Tạo task đầu tiên với agent trong Antigravity: từ prompt tới code

TL;DR: Vòng đời một task trong Antigravity: tạo project → viết prompt → agent sinh Implementation Plan → bạn duyệt và bấm Proceed → theo dõi Task checklist trong lúc agent viết code, chạy terminal → nhận Walkthrough tóm tắt khi xong. Bài này thực hành trọn vòng đó với một ví dụ cụ thể, kèm mẹo viết prompt cho người mới.

Hai bài trước bạn đã cài đặt xong Antigravity và nắm được giao diện Editor với Agent Manager. Giờ tới phần thú vị nhất: tạo task với agent Antigravity lần đầu tiên — giao một việc thật, nhìn agent lập kế hoạch, viết code và tự chạy thử. Mình sẽ dùng đúng ví dụ trong tài liệu hướng dẫn chính thức của Google: nhờ agent thiết kế một ứng dụng Node lấy tin tức mới nhất.

Bước 1: Tạo project cho task đầu tiên

Agent chỉ hoạt động trong phạm vi một project, nên việc đầu tiên là khoanh vùng làm việc:

1. Ở màn hình chính, bấm Select Project → New Project.
2. Bấm Add Folder và chọn thư mục làm việc — ví dụ $HOME/agy2-projects/my-first-project. Nên tạo folder trống mới cho lần thực hành đầu, tránh trỏ vào repo công ty.
3. Chọn security preset: người mới cứ để mặc định. Preset này quy định agent được tự làm gì (đọc/ghi file, chạy lệnh) và việc gì phải hỏi bạn.
4. Đặt tên project rồi bấm Create.

Project mới xuất hiện ở sidebar trái, kèm sẵn một khung chat. Đó chính là conversation đầu tiên — nơi bạn sắp gõ yêu cầu.

Một lưu ý nhỏ từ kinh nghiệm của mình với các công cụ cùng loại: folder thực hành nên là một repo Git (chạy git init trước cũng được). Agent sửa file khá mạnh tay, và có Git thì mọi thay đổi đều xem lại, hoàn tác được. Bạn nào chưa quen thì đọc bài Git cho người mới trước, 10 phút là đủ dùng.

Bước 2: Viết prompt đầu tiên

Trong khung chat của conversation, gõ yêu cầu. Ví dụ theo codelab chính thức:

Thiết kế một ứng dụng Node lấy tin tức mới nhất

Prompt tốt cho task đầu tiên nên gói đủ ba ý trong 1–3 câu:

• Muốn gì — "ứng dụng Node lấy tin tức mới nhất".
• Phạm vi/ràng buộc — "chỉ dùng thư viện chuẩn", "không cần database".
• Kết quả trông ra sao — "có README hướng dẫn chạy", "chạy được bằng một lệnh npm start".

Đừng cố nhồi mọi chi tiết kỹ thuật vào prompt đầu. Antigravity không lao vào code ngay — nó sẽ trình kế hoạch cho bạn duyệt trước, và đó mới là chỗ để nắn chỉnh.

Bước 3: Duyệt Implementation Plan trước khi agent chạy

Gửi prompt xong, agent không sửa file nào cả. Nó sinh ra một Implementation Plan — bản kế hoạch triển khai dạng artifact, thường gồm: các bước định làm, cấu trúc file dự kiến, thư viện định dùng và cách kiểm thử. Quy trình này được mô tả chi tiết trong codelab Getting Started chính thức của Google, và trải nghiệm thực tế bám khá sát tài liệu.

Đây là chốt chặn quan trọng nhất của cả quy trình. Bạn có ba lựa chọn:

• Đồng ý → bấm Proceed, agent bắt đầu thực thi.
• Muốn chỉnh → comment trực tiếp lên artifact (xem bước 5) hoặc trả lời trong chat: "đừng dùng framework, viết bằng http module chuẩn thôi".
• Sai hướng hẳn → mô tả lại yêu cầu; agent sinh plan mới.

Mình khuyên người mới đọc plan chậm lại một nhịp, kể cả khi trông ổn. Thứ nhất để quen cách agent "suy nghĩ"; thứ hai vì sửa hướng ở bước kế hoạch rẻ hơn nhiều so với sửa code đã viết xong.

Bước 4: Theo dõi Task artifact trong lúc agent làm việc

Bấm Proceed xong, agent chuyển sang thực thi và xuất hiện thêm một artifact mới: Task — checklist từng bước tự tick dần khi agent hoàn thành. Song song đó, agent thật sự thao tác trên máy bạn: tạo file, viết code, mở terminal chạy npm install, khởi động app thử.

Trong lúc chờ, bạn có hai chỗ để quan sát:

• Khung chat: agent tường thuật đang làm gì, gặp vấn đề gì.
• Auxiliary Pane (góc phải trên): xem toàn bộ artifacts, file nguồn vừa thay đổi và diff chi tiết.

Điểm dễ chịu là bạn không phải ngồi canh. Task nhỏ như ví dụ này chạy vài phút; task lớn hơn bạn cứ để agent chạy nền — Agent Manager sinh ra đúng để quan sát kiểu làm việc bất đồng bộ này. Nếu agent gặp bước cần quyền (ví dụ chạy lệnh ngoài security preset), nó dừng lại hỏi bạn rồi mới tiếp.

