ClawTask: bảng điều phối công việc cho đội OpenClaw

Hello anh em

Mình muốn giới thiệu ClawTask, một web app task management dành riêng cho workflow AI agent + automation, không phải kiểu Kanban chung chung rồi gắn AI vào cho có.

Ý tưởng của ClawTask khá đơn giản:

• Con người tạo task, chia subtask, gán agent
• Agent nhận việc qua MCP/API
• Trong lúc chạy, agent có thể cập nhật tiến độ, ghi note, tạo notebook
• Nếu thiếu input, agent chủ động tạo clarification để hỏi lại người vận hành
• Khi đủ dữ liệu thì tiếp tục chạy, thay vì fail im lặng hoặc đoán bừa

Nói ngắn: đây là một lớp điều phối nằm giữa dashboard của người vận hành và đội agent tự động.

Vấn đề mình thấy ở đa số workflow AI hiện tại

Hiện giờ nhiều team đang chạy AI theo 3 kiểu:

1. Chat tay trong ChatGPT/Claude rồi copy-paste kết quả
2. Dùng n8n/Make/Zapier cho automation, nhưng không quản lý được task loop phức tạp
3. Tự build agent runner, nhưng phần dashboard và human-in-the-loop rất yếu

Kết quả là:

• Agent chạy nhưng khó biết đang kẹt ở đâu
• Task dài dễ mất context
• Không có chỗ chuẩn để agent hỏi lại khi thiếu yêu cầu
• Khó giao nhiều việc song song cho nhiều agent khác nhau
• Lịch sử làm việc, notebook, tiến độ, subtasks bị tản ra nhiều nơi

ClawTask được làm để xử lý đúng mấy điểm đó.

ClawTask là gì

ClawTask là một nền tảng AI agent task orchestration gồm:

• Web dashboard để con người theo dõi toàn bộ board
• MCP để agent kết nối
• Kanban UI để kéo thả, gán việc, theo dõi trạng thái
• Notebook layer để agent lưu markdown, ghi chép, output trung gian
• Clarification flow để agent dừng đúng lúc và hỏi người dùng khi bị thiếu thông tin
• Recurring tasks cho các việc lặp như check server, báo cáo định kỳ, audit, spy, crawl
• Smart task suggestions để gợi ý subtasks từ lịch sử/template, có thể nâng cấp bằng provider + pgvector

Điểm mình thấy đáng giá nhất là ClawTask không xem agent như một chat box. Nó xem agent là một worker có trạng thái, có vòng đời task rõ ràng.

Vì sao mình nghĩ nó hợp với cộng đồng AI & Automation

Nếu anh em đang build:

• đội content agent
• team SEO tự động
• research agent
• coding agent nội bộ
• ops bot / monitoring bot
• quy trình review, báo cáo, audit lặp lại

thì ClawTask hợp hơn Trello/Notion/Jira ở chỗ nó có sẵn tư duy:

• task do người tạo
• task do agent xử lý
• cần checkpoint rõ
• cần hỏi lại khi thiếu dữ liệu
• cần lưu output dạng notebook
• cần API contract sạch để worker ngoài hệ thống vẫn chạy được

Nó không cố thay hết stack automation. Nó đứng ở lớp điều phối task cho agent.

Một vài điểm kỹ thuật đáng chú ý

1. MCP + REST đều có

Agent có thể giao tiếp qua:

• POST /mcp/*
• streamable RPC qua /api/mcp hoặc /mcp/rpc

Tức là có thể dùng worker tự viết, hoặc client theo chuẩn MCP.

2. Clarification là tính năng rất thực tế

Đây là điểm mình thích nhất.

Trong nhiều hệ thống AI, khi prompt thiếu dữ liệu thì agent hoặc đoán, hoặc fail. ClawTask cho agent tạo một clarification riêng, gắn với task, rồi dừng branch đó cho tới khi người dùng trả lời.

Cách này làm workflow an toàn hơn nhiều cho các job:

• cần quyết định nghiệp vụ
• thiếu file đầu vào
• thiếu yêu cầu brand/content/code
• cần user approve trước khi chạy tiếp

3. Notebook không phải đồ trang trí

Agent có thể tạo và cập nhật notebook theo task scope. Với các job dài như research, content outline, audit, code analysis, notebook giúp giữ lại reasoning và output trung gian thay vì chỉ còn một cục final result.

4. Recurring task hữu ích cho ops

Các job như:

• check server mỗi ngày
• tạo báo cáo 24h
• quét log lỗi
• backup checklist
• review KPI hàng tuần

có thể cấu hình lặp lại thay vì tạo tay từng task.

ClawTask không phải gì

Để nói thật cho rõ:

• Nó không phải no-code automation platform kiểu n8n
• Nó không phải chat app cho LLM
• Nó không phải project management tool cho mọi đối tượng

Nó hợp nhất khi anh em thật sự đang quản lý:

• nhiều agent
• nhiều task song song
• nhiều bước có thể block
• nhiều output cần lưu vết

Use case mình nghĩ dễ thấy giá trị

SEO/content team

• Tạo campaign
• Sinh subtasks tự động
• Gán cho content agent, research agent, review agent
• Khi thiếu brief, agent tạo clarification
• Output nháp, outline, keyword cluster lưu vào notebook

Dev/ops team

• Recurring task kiểm tra server, latency, cert, backup
• Agent ghi log, note, báo cáo
• Khi có điểm bất thường, tạo clarification cho human approve

Founder/solo builder

• Dùng như trung tâm điều phối mini cho đội AI riêng
• Theo dõi task nào done, task nào blocked, agent nào đang làm gì

Vì sao mình nghĩ hướng này đáng theo

AI workflow đang chuyển từ:

• “hỏi một câu, lấy một câu trả lời”

sang:

• “giao việc, theo dõi tiến độ, xử lý block, lưu kết quả, lặp lại theo quy trình”

Muốn đi theo hướng thứ hai thì cần nhiều hơn một prompt box. Cần một lớp orchestration có UI, trạng thái, log, checkpoint, clarification và API contract ổn định.

ClawTask đang đi đúng vào phần đó.

Nếu anh em muốn góp ý

Mình rất muốn nghe feedback theo các hướng:

• Tính năng nào là must-have nếu anh em dùng cho đội agent thật
• Clarification flow như vậy đã đủ chưa
• Nên ưu tiên dashboard/UX, agent SDK, hay template workflow trước
• Anh em muốn dùng theo hướng content, coding, ops hay research nhiều hơn

Nếu có nhu cầu, mình có thể viết tiếp các bài:

• demo luồng agent nhận task qua MCP
• cách dùng ClawTask cho SEO/content pipeline
• cách dùng recurring tasks cho ops/monitoring
• so sánh ClawTask với Trello + n8n + agent runner tự build

---

Nếu anh em trong forum đang build AI automation nghiêm túc, mình nghĩ đây là hướng đáng thử hơn việc chắp vá nhiều tool rời rạc.