Skip to content

Cùng flow, khác mục đích

Nhiều AI workflow framework nhìn rất giống nhau vì mọi quy trình phát triển phần mềm nghiêm túc đều có backbone gần giống:

mermaid
flowchart LR
    A[Clarify] --> B[Plan]
    B --> C[Implement]
    C --> D[Test]
    D --> E[Review]
    E --> F[Ship]

Sự giống nhau này là thật. Khác biệt nằm ở framework đó xem vấn đề chính là gìartifact nào được coi là authoritative.

Điểm gây mơ hồ

Khi người dùng thấy framework nào cũng có:

text
plan -> implement -> review

họ dễ nghĩ các framework thay thế cho nhau.

Không đúng.

Flow chung chỉ là bộ xương. Điểm khác biệt là operating model.

Câu hỏiVì sao quan trọng
Source of truth là gì?Quyết định agent phải tuân theo cái gì
Framework tối ưu để chống failure nào?Quyết định khi nào nó hữu ích
Ai approve decisions?Quyết định governance model
Context được giữ ở đâu?Quyết định độ bền với dự án dài
Correctness được chứng minh thế nào?Quyết định verification strength
Ceremony nhiều hay ít?Quyết định fit với team

Cùng động từ, khác quyền sở hữu

Plan, implementreview cũng xuất hiện bên ngoài workflow frameworks. Harness có thể plan file edits, app framework có thể plan tool path, eval loop review outputs, còn governance workflow review evidence.

Layerplan nghĩa là gìreview nghĩa là gì
Workflow/methodologyplan delivery artifacts và task orderreview specs, plans, code evidence, approvals
Agent harness/runtimeplan terminal commands, file edits, tool callsinspect diffs, command output, tests
Agent app frameworkplan runtime path qua chains, tools hoặc graph nodesevaluate output, state transitions, tool trajectory
Evals/observabilityplan test coverage và datasetsso sánh traces, scores, regressions
Security/governanceplan risk controls và approval boundariesapprove evidence và audit trail

Đây là lý do Bản đồ AI Engineering Stack quan trọng. Cùng một động từ nhưng artifact và accountability khác nhau ở mỗi layer.

Cùng động từ, khác ý nghĩa

Động từSpec KitOpenSpecAWS AI-DLCGSDSuperpowers
PlanBiến spec thành implementation planTạo/chỉnh change artifactsGate lifecycle decisions và construction plansChuẩn bị executable phase planViết detailed implementation plan
ImplementBuild tasks từ specApply change tasksExecute approved construction unitsDispatch tasks, thường qua subagentsImplement test-first
ReviewCheck consistency giữa spec/plan/tasksReview change artifacts trước sync/archiveHuman approval và auditVerify phase outputCode review và TDD evidence
ShipHoàn thành feature theo specSync/archive change vào current specsUpdate state/audit và release readinessShip phase/PR/milestoneFinish branch

Động từ giống nhau. Contract phía sau khác nhau.

Mỗi framework thật sự tối ưu điều gì?

mermaid
flowchart TB
    A[Framework choice] --> B{Primary optimization}
    B -->|Spec correctness| SK[Spec Kit]
    B -->|Lightweight change specs| OS[OpenSpec]
    B -->|Lifecycle governance| AD[AWS AI-DLC]
    B -->|Execution throughput and context| GSD[GSD]
    B -->|Engineering discipline| SP[Superpowers]
FrameworkPrimary optimizationMental model tốt nhất
Spec KitĐộ đúng của feature specificationSpec compiler
OpenSpecLightweight iterative change controlChange proposal và delta-spec workspace
AWS AI-DLCGoverned AI delivery lifecycleDelivery governance cockpit
GSDMulti-session, multi-agent executionAgent delivery factory
SuperpowersTest-first engineering behaviorEngineering discipline layer

Khác nhau ở source of truth

FrameworkSource of truth
Spec KitFeature specs, plans và tasks
OpenSpecopenspec/specs/ cho current behavior; openspec/changes/ cho proposed behavior
AWS AI-DLCaidlc-docs/, state, audit, lifecycle artifacts
GSD.planning/ project memory và phase state
SuperpowersApproved plan, tests, review findings, branch state

Đây là khác biệt quan trọng nhất. Biết source of truth là biết framework đó suy nghĩ thế nào.

Khác nhau ở failure mode

FrameworkNó chống...Nhưng có thể fail vì...
Spec KitBuild sai feature do requirement mơ hồSpec nghe hay nhưng sai domain
OpenSpecMất dấu proposed changes trong chat historyQuá nhẹ cho governance high-risk
AWS AI-DLCAI delivery thiếu accountabilityThành paperwork nếu approval hình thức
GSDContext collapse và execution chậmAutomate quá nhiều trước khi review kịp
SuperpowersAgent code trước, thiếu test/reviewThành nghi thức nếu test yếu hoặc bị bỏ

Spectrum ceremony

mermaid
flowchart LR
    A[Low ceremony] --> OS[OpenSpec]
    OS --> SP[Superpowers]
    SP --> SK[Spec Kit]
    SK --> GSD[GSD]
    GSD --> AD[AWS AI-DLC]
    AD --> B[High governance]

Đây không phải ranking chất lượng. Đây là ranking về ceremony/governance. Ít ceremony tốt cho tốc độ. Nhiều governance cần thiết khi rủi ro cao.

Khi hai framework nhìn giống nhau, hãy hỏi

  1. Framework này sở hữu requirements, execution, governance hay behavior?
  2. Nó lưu memory ở đâu?
  3. Khi code và spec mâu thuẫn, nó làm gì?
  4. Nó tối ưu clarity, speed, control hay quality?
  5. Nó giả định một agent, nhiều agents hay human review boards?
  6. Có thể skip step an toàn với low-risk work không?
  7. Evidence nào chứng minh "done"?

Bảng phân biệt nhanh

Người dùng nói...Framework phù hợp
"Tôi cần AI hiểu đúng feature trước khi code."Spec Kit
"Tôi muốn spec nhẹ, hợp codebase hiện có và iteration linh hoạt."OpenSpec
"Tôi cần approvals, audit, NFR và human accountability."AWS AI-DLC
"Tôi cần AI làm việc qua nhiều session và parallel tasks."GSD
"Tôi cần agent bớt code ẩu, có tests/review."Superpowers

Một câu chốt

Framework nào cũng có planning, implementation và review vì software delivery tốt đều cần các bước đó. Chúng khác nhau ở thứ được coi là authoritative: Spec Kit coi feature specs là authoritative, OpenSpec coi current specs và proposed changes là authoritative, AI-DLC coi lifecycle approvals là authoritative, GSD coi project memory và phase execution là authoritative, còn Superpowers coi engineering discipline và test evidence là authoritative.

Hermes nằm ở đâu?

Hermes lại khác một tầng nữa: nó không chủ yếu là một workflow plan/implement/review. Nó là agent harness/runtime có thể execute các workflow đó.

mermaid
flowchart TB
    H[Hermes Agent runtime] --> SK[Spec Kit workflow]
    H --> OS[OpenSpec workflow]
    H --> AD[AI-DLC governance]
    H --> SP[Superpowers discipline]
    H --> GX[GSD-like execution patterns]

Trong đa số trường hợp, không nên hỏi "Hermes vs Spec Kit". Câu đúng hơn là:

text
Hermes có nên là runtime để chạy Spec Kit/OpenSpec/AI-DLC/Superpowers không?
Câu hỏiCâu trả lời
Hermes có định nghĩa source-of-truth artifact model như OpenSpec không?Không phải trọng tâm
Hermes có định nghĩa enterprise lifecycle governance như AI-DLC không?Không
Hermes có định nghĩa TDD/review discipline như Superpowers không?Không tự thân
Hermes có cung cấp tools, memory, skills, subagents, runtime control không?

Nếu workflow frameworks là quy trình vận hành, Hermes là cỗ máy agent có thể chạy quy trình đó.

LangChain và LangGraph nằm ở đâu?

LangChain và LangGraph khác cả workflow frameworks lẫn coding agent CLIs. Chúng dùng để build AI applications hoặc agent systems.

mermaid
flowchart LR
    LC[LangChain] --> APP[AI app / RAG / tool agent]
    LG[LangGraph] --> ORCH[Stateful agent orchestration]
    H[Hermes] --> CLI[Agent CLI/runtime]
    WF[Spec Kit / OpenSpec / AI-DLC] --> PROCESS[Delivery process]
ToolChủ yếu định nghĩa
LangChainApp-level model/tool/retriever/agent composition
LangGraphStateful graph orchestration cho agent apps
HermesRuntime/harness để chạy agent
Spec Kit/OpenSpec/AI-DLCDelivery workflow và artifacts

Đừng dùng LangGraph để thay AI-DLC. LangGraph orchestrate runtime behavior; AI-DLC govern delivery decisions.

Built as a static bilingual AI engineering stack guide.