Bài 5 — Dạy agent ưu tiên công việc

Đây là bài tạo ra giá trị lớn nhất: agent không chỉ liệt kê task mà quyết định làm gì trước. Bí quyết là đừng để LLM ưu tiên bằng "cảm giác" — hãy đưa cho nó một khung tính điểm rõ ràng để suy luận nhất quán.

Ba khung ưu tiên nền tảng

Eisenhower — chia theo Khẩn (urgent) × Quan trọng (important):

• Khẩn + Quan trọng → làm ngay.
• Quan trọng, không khẩn → lên lịch (đây là nơi tạo giá trị dài hạn).
• Khẩn, không quan trọng → ủy quyền/gộp.
• Không khẩn, không quan trọng → bỏ.

MoSCoW — Must / Should / Could / Won't, tốt cho danh sách nhiều task.

Điểm số có trọng số — cách agent hóa dễ nhất:

score = 0.4*urgency + 0.3*impact + 0.2*effort_inverse + 0.1*alignment

trong đó urgency cao khi deadline gần, impact là mức ảnh hưởng, effort_inverse ưu ái việc nhanh (quick win), alignment là mức khớp mục tiêu tuần.

Các bước dạy agent ưu tiên

• Chuẩn hóa mỗi task thành các trường: due, impact (1-5), effort (1-5), goal_tag.
• Nếu thiếu trường, để agent ước lượng và ghi rõ giả định ("tôi giả định việc này impact 4").
• Tính urgency từ due: quá hạn = 5, hôm nay = 4, trong tuần = 3...
• Áp công thức điểm, sắp xếp giảm dần.
• Yêu cầu agent giải thích top 3 — vì sao lên đầu — để bạn kiểm tra logic.

from datetime import date
def urgency(due):
    if not due: return 1
    d = (date.fromisoformat(due) - date.today()).days
    return 5 if d < 0 else 4 if d == 0 else 3 if d <= 3 else 2

def score(t):
    return (0.4*urgency(t.get("due")) + 0.3*t.get("impact",3)
            + 0.2*(6 - t.get("effort",3)) + 0.1*t.get("align",3))

ranked = sorted(tasks, key=score, reverse=True)

Đưa khung vào system prompt

Đừng chỉ dựa vào code — nói rõ cho model cách suy nghĩ khi dữ liệu mờ:

Bạn ưu tiên task theo Eisenhower + điểm số. Quy tắc:
- Deadline hôm nay/quá hạn luôn nổi lên đầu.
- Việc quan trọng-không-khẩn: chủ động đề xuất chặn lịch, đừng để trôi.
- Khi thiếu thông tin, nêu giả định thay vì im lặng.
- Luôn giải thích ngắn gọn vì sao top 3 được chọn.

Ví dụ cụ thể

Input: ["Nộp báo cáo Q3 (due hôm nay, impact 5)", "Học khóa SQL (không due, impact 4)", "Trả lời email nhóm chat (due hôm nay, impact 2)"]. Agent xếp: (1) Báo cáo Q3 — khẩn + tác động lớn; (2) Email nhóm — khẩn nhưng tác động thấp, gợi ý gộp làm nhanh; (3) Học SQL — quan trọng, đề xuất chặn 1 slot lịch tuần này để không trôi mãi.

Khung tư duy: "Ưu tiên phải giải thích được"

Một thứ tự ưu tiên mà agent không giải thích nổi là thứ tự đáng ngờ. Luôn bắt agent kèm lý do — vừa để bạn tin, vừa để phát hiện khi công thức lệch (vd toàn ưu tiên việc nhanh mà bỏ việc quan trọng).

Sai lầm thường gặp

• Để LLM ưu tiên bằng cảm tính. Kết quả đổi mỗi lần chạy. Neo nó vào công thức/khung rõ ràng.
• Chỉ tối ưu "khẩn". Agent biến bạn thành nô lệ của việc gấp, bỏ bê việc quan trọng dài hạn. Trọng số impact và alignment chống điều này.
• Bỏ qua effort. Không tính công sức thì agent xếp một việc 3 ngày ngang một việc 5 phút. Quick win nên được ưu ái hợp lý.
• Không xử lý task thiếu dữ liệu. Đa số task thực tế không có impact/effort; agent phải ước lượng và nói rõ giả định, không được lờ đi.
• Ưu tiên xong rồi... để đó. Ưu tiên phải dẫn tới hành động: chặn lịch cho việc top. Bài 7 sẽ nối phần này.

Chốt bài: Agent biết xếp việc theo khung định lượng và giải thích được. Bài 6 ta cho nó trí nhớ và ngữ cảnh để hiểu "tuần này", "như hôm qua".