Garry Tan 近日發布 trường văn《Meta-Meta-Prompting: The Secret to Making AI Agents Work》，詳細揭露自己 cách打造 một bộ “hệ thống giấc “second brain” do AI agent điều khiển. Ông cho biết, trong suốt 5 tháng qua, AI đã khiến ông quay trở lại đúng vai trò builder, thậm chí làm thay đổi triệt để cách ông vận hành công việc hằng ngày dù là CEO của Y Combinator.
CEO YC: Tương lai thuộc về những người xây dựng compound AI systems
Garry Tan cho rằng, phần lớn vẫn xem AI như một cửa sổ chat, nhưng cơ hội thật sự nằm ở việc coi AI như một “hệ điều hành (operating system)”: một hệ thống có thể ghi nhớ liên tục, tích lũy, cập nhật và liên kết tri thức cá nhân, các cuộc họp, việc đọc và cả quy trình làm việc. Ông thậm chí nói thẳng: “Tương lai thuộc về những người xây dựng compound AI systems, chứ không phải những người chỉ dùng công cụ AI tập trung của các công ty lớn.”
(Chia sẻ của đối tác YC về cách dùng AI để xây dựng công ty từ đầu, startup nên xem AI như hệ điều hành thay vì công cụ)
Quan điểm này cũng phù hợp với những gì chúng tôi từng đưa tin trước đó: dù là Y Combinator Summer 2026 Requests for Startups (RFS), hay chia sẻ của đối tác YC Diana tại Startup School, đều nhắc rằng tinh thần khởi nghiệp với AI đang chuyển từ “nâng cao hiệu suất làm việc cá nhân” sang “tái thiết tổ chức và quy trình ngành”. AI không nên chỉ là công cụ hiệu suất thỉnh thoảng mới dùng trong doanh nghiệp, mà ngay từ ngày đầu phải được thiết kế để trở thành hệ điều hành của cả công ty.
(YC công bố 15 hướng startup muốn đầu tư ở Summer 2026: khởi nghiệp AI không phải là nhét Chatbot vào sản phẩm)
AI biến ông thành “nhân chiếu cuộc đời” từ sách Phật
Garry Tan chia sẻ rằng, khi gần đây ông đọc tác phẩm《When Things Fall Apart》của nhà văn Phật giáo Pema Chödrön, lần đầu tiên ông thực sự nhận ra sức mạnh của personal AI. Ông yêu cầu hệ thống AI của mình chạy một quy trình “book mirror”: trước hết tách toàn bộ sách thành 22 chương, sau đó nhiều sub-agent cùng lúc hoàn thành hai việc: tóm tắt quan điểm của tác giả và ánh xạ từng quan điểm đó vào chính cuộc đời của Garry Tan.
Và không phải những lời khuyên chung chung, mà là liên kết trực tiếp với:
bối cảnh gia đình
lịch sử khởi nghiệp
công việc ở YC
ghi chú đêm khuya
lịch sử đọc
nội dung trao đổi với therapist
đối thoại với người sáng lập
Cuối cùng tạo ra một bản xuất dài tới 3 vạn chữ mang tên “brain page”.
Ví dụ, khi sách nói về groundlessness (vô căn tính), hệ thống sẽ liên kết tới cuộc nói chuyện cụ thể giữa ông với founder ngay tuần trước; khi nói về fear (nỗi sợ), hệ thống sẽ trích dẫn các mô hình hành vi mà therapist đã chỉ ra; còn khi nói về letting go (buông bỏ), thì sẽ liên kết tới cảm giác tự do sáng tạo mà ông đã ghi lại vào đêm khuya.
Garry Tan cho biết toàn bộ quy trình này chỉ mất khoảng 40 phút. Ông cho rằng, ngay cả một nhà trị liệu tâm lý làm theo giờ với mức 300 USD/giờ cũng không thể thực hiện phân tích tương tự trong 40 giờ, vì con người không thể nạp đồng thời mọi ngữ cảnh công việc, lịch sử đọc, biên bản cuộc họp, bản đồ quan hệ con người, nhưng AI có thể.
