào được "đóng gói" vào sản phẩm GA, làm việc ngược từ hồ sơ khách hàng lý tưởng. Về tích hợp bên thứ ba: tích hợp ở cả hai cấp — trong agent loop của AI teammates và ở cấp MCP với managed agents.
Hướng tương lai: workflow nhiều bước phức tạp hơn (toàn bộ quy trình launch planning, quản lý tài nguyên hàng trăm người, dashboard động, báo cáo rủi ro), học nhanh hơn từ pattern của đội cùng Anthropic, và tính proactivity — agent tự "thức dậy" nhận việc dù chưa được giao.
TL;DR
- Asana xây dựng "AI teammates" — các agent đóng vai trò là actor thực sự trong hệ thống với cơ chế chia sẻ/RBAC, ngữ cảnh doanh nghiệp và bộ nhớ chung — trên nền
Claude managed agents, đã có sẵn rộng rãi từ tháng 3. - Tầm nhìn là "chế độ multiplayer đầy đủ": nhiều người và agent cùng cộng tác trên công việc nhiều bước phức tạp (brief, mock-up, phê duyệt) với khả năng audit, thay vì dùng agent kiểu single-player không tích lũy được tri thức.
Claude managed agentsđảm nhận thực thi nhiều bước với vòng lặp xác minh (verification loop) tích hợp và một grader, để Asana tập trung vào thế mạnh riêng: lớp giao diện con người, ngữ cảnh work graph, và bảo mật/guardrails.
Điểm chính
- AI teammate của Asana là các agent được đối xử như một nhân sự mới onboard: có kỹ năng, ngữ cảnh doanh nghiệp đầy đủ, cơ chế chia sẻ và RBAC, và cộng tác với nhiều người để hoàn thành công việc nhiều bước như phê duyệt và quy trình end-to-end.
- Hầu hết doanh nghiệp hiện dùng agent theo kiểu "single-player" (một người nhận kết quả rồi chuyển tiếp), nên không xây được tri thức tích lũy hay bộ nhớ chung; mục tiêu của Asana là multiplayer thực sự với nhiều tương tác human-in-the-loop.
- Bộ nhớ doanh nghiệp (enterprise memory) là điểm khác biệt then chốt: agent tích lũy tương tác và ngữ cảnh lịch sử (ví dụ teammate nghiên cứu đối thủ do cựu nhân viên Asana xây, ngày càng tốt khi nhiều người dùng).
- "Work graph" 17 năm của Asana — sứ mệnh/tầm nhìn theo dõi bằng goal, nằm trong portfolio, thực thi bằng project, gồm các task có phê duyệt và workflow — cấp cho cả con người (một UI) lẫn agent (cách tự đại diện và lấy ngữ cảnh) một cấu trúc chung, vẫn giữ bảo mật và guardrails để agent không rò rỉ thông tin giữa các project.
Claude managed agentsđược dùng cụ thể để hoàn thành hành động nhiều bước: giảm chi phí prototyping, có vòng lặp xác minh tích hợp, và một grader lặp qua kết quả nhiều lần để đảm bảo chất lượng cao.- So với cách tiếp cận messages-API trước đây, managed agents cho prototyping nhanh hơn (không phải tự xây agent loop, quản lý file, code execution), quy trình xác minh tốt hơn nhiều, và khả năng chạy nhiều agent song song.
- Asana cung cấp hơn 21 AI teammate dựng sẵn khớp với hồ sơ khách hàng lý tưởng (PMO, marketing, IT, HR, R&D), làm được launch planning, viết spec, quản lý goal/tài nguyên, kéo dữ liệu từ Google Drive và Office 365, và tạo slide, comment, HTML đầy đủ.
- Trong demo, một marketer tạo task Kanban giao cho teammate, teammate tự nạp ngữ cảnh project liên quan để viết campaign brief và tạo mock-up landing page bằng HTML; phản hồi qua comment (ví dụ "đổi màu chính sang xanh dương") được ghi vào bộ nhớ agent để marketer sau không lặp lỗi, và toàn bộ tương tác có thể audit và chuyển thành approval.
Từ vựng
Claude managed agents— Claude managed agents (khả năng agent được quản lý của Anthropic)AI teammate— AI teammate (đồng đội AI)chế độ multiplayer— multiplayer modebộ nhớ doanh nghiệp— enterprise memorywork graph— work graphvòng lặp xác minh— verification loopgrader(bộ chấm điểm) — graderRBAC/app actor— RBAC / app actorsoutcome(kết quả mục tiêu) — outcome
Nội dung chi tiết
Tầm nhìn: Doanh nghiệp agentic và chế độ multiplayer
Arnauld từ Asana trình bày cách họ xây dựng AI teammate trên Claude managed agents. Tầm nhìn của Asana là "doanh nghiệp agentic" — nơi con người và agent AI cùng làm việc để hoàn thành công việc nhiều bước phức tạp. Agent AI là một actor thực sự trong hệ thống: có bộ kỹ năng sâu, có toàn bộ ngữ cảnh cần thiết, và làm việc song hành với con người trên các tác vụ như phê duyệt và quy trình end-to-end. AI teammate đã có sẵn rộng rãi từ tháng 3.
Vấn đề hiện tại: hầu hết doanh nghiệp dùng agent kiểu "single-player" — một người tương tác, nhận kết quả, rồi chuyển cho người khác. Cách này không tạo tri thức tích lũy, không có bộ nhớ doanh nghiệp chung, không có tương tác multiplayer với nhiều người trong vòng lặp. Asana hướng tới chế độ multiplayer đầy đủ: agent là actor thật, có cơ chế chia sẻ và RBAC như khi onboard một đồng nghiệp mới, làm việc với nhiều người và hoàn thành công việc end-to-end.
