Skip to content

Cheat Sheet Một Trang

Dùng trang này khi bạn cần trả lời thật nhanh: tool nào nằm ở layer nào, và nó phải tạo ra artifact gì?

Mô hình 30 giây

mermaid
flowchart TB
    A[Model API hoặc local LLM] --> B[Agent app framework]
    B --> C[Agent harness/runtime]
    C --> D[Workflow/methodology]
    D --> E[Artifacts và source of truth]
    E --> F[Repo, CI, evals, audit]

    B --> B1[LangChain / LangGraph]
    C --> C1[Codex CLI / Claude Code / Hermes]
    D --> D1[Spec Kit / OpenSpec / AI-DLC / GSD / Superpowers]

Ý chính:

Nhiều framework dùng cùng các từ như plan, implement, review. Chúng khác nhau ở chỗ chúng govern cái gì.

Chọn theo vấn đề

Vấn đề thật sựNên bắt đầu vớiVì sao
Agent hay đoán requirementGitHub Spec KitBiến intent, spec, plan, tasks thành rõ ràng trước khi code
Muốn SDD nhẹOpenSpecCó change proposal và delta spec nhưng ít ceremony
Cần traceability enterpriseAWS AI-DLC WorkflowsCó approval, risk record, NFR và audit trail
Công việc kéo dài nhiều sessionGSDGiữ context, phase plan và handoff
Agent code thiếu disciplineSuperpowersÉp design, TDD, review và finish
Build RAG hoặc tool-calling appLangChainCompose model, prompt, tool, retriever và chain
Build stateful agent serviceLangGraphMô hình hóa state, node, edge, checkpoint và human-in-the-loop
Cần agent runtime tự customizeHermesSở hữu harness, tools, memory, skills và model routing
Cần protocol cho toolsMCPChuẩn hóa cách expose tools và boundary tích hợp

Cùng từ, khác quyền sở hữu

TừTrong workflow frameworkTrong harness/runtimeTrong app framework
PlanDelivery plan, spec, tasks, approval pathAgent execution plan để dùng toolsThiết kế graph, chain, node hoặc state transition
ImplementCode theo requirementsTool calls, file edits, terminal actionsRuntime logic bên trong AI app
ReviewHuman/code/spec reviewKiểm tra output của agentEval, trace hoặc behavior inspection
MemoryProject context hoặc handoff dài hạnAgent memory/session contextApp memory, state hoặc retrieval
GovernanceDelivery gates và accountabilityTool permissions và sandboxingRuntime guardrails và eval thresholds

Ma trận chọn nhanh

Bối cảnhWorkflow chínhLayer hỗ trợArtifact tối thiểu
Feature nhỏ trong productSpec Kit hoặc OpenSpecSuperpowersspec/change proposal, tasks, tests
Startup MVPOpenSpecSuperpowers, LangChain nếu là AI appchange proposal, test checklist, done criteria
Enterprise modernizationAWS AI-DLCSpec Kit, Superpowersrisk record, NFRs, approval log, migration plan
RAG productOpenSpecLangChain, evals, observabilitydata contract, eval set, prompt contract
Long-running agent serviceAI-DLC hoặc OpenSpecLangGraph, security/governancestate schema, tool policy, eval gates
Internal agent platformAI-DLCHermes, MCP, LangGraph, observabilitytool registry, memory policy, audit trail
Dự án delivery multi-agentGSDSuperpowers, Spec Kit/OpenSpecphase plan, context packet, handoff notes

Không nên so sánh trực tiếp

So sánh saiCách hiểu đúng hơn
LangGraph vs AI-DLCLangGraph build runtime behavior; AI-DLC govern delivery
Hermes vs Spec KitHermes chạy agent; Spec Kit cấu trúc spec
MCP vs LangChainMCP expose tools; LangChain build app logic có thể dùng tools
Superpowers vs Codex CLISuperpowers là engineering method; Codex CLI là agent harness
OpenSpec vs LangGraphOpenSpec govern change; LangGraph implement stateful agent behavior

Stack tối thiểu theo maturity

mermaid
flowchart LR
    A[Prototype] --> B[OpenSpec + Superpowers]
    B --> C[Production AI app]
    C --> D[OpenSpec + LangChain + evals]
    C --> E[LangGraph + tool policy]
    E --> F[Enterprise agent system]
    F --> G[AI-DLC + LangGraph + MCP + observability + audit]

Nguyên tắc thực dụng

Chỉ chọn một primary workflow làm source of truth. Sau đó thêm app framework, harness, tools và eval layer xung quanh, nhưng đừng để mỗi layer tự tạo một plan riêng.

Built as a static bilingual AI engineering stack guide.