Khám phá Ambler - cách đơn giản hóa workflow LLM, biến mô tả tiếng Anh thành code với AI, và những suy nghĩ về chi phí coding agent theo độ dài ngôn ngữ lập trình.

Lê Lân

22/08/2025

Chào bạn! Hôm nay, chúng ta sẽ cùng "đột nhập" vào một thế giới mà những "trợ lý" AI không chỉ biết nói chuyện mà còn có thể... code như một kỹ sư phần mềm thực thụ trong team của bạn! Nghe có vẻ "viễn tưởng" như phim khoa học viễn tưởng vài năm trước, nhưng giờ đây, với sự ra mắt và bản xem trước của GitHub Copilot Agents, điều này đã trở thành sự thật rồi đó! GitHub Copilot Coding Agents là gì mà "hot" vậy? Đơn giản thôi! GitHub Copilot Coding Agent là một công nghệ mới toanh (hiện đang ở giai đoạn xem trước) dành cho các tài khoản GitHub Pro và Enterprise. Tưởng tượng thế này: bạn có một "vấn đề" (issue) cần giải quyết trong dự án GitHub, ví dụ như cần thêm một tính năng mới hay sửa một lỗi "be bé" nào đó. Thay vì giao cho đồng nghiệp, giờ bạn có thể "quẳng" nó thẳng cho... GitHub Copilot! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/a3sa0bv2xuyfbzrhixrt.png' alt='Assigning an issue to GitHub Copilot'> Đúng vậy, bạn không nghe nhầm đâu! Copilot sẽ nhận nhiệm vụ, tự động tạo một "nhánh làm việc" (branch) riêng cho vấn đề đó, y hệt như cách một lập trình viên vẫn làm. Sau đó, "em" Copilot này sẽ bắt đầu "vắt óc" (à không, là xử lý dữ liệu) để lên kế hoạch xem sẽ giải quyết công việc này như thế nào. Thật bá đạo phải không? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/65ny8xz66xjfa93j73ho.png' alt='The newly created branch'> À mà khoan, có một lưu ý nhỏ xíu về "tiền nong" nha! Mỗi khi GitHub Copilot Coding Agent "làm việc" cho bạn, nó sẽ "ngốn" một phần trong số lượng yêu cầu cao cấp (premium requests) được cấp hàng tháng cho tài khoản của bạn đó. Vì đây là sản phẩm đang trong quá trình phát triển, tốt nhất bạn nên ghé qua tài liệu của GitHub để cập nhật thông tin mới nhất về hạn mức và cách tính phí nhé! Vậy thì, khi đã nhận "đơn đặt hàng", Copilot sẽ làm gì tiếp theo? Sau khi "nghiên cứu" kỹ lưỡng vấn đề và toàn bộ kho mã của bạn, nó sẽ vạch ra một kế hoạch hành động chi tiết để hoàn thành công việc được giao. Trong lúc "em nó" đang miệt mài làm việc, bạn sẽ thấy phần bình luận trên nhánh làm việc tự động cập nhật liên tục để bạn biết được tiến độ, những nhiệm vụ đã hoàn thành, và cả những gì còn lại. Điều này cực kỳ hữu ích để bạn theo dõi và định hướng cho "trợ lý" AI của mình đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/0bs54qo7ica9fxs6ooy6.png' alt='Copilot tracking and communicating its progress on a branch'> Copilot không chỉ biết "cắm mặt" vào code đâu nhé! Nó còn cực kỳ thông minh khi phân tích mã nguồn của bạn và có thể tận dụng các tài nguyên bổ sung như máy chủ Model Context Protocol (MCP) mà bạn đã cấu hình trên GitHub, hoặc các tài liệu hướng dẫn đặc biệt mà bạn cung cấp về cấu trúc kho mã của mình. Nếu bạn tò mò về MCP Servers hay kiến trúc AI, có thể tìm đọc thêm các bài viết về cách tăng cường đội ngũ phát triển bằng MCP servers hoặc các giải pháp tăng năng suất với MCP servers nhé. Một điểm thú vị nữa là tôi còn thấy Copilot có thể sử dụng các công cụ dòng lệnh để tìm kiếm các chuỗi liên quan trong tệp mã của bạn, giúp nó "định vị" tốt hơn trong dự án. Không chỉ vậy, Copilot còn có khả năng thực thi các lệnh để xây dựng (build) và kiểm thử (test) ứng dụng, thậm chí còn tự mình giải quyết các lỗi "build" do thiếu thư viện phụ thuộc nữa chứ! Nghe như một đồng nghiệp xịn sò luôn ấy nhỉ? Nghe hấp dẫn thật đấy, nhưng mà bạn có lo lắng về vấn đề bảo mật không? Yên tâm đi! Mặc dù Copilot "đa tài" như vậy, nhưng GitHub cũng rất chú trọng đến an toàn. Mặc định, Copilot được trang bị các quy tắc tường lửa "siêu chặt" để ngăn chặn nó làm việc ngoài môi trường "hộp cát" (sandboxed ecosystem) an toàn của GitHub. Hơn nữa, bất kỳ "hành vi lạ" nào vi phạm chính sách đều sẽ được ghi lại cẩn thận để bạn xem xét sau này. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/xl7wjrcyzw00olyvtn0k.png' alt='GitHub highlighting firewall rules that triggered during agent execution'> À, một điều quan trọng cần nhớ là các tính năng "hay ho" này hiện chỉ khả dụng nếu mã nguồn của bạn nằm trên GitHub và bạn có gói trả phí hỗ trợ. Điều này đồng nghĩa với việc bạn cũng sẽ được hưởng lợi từ tất cả các tính năng bảo mật tiêu chuẩn và cấp doanh nghiệp của GitHub rồi đó! Sau khi Copilot đã "xử lý" xong xuôi nhiệm vụ được giao, nó sẽ "nháy đèn" thông báo cho người đã giao việc cho nó. Lúc này, bạn có thể vào xem xét cái "pull request" (yêu cầu hợp nhất mã) mà Copilot đã tạo. Bạn có quyền "duyệt" (approve) nó luôn nếu thấy "ngon lành cành đào", hoặc yêu cầu Copilot sửa đổi thêm nếu chưa ưng ý. Nếu bạn "nhắc nhở" nó cần chỉnh sửa, Copilot sẽ phản hồi các bình luận của bạn và báo lại khi công việc đã sẵn sàng để xem xét lần nữa. Thật đúng kiểu "sếp giao việc, lính làm xong báo cáo" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2tk9sf41qrjf2jew0sav.png' alt='Copilot summarizing its finished results'> Khi bạn đã hoàn toàn "hài lòng" với sản phẩm của Copilot, bạn chỉ cần đánh dấu pull request đó là "sẵn sàng để xem xét". Lúc này, các bước tiếp theo trong quy trình làm việc của bạn sẽ được kích hoạt, chẳng hạn như chạy thêm các bài kiểm thử hoặc hệ thống GitHub Copilot tiêu chuẩn sẽ tự động xem