Công việc mới của bạn là onboarding AI agents: cách các công ty AI-native thực sự vận hành

AI Peter Yang 17/03/2026 02:15 2

Nghe bài viết:

58840178-1c13-413d-aa87-8fe14d1588eb_1216x798-260317021755

Linear: biến AI agents thành đồng đội chính thức

Trong Linear, bạn có thể @mention một agent để tạo và giao một issue cho agent khác.

Cách Linear tiếp cận AI agents xuất phát từ chính triết lý sản phẩm của họ. Nan (Head of Product tại Linear) cho rằng:

a16a7507-1c1f-45e2-9515-6ba765003e3b_1600x900-260317021841

Agents nên được xem như nhân viên chính thức. Bạn có thể thêm họ vào project, giao issue cho họ và mention họ trong comment.

Tuy nhiên, Nan cũng nhấn mạnh rằng con người vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng cho kết quả. Dưới đây là cách Linear tích hợp agents vào toàn bộ quy trình phát triển sản phẩm.

Hiểu vấn đề

Agents đọc và tóm tắt mọi cuộc hội thoại với khách hàng từ:

  • Intercom

  • Zendesk

  • Gong

Sau đó chúng:

  • tự tạo issue

  • loại bỏ các issue trùng với backlog

  • gán issue cho đúng team

Xác định giải pháp

Vì agents có quyền truy cập vào toàn bộ hội thoại khách hàng, chúng có thể giúp tinh chỉnh spec bằng cách đưa ra insight dựa trên dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau.

Lập kế hoạch

Agents có thể chia spec thành các ticket cụ thể và tự động phân bổ cho đúng team.

Tại Linear, phần lớn ticket hiện nay được tạo bởi agents. Công việc của con người là:

  • review

  • bổ sung context theo thời gian

Thực thi

  • Bug và feature nhỏ → giao trực tiếp cho agents như Codex hoặc Cursor

  • Feature phức tạp → engineer dùng Claude Code và Linear MCP để lấy toàn bộ context của issue

Theo Nan:

Phạm vi công việc mà agents có thể xử lý đang mở rộng mỗi quý. Model mới và công cụ mới đang đẩy ranh giới từ những sửa lỗi đơn giản sang các dự án ngày càng phức tạp.

4 bước để bắt đầu làm việc với agents (từ Linear)

  1. Mỗi developer nên mặc định dùng một agent coding tool
    Ví dụ: Cursor, Claude Code hoặc Codex.

  2. Bổ sung agent coding chạy nền trên cloud
    Các agent async có thể xử lý hầu hết bug nhỏ và thay đổi đơn giản.

  3. Designer và PM nên làm việc trực tiếp với codebase
    Claude giúp PM và designer có thể chỉnh sửa code với rào cản rất thấp.

  4. PM và marketing nên dùng AI interface làm mặc định
    Khoảng 80–100% công việc nên được thực hiện qua chat interface.

Nan tin rằng trong tương lai, con người sẽ làm việc với agents ở cấp độ spec — xác định cái gì cần xây và vì sao, sau đó giao phần còn lại cho agents.

Ramp: đo lường năng lực AI của nhân viên

c477cfed-2174-44cd-b794-12f6a8ccfbb5_1600x846-260317021926

Nếu Linear cho thấy cách đưa agents vào team, thì Ramp cho thấy cách khiến cả công ty áp dụng AI.

Năm 2025:

  • Ramp ra mắt 500+ feature

  • đạt 1 tỷ USD doanh thu

  • với chỉ 25 PM

Họ làm được điều này bằng cách yêu cầu mọi bộ phận trong công ty làm việc với AI agents:

  • engineering

  • product

  • design

  • sales

  • marketing

  • legal

  • finance

Geoff (CPO của Ramp) chia năng lực AI thành 4 cấp độ.

L0: đôi khi dùng ChatGPT

Những người ở cấp này khó có khả năng ở lại lâu dài.

Theo Geoff:

Nếu bạn không chủ động học AI tools, rất khó để đào tạo bạn đạt hiệu suất cao.

L1: dùng và chỉnh sửa GPTs hoặc tool nội bộ

Họ đang thử nghiệm AI, nhưng chưa tự động hóa công việc thực sự.

L2: xây app tự động hóa công việc

Những người này có thể:

  • viết code

  • hoặc review code bằng AI

L3: người xây hệ thống

Họ xây hạ tầng AI và kỹ năng giúp cả team làm việc nhanh hơn.

