Bài 3 — Định nghĩa role, goal, task cho sắc bén

Ba trụ cột: role, goal, backstory

Chất lượng một agent phụ thuộc gần như hoàn toàn vào cách bạn định nghĩa nó. Ba trường quan trọng nhất trong CrewAI:

• role: agent là ai — chức danh, chuyên môn. Ví dụ "Chuyên viên phân tích tài chính".
• goal: agent phải đạt được gì — mục tiêu đo lường được. Ví dụ "Phát hiện 3 rủi ro dòng tiền lớn nhất trong báo cáo".
• backstory: bối cảnh & phong cách định hình cách agent tư duy. Ví dụ "Bạn thận trọng, luôn nghi ngờ số liệu đẹp bất thường".

Mẹo vàng: viết goal có con số và tiêu chí thành công. "Phân tích báo cáo" là goal yếu; "Liệt kê đúng 3 rủi ro kèm dẫn chứng dòng số liệu" là goal mạnh.

Ví dụ đối chiếu: yếu vs mạnh

# YẾU — mơ hồ, agent tự do bịa
Agent(role="Trợ lý", goal="Giúp phân tích dữ liệu", backstory="Bạn thông minh.")

# MẠNH — cụ thể, đo lường được
Agent(
    role="Chuyên viên phân tích rủi ro tín dụng",
    goal="Từ báo cáo tài chính, chỉ ra đúng 3 rủi ro dòng tiền "
         "nghiêm trọng nhất, mỗi rủi ro kèm dòng số liệu chứng minh",
    backstory="Bạn có 10 năm thẩm định tín dụng, nghi ngờ mọi con "
              "số tăng trưởng bất thường và luôn đòi bằng chứng.",
)

Viết task: mô tả + expected_output

Task là việc cụ thể giao cho agent. Hai trường cốt lõi:

• description: chỉ dẫn từng bước, có ràng buộc.
• expected_output: định dạng kết quả — đây là phần quyết định agent sau có dùng được không.

Task(
    description=(
        "Đọc báo cáo tài chính đính kèm. "
        "1) Tính tỷ lệ nợ/vốn. "
        "2) So sánh dòng tiền 2 quý gần nhất. "
        "3) Chọn 3 rủi ro lớn nhất."
    ),
    expected_output=(
        "Bảng markdown 3 dòng, cột: Rủi ro | Mức độ (Cao/TB/Thấp) | Dẫn chứng số liệu"
    ),
    agent=risk_analyst,
)

Các bước viết một task tốt

• Bắt đầu bằng động từ hành động (Đọc, Tính, So sánh, Chọn).
• Đánh số các bước con để agent không bỏ sót.
• Ràng buộc phạm vi ("đúng 3 rủi ro", "tối đa 150 từ").
• Mô tả output như một khuôn mẫu — định dạng, cột, độ dài.
• Nêu tiêu chí loại bỏ nếu cần ("bỏ qua rủi ro dưới 1% tổng tài sản").

Khung R-G-T để kiểm tra nhanh

Trước khi chạy, soi mỗi agent+task qua khung R-G-T:

Role   : Người này CÓ CHUYÊN MÔN đúng cho việc này không?
Goal   : Mục tiêu có ĐO LƯỜNG được không? (có số, có tiêu chí)
Task   : Output có phải là KHUÔN cụ thể agent sau dùng được ngay không?

Nếu một trong ba câu trả lời là "không", agent sẽ trôi khỏi ý định của bạn.

Gán tool cho đúng agent

Chỉ gán tool cho agent thực sự cần. Researcher cần search tool; Writer thường không cần tool nào. Gán thừa tool khiến agent "nghịch" công cụ không liên quan và tốn token.

from crewai_tools import SerperDevTool
search = SerperDevTool()
researcher = Agent(role="...", goal="...", tools=[search])

Checklist role/goal/task

• [ ] Role là một chức danh chuyên môn cụ thể, không phải "trợ lý chung".
• [ ] Goal có số hoặc tiêu chí thành công rõ ràng.
• [ ] Backstory định hình phong cách/thái độ, không lặp lại goal.
• [ ] Task description có các bước đánh số.
• [ ] expected_output là một khuôn mẫu cụ thể.
• [ ] Tool chỉ gán cho agent thực sự cần.

Sai lầm thường gặp

• Goal chung chung kiểu "hỗ trợ người dùng" → agent làm mọi thứ hời hợt.
• Backstory chỉ lặp lại goal → lãng phí, không thêm định hướng hành vi.
• expected_output mô tả nội dung thay vì định dạng → agent sau khó parse.
• Gán mọi tool cho mọi agent → agent lạm dụng tool, chậm và tốn tiền.
• Task ôm đồm nhiều mục tiêu → nên tách thành nhiều task nhỏ, mỗi task một output.

Bài 4: cho các agent phối hợp — tuần tự, phân cấp, và cách truyền ngữ cảnh.