xét, tóm tắt pull request và đưa ra gợi ý. Cuối cùng, khi mọi thứ đã "chuẩn không cần chỉnh", bạn có thể duyệt, hợp nhất (merge) nó vào codebase chính của mình, và GitHub sẽ "khép lại" vấn đề đó. Vậy là xong một nhiệm vụ rồi! Đến đây chắc bạn sẽ hỏi: "Vậy thì Copilot đỉnh đến mức nào? Liệu nó có 'cướp' mất việc của các kỹ sư trong team không?" Chà, có lẽ là KHÔNG đâu nhé! Nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi cách bạn làm việc hoặc thậm chí là cách bạn tuyển dụng đó. Copilot thay đổi cách tôi code như thế nào? Dù chỉ mới "làm quen" với Copilot một thời gian ngắn, nhưng tôi đã thực sự ấn tượng. Với tư cách là một lập trình viên có kinh nghiệm, tôi có thể diễn đạt yêu cầu của mình bằng các thuật ngữ kỹ thuật, giao việc cho Copilot và rồi... nhận lại một kết quả gần như "chuẩn không cần chỉnh" so với những gì tôi hình dung! Tất nhiên, điều này đòi hỏi tôi phải suy nghĩ rõ ràng về cách giải quyết vấn đề và loại giải pháp mà tôi muốn có, đồng thời phải chỉ ra bất kỳ "điểm đáng lo ngại" nào về các triển khai tiềm năng. Nghe có vẻ phức tạp, nhưng thú vị ở chỗ, đây chính là những gì tôi vẫn thường trao đổi với đồng nghiệp qua tin nhắn hoặc bình luận trên một nhiệm vụ mà thôi! Vì các "trợ lý" AI làm việc siêu nhanh, tôi nhận thấy mình có thể nhanh chóng "vứt" vài ý tưởng sơ bộ về những thay đổi tương đối đơn giản cho Copilot, rồi sau đó quay lại "ngâm cứu" kỹ hơn khi tôi có thời gian tập trung. Tôi có thể dễ dàng hình dung cảnh các kỹ sư cấp cao viết một yêu cầu, gửi cho Copilot, đi họp, rồi sau đó quay lại xem xét và cải thiện kết quả của Copilot khi họ rảnh rỗi. Nhiều khi, tôi còn bắt đầu phiên làm việc của mình bằng cách xem lại những gì Copilot đã gửi cho tôi giữa các phiên làm việc trước. Đây là một cách tuyệt vời để "vào guồng" công việc, hoặc đơn giản là để Copilot "lo liệu" những khía cạnh tẻ nhạt hơn của kỹ thuật phần mềm, còn tôi thì có thể tập trung vào định hướng chiến lược hay những vấn đề phức tạp hơn mà tôi quan tâm. Vậy còn về khía cạnh tuyển dụng thì sao? Nếu bạn nhìn lại phần trước, bạn sẽ thấy rằng phần lớn công việc tôi đang làm có xu hướng "cấp cao" hoặc "giám sát" hơn là trực tiếp viết code. Mặc dù tôi vẫn thích thú với việc code, nhưng giờ đây tôi thấy mình viết ít code "rập khuôn" hay "tầm thường" hơn, mà tập trung vào những phần chuyên biệt và mang tính chiến lược hơn. Đây là một tín hiệu tốt, nhưng không phải lập trình viên nào cũng làm được điều này. Bạn cần có một trình độ kinh nghiệm nhất định để có thể hướng dẫn các lập trình viên khác và đánh giá code của họ một cách hiệu quả, và điều này cũng đúng với AI. Vì lý do này, tôi thấy AI đang "lấp đầy" những vai trò tương tự như các thành viên team "non kinh nghiệm" hơn: thực hiện các nhiệm vụ được định nghĩa rõ ràng và chuẩn hóa, dễ dàng truyền đạt. Mặc dù AI không thể thay thế hoàn toàn các lập trình viên "junior" trong tổ chức của bạn, nhưng nó cũng có thể "cạnh tranh" với họ ở một số khía cạnh: AI agents ngày càng tự "gỡ rối": Khả năng tự học và thích nghi của AI đang ngày càng được cải thiện. Kho kiến thức khổng lồ: Copilot có toàn bộ dữ liệu huấn luyện "khổng lồ" trong tay, vì vậy nó có thể biết những thư viện mà các lập trình viên junior chưa biết. Tốc độ "thần tốc": Copilot làm việc nhanh chóng, có thể tạo ra rất nhiều code trong thời gian cực ngắn, thậm chí còn "vượt mặt" cả các lập trình viên senior nữa! Tất nhiên, các thành viên team junior cũng có giá trị rất lớn và có thể làm những điều mà AI không thể: Hiểu biết sâu sắc về nghiệp vụ: Họ có kiến thức chuyên sâu hơn về tổ chức, sản phẩm, dữ liệu và bối cảnh kinh doanh của bạn. Quan tâm đến người dùng cuối: Họ có khả năng xem xét hiệu quả người dùng cuối và bối cảnh mà code hoạt động. Giải quyết vấn đề cấp độ con người: Khả năng giải quyết vấn đề, tư duy logic và đưa ra quyết định dựa trên "lẽ thường tình" của con người. Debug các tình huống dữ liệu phức tạp: Khả năng tìm lỗi hoặc xử lý các kịch bản liên quan đến các tình huống dữ liệu cụ thể. Tiềm năng phát triển: Quan trọng nhất là họ có xu hướng phát triển và trở thành các kỹ sư cấp cao! Một lập trình viên junior giỏi sẽ mang lại giá trị lớn hơn nhiều cho một tổ chức so với một "trợ lý" AI đơn thuần. Tuy nhiên, tôi có thể thấy "cám dỗ" lớn cho các tổ chức khi dựa vào AI agents thay vì các lập trình viên junior, và điều này thực sự khiến tôi lo lắng cho ngành của chúng ta và cho rất nhiều nhân tài đang chật vật tìm kiếm cơ hội. Tóm lại, nếu tổ chức của bạn có những kỹ sư senior bận rộn và mã nguồn đã có sẵn trên GitHub, thì Coding Agents là một thứ bạn RẤT NÊN thử để xem nó ảnh hưởng đến quy trình làm việc và năng suất của bạn như thế nào. Chỉ cần cẩn trọng một chút nhé, bởi dù Coding Agent thường rẻ hơn lương của một kỹ sư junior, nhưng nó KHÔNG PHẢI là sự thay thế cho những kỹ sư tài năng, đang phát triển, linh hoạt và mang tính nhân văn trong team của bạn đâu! Tôi nghĩ đến đây là lúc chúng ta nên "phơi bày" những điểm yếu của AI agents một cách chi tiết hơn. Trong những cuộc trò chuyện về AI, đặc biệt là về năng suất của AI, có một sự thật "đau lòng" nhưng thường bị bỏ qua: Phần lớn công việc kỹ thuật phần mềm KHÔNG PHẢI là viết code! Tôi đã viết code gần như cả đời, và hơn hai thập kỷ làm nghề chuyên nghiệp. Mặc dù công việc của tôi rất nhiều liên quan đến việc viết code, nhưng những dòng code đó chỉ xuất hiện SAU KHI tôi đã: Hiểu rõ nhu cầu kinh doanh hoặc hành vi hiện tại đang "gây khó chịu". Xác định một giải pháp lý tưởng nên hoạt động như thế nào. Tìm ra vài cách khác nhau để đạt được mục tiêu này. Lựa chọn một giải pháp tiềm năng hàng đầu để triển khai – thường là có sự hợp tác với những người khác hiểu rõ các lĩnh vực và nhu cầu khác. Xác định những chỗ trong code cần được điều chỉnh để hỗ trợ thay đổi. Thực hiện các thay đổi code để hỗ trợ hành vi mới. Đảm bảo code hoạt động trơn tru. Nghĩ ra các trường hợp mà code có thể "đổ vỡ", các trường hợp ngoại lệ (edge case) mà chúng ta có thể chưa nghĩ tới, v.v., rồi đảm bảo code cũng hoạt động tốt trong những trường hợp đó. Đảm bảo code an toàn, dễ kiểm thử và có hiệu suất như chúng ta mong đợi khi chọn giải pháp. Truyền đạt sự thay đổi trong tài liệu và cho những người khác. Đảm bảo sự thay đổi "chảy" qua các quy trình để lấy phản hồi, kiểm thử và triển khai đến các môi trường khác nhau. Như bạn thấy đấy, thay đổi code chỉ là một phần nhỏ của kỹ thuật phần mềm, nhưng chúng ta lại dành quá nhiều sự chú ý đến nó khi nghĩ về các giải pháp năng suất AI, hoặc thậm chí khi cân nhắc sử dụng các nguồn lực phát triển từ nước ngoài. Mặc dù tôi tin rằng các hệ thống AI đã có thể thực hiện một số bước này ở mức độ nào đó, nhưng chúng ta có xu hướng đánh giá hiệu quả của chúng chủ yếu dựa trên khả năng "tạo nội dung mới", vốn là một thế mạnh của AI. Tuy nhiên, con người lại có những kỹ năng mạnh mẽ trên tất cả các lĩnh vực này, và việc biết phải thay đổi cái gì, ý nghĩa của các cách tiếp cận khác nhau, cùng với cách nó phù hợp với kiến trúc dữ liệu và ứng dụng hiện có là những phần cực kỳ quan trọng của kỹ thuật phần mềm. Cũng cần nhớ rằng trong kỹ thuật phần mềm hiện đại, một thay đổi thường cần được thực hiện trên nhiều dịch vụ và cơ sở dữ liệu khác nhau. Trong khi một "trợ lý" AI có thể xử lý các thay đổi ở một nơi, chúng có thể kém trang bị hơn để biết tất cả các dịch vụ cần thay đổi và thực hiện các thay đổi cần thiết cho những khu vực đó. Vậy thì, làm thế nào để "kết hợp" AI và con người một cách hoàn hảo đây? Vì sự phức tạp của kỹ thuật phần mềm và những điểm mạnh, điểm yếu tương đối của AI và con người, tôi nghĩ rằng các "trợ lý" AI và các công cụ AI nên được triển khai tốt nhất cho các nhiệm vụ cụ thể, đã được một kỹ sư giàu kinh nghiệm "nghiên cứu" kỹ lưỡng. Một quy trình làm việc lý tưởng có thể diễn ra như sau: 1. Kỹ sư "tiền trạm": Các kỹ sư xem xét nhu cầu của tổ chức và xác định một loạt các thay đổi kỹ thuật cần thiết để hỗ trợ các mục tiêu mới. 2. Giao việc: Những thay đổi riêng lẻ này được ghi thành các nhiệm vụ và được giao cho các kỹ sư khác hoặc... giao cho các "trợ lý" AI. 3. AI hoặc con người ra tay: Các "trợ lý" AI hoặc các kỹ sư thực hiện thay đổi và gửi một bản nháp pull request để xem xét. 4. Kiểm thử ban đầu: Thay đổi được kiểm thử và xác minh thủ công bởi một kỹ sư khác, người sẽ sử dụng nó làm điểm khởi đầu cho pull request cuối cùng. 5. Hoàn thiện bởi con người: Lập trình viên thực hiện các cải tiến, thay đổi và kiểm thử bổ sung để hỗ trợ pull request và đảm bảo nó đáp ứng đầy đủ nhu cầu của tổ chức. 6. Sẵn sàng duyệt: Pull Request được đánh dấu là sẵn sàng để xem xét. 7. Đồng nghiệp góp ý: Các lập trình viên khác xem xét Pull Request, làm quen với các thay đổi và để lại bình luận. 8. Hợp nhất và triển khai: Cuối cùng, thay đổi sẽ được hợp nhất vào nhánh chính và đưa vào môi trường sản phẩm, nơi nó sẽ được hỗ trợ bởi một team đã hiểu rõ các thay đổi và thiết kế cách tiếp cận. Vậy tương lai của kỹ thuật phần mềm sẽ đi về đâu với các "trợ lý" AI như Copilot? Các "trợ lý" AI như GitHub Copilot thực sự rất mạnh mẽ và chắc chắn sẽ thay đổi cách các tổ chức và kỹ sư tuyển dụng cũng như làm việc. Tôi tin rằng, các kỹ sư phần mềm có thể tập trung vào bức tranh lớn, luôn "định vị" xung quanh các thay đổi kỹ thuật đang diễn ra trong hệ thống của họ, nhưng lại "giao phó" phần lớn công việc cho AI ở những nhiệm vụ đã được định nghĩa rõ ràng. Sau đó, họ sẽ tinh chỉnh hành vi cuối cùng của những thay đổi đó. Không phải mọi thay đổi đều có lợi từ AI, và một số công việc nhạy cảm hơn có thể "tiết lộ" những điều mới cần suy nghĩ với mỗi dòng code cần sửa đổi hoặc thêm vào. Tuy nhiên, việc triển khai AI một cách chiến lược có thể giúp các kỹ sư bận rộn duy trì năng suất giữa các cuộc họp và tối ưu hóa thời gian trong lịch trình bận rộn của họ. Tôi cũng hy vọng rằng sự xuất hiện của AI với vai trò là "người triển khai giải pháp" có kỹ năng sẽ giúp các kỹ sư phần mềm, dù là người có kinh nghiệm hay mới vào nghề, tập trung vào những năng lực cốt lõi độc đáo của riêng họ: kiến thức chuyên môn (domain knowledge), kỹ năng giao tiếp, kinh nghiệm trong quá khứ, sự đồng cảm với người dùng và các bên liên quan trong kinh doanh, cùng với khả năng đánh giá nhiều kế hoạch và triển khai tiềm năng khác nhau để chọn ra giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp hôm nay và cả tương lai. AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, và việc trở thành một kỹ sư hiệu quả, giàu kinh nghiệm, toàn diện và có khả năng thích ứng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nhưng dù sao, tôi cũng rất vui khi có những "người bạn đồng hành" AI này cùng chúng ta trên chặng đường xây dựng những điều mới mẻ!

Lê Lân

19/08/2025

Khám phá GitHub Copilot Agents – những trợ lý AI siêu đẳng có thể làm việc như một kỹ sư phần mềm thực thụ, tự động xử lý bug, thêm tính năng và tạo Pull Request. Liệu chúng có thay thế con người hay trở thành đối tác hoàn hảo?

Lê Lân

17/08/2025

Bạn có bao giờ cảm thấy choáng ngợp với tốc độ phát triển của AI không? Đừng lo, bài viết này sẽ 'giải mã' Retrieval-Augmented Generation (RAG) – siêu anh hùng mới của AI, giúp bạn hiểu cách tùy chỉnh các mô hình để phục vụ mục đích cụ thể. Từ fine-tuning đến các framework 'xịn xò' như LangChain, Llama Index, và cả tương lai của mô hình đa phương thức, chúng ta sẽ cùng khám phá tất tần tật, đảm bảo bạn sẽ thấy lập trình AI thú vị hơn bao giờ hết!

Lê Lân

17/08/2025

Khám phá Ambler, một dự án tinh giản quy trình làm việc và tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng AI. Bài viết chia sẻ cách tác giả sử dụng Gemini CLI để tự động hóa việc tạo mã, so sánh hiệu quả giữa các ngôn ngữ lập trình, và tiềm năng của việc giảm chi phí lập trình bằng AI.

Lê Lân

15/08/2025

Bạn có bao giờ tự hỏi vì sao ChatGPT cứ quên tên bạn sau mỗi cuộc trò chuyện? Hay trợ lý AI của bạn mãi không nhớ bạn thích câu trả lời ngắn gọn? Vấn đề nằm ở một "bí mật" nho nhỏ: đa số ứng dụng AI hiện nay đều "vô trạng thái" (stateless) – tức là chúng không hề lưu giữ ký ức từ các lần tương tác trước. Cứ như mắc bệnh mất trí nhớ tạm thời vậy! Nhưng sẽ thế nào nếu các "công dân" AI của chúng ta có thể nhớ? Nếu chúng có thể xây dựng "tình bạn", học hỏi từ những thất bại, và dần dần "hiểu" được sở thích của người dùng qua thời gian? Đây chính là lời hứa hẹn tuyệt vời từ các hệ thống trí nhớ cho AI (agent memory systems), và chúng sắp sửa thay đổi hoàn toàn cách chúng ta xây dựng ứng dụng AI đấy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_forgetting.png' alt='AI bot với dấu hỏi và những khoảng trống trong đầu'>Chào bạn! Bạn thử nghĩ xem, những người thông minh nhất mà bạn biết, điều gì làm họ nổi bật? Chắc chắn là khả năng nhớ lại thông tin cần thiết đúng lúc, rút ra bài học từ những trải nghiệm đã qua, xây dựng kiến thức dựa trên nền tảng cũ, và duy trì ngữ cảnh xuyên suốt các cuộc tương tác. Như Richmond Alake đã cực kỳ thông thái chỉ ra trong bài nói chuyện của mình: Nếu AI sinh ra để bắt chước trí tuệ con người, mà trí tuệ con người lại gắn liền mật thiết với ký ức, thì việc các "đặc vụ" AI của chúng ta cũng cần trí nhớ là điều "hiển nhiên như 2+2=4" vậy! Đây chính xác là những siêu năng lực chúng ta cần trang bị cho các "đặc vụ" AI của mình!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/human_brain_memory.png' alt='Bộ não con người với các kết nối ký ức'>Thế giới AI đã tiến hóa nhanh đến chóng mặt! Chúng ta đã đi từ các Chatbot "ngây thơ" (2022) chỉ biết hỏi đáp đơn giản, đến Hệ thống RAG "uyên bác" (2023) có thể tra cứu kiến thức chuyên sâu, rồi Agent biết dùng công cụ (2024) – tức là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã có thể "tay chân" hơn, biết dùng các hàm để làm việc. Và giờ là Agent có trí nhớ (hiện tại) – các hệ thống có trạng thái, biết xây dựng mối quan hệ! Mỗi bước tiến đều mang lại những khả năng mới, nhưng trí nhớ chính là chiếc chìa khóa vạn năng để mở khóa trí tuệ thực sự cho các "đặc vụ" AI.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_evolution_timeline.png' alt='Dòng thời gian tiến hóa của AI'>Giờ thì, hãy cùng "mổ xẻ" các loại trí nhớ mà "đặc vụ" AI của bạn cần, cùng với cách chúng hoạt động nhé!Đầu tiên và cơ bản nhất: **Trí nhớ đàm thoại (Conversational Memory)**. Nghe tên là biết rồi đó, nó giúp AI nhớ được những gì đã nói trong một cuộc trò chuyện. Tưởng tượng như một cuốn sổ ghi chép lại mọi tin nhắn bạn và AI đã trao đổi. Nhiệm vụ của nó là lưu trữ toàn bộ lịch sử tin nhắn, thông tin về người dùng và các chủ đề chính. Cách hoạt động đơn giản thôi: mỗi khi bạn gửi tin nhắn, AI sẽ ghi lại nó vào "cuốn sổ" này, kèm theo thời gian và người gửi, đếm xem bạn đã nói bao nhiêu câu. Khi cần, AI sẽ lật lại "cuốn sổ" để tìm những tin nhắn gần đây hoặc tóm tắt nội dung cuộc trò chuyện, giúp nó hiểu ngữ cảnh và phản hồi phù hợp.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/chatbot_history.png' alt='Giao diện Chatbot với lịch sử tin nhắn'>Tiếp theo là **Trí nhớ thực thể (Entity Memory)**. Cái này giống như một "sổ danh bạ" đặc biệt của AI vậy. Nó giúp AI theo dõi thông tin về những người, đồ vật, địa điểm, hoặc các khái niệm quan trọng được nhắc đến trong cuộc trò chuyện. Nhiệm vụ của nó là lưu giữ các chi tiết về "thực thể" (ví dụ: tên khách hàng, tên sản phẩm, địa chỉ), các thuộc tính của chúng (khách hàng tên gì, bao nhiêu tuổi), mối quan hệ giữa chúng (khách hàng A mua sản phẩm B), và những lần chúng được nhắc đến. Khi bạn nhắc đến một cái tên hay một sản phẩm, AI sẽ tự động "cập nhật hồ sơ" cho thực thể đó và tạo ra các "liên kết" để tìm kiếm thông tin liên quan dễ dàng hơn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/knowledge_graph.png' alt='Đồ thị tri thức với các nút và kết nối'>Giờ đến **Trí nhớ tình tiết (Episodic Memory)**. Đây là kiểu trí nhớ lưu giữ các chuỗi sự kiện và trải nghiệm đã diễn ra. Nó giống như một cuốn "nhật ký" của AI, ghi lại từng "tập phim" tương tác, từ khi bắt đầu đến kết thúc, bao gồm cả kết quả (thành công, thất bại) và những bài học rút ra. Mỗi khi AI hoàn thành một tác vụ (ví dụ: hỗ trợ khách hàng), nó sẽ ghi lại toàn bộ "tập phim" đó, kèm theo tóm tắt và các "mã nhúng" (embedding) để dễ dàng tìm kiếm sau này. Khi gặp một tình huống tương tự trong tương lai, AI có thể "lật lại nhật ký" để tìm các "tập phim" giống nhau, xem thử lần trước đã làm gì, kết quả ra sao, và rút ra kinh nghiệm để làm tốt hơn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_learning_from_experience.png' alt='AI học hỏi từ kinh nghiệm với dấu tích và dấu X'>Còn đây là **Trí nhớ thủ tục (Procedural Memory)** – hay còn gọi là "trí nhớ về cách làm". Đây là nơi AI lưu trữ các quy trình và kỹ năng đã học được, y như cách não bộ con người lưu giữ kỹ năng đi xe đạp hay bơi lội vậy. Nó ghi nhớ "công thức" thực hiện các hành động, từng bước một, kèm theo điều kiện áp dụng và kết quả mong muốn. Khi AI thực hiện một loạt hành động thành công, nó sẽ "học" và ghi lại trình tự đó như một "thủ tục", đồng thời theo dõi mức độ thành công và thời gian thực hiện. Khi gặp một mục tiêu tương tự, AI sẽ tự động chọn "thủ tục" nào có tỷ lệ thành công cao nhất và phù hợp với ngữ cảnh hiện tại để thực hiện.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/robot_performing_task.png' alt='Robot thực hiện chuỗi nhiệm vụ'>**Trí nhớ ngữ nghĩa (Semantic Memory)** là kho kiến thức tổng quát của AI về thế giới xung quanh. Nó giống như một cuốn bách khoa toàn thư mà AI có thể truy cập bất cứ lúc nào. Nó lưu trữ các sự thật, khái niệm, và kiến thức chung (ví dụ: "Trái Đất quay quanh Mặt Trời", "Paris là thủ đô của Pháp"). Nó còn có khả năng tự kiểm tra để đảm bảo thông tin chính xác và không mâu thuẫn. Khi một sự thật mới được học, AI sẽ thêm nó vào kho kiến thức của mình, đồng thời kiểm tra xem có mâu thuẫn với thông tin đã có không. Nếu có, nó sẽ tìm cách giải quyết dựa trên độ tin cậy của nguồn. Bạn có thể hỏi AI bất cứ điều gì, và nó sẽ dùng "trí nhớ ngữ nghĩa" này để tìm câu trả lời chính xác nhất.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_knowledge_base.png' alt='Cơ sở tri thức của AI'>Còn đây là **Trí nhớ làm việc (Working Memory)** – hay còn gọi là trí nhớ ngắn hạn. Nó giống như cái "bàn làm việc" của AI, nơi nó giữ những thông tin đang cần xử lý ngay lập tức cho tác vụ hiện tại. Nhiệm vụ của nó là giữ các thông tin cần thiết cho mục tiêu hiện tại của AI, quản lý ngữ cảnh, và loại bỏ những thứ không còn liên quan để "bàn làm việc" luôn gọn gàng. AI liên tục cập nhật "bàn làm việc" này, có một "cơ chế chú ý" để ưu tiên thông tin quan trọng. Những thông tin không còn cần thiết sẽ bị "quên" đi (chỉ tạm thời thôi nhé), và những thông tin cực kỳ quan trọng có thể được chuyển sang "trí nhớ dài hạn" để lưu giữ lâu hơn.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/short_term_memory_AI.png' alt='Một tấm bảng tạm thời hoặc bảng trắng cho những suy nghĩ của AI'>**Trí nhớ cá tính (Persona Memory)** là thứ tạo nên "con người" cho AI của bạn. Đây là nơi nó lưu giữ tính cách, phong cách giao tiếp, chuyên môn, giá trị và các hành vi đã học được. Nó xác định cách AI "ứng xử" – nó sẽ nói chuyện thân thiện hay trang trọng? Hài hước hay nghiêm túc? Nó có chuyên môn về lĩnh vực gì? Khi AI được "sinh ra", nó có một bộ "tính cách" ban đầu. Quan trọng hơn, AI có thể học và thích nghi dựa trên phản hồi của người dùng. Nếu bạn thích nó nói chuyện dí dỏm, nó sẽ dần dần "định hình" để trở nên hài hước hơn. Đây chính là cách AI xây dựng một "tính cách" riêng biệt và cá nhân hóa trải nghiệm cho từng người dùng.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_personality.png' alt='Avatar AI với các đặc điểm tính cách/biểu tượng cảm xúc khác nhau'>Cuối cùng là **Trí nhớ công cụ (Toolbox Memory)**. Nghe tên là thấy "dụng cụ" rồi đúng không? Nó giúp AI nhớ và chọn đúng công cụ cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ, ví dụ như gọi API, tìm kiếm trên web, hay tính toán. Nó lưu trữ thông tin về tất cả các công cụ mà AI có thể sử dụng (tên, mô tả, chức năng, cách dùng). Quan trọng hơn, nó còn theo dõi xem công cụ nào hoạt động tốt, công cụ nào hay "trục trặc". Khi đối mặt với một nhiệm vụ, AI sẽ "lục" kho công cụ này, không chỉ dựa vào mô tả mà còn dựa vào hiệu suất trong quá khứ (công cụ nào làm tốt nhất, nhanh nhất). Cứ như bạn biết chính xác cái tua vít nào là tốt nhất cho công việc vậy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_toolbox.png' alt='Một