Scenario Lab: Một Feature, Nhiều Workflow

Trang này làm rõ sự khác biệt bằng cách áp dụng từng workflow vào cùng một scenario sản phẩm.

Scenario

Build một RAG support assistant cho đội vận hành nội bộ của một SaaS.

Assistant phải:

• trả lời từ product docs và runbooks đã được duyệt;
• cite sources;
• refuse khi câu trả lời không grounded;
• tùy chọn tạo draft incident ticket;
• log traces và eval results;
• rollout an toàn sau feature flag.

flowchart TB
    U[Support operator] --> A[Assistant UI]
    A --> R[Retriever]
    R --> D[Approved docs and runbooks]
    A --> L[LLM]
    L --> T{Need ticket draft?}
    T -->|Yes| G[Ticket tool with approval]
    T -->|No| O[Grounded answer]
    G --> O
    O --> E[Evals, traces, audit]

Kiến trúc runtime giống nhau

Runtime architecture không thay đổi quá nhiều giữa các workflow. Điều thay đổi là source of truth và control surface.

Layer	Gợi ý chọn	Vì sao
App framework	LangChain	RAG composition nhanh, tích hợp retriever/tool
Stateful orchestration	LangGraph nếu ticket workflow thành multi-step	Có state, checkpoint, approval edge
Tool protocol	MCP hoặc explicit tool gateway	Giữ ticket tool permissions có audit
Workflow	Tùy scenario bên dưới	Control requirements, risk và delivery
Evals	Golden Q&A set + grounding checks	Ngăn hallucinated support answers
Observability	Trace retrieval, model call và tool proposal	Debug quality và support audit

Path 1: GitHub Spec Kit

Dùng Spec Kit khi rủi ro chính là requirement mơ hồ.

Step-by-step

1. Viết feature spec: users, scope, data sources, refusal behavior, citation rules.
2. Tạo implementation plan: UI, retrieval, prompt contract, ticket tool, evals.
3. Chia plan thành tasks: ingestion, retriever, prompt, tool policy, tests, docs.
4. Implement chỉ theo accepted spec.
5. Review requirement nào đã có test hoặc eval evidence.

Artifacts

Artifact	Ví dụ nội dung
spec.md	"Assistant SHALL cite approved runbook source for each operational answer."
plan.md	RAG architecture, model choice, retrieval strategy, rollout
tasks.md	Task list map về requirements
eval report	Grounded answer rate, refusal correctness, source coverage

Hợp nhất khi

Product team có business/product ambiguity là nguồn lỗi lớn nhất của agent.

Path 2: OpenSpec

Dùng OpenSpec khi change có scope rõ và bạn muốn spec discipline nhẹ.

Step-by-step

1. Tạo change proposal như add-support-rag-assistant.
2. Thêm delta specs cho capabilities mới: grounded answer, source citation, ticket draft.
3. Định nghĩa scenarios bằng Given / When / Then.
4. Implement minimal change.
5. Validate change và archive proposal sau khi adopted.

Artifacts

Artifact	Ví dụ nội dung
change proposal	Vì sao cần assistant và change gì
delta spec	Requirements cho support assistant capability
validation notes	Test/eval evidence và rollout status

Hợp nhất khi

Small-to-mid team muốn lợi ích SDD nhưng không cần enterprise governance.

Path 3: AWS AI-DLC Workflows

Dùng AI-DLC khi assistant có thể ảnh hưởng khách hàng, operations, regulated data hoặc high-risk decisions.

Step-by-step

1. Classify AI behavior: user-facing, tool-using, data-sensitive, operational impact.
2. Tạo risk register và required approvals.
3. Định nghĩa NFRs: latency, data retention, auditability, availability, safety.
4. Bắt buộc security review cho document permissions và ticket tool side effects.
5. Định nghĩa eval gates và deployment evidence.
6. Release sau feature flag với monitoring và rollback plan.

Artifacts

Artifact	Ví dụ nội dung
risk register	Hallucinated runbook step, unauthorized ticket creation, stale docs
approval record	Product, security, platform, operations
NFR checklist	Latency, retention, availability, traceability
audit evidence	Eval run, traces, approval decisions, deployment record

Hợp nhất khi

Enterprise team nơi chi phí của một AI action sai là cao.

Path 4: GSD

Dùng GSD khi công việc dài ngày, multi-agent hoặc dễ mất context qua nhiều session.

Step-by-step

1. Tạo mission và phase plan.
2. Build context packet: repo map, data sources, support flows hiện có, constraints.
3. Chia phases: discovery, ingestion, retriever, prompt/tool, eval, rollout.
4. Sau mỗi session, update handoff notes với decisions và remaining risks.
5. Dùng context packet để resume mà không phải khám phá lại project.

Artifacts

Artifact	Ví dụ nội dung
phase plan	Discovery -> RAG implementation -> eval -> rollout
context packet	Repo structure, docs inventory, tool API notes
handoff notes	Đã đổi gì, fail gì, tiếp theo làm gì

Hợp nhất khi

Delivery dài ngày cần continuity hơn là formal approval gates.

Path 5: Superpowers

Dùng Superpowers khi agent cần engineering discipline mạnh hơn.

Step-by-step

1. Brainstorm edge cases trước khi implement.
2. Viết design note cho retrieval, prompting, ticket tool policy và evals.
3. Viết failing tests hoặc eval cases trước.
4. Implement smallest useful change.
5. Chạy tests và inspect traces.
6. Review diff cho risk, missing tests và behavior drift.

Artifacts

Artifact	Ví dụ nội dung
design note	Retriever behavior, prompt contract, refusal policy
tests first	Source citation, no-answer refusal, ticket draft approval
review checklist	Edge cases, security, observability, docs

Hợp nhất khi

Bất kỳ team nào dùng AI coding agent nhưng agent hay đi quá nhanh mà thiếu verification.

Stack production thực dụng

Với scenario này, stack production thực dụng là:

flowchart LR
    A[OpenSpec proposal] --> B[Superpowers TDD]
    B --> C[LangChain RAG implementation]
    C --> D[Tool permission matrix]
    D --> E[RAG eval checklist]
    E --> F[Feature flag rollout]

Nếu ticket tool có thể tạo operational impact thật, nâng governance:

flowchart LR
    A[AI-DLC risk record] --> B[Spec hoặc OpenSpec proposal]
    B --> C[LangGraph approval edge]
    C --> D[Tool gateway]
    D --> E[Eval and audit evidence]
    E --> F[Approved rollout]

Scenario này chứng minh điều gì

Các workflow không chỉ là branding khác nhau quanh plan -> implement -> review.

Framework	Khác biệt thực tế
Spec Kit	Requirements trở thành controlling artifact
OpenSpec	Change proposal và delta spec govern work
AI-DLC	Risk, approval và audit trở thành gates
GSD	Context continuity là backbone của delivery
Superpowers	Engineering discipline rõ ràng và lặp lại được
LangChain/LangGraph	Runtime behavior được implement, không phải govern
Hermes	Agent execution được harness, không phải specify