Mục tiêu của Ramp là đẩy mọi người lên các cấp cao hơn:

  • L0 → rời khỏi công ty hoặc học

  • L1 → L2

  • L2 → L3

  • L3 → lan tỏa năng lực cho tổ chức

5 bước để trở thành công ty AI-native (từ Ramp)

1. Loại bỏ mọi friction

Cho nhân viên truy cập các AI tool phổ biến không giới hạn token hoặc budget.

Nếu setup phức tạp, mọi người sẽ không dùng.

2. Làm cho việc sử dụng AI trở nên visible

Tạo Slack channel nơi mọi người chia sẻ những thứ họ xây.

Trong all-hands meeting, hãy trình diễn:

  • finance xây hệ thống treasury

  • marketing tự động hóa website

3. Hỗ trợ trực tiếp

Tổ chức office hours để mọi người học AI workflow.

Có AI expert nội bộ giúp mọi người đạt “aha moment”.

4. Theo dõi usage

Ramp theo dõi token usage của mỗi nhân viên.

Dữ liệu được chia sẻ để tạo trách nhiệm tự nhiên.

5. Đưa AI vào yêu cầu tuyển dụng

Phỏng vấn PM tại Ramp bao gồm bài tập:

  • xây một sản phẩm thực tế

  • giải thích cách hoạt động của nó

Triết lý của Geoff:

Công việc của bạn là tự động hóa chính công việc của mình.

Ví dụ:

Nếu tôi phải nhắc team 10 lần rằng CTA phải đặt above-the-fold, giải pháp không phải nhắc lần thứ 11. Giải pháp là tự động hóa rule đó vào hệ thống design critique.

Factory: công ty AI-native từ ngày đầu

Nếu Linear và Ramp cho thấy cách áp dụng AI, thì Factory cho thấy điều gì xảy ra khi xây công ty xoay quanh AI ngay từ đầu.

Factory là công ty phát triển phần mềm AI:

  • 55 nhân viên

  • định giá 300 triệu USD

Tuyển product engineer

Factory không tuyển riêng:

  • PM

  • engineer

Họ tuyển product engineer — người làm việc cùng AI agents.

Một ngày làm việc thường bao gồm:

  • kiểm tra trace của agent

  • xác định quyết định sai

  • sửa bằng governance, không phải code

Ví dụ:

  • cập nhật skill

  • thêm lint rule

  • cải thiện automation

Engineer chỉ review PR có rủi ro cao.

Chuẩn bị codebase cho agents

Agents cần codebase dễ làm việc.

Factory đánh giá codebase theo 5 cấp độ trưởng thành.

Level 3 (“Standardized”) là mục tiêu đầu tiên của hầu hết team.

1d6f8a42-8f46-468c-86d0-f7a16d098d64_1316x840-260317022047

Biến kiến thức thành skill

Sau khi codebase sẵn sàng, bước tiếp theo là đưa kiến thức vào skill (file markdown).

Factory mã hóa kiến thức công ty thành skill để mọi agent và nhân viên đều có thể dùng.

Ví dụ:

  • Product management skill
    nguyên tắc sản phẩm, template PRD, framework trải nghiệm.

  • Frontend UI integration skill
    hướng dẫn agent xây feature theo design system.

  • AI data analyst skill
    phân tích dữ liệu, visualization, báo cáo thống kê.

  • Internal tools skill
    xây admin panel và dashboard.

  • Vibe coding skill
    prototype nhanh web app mới.

Nếu bạn mã hóa kiến thức của những người giỏi nhất thành skill, bạn không cần tuyển specialist cho mọi chức năng.

6 bước để áp dụng ngay

Tóm lại:

Onboarding và quản lý agents đang trở thành công việc cốt lõi của mọi vai trò.

Từ Linear

  • Mặc định mọi developer dùng agent coding tool

  • PM và designer làm việc trực tiếp với codebase

Từ Ramp

  • Đo AI proficiency của toàn bộ team

  • Theo dõi AI usage và đưa vào đánh giá hiệu suất

Từ Factory

  • Đánh giá codebase readiness cho agents

  • Biến kiến thức của team thành skill có thể tái sử dụng

Trong các công ty AI-native, công việc không còn chỉ là viết code hay quản lý sản phẩm.

Công việc mới là:

onboard, huấn luyện và quản lý AI agents để họ làm việc cùng bạn.

#AI #AI Agent #AI việc làm #AI và việc làm #AI Workflow