Demo tác vụ AI thực thi lệnh ngôn ngữ tự nhiên theo Intent → Effect → Snapshot

Xin chào.
Mình xin chia sẻ demo quản lý tác vụ AI-native (TaskFlow)
được tạo ra để kiểm chứng
thư viện mã nguồn mở cá nhân đang phát triển
@manifesto-ai/core.

TaskFlow, hơn là một sản phẩm hoàn chỉnh,
là một ứng dụng demo nhằm cho thấy
mô hình thực thi được đề xuất trong @manifesto-ai/core
vận hành như thế nào trong một ứng dụng thực tế.

Cấu trúc cốt lõi được thử nghiệm trong dự án này như sau.

• LLM chỉ đảm nhiệm việc diễn giải ngôn ngữ tự nhiên → Intent
• Việc thay đổi trạng thái thực tế do các quy tắc Runtime tường minh (Effect) thực hiện
• Mọi kết quả đều được ghi lại thành Snapshot để có thể tái hiện, kiểm chứng và stream

Nói cách khác, thay vì là một "agent để LLM trực tiếp thao tác trạng thái",
bọn mình muốn kiểm chứng một cấu trúc trong đó
LLM hoạt động như trình biên dịch, còn hệ thống đảm nhiệm việc thực thi.

Vì sao thử nghiệm cấu trúc này

Trong các pattern agent hiện có, mình gặp các vấn đề sau.

• Chuyển đổi trạng thái bị chôn trong reasoning nội bộ của LLM
• Khó tái hiện kết quả thực thi
• Khó thay đổi chính sách hoặc debug

Vì vậy, mình đã tạo một PoC để kiểm tra xem
cấu trúc lấy runtime làm trung tâm, tách biệt ý nghĩa (Intent) và thực thi (Effect),
có thực sự hiệu quả hay không.

Những gì có thể thấy trong demo

• Tương tác tự nhiên bằng ngôn ngữ tự nhiên như tạo / sửa / tra cứu task / điều khiển View
• Luồng thực thi Intent → Effect → Snapshot
• Phản hồi streaming dựa trên SSE
• UI projection dựa trên React + Zustand

Liên kết

• Demo: https://taskflow.manifesto-ai.dev
• Core (@manifesto-ai/core): https://github.com/manifesto-ai/core
• TaskFlow Repo: https://github.com/manifesto-ai/taskflow

Dự án hiện vẫn đang ở giai đoạn nghiên cứu/thử nghiệm nên còn nhiều phần chưa hoàn thiện.
Mình rất hoan nghênh mọi phản hồi và cả phê bình về cấu trúc cũng như định hướng 🙇‍♂️