HATS: Hệ thống AI đa tác nhân tranh luận để đưa ra quyết định tốt hơn

Đừng chỉ hỏi một AI, hãy bắt đầu chạy một đội nhóm. HATS là một công cụ cho phép bạn tổ chức các cuộc họp, lập kế hoạch công việc và kiểm thử ý tưởng căng thẳng với một đội ngũ các tác nhân AI có tư duy khác nhau — và thách thức nhau một cách có chủ đích.

Hầu hết các công cụ AI hiện nay chỉ cung cấp cho bạn một câu trả lời duy nhất. HATS mang đến một bảng quan điểm đa chiều.

Cơ chế hoạt động: Sáu chiếc mũ tư duy

HATS lấy cảm hứng từ khung "Sáu chiếc mũ tư duy" (Six Thinking Hats) nổi tiếng — nhưng được triển khai dưới dạng một hệ thống đa tác nhân thực tế với sự bất đồng có cấu trúc. Mỗi tác nhân trong hệ thống sẽ đảm nhận một vai trò cụ thể:

• ⚪ Mũ Trắng (White Hat): Tập trung vào sự thật, dữ liệu, các lỗ hổng và giả định.
• 🔴 Mũ Đỏ (Red Hat): Đánh giá tác động của con người, trực giác và cảm xúc.
• ⚫ Mũ Đen (Black Hat): Nhìn nhận rủi ro và các chế độ thất bại tiềm ẩn.
• 🟡 Mũ Vàng (Yellow Hat): Tìm kiếm lợi thế, giá trị và cơ hội.
• 🟢 Mũ Xanh lá (Green Hat): Đề xuất sự sáng tạo và các phương án thay thế.
• 🔵 Mũ Xanh dương (Blue Hat): Đóng vai trò điều phối và tổng hợp.

Cuộc họp của các tác nhân AI

Chúng không chỉ phản hồi — chúng tranh luận với nhau.

Tại sao mô hình này lại quan trọng?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường có xu hướng:

• Đồng ý với người dùng (sycophancy).
• Tự tin ngay cả khi sai.
• Bỏ sót các điểm mù trong vấn đề.

HATS giải quyết các vấn đề này bằng cách:

• Giới thiệu xung đột có cấu trúc.
• Buộc phải có nhiều góc nhìn khác nhau.
• Mô phỏng lại động lực làm việc nhóm thực tế.

Các trường hợp sử dụng điển hình

• Chạy một cuộc họp lập kế hoạch sản phẩm.
• Kiểm thử độ bền của một ý tưởng khởi nghiệp (stress-test).
• Khám phá các sự đánh đổi trong các quyết định kiến trúc phần mềm.
• Thay thế các buổi động não không đồng bộ (async brainstorming).

Tính năng nổi bật của HATS

Cuộc họp trực tiếp với Avatar và Giọng nói

Khi một cuộc họp bắt đầu, HATS mở một "sân khấu" với các avatar 3D hoạt hình được kết xuất thời gian thực bằng Three.js. Mỗi tác nhân sẽ nói to bằng giọng riêng thông qua Piper TTS. Đồng bộ khẩu hình (lip sync) được điều khiển bởi Rhubarb, ánh xạ thời gian âm thanh ngữ âm thành các hình dạng khuôn mặt ARKit để miệng chuyển động đồng bộ với lời nói.

Cấu hình tác nhân AI

Hỗ trợ 5 loại cuộc họp: Standup, Sprint Planning, Retrospective, Review và Ad Hoc. Con người có thể tham gia trực tiếp, luân phiên phát biểu trong cuộc hội thoại. Toàn văn bản cuộc trò chuyện có thể được tải xuống dưới dạng Markdown khi cuộc họp kết thúc.

Bảng Kanban tự vận hành

HATS bao gồm một bảng Kanban 6 cột — Backlog, Ready, In Progress, Blocked, Review, Done — với đầy đủ tính năng kéo và thả. Khi một thẻ (ticket) chuyển sang In Progress, nó sẽ tự động được gửi đến tác nhân được chỉ định như một nhiệm vụ trực tiếp. Khi một điểm chặn được giải quyết, các thẻ phụ thuộc sẽ tự động được mở chặn và đẩy tiến trình.

Các tác nhân tương tác với bảng thông qua máy chủ Kanban MCP, tạo, di chuyển và bình luận trên các thẻ như một phần của quy trình làm việc bình thường của chúng.

Tích hợp MCP và Công cụ

Thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), HATS cung cấp các tích hợp trên 5 danh mục:

• Năng suất: Kanban, Memory (đồ thị tri thức), Slack.
• Tệp & Tài liệu: Hệ thống tệp, Excel, Word, PDF, PowerPoint.
• Web: Brave Search, Puppeteer/Chrome.
• Cơ sở dữ liệu: SQLite, PostgreSQL.
• Phát triển: GitHub.

Dashboard tổng quan

Đa dự án và Đội nhóm

Mỗi dự án HATS được cô lập hoàn toàn — với bảng Kanban, lịch họp, cấu hình tác nhân, thư mục tệp nguồn/đầu ra, nhật ký telemetry và trạng thái riêng. Các dự án có thể được tạo, chuyển đổi và tải mà không cần khởi động lại. Mục tiêu dự án do trưởng nhóm thiết lập sẽ được tự động đưa vào system prompt của mọi tác nhân để giữ tư duy luôn bám sát mục tiêu.

Kiến trúc kỹ thuật

HATS được xây dựng trên Node.js với backend TypeScript, kết xuất avatar Three.js và frontend HTML/CSS/JS thuần túy không yêu cầu bước build.

Hệ thống hỗ trợ lựa chọn mô hình cho từng tác nhân: OpenAI, Claude, Gemini hoặc chạy cục bộ thông qua Ollama / LM Studio. Nó cũng theo dõi số lượng token và chi phí cho từng tác nhân riêng biệt.

Cài đặt nhanh

Để bắt đầu với HATS, bạn cần Node.js 20+ và các khóa API từ ít nhất một nhà cung cấp LLM (Anthropic, OpenAI hoặc Google).

1. Cài đặt:

   git clone https://github.com/rockcat/HATS.git
   cd HATS
   npm install
   

2. Cấu hình: Sao chép .env.example thành .env và điền khóa API.

   cp .env.example .env
   

3. Chạy:

   npm start
   

Giao diện web sẽ có sẵn tại http://localhost:3001.

HATS đại diện cho một bước chuyển dịch thú vị từ việc sử dụng AI như một công cụ trả lời câu hỏi đơn lẻ sang việc sử dụng AI như một đội ngũ cộng tác thông minh, nơi sự tranh luận là chìa khóa để đưa ra quyết định tốt hơn.