28 recipe, ba phần: cẩm nang thực địa cho cookbook của Model API

Triết lý thiết kế

Mỗi recipe là một điểm khởi đầu tự chứa, copy-paste được, chứng minh đúng một năng lực và để lại cho bạn một nền móng để xây tiếp. Khâu setup được chủ đích giữ ở mức tối giản: một tài khoản Model API, một key export ra biến MODEL_API_KEY, và OpenAI SDK trỏ về https://api.meta.ai/v1. API tương thích drop-in với OpenAI SDK, Anthropic SDK và các agent CLI như OpenCode — nên các recipe chạy ngay trên những công cụ bạn đã có sẵn. Định dạng: notebook Colab kèm file Python độc lập.

Phần một: nền tảng API (10 recipe)

Các viên gạch cơ bản, từng viên một: chat completion đầu tiên, streaming, tool calling, structured output, prompt caching, điều khiển token suy luận, input hình ảnh, ngữ cảnh dài, xử lý lỗi với backoff, và search grounding kèm trích dẫn inline. Kỷ luật ở đây là mỗi recipe chỉ kiểm chứng một viên gạch — để sau này khi có gì hỏng trong một agent phức tạp, bạn biết nên nghi ngờ viên gạch nào, vì bạn đã thấy từng viên hoạt động riêng lẻ.

Hai recipe rất dễ bị xem nhẹ. Prompt caching chính là bài toán kinh tế của agentic coding — ngữ cảnh repository gửi lại mỗi lượt được tính theo giá cached, chỉ bằng một phần nhỏ input mới (bài tính toán bậc giá giải thích vì sao khoản này chi phối hóa đơn thực tế). Còn structured output — JSON được bảo đảm theo schema, parse được ngay lần đầu — là khác biệt giữa một pipeline agent và một đống regex.

Phần hai: các pattern agent (5 recipe)

Đây là nơi một model trở thành một agent: vòng lặp cốt lõi perceive-decide-act, đan xen suy luận và dùng tool trong cùng một lượt, quản lý ngữ cảnh qua các phiên chạy dài, sửa file tại chỗ có kiểm chứng (search-and-replace tự kiểm tra chính nó — pattern mà mọi coding agent nghiêm túc đều dùng), và một copilot chống mệt mỏi cảnh báo, biết trích các pattern có căn cứ từ một luồng dữ liệu nhiễu kèm tự đánh giá bằng strict-JSON. Năm recipe, và gộp lại chúng là bản thiết kế sống của cách những công cụ như Muse Code được lắp ráp bên trong.

Phần ba: các use case (13 recipe)

Phần gặt hái thành quả, và độ phủ chính là điểm nhấn: phân tích biểu đồ và từ-screenshot-ra-bugfix ở phía nhận thức; thiết kế web và làm game có trình duyệt kiểm chứng, nơi agent tự soát bài của mình trong một trình duyệt thật; thực thi code trong sandbox; một product studio bốn vai (PM, backend, frontend, tech writer) phối hợp qua một bảng Kanban chung; một game 3D dựng one-shot từ một prompt có cấu trúc duy nhất; một bot GitHub Actions tự hành; và computer use trên cả Linux lẫn macOS. Mỗi cái là một pattern production thu nhỏ, không phải đồ chơi.

Bắt đầu từ đâu

Nếu bạn đang đánh giá API: fundamentals 01 (quickstart), rồi 03 (tool calling), rồi agent patterns 01 — một buổi chiều, và bạn sẽ nắm được hình hài của nền tảng. Nếu bạn là người dùng Muse Code, đi thẳng đến ba recipe dành cho Muse Code — agent fan-out, bundled skills, goal tracking — những recipe biến các pattern cốt lõi của sản phẩm thành code chạy được. Danh mục đầy đủ liệt kê cả 28 recipe kèm link tới source.