Chìa khóa thật sự không phải mô hình mà là “hệ thống kỹ năng”
Tuy nhiên, Garry Tan tin rằng, trong AI agent, thứ quan trọng thật sự không phải một mô hình đơn lẻ mà là “skills”. Hiện hệ thống của ông bao gồm hơn 100 AI skills và khoảng 100.000 trang cơ sở kiến thức.
Ông gọi kiến trúc này là:
Fat skills. Fat code. Thin harness.
tức là:
Harness (runtime/router) nên thật mỏng
Skills phải thật dày
Giá trị thật nằm ở kiến thức, quy trình làm việc và dữ liệu
Hiện ông dùng Anthropic Claude Opus 4.7 cho precision, GPT-5.5 cho recall và extraction, DeepSeek V4-Pro cho creative work, Groq + Llama cho suy luận tốc độ cao, còn OpenClaw và Hermes Agent chịu trách nhiệm routing.
Garry Tan nhận định: “Mô hình chỉ là động cơ, phần còn lại mới là chiếc xe.” AI agent không còn chỉ là prompt, mà là một workflow có thể nhân lên theo thời gian (compounding). Garry Tan nhấn mạnh rằng giờ đây ông gần như không còn prompt AI nữa; thứ quan trọng là skill system.
Ví dụ:
meeting-ingestion
media-ingest
enrich
perplexity-research
investor-update-ingest
email-triage
calendar-check
Mỗi skill đều là các mô-đun công việc có thể lặp lại, có thể kiểm thử và có thể kết hợp. Và quan trọng nhất, ông còn xây dựng một meta-skill có tên “Skillify”. Khi ông nhận ra một workflow nào đó có xu hướng lặp lại, chỉ cần nhập: skillify this
Hệ thống sẽ phân tích thao tác vừa rồi, trích xuất các pattern lặp lại có thể dùng lại, tạo skill file, gắn vào resolver routing system và tích lũy vào mọi workflow trong tương lai.
Cơ sở kiến thức 10 vạn trang: AI bắt đầu giống hệ thần kinh hơn là tủ hồ sơ
Garry Tan cho biết hiện ông đang duy trì một knowledge base cấu trúc khoảng 10 vạn trang. Mỗi người, công ty, cuộc họp, sách, Podcast, bài viết, ý tưởng đều được tạo trang riêng. Và sau mỗi cuộc meeting, AI sẽ tự động tạo transcript, lập tóm tắt, cập nhật trang của từng người, cập nhật trang công ty, cập nhật timeline, cập nhật open threads và cập nhật relationship context.
Điều này cho thấy AI không còn chỉ là nơi lưu trữ dữ liệu, mà bắt đầu vận hành như một “hệ thần kinh”. Ông ví rằng tủ hồ sơ chỉ là nơi cất đồ, còn hệ thần kinh sẽ liên kết, nhắc nhở, cập nhật và suy luận.
Thời đại AI quan trọng nhất là personal compound system
Quan điểm cốt lõi cuối cùng của Garry Tan rất rõ ràng: những người mạnh nhất trong tương lai không nhất thiết là người dùng mô hình mạnh nhất, mà là người có thể xây dựng:
knowledge graph của riêng mình
workflows của riêng mình
skill system của riêng mình
personal AI OS của riêng mình
Bởi vì khi mọi cuốn sách, mỗi cuộc họp, mỗi lần cải tiến skill, mỗi lần cập nhật dữ liệu đều tiếp tục tích lũy không ngừng, toàn bộ hệ thống AI sẽ bắt đầu xuất hiện compound effect. Thậm chí ông nói rằng, bây giờ mỗi ngày lúc 2 giờ sáng vẫn đang coding, không phải vì công việc quá nhiều, mà vì: “AI đã trả lại niềm vui của một người builder cho tôi.”
Bài viết của Garry Tan: “Tôi hiện rất ít khi đưa prompt cho AI!” Giải thích của CEO YC về “workflow AI có thể nhân lên theo thời gian” lần đầu xuất hiện tại Chuỗi tin ABMedia.