Bộ nhớ doanh nghiệp và Work Graph
Một giai thoại minh họa: một cựu nhân viên Asana (nay ở Anthropic) từng xây một AI teammate nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. Dù người đó đã rời công ty, agent vẫn được dùng hằng ngày, và toàn bộ tương tác lịch sử anh ta thiết lập đã được "ghi" vào agent, ngày càng tốt hơn khi nhiều người dùng. Đó là sức mạnh của bộ nhớ doanh nghiệp.
Asana là "hệ thống hành động cho công việc", với một work graph xây dựng suốt hơn 17 năm: sứ mệnh/tầm nhìn của công ty được theo dõi bằng goal, goal nằm trong portfolio, portfolio được thực thi bởi nhiều project, mỗi project gồm các task có thể chứa phê duyệt và workflow. Cấu trúc này thiết kế cho cả con người (một UI dễ hiểu) lẫn agent (cách tự đại diện và lấy ngữ cảnh), vận hành theo kiểu multiplayer, vẫn giữ bảo mật và guardrails — quan trọng là agent không rò rỉ thông tin giữa các project khác nhau.
Vai trò của Claude Managed Agents
Asana dùng Claude managed agents để hoàn thành các hành động nhiều bước. Managed agents mang lại: giảm chi phí prototyping; một vòng lặp xác minh tích hợp đảm bảo chất lượng nội dung cuối cùng; và một grader lặp qua kết quả nhiều lần khi Asana truyền vào outcome mong muốn. Nhờ vậy Asana tập trung vào thế mạnh riêng — lớp giao diện con người để điều phối nhiều người, hệ thống ngữ cảnh, và bảo mật — đảm bảo agent không rò rỉ thông tin giữa các project của những người dùng khác nhau.
So với messages API trước đây: managed agents cho prototyping nhanh hơn (không phải tự xây agent loop, quản lý file, code execution), quy trình xác minh tốt hơn nhiều, và cho phép chạy nhiều agent song song — cần thiết vì nhiều tác vụ knowledge-worker đòi hỏi nhiều agent cùng làm để tạo ra một kế hoạch hoàn chỉnh.
Các AI teammate dựng sẵn và ví dụ nội bộ
Hiện có hơn 21 AI teammate dựng sẵn trong Asana, khớp với các hồ sơ khách hàng lý tưởng: PMO, marketing, IT, HR, R&D. Chúng làm được launch planning, viết spec, quản lý goal, quản lý tài nguyên và năng lực. Chúng dùng các cấu trúc sẵn có trong Asana, kéo dữ liệu từ Google Drive và Office 365 (sắp thêm tích hợp), tạo slide, comment và HTML đầy đủ.
Ví dụ nội bộ: một "product thought buddy" cho đội product management, chứa toàn bộ ngữ cảnh về các quyết định đánh đổi và chiến lược. Khi đội marketing cần ý kiến product về bản nháp keynote cho sự kiện Work Innovation Summit London, họ tạo task trong Asana giao cho buddy này. Agent dùng toàn bộ ngữ cảnh thời gian thực để tạo kế hoạch và phản hồi chính xác, và làm theo kiểu multiplayer để cả đội cùng thấy, phản ứng và "nudge", ghi nhớ qua nhiều lần chạy.
Demo: Chiến dịch marketing đa người chơi
Trong video demo, một marketer khởi tạo chiến dịch bằng cách tạo task Kanban: "lập campaign brief và prototype landing page". Họ chọn một teammate dựng sẵn từ gallery; teammate tự nạp các work graph object liên quan (project/portfolio chiến dịch trước) vào bộ nhớ để tạo nội dung tốt hơn. Teammate lập kế hoạch, tạo một document (campaign brief) và một file HTML (mock-up landing page).
Trong Claude console, có thể thấy các run cho thấy managed agents đang chạy grader để hoàn tất vòng lặp xác minh. Phản hồi qua comment rất đơn giản: "đổi màu chính sang xanh dương" — phản hồi này được ghi vào bộ nhớ agent, nên marketer khác dùng sau sẽ không lặp lỗi. Tính multiplayer: một người thứ hai vào yêu cầu bản "tối giản hơn" qua comment, và managed agent chạy nền tạo phiên bản đó. Vì là workspace chung, mọi tương tác đều được ghi lại trong task và có thể audit; có thể chuyển thành approval để cấp trên xem toàn bộ prompt và trao đổi. Trang chi tiết teammate còn định nghĩa ai là agent sponsor, được xóa bộ nhớ hoặc thay đổi phần ngữ cảnh agent truy cập.
Hỏi đáp và hướng tương lai
Asana truyền ngữ cảnh Asana vào phần định nghĩa outcome; có thêm một lớp QA của đội kỹ thuật, và vì là hệ thống human-in-the-loop, càng dùng và càng nudge thì chất lượng càng tốt do được ghi lại và đưa vào mỗi lần gọi managed agent. Về rubric cho grader: tiếp cận như mọi prompt khác, instrument được thì lặp nhanh được. Về bảo trì skill: Asana quyết định skill nào được "đóng gói" vào sản phẩm GA, làm việc ngược từ hồ sơ khách hàng lý tưởng. Về tích hợp bên thứ ba: tích hợp ở cả hai cấp — trong agent loop của AI teammates và ở cấp MCP với managed agents.
Hướng tương lai: workflow nhiều bước phức tạp hơn (toàn bộ quy trình launch planning, quản lý tài nguyên hàng trăm người, dashboard động, báo cáo rủi ro), học nhanh hơn từ pattern của đội cùng Anthropic, và tính proactivity — agent tự "thức dậy" nhận việc dù chưa được giao.