4 tuần: Xây dựng nền tảng marketing 10 agent trong khi ngủ trưa

CẬP NHẬT (Tháng 11/2025): STRAŦUM đã ra mắt! Từ "speed run 4 tuần" đã tiến hóa thành ứng dụng marketing intelligence 9 agent hoàn chỉnh. Đọc câu chuyện launch đầy đủ: STRAŦUM: Ứng dụng marketing 9 agent tôi xây trong 75 ngày

Thử ngay: tại stratum.chandlernguyen.com (Private Alpha - chỉ qua lời mời)

Sáu ngày. Đó là bao lâu tôi đợi sau khi launch DIALØGUE trước khi bắt đầu dự án tiếp.

Bạn có thể nghĩ "chẳng phải nên marketing podcast generator sao? Kiếm người dùng? Sửa bug?" Và bạn hoàn toàn đúng. Nhưng chuyện là — tôi muốn xem mình có thể đẩy xa và nhanh đến đâu với công cụ AI mới. Gọi là speed run, gọi là tham vọng quá mức, gọi là chuyện xảy ra khi Claude Code và Gemini 2.5 Pro khiến build vui trở lại.

Timeline không nên có thể

Để tôi cho bạn thấy góc nhìn:

- DIALØGUE: 6-7 tháng từ dòng code đầu đến launch

- Marketing Suite: 4 tuần, đã có 3 AI agent hoạt động nói chuyện với nhau

Nhìn qua git history, cuối ngày đầu, tôi có:

- Kiến trúc multi-tenant với hệ thống phân cấp organization → client → campaign

- React frontend ban đầu với authentication

- Business Strategy Agent hoạt động dùng 11 framework khác nhau, bao gồm các vùng khác nhau. Các framework này được dùng bởi các hãng tư vấn hàng đầu toàn cầu/khu vực.

- Supabase integration với Row Level Security

Đó nhiều hơn tôi hoàn thành trong tháng đầu xây DIALØGUE.

Con số giữ tôi tiến về phía trước

Một số metric nhanh từ 4 tuần qua:

- Tính năng shipped: 3 agent hoàn chỉnh + kiến trúc multi-tenant

- Dòng code: ~117.000 (Python: 39k, TypeScript: 58k, SQL: 20k, Javascript: còn lại)

- Bảng database: 39 (mỗi bảng phục vụ mục đích cụ thể - nói thêm sau)

- Git commits: 232 (trong khoảng 26 ngày)

- Cà phê tiêu thụ: Đừng hỏi

Tại sao dự án này thực sự khó hơn 10 lần

DIALØGUE phức tạp, chắc chắn. AWS Lambda functions, Step Functions, cuối cùng chuyển mọi thứ sang Google Cloud Run. Nhưng cơ bản, nó là công cụ đơn mục đích: tạo podcast. Một loại người dùng. Một workflow. Một happy path.

Marketing Suite này? Để tôi cho bạn thấy ý:

Kịch bản thực: Một agency quản lý Nike và Adidas (giả thuyết). Strategist của agency dùng Business Strategy Agent phân tích vị thế Nike. Phân tích đó tự động lưu vào bảng strategy_outputs. Khi chuyển sang Persona Agent, nó kéo strategy Nike để thông tin phát triển persona — nhưng KHÔNG THỂ thấy dữ liệu Adidas. Trong khi đó, brand guidelines Nike trong bảng brand_guidelines truyền xuống Content Agent, đảm bảo mọi nội dung dùng giọng Nike, không phải Adidas.

Điều này yêu cầu:

- Bảng organizations với loại SME vs AGENCY

- Bảng clients (chỉ cho agency)

- Campaigns với foreign keys tới cả org VÀ client

- strategy_outputs với isolation cấp campaign

- brand_guidelines với kế thừa phân cấp

- Row Level Security policies trên mọi bảng

Đó chỉ một workflow. Giờ nhân lên 10 agent, mỗi cái có yêu cầu dữ liệu riêng.