bàn tay chọn công cụ từ hộp công cụ có nhãn AI'>Sau khi đã biết về từng loại trí nhớ, chúng ta cần một "nhạc trưởng" để điều phối tất cả: đó chính là **Hệ thống Quản lý Trí nhớ (Memory Management System)**. Nó chịu trách nhiệm cho toàn bộ "vòng đời" của một ký ức, từ khi hình thành đến khi được sử dụng và thậm chí là "lãng quên". Nhiệm vụ chính của "nhạc trưởng" này là: tạo ra (phân tích thông tin mới để biến nó thành một "ký ức"), lưu trữ (cất giữ ký ức vào đúng loại trí nhớ phù hợp), truy xuất (tìm kiếm và lấy ra những ký ức liên quan), tổng hợp (kết hợp nhiều mảnh ký ức lại thành một bức tranh tổng thể), cập nhật (thay đổi nội dung khi có thông tin mới), và lãng quên (di chuyển những ký ức ít quan trọng hoặc đã cũ đi vào "kho lưu trữ", giải phóng không gian).<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/memory_manager_orchestration.png' alt='Người điều khiển dàn nhạc, với các nhạc cụ được dán nhãn là các loại bộ nhớ'>Richmond cũng nhắc đến các "tín hiệu trí nhớ" (memory signals) như tính gần đây hay tần suất. Đây chính là cách AI quyết định ký ức nào quan trọng và dễ được nhớ lại hơn, giống như cách não bộ chúng ta hoạt động vậy. Có mấy "tín hiệu" chính này: **Tính gần đây (Recency)**: Ký ức càng mới thì càng dễ nhớ. **Tần suất (Frequency)**: Ký ức nào được "lặp lại" hay sử dụng thường xuyên thì càng in sâu. **Tầm quan trọng (Importance)**: AI sẽ đánh giá mức độ quan trọng dựa trên ngữ cảnh và sở thích người dùng. **Cảm xúc (Emotion)**: Ký ức nào gắn với "cảm xúc" thì thường được ghi nhớ tốt hơn. **Bất ngờ (Surprise)**: Những thông tin không ngờ tới, khác với dự đoán của AI, cũng sẽ được ghi nhớ sâu sắc hơn. Tất cả các "tín hiệu" này sẽ được tổng hợp lại để AI quyết định xem nên "ưu tiên" ký ức nào khi bạn cần!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/memory_signals_AI.png' alt='Sơ đồ giống não bộ với các mũi tên và trọng số cho các tín hiệu bộ nhớ khác nhau'>Để những hệ thống trí nhớ AI này thực sự hoạt động "ngon lành" trong thực tế, chúng ta cần chú ý đến 3 yếu tố quan trọng: **1. Khả năng mở rộng (Scalability):** Vấn đề là AI cần lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Giải pháp là phân chia dữ liệu ra nhiều nơi (sharding) và tạo "chỉ mục" (indexing) để tìm kiếm nhanh, cùng với caching (bộ nhớ đệm) để tăng tốc độ truy cập.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/scalable_database.png' alt='Các máy chủ cơ sở dữ liệu phân tán hoạt động cùng nhau'>**2. Quyền riêng tư và Bảo mật (Privacy and Security):** Ký ức của AI chứa rất nhiều thông tin nhạy cảm. Giải pháp là mã hóa dữ liệu quan trọng, áp dụng "kiểm soát truy cập" nghiêm ngặt, và luôn có "nhật ký kiểm toán" để ghi lại mọi hoạt động.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/data_security_lock.png' alt='Biểu tượng ổ khóa trên dữ liệu/mạng'>**3. Tối ưu hóa hiệu suất (Performance Optimization):** Ai cũng muốn AI phản hồi nhanh "như chớp"! Giải pháp là sử dụng các chiến lược tìm kiếm thông minh như "tìm kiếm lai" (hybrid search) kết hợp nhiều cách tìm cùng lúc. Ngoài ra, các "mã nhúng" (embeddings) cần được tạo ra trước để khi tìm kiếm chỉ việc so sánh các con số, nhanh hơn rất nhiều.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/fast_data_processing.png' alt='Đồng hồ tốc độ hoặc biểu tượng xử lý nhanh'>Giờ thì, hãy cùng xem một "đặc vụ" AI chăm sóc khách hàng sẽ trở nên "thông minh" thế nào khi được trang bị đầy đủ các loại trí nhớ này nhé!Tưởng tượng bạn là một khách hàng gọi điện (hoặc chat) với AI để hỏi về một vấn đề phức tạp. AI của chúng ta sẽ làm gì? 1. "Tải" ký ức liên quan: Ngay lập tức, AI sẽ lục lọi mọi thông tin về bạn: lịch sử trò chuyện trước đó (trí nhớ đàm thoại), các sản phẩm bạn đã mua, vấn đề bạn từng gặp (trí nhớ thực thể và tình tiết), và cả sở thích giao tiếp của bạn (trí nhớ cá tính). 2. Cập nhật "bàn làm việc": AI ghi lại tin nhắn hiện tại của bạn vào "trí nhớ làm việc" để tập trung xử lý. 3. Trích xuất thông tin quan trọng: Nó sẽ nhận diện tên sản phẩm, số đơn hàng hay bất kỳ "thực thể" nào bạn nhắc đến để cập nhật vào "sổ danh bạ" của mình. 4. Tìm kiếm trải nghiệm tương tự: AI "lật nhật ký" để xem có khách hàng nào từng gặp vấn đề giống bạn không, và đã giải quyết như thế nào. Từ đó, nó rút ra bài học. 5. Phản hồi siêu "chất": Dựa trên tất cả các ký ức đã thu thập, AI tạo ra một phản hồi không chỉ giải quyết vấn đề mà còn cá nhân hóa, đúng với phong cách bạn thích, và thậm chí còn nhắc lại những điều bạn từng nói để thể hiện sự "quan tâm"! 6. Lưu lại toàn bộ tương tác: Sau khi xong, toàn bộ cuộc trò chuyện, các bước xử lý, kết quả, và cả "cảm xúc" của bạn (nếu có thể phân tích) đều được lưu lại để AI học hỏi cho lần sau. 7. Cập nhật hồ sơ khách hàng: Hồ sơ của bạn sẽ được "làm mới" với thông tin về lần tương tác cuối cùng, số lần bạn đã liên hệ, và các chủ đề bạn quan tâm. Đó! Cứ như có một người bạn thân thiết, siêu trí tuệ làm trợ lý chăm sóc khách hàng cho bạn vậy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/customer_service_AI.png' alt='Khách hàng vui vẻ tương tác với một đặc vụ AI thông minh'>Tương lai còn thú vị hơn nữa! Richmond đã nhấn mạnh sự hợp tác giữa các nhà khoa học thần kinh và kỹ sư AI. Hãy cùng "vén màn" một chút về những gì sắp tới: Củng cố ký ức như giấc ngủ: Giống như khi chúng ta ngủ, não bộ củng cố những ký ức quan trọng từ trí nhớ ngắn hạn sang dài hạn. AI cũng sẽ học cách "ngủ" để củng cố các bài học quan trọng, làm cho chúng trở nên bền vững hơn. Tái hiện ký ức: Não bộ con người thường "tua lại" các trải nghiệm cũ để củng cố các mô hình thần kinh. AI cũng sẽ có khả năng "tua lại" các tình huống đã xảy ra để học hỏi sâu hơn, củng cố các kỹ năng và quy trình. Dự đoán theo trí nhớ: AI sẽ có thể "dự đoán" những gì sẽ xảy ra dựa trên kinh nghiệm và kiến thức đã có. Nếu điều gì đó xảy ra khác với dự đoán, AI sẽ rất "ngạc nhiên" và dùng sự "ngạc nhiên" đó để điều chỉnh và học hỏi, giống như cách chúng ta học từ những điều bất ngờ trong cuộc sống vậy.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_brain_synapses.png' alt='Hình ảnh trừu tượng của bộ não AI với các kết nối giống tế bào thần kinh'>Qua hành trình khám phá này, bạn đã thấy rồi đấy, trí nhớ không chỉ là một "tính năng hay ho" mà là **nền tảng của trí tuệ** cho các "đặc vụ" AI! Khi trang bị đầy đủ hệ thống trí nhớ, chúng ta có thể biến những ứng dụng AI "vô tri" thành những "sinh vật" thông minh thực thụ, có khả năng: Xây dựng mối quan hệ chân thật với người dùng; Học hỏi từ kinh nghiệm và cải thiện theo thời gian; Duy trì ngữ cảnh mượt mà trong mọi tương tác; Thích nghi với sở thích cá nhân; Đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên những gì đã xảy ra. Những công cụ và mô hình chúng ta đã thảo luận – từ MongoDB linh hoạt cho đến khả năng tìm kiếm vector "thần sầu" – đều sẵn sàng để bạn xây dựng những hệ thống trí nhớ AI đẳng cấp thế giới ngay hôm nay. Hãy nhớ kỹ lời của Richmond: chúng ta không chỉ đang xây dựng AI, chúng ta đang **kiến tạo trí tuệ**. Và trí tuệ mà không có ký ức thì cũng giống như việc cố gắng sống mà bị mất trí nhớ vĩnh viễn vậy đó! Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ – có thể là triển khai trí nhớ đàm thoại trước. Sau đó, dần dần thêm các loại trí nhớ khác khi "đặc vụ" AI của bạn trở nên tinh vi hơn. Người dùng của bạn chắc chắn sẽ nhận ra sự khác biệt, và các "đặc vụ" AI cuối cùng cũng có thể xây dựng những mối quan hệ bền chặt, biến AI trở nên thực sự có giá trị!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_intelligence_blocks.png' alt='Các khối xây dựng trí tuệ với bộ nhớ ở nền tảng'>À, nếu bạn muốn "nhâm nhi" sâu hơn về chủ đề này, đừng quên xem bài thuyết trình tuyệt vời của Richmond Alake về "Kiến trúc Trí nhớ cho Agent" tại MongoDB nhé! Anh ấy làm việc tại MongoDB và là tác giả của thư viện mã nguồn mở Memoripy mà chúng ta đã nhắc đến. Kết nối với Richmond trên LinkedIn để cập nhật thêm những insight "đỉnh cao" về việc xây dựng hệ thống trí nhớ cho các "đặc vụ" AI nha!<video controls src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://www.youtube.com/embed/W2HVdB4Jbjs'></video>

Lê Lân

21/07/2025

Khám phá lý do tại sao các AI hiện tại hay quên và làm thế nào các hệ thống trí nhớ có thể biến chúng thành những tác nhân AI thông minh, có khả năng học hỏi và xây dựng mối quan hệ thực sự. Tìm hiểu 8 loại trí nhớ quan trọng và cách triển khai chúng.

Lê Lân

12/07/2025

Giải pháp cho vấn đề Agent AI chỉ hoạt động 70-80% trong thực tế sản xuất. Khám phá 12 yếu tố cốt lõi giúp xây dựng các Agent LLM đáng tin cậy, từ kiến trúc đến quản lý trạng thái và tương tác người dùng.

Lê Lân

07/07/2025