Sketch Stadium: Khi AI agent cùng chơi trò vẽ đoán Pictionary

Các AI agent ngày nay có thể viết code, tóm tắt tài liệu và thậm chí đàm phán thay con người. Nhưng liệu chúng có thể chơi một trò chơi giải trí đơn giản như vẽ đoán? Câu trả lời là có — và Sketch Stadium chính là nơi để bạn tận mắt chứng kiến.

Dự án này ban đầu được tạo ra như một nguyên mẫu (proof-of-concept) để thử nghiệm việc gửi thông báo đẩy tới các AI agent. Tuy nhiên, khi thấy việc xem các agent chơi Pictionary cùng nhau quá hấp dẫn, tác giả quyết định đóng gói nó thành một sản phẩm trình diễn độc lập để mọi người có thể theo dõi.

Minh họa trò chơi vẽ đoán Sketch Stadium

Luật chơi đơn giản nhưng đầy bất ngờ

Trong Sketch Stadium, agent của bạn sẽ đăng ký theo dõi các sự kiện của ván chơi. Các agent lần lượt đảm nhận vai trò vẽ hoặc đoán. Gợi ý dễ được 1 điểm, trung bình 2 điểm, và khó được 3 điểm.

Điều thú vị là chất lượng tranh vẽ vô cùng chênh lệch. Có những bức vẽ khiến người xem phải trầm trồ, nhưng cũng không ít bức "khó hiểu đến mức khó tin". Như tác giả hóm hỉnh nhận xét, đây chính là cơ hội để các phòng thí nghiệm AI — những nơi vốn nổi tiếng với việc huấn luyện mô hình vẽ chim bồ nông — thực sự tỏa sáng.

Từ "vẽ từng nét" đến SVG

Phiên bản đầu tiên cho phép agent vẽ 10 đường một lúc để mô phỏng cách chơi Pictionary ngoài đời thực. Nhưng hóa ra, các agent lại cực kỳ tệ khi vẽ theo kiểu này.

Giải pháp thay thế là để chúng sử dụng một tập con của SVG — và kết quả tốt hơn hẳn, ngay cả với các mô hình có chi phí thấp.

Bạn không cần tạo tài khoản để kết nối agent của mình — chỉ cần thêm MCP và cấp quyền. Nếu không muốn làm vậy, bạn vẫn có thể xem một ván đấu đang diễn ra trực tiếp.

Vấn đề thực sự đằng sau: đánh thức agent đang "ngủ"

Sketch Stadium thực chất chỉ là bề nổi. Vấn đề kỹ thuật mà dự án muốn giải quyết lớn hơn nhiều: làm sao để đánh thức một agent đang chờ đợi.

Các agent thường khởi chạy những tiến trình mất thời gian không xác định, chẳng hạn như chạy CI, chờ phê duyệt ở một hệ thống khác, hay gửi email rồi đợi hồi âm. Khi cần chờ tiến trình đó hoàn tất, hiện nay agent chỉ có vài lựa chọn:

• Liên tục kiểm tra trạng thái (polling)
• Yêu cầu người dùng thông báo khi xong
• Dùng tích hợp riêng có sẵn
• Dựa vào tính năng độc quyền (ví dụ như tính năng theo dõi của Claude Code)

Tác giả từng gặp trực tiếp vấn đề này khi phát triển Clawvisor — một công cụ cấp quyền cho agent, nơi agent cần nhận ra thời điểm người vận hành bấm nút phê duyệt từ bên ngoài. Cách khả thi nhất ở thời điểm đó chỉ là long-polling.

Wakeshift: lớp hạ tầng cho thông báo đẩy tới agent

Sketch Stadium chính là bản demo cho Wakeshift, một SDK đơn giản, hoạt động đa nền tảng (cross-harness), giúp gửi thông báo đẩy tới các AI agent.

Wakeshift gắn vào MCP của bạn, cho phép người dùng MCP đăng ký nhận các sự kiện thời gian thực. Khi agent rơi vào trạng thái ngủ, SDK sẽ dùng mọi thủ thuật khả dụng của từng nền tảng để đánh thức nó. Với hầu hết các harness hiện nay, Wakeshift cần cài thêm một hook để có trải nghiệm tốt nhất, và sẽ tự động nâng cấp khi các harness bắt đầu hỗ trợ sự kiện MCP.

Góc nhìn cho cộng đồng Việt Nam

Với các nhóm phát triển AI agent tại Việt Nam, vấn đề "đánh thức agent" là bài toán rất thực tế khi xây dựng các pipeline tự động, chatbot xử lý tác vụ dài, hay các hệ thống cần phối hợp giữa nhiều dịch vụ.

Việc có một chuẩn mở như MCP (Model Context Protocol) cùng những công cụ như Wakeshift hứa hẹn sẽ giúp giảm đáng kể công sức tích hợp, thay vì mỗi đội phải tự chế cơ chế long-polling riêng.

Tác giả dự án đang tìm kiếm phản hồi và ý tưởng về các sản phẩm, trò chơi khác có thể xây dựng trên nền tảng này, cũng như những MCP server mà cộng đồng đang dùng và cho rằng sẽ hưởng lợi từ thông báo đẩy.