Đang hoạt động (và vẫn hỗn loạn)

Hoạt động (3 Agent live + Business Intelligence)

Business Strategy Agent: Không phải SWOT generator điển hình. Nó áp dụng 11 framework toàn diện: SWOT Analysis, Porter's Five Forces, Business Model Canvas, ICE Prioritization, BCG Growth-Share Matrix, VRIO Framework, Three Horizons Model, Blue Ocean Strategy, McKinsey 7S Framework, OKRs Framework, Jobs to Be Done.

Persona Agent: Tạo persona khách hàng chi tiết với 15+ thuộc tính VÀ — phần điên rồ — bạn có thể phỏng vấn họ. Mỗi câu trả lời phỏng vấn thông minh hơn vì nó kéo từ lịch sử persona_interactions. Người dùng dành 20-30 phút trong những phỏng vấn này.

Marketing Strategy Agent: Đây là cầu nối. Nó lấy business strategy, hiểu persona, và tạo kế hoạch go-to-market hành động được. Chiến thuật ngân sách zero cho startup bootstrap. Phân bổ ngân sách 70-20-10 cho SME. Orchestration đa kênh cho enterprise.

Business Intelligence (Anh hùng ẩn): Mọi cuộc trò chuyện với bất kỳ agent nào tự động trích xuất insight và xây kiến thức tổ chức. Nói chuyện với Strategy Agent về mở rộng châu Âu? Insight đó lưu vào bảng ai_insights. Tuần sau khi dùng Content Agent, nó đã biết về kế hoạch mở rộng châu Âu. Không cần giải thích lại.

Đang xây (7 Agent tiếp theo)

Campaign Execution Agent, Analytics Agent, ROI & Budget Agent, và 4 agent nữa. Mỗi cái là dự án riêng. Nhưng ở tốc độ này? Thực sự cảm thấy có thể???

Sự tiến hóa kiến trúc: Học từ nỗi đau

Với DIALØGUE, tôi học theo cách khó về race conditions. Nhớ bug đăng ký 3 phút? Lần này, tôi xây đúng từ ngày đầu.

// Trước: Mỗi agent truy vấn nhiều bảng
  const personas = await supabase.from('personas').select()
  const strategies = await supabase.from('strategies').select()
  const guidelines = await supabase.from('brand_guidelines').select()

  // Sau: Một service thông minh
  const context = await getEnterpriseContext(campaignId)
  // Trả về dữ liệu đã lọc, cached, properly-scoped trong 45ms

Tốc độ khác biệt là thật

Ngày 14 tháng 9 điên rồ. Nhìn git log thực với timestamps:

08:04 AM - Migrate frontend sang standardized API client
08:19 AM - Hoàn thành API standardization (100% coverage)
11:34 AM - Phase 1: Centralized route configuration
1:00 PM  - Phase 2: Standardized tất cả 10 agent pages
4:31 PM  - Phase 3.2: Navigation components context-aware
4:38 PM  - Phase 3.3: Tất cả agents tích hợp context system
5:03 PM  - Phase 3.4: Testing & Polish (giảm 92% bundle size)

Sáu cải thiện kiến trúc lớn. Và tôi thực sự không ngồi trước máy tính phần lớn thời gian :D

Là Chủ nhật nên chúng tôi đi nhà thờ, siêu thị, ăn trưa đầy đủ với hải sản, ngủ trưa, đi Costco và chơi game trên iPad. Điều này có thể vì AI assisted coding. Cảm ơn Claude Code và Gemini CLI!

Tại sao xây khi DIALØGUE vừa launch?

Vì tôi có thể. Vì công cụ đã tốt đến vậy. Vì sau 20+ năm trong quảng cáo, cuối cùng tôi có kỹ năng xây nền tảng marketing tôi luôn muốn dùng.

Nhưng chủ yếu? Vì tôi muốn ghi chép điều gì có thể khi kết hợp chuyên môn lĩnh vực với công cụ AI hiện đại. Đây không phải về thay thế developer — mà khuếch đại họ. (Dù như tôi sau này phát hiện khi xây ứng dụng iOS native mà không biết Swift, AI đưa bạn khoảng 60% — 40% còn lại về gu thẩm mỹ và đánh bóng vẫn hoàn toàn là con người.)

Tiếp theo?

Tôi nhắm alpha launch tháng 10/11. Xem lại sau một tháng nhé. :P