Bước 5: Comment lên artifact để nắn chỉnh agent

Tính năng mình thấy đáng học nhất cho người mới: comment trực tiếp lên artifact. Thay vì viết lại prompt, bạn trỏ thẳng vào điểm muốn đổi:

• Mở artifact (Implementation Plan hoặc Task) trong Auxiliary Pane.
• Thêm ghi chú tại mục cụ thể — ví dụ trên dòng "dùng thư viện axios" ghi "thay bằng fetch chuẩn của Node".
• Agent đọc comment và điều chỉnh cách làm, cập nhật lại plan/task tương ứng.

Cách phản hồi này giữ được ngữ cảnh: agent biết chính xác bạn đang nói về bước nào, thay vì phải đoán từ một câu chat chung chung. Nó cũng gần với thói quen review Pull Request của dân dev — comment đúng dòng, đúng chỗ.

Bước 6: Đọc Walkthrough khi agent báo xong

Hoàn thành mọi bước trong checklist, agent xuất artifact cuối: Walkthrough — bản tóm tắt toàn bộ những gì đã làm: file nào được tạo/sửa, logic chính nằm đâu, đã kiểm thử ra sao (chạy lệnh gì, kết quả thế nào).

Trình tự kiểm tra mình gợi ý:

1. Đọc Walkthrough để nắm bức tranh tổng.
2. Soi diff các file quan trọng trong Auxiliary Pane.
3. Tự chạy lại app bằng terminal — đừng chỉ tin ảnh chụp màn hình của agent.
4. Ưng thì commit; chưa ưng thì comment tiếp hoặc giao thêm yêu cầu trong cùng conversation.

Toàn bộ hệ artifact — plan, task, walkthrough, screenshot — chính là cơ chế kiểm chứng cốt lõi của Antigravity, đủ quan trọng để mình dành riêng bài 5 nói về Artifacts.

Khi task đầu tiên không suôn sẻ

Không phải lần chạy nào cũng mượt, nhất là ở task đầu. Vài tình huống hay gặp và cách xử lý:

Agent dừng giữa chừng chờ xác nhận. Đây là hành vi đúng, không phải lỗi: bước đó nằm ngoài quyền của security preset (ví dụ cài package mới, chạy lệnh mạng). Đọc kỹ agent xin quyền gì rồi hãy cho phép — đừng bấm đồng ý theo quán tính.

Plan nhìn ổn nhưng code chạy lỗi. Xem lại phần tường thuật trong chat: agent thường tự phát hiện lỗi khi chạy thử và tự sửa thêm một vòng. Nếu nó luẩn quẩn, dừng lại và comment thẳng vào bước lỗi trong Task artifact, kèm thông báo lỗi bạn thấy trên terminal.

Agent hiểu sai yêu cầu ngay từ plan. Thường do prompt thiếu ràng buộc. Đừng tiếc — mô tả lại yêu cầu với phạm vi rõ hơn để agent sinh plan mới. Vòng lặp plan mới chỉ tốn vài chục giây, rẻ hơn nhiều so với để agent code sai hướng.

Kết quả chạy được nhưng khác kỳ vọng. Giao tiếp tiếp trong cùng conversation: "app chạy rồi nhưng mình muốn kết quả in dạng bảng thay vì JSON". Agent giữ nguyên ngữ cảnh cũ nên chỉnh nhanh hơn mở conversation mới.

Điểm chung của mọi tình huống: mọi thứ đều xem lại được qua artifacts. Bạn không bao giờ phải đoán agent đã làm gì — plan, task list, diff và log đều nằm trong Auxiliary Pane.

Mẹo viết prompt cho người mới tạo task với agent Antigravity

Đúc kết nhanh sau ví dụ trên:

• Một task một mục tiêu. "Làm trang landing" và "fix bug đăng nhập" nên là hai task, hai conversation riêng.
• Nói rõ ràng buộc ngay từ đầu: ngôn ngữ, framework, thứ không được đụng ("đừng sửa file config").
• Yêu cầu đầu ra kiểm chứng được: "có README", "test pass", "chạy được bằng npm start" — agent sẽ tự dùng chúng làm tiêu chí hoàn thành.
• Tận dụng vòng plan → comment → proceed thay vì cố viết prompt hoàn hảo một phát ăn ngay.
• Task đầu nên nhỏ và rủi ro thấp — folder mới, project đồ chơi — để bạn quen quy trình trước khi giao việc trên codebase thật.

So với kiểu chat-rồi-dán-code của các công cụ cũ mình từng thử trong bài viết code bằng AI miễn phí với OpenCode, quy trình tạo task với agent Antigravity bài bản hơn rõ rệt: có kế hoạch để duyệt, có checklist để theo dõi, có walkthrough để nghiệm thu. Người mới nắm vững vòng này là nắm được 80% cách dùng nền tảng.

👉 Bài tiếp theo: Artifacts trong Antigravity: kiểm chứng công việc của agent — hiểu sâu từng loại artifact và cách dùng chúng để tin-nhưng-vẫn-kiểm agent. Đọc thêm các bài AI coding khác tại chuyên mục Công nghệ.