Sapo: AI đang chuyển từ khả năng “trả lời” sang khả năng “hành động”, tạo nên nhu cầu mới về những người có thể xây dựng, triển khai và kiểm soát AI Agent. Đây là lĩnh vực liên ngành, nơi học sinh, sinh viên có thể bắt đầu từ nền tảng lập trình, toán học, dữ liệu và tư duy giải quyết vấn đề để từng bước tạo ra những sản phẩm AI có giá trị thực tế.
Mục lục
Khi AI không chỉ biết nói mà còn có thể hành động
Ở tuổi 18, trước ngưỡng cửa đại học, nhiều học sinh bắt đầu đặt câu hỏi: Nên chọn ngành nào? Công nghệ thay đổi nhanh như vậy thì kiến thức hôm nay có còn hữu ích trong vài năm tới? Nếu chưa từng lập trình, liệu có thể theo đuổi AI?
Sự phát triển của AI tạo sinh và AI Agent đang mở ra một hướng đi đáng chú ý. Nếu chatbot thông thường chủ yếu tiếp nhận câu hỏi và tạo câu trả lời, AI Agent được thiết kế để hiểu mục tiêu, lập kế hoạch, khai thác dữ liệu, sử dụng công cụ và thực hiện một chuỗi hành động nhằm hoàn thành nhiệm vụ. Theo cách giải thích của OpenAI, Agent là hệ thống có khả năng hoàn thành nhiệm vụ thay người dùng bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ, đưa ra quyết định và khai thác các công cụ trong những giới hạn được xác định. Nói đơn giản, AI Agent không chỉ “biết nói” mà còn được thiết kế để “biết làm việc”.
Một AI Agent hỗ trợ học tập, chẳng hạn, có thể đọc giáo trình, trả lời câu hỏi, tạo bài luyện tập và đánh giá câu trả lời. Với những tác vụ nhạy cảm, hệ thống cần được thiết lập các giới hạn để không tự ý thực hiện những hành động vượt quá quyền hạn.
Từ người sử dụng AI đến người xây dựng AI Agent
Học sinh chưa từng lập trình hoàn toàn có thể bắt đầu với AI Agent, nhưng việc sử dụng một công cụ AI và xây dựng một sản phẩm công nghệ đáng tin cậy là hai câu chuyện khác nhau. Các nền tảng trực quan hiện nay giúp người mới nhanh chóng thử nghiệm ý tưởng bằng câu lệnh tự nhiên hoặc giao diện kéo – thả. Tuy nhiên, khi một Agent phải xử lý dữ liệu thật, kết nối với hệ thống khác, thực hiện hành động hoặc phục vụ nhiều người dùng, kiến thức nền tảng trở thành yếu tố quyết định.
Có bốn nền tảng quan trọng người học nên xây dựng từ sớm. Lập trình giúp biến ý tưởng thành quy trình có thể thực thi. Người mới có thể bắt đầu với Python và những kiến thức cơ bản như biến, kiểu dữ liệu, điều kiện, vòng lặp, hàm, danh sách, đọc và ghi file, xử lý lỗi, thư viện, API và JSON. Quan trọng hơn, lập trình rèn luyện khả năng chia một vấn đề lớn thành nhiều bước nhỏ – tư duy cốt lõi khi thiết kế Agent.
Toán học không nhất thiết phải bắt đầu từ những kiến thức quá nâng cao. Người học nên làm quen với phương trình, hàm số, đồ thị, vector, ma trận, thống kê cơ bản, xác suất và tư duy logic. Nền tảng này giúp người học hiểu dữ liệu, đánh giá kết quả và nhận diện những sai lệch mà hệ thống AI có thể tạo ra.
Dữ liệu chính là nguyên liệu của nhiều hệ thống AI. Người học cần biết cách thu thập, làm sạch, tổ chức và kiểm tra dữ liệu; hiểu dữ liệu dạng số, văn bản, hình ảnh, âm thanh; đồng thời quan tâm đến cơ sở dữ liệu, trực quan hóa và bảo vệ thông tin cá nhân.
Cuối cùng là tư duy giải quyết vấn đề. Thay vì bắt đầu bằng câu hỏi “Nên dùng công cụ AI nào?”, người học cần xác định trước: Ai sẽ sử dụng sản phẩm? Họ đang gặp vấn đề gì? Agent cần nhận dữ liệu nào? Phải thực hiện những bước nào? Kết quả cần đạt là gì và làm thế nào để kiểm chứng? Đây mới là điểm khởi đầu của một AI Agent hữu ích.
Lộ trình từ con số 0 đến sản phẩm AI Agent đầu tiên
Một lộ trình phù hợp có thể bắt đầu từ những nhiệm vụ rất gần gũi. Trước tiên, học sinh có thể trở thành người sử dụng AI có tư duy phản biện: tóm tắt tài liệu, tạo câu hỏi ôn tập, lập kế hoạch học tập, so sánh phương án và đặc biệt là kiểm tra lại nội dung do AI tạo ra thay vì mặc định mọi câu trả lời đều chính xác.
Sau đó, người học có thể chuyển sang Python cơ bản thông qua những dự án nhỏ như quản lý danh sách học sinh, đọc dữ liệu CSV, tính điểm trung bình, phân loại kết quả hoặc tạo báo cáo. Song song với lập trình là quá trình học toán và dữ liệu bằng chính những bộ dữ liệu quen thuộc như điểm số, thời gian tự học hoặc mức độ hoàn thành bài tập.
Khi đã có nền tảng, người học tiếp tục tìm hiểu AI tạo sinh và mô hình ngôn ngữ: LLM là gì, token và context hoạt động ra sao, prompt ảnh hưởng đến kết quả như thế nào, tại sao AI có thể tạo thông tin không chính xác và làm thế nào để yêu cầu AI trả về dữ liệu có cấu trúc.
Bước tiếp theo là xây dựng một Agent đơn giản theo quy trình: nhận yêu cầu – kiểm tra thông tin – tìm kiến thức liên quan – tạo câu trả lời – yêu cầu xác nhận – hoàn thành nhiệm vụ. Sau khi Agent hoạt động, quá trình kiểm thử mới thực sự bắt đầu. Người học cần thử những tình huống như dữ liệu bị thiếu, câu hỏi nằm ngoài phạm vi, tài liệu mâu thuẫn, không tìm thấy dữ liệu hoặc người dùng yêu cầu một hành động không được phép.
Theo Microsoft, chương trình “AI Agents for Beginners” cũng tiếp cận việc xây dựng Agent từ những khái niệm nền tảng đến thực hành lập trình, phù hợp để người mới từng bước làm quen với lĩnh vực này.
Học AI Agent phải đi cùng tư duy an toàn và trách nhiệm
Một Agent càng có nhiều quyền thực hiện hành động thì yêu cầu về an toàn càng cao. Một câu trả lời sai trong bài tập có thể được sửa lại, nhưng một hệ thống tự động gửi nhầm email, tiết lộ dữ liệu cá nhân hoặc cập nhật sai thông tin có thể gây ra hậu quả thực tế.
Vì vậy, ngay từ những dự án đầu tiên, người học cần hình thành tư duy phát triển AI có trách nhiệm: sử dụng dữ liệu đúng quyền hạn, kiểm tra nguồn thông tin, thiết lập cơ chế con người phê duyệt những hành động nhạy cảm, ghi nhận quá trình Agent hoạt động, cho phép người dùng sửa hoặc từ chối kết quả và đánh giá độ chính xác trước khi đưa sản phẩm vào sử dụng. Đây cũng là hướng tiếp cận được OpenAI nhấn mạnh khi đề cập đến guardrails và human review trong quá trình xây dựng Agent, đặc biệt với những tác vụ có rủi ro cao.
AI Agent là sự kết hợp của nhiều lĩnh vực gồm phát triển phần mềm, dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, thiết kế sản phẩm và kiến thức chuyên ngành. Vì vậy, cơ hội nghề nghiệp xung quanh lĩnh vực này cũng không chỉ dành cho một nhóm lập trình viên.
Trong một đội ngũ phát triển Agent có thể xuất hiện các vị trí như lập trình viên AI, kỹ sư dữ liệu, chuyên viên kiểm thử AI, chuyên viên thiết kế quy trình, UX/UI Designer, chuyên viên triển khai và tích hợp hệ thống, chuyên viên quản trị và an toàn AI, cùng những người có kiến thức chuyên sâu về giáo dục, tài chính, y tế, marketing hoặc các lĩnh vực khác.
Do đó, “AI Agent Developer” nên được nhìn nhận như một hướng phát triển nghề nghiệp liên ngành hơn là một ngành đào tạo độc lập. Người trẻ có thể tiếp cận lĩnh vực này từ Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu, Kỹ thuật phần mềm hoặc một chuyên ngành khác có khả năng kết hợp với công nghệ.
Không phải học sinh nào cũng có cùng xuất phát điểm. Có bạn đã lập trình từ cấp hai, nhưng cũng có những bạn chỉ bắt đầu tìm hiểu công nghệ khi chuẩn bị bước vào đại học. Khoảng cách này hoàn toàn có thể được thu hẹp bằng một lộ trình phù hợp và sự kiên trì. Điều quan trọng là không nhất thiết phải chờ đến khi “biết hết” lập trình, toán học hay AI mới bắt đầu làm sản phẩm. Một phương pháp hiệu quả là học theo vòng lặp: học kiến thức cơ bản – tạo sản phẩm nhỏ – kiểm thử – nhận phản hồi – cải tiến.
Từ một Agent hỏi đáp dựa trên tài liệu, công cụ hỗ trợ học tập, trợ lý tuyển sinh, hệ thống tạo nội dung, Agent phân tích dữ liệu học tập cho đến những giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp, mỗi sản phẩm đều có thể trở thành một bước tiến trên hành trình biến kiến thức thành năng lực thực tế. Tuổi học sinh chính là thời điểm phù hợp để đặt những viên gạch đầu tiên: học một ngôn ngữ lập trình, hiểu dữ liệu, củng cố toán học và lựa chọn một vấn đề thực tế để giải quyết. Trong thời đại AI, lợi thế không chỉ thuộc về người sử dụng công cụ nhanh nhất. Lợi thế thuộc về người hiểu vấn đề, làm chủ nền tảng và biết biến công nghệ thành một sản phẩm hữu ích.
Giảng viên Lê Đức Lợi