Bài thuyết trình: Vượt khỏi khuôn khổ kiểm soát: Canvas dành cho các tác tử AI

Trang chủ InfoQ Các bài thuyết trình Vượt ra ngoài khuôn khổ: Khung làm việc cho tác tử AI AI, ML và Kỹ nghệ dữ liệu Vượt ra ngoài khuôn khổ: Khung làm việc cho tác tử AI Thích Danh sách đọc Xem bài thuyết trình Dọc Ngang Toàn màn hình Tốc độ: 1x 1,25x 1,5x 2x Tải về Bản trình chiếu 48:49 Tóm tắt nội dung Bà Nimisha Asthagiri chia sẻ cách áp dụng các nguyên lý kiến trúc và kỹ nghệ sản phẩm đã được kiểm chứng nhằm tạo dựng một khung làm việc có giới hạn cho các tác tử AI. Tác giả giải thích phương thức mô hình này cung cấp cho các tác tử quyền tự chủ có giới hạn, khả năng phát hiện độ trôi liên tục và lưu vết quyết định, nhằm mở rộng quy mô phát triển phần mềm một cách bền bỉ. Tiểu sử Bà Nimisha Asthagiri là Cố vấn kỹ thuật tại Thoughtworks, nơi bà phụ trách dẫn dắt tiến trình chuyển đổi số cho khách hàng thông qua tư duy thiết kế, quản trị thay đổi và kiến trúc nền tảng. Trọng tâm nghiên cứu hiện nay của bà là thiết kế kiến trúc doanh nghiệp vận hành bằng tác tử với tư duy hệ thống vì sự phát triển AI có trách nhiệm. Giới thiệu về hội nghị QCon AI là sự kiện chuyên môn do các chuyên gia thực hành dẫn dắt, tập trung hoàn toàn vào quy chuẩn kỹ thuật cần thiết để mở rộng quy mô các khối lượng công việc này một cách an toàn. Sự kiện cung cấp khả năng tiếp cận trực tiếp các cẩm nang kiến trúc và bộ chỉ số sự cố đang được các tổ chức đồng cấp áp dụng trong môi trường vận hành thực tế. Bản ghi nội dung Bà Nimisha Asthagiri: Chủ đề thảo luận hôm nay là: "Vượt ra ngoài khuôn khổ kiểm soát: Không gian vận hành cho các tác tử AI" (Beyond the Harness: Canvas for AI Agents). Phần trình bày bắt đầu bằng một câu chuyện mang lại nhiều trải nghiệm tương đồng với quá khứ. Trước đây, người trình bày từng phụ trách mảng kiến trúc cho một cộng đồng mã nguồn mở. Trong cộng đồng đó, cơ sở mã nguồn đã phát triển tự phát qua thời gian, dẫn đến nguy cơ suy thoái cấu trúc phần mềm. Nhiều công tắc tính năng (feature toggles) không được thu hồi hoặc dọn dẹp. Tồn tại những đoạn mã không rõ quyền sở hữu và mục đích sử dụng. Hiện tượng sai lệch kiến trúc (drift) cũng xuất hiện. Mục tiêu ban đầu là hướng tới mô hình khối đơn phân mô-đun (modular monolith), nhưng hệ thống dần trở thành một khối hỗn độn không đồng nhất và đòi hỏi nhiều nỗ lực tháo gỡ. Trước tình trạng biến dạng kiến trúc đó, yêu cầu cấp thiết là phải có phương thức phù hợp để hỗ trợ sự phát triển của cơ sở mã nguồn cũng như cộng đồng phát triển. Để giải quyết bài toán trên, cần thiết lập các ranh giới an toàn (guardrails), cung cấp đầy đủ ngữ cảnh cho mọi nhân sự, đồng thời đưa ra định hướng và một chiến lược số thống nhất cho toàn bộ đội ngũ. Bối cảnh hiện nay có nhiều điểm tương đồng với thời điểm đó. Khi ấy, công tác quản lý tập trung vào yếu tố con người trong một cộng đồng mã nguồn mở, với các nhóm làm việc phân tán trên toàn cầu, từ Úc đến Boston. Do không thể trao đổi trực tiếp đồng thời, các bên phải sử dụng các phương thức liên lạc bất đồng bộ, để lại dấu vết dữ liệu và các biên bản ghi nhận quyết định kiến trúc. Dù khái niệm "nợ nhận thức" (cognitive debt) đang gia tăng gắn liền với sự phát triển của các tác tử AI (AI agents) và các mối lo ngại trong công việc, vấn đề này thực chất đã xuất hiện và phải xử lý từ năm 2021 cũng như giai đoạn trước đó. Nguyên nhân xuất phát từ việc các nhân sự gặp trở ngại trong kết nối trực tiếp, cùng tình trạng nhiều cá nhân rời bỏ cộng đồng mã nguồn mở hoặc tổ chức duy trì dự án. Bên cạnh đó, đội ngũ nhân sự luôn mong muốn có quyền tự chủ để đổi mới sáng tạo. Nội dung trình bày hôm nay sẽ phân tích cách thức ứng dụng các tư duy và nguyên tắc kiến trúc này nhằm thiết lập quyền tự chủ có giới hạn cho các tác tử AI. Bà Nimisha Asthagiri hiện đảm nhiệm vai trò cố vấn kỹ thuật tại Thoughtworks. Với nền tảng chuyên môn sâu trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm và phát triển thuật toán, diễn giả từng là kiến trúc sư trưởng tại edX, một doanh nghiệp khởi nghiệp tại khu vực Boston, trước khi gia nhập Thoughtworks. Cần lưu ý rằng toàn ngành công nghệ đang trong quá trình học hỏi trước tốc độ biến chuyển nhanh chóng. Những nội dung được chia sẻ cần được tiếp cận một cách thận trọng, bởi việc vận dụng các bài học vào bước chuyển dịch mô hình mới là thách thức chung đối với mọi tổ chức. Dẫu vậy, một số thông lệ tốt nhất từ trước đến nay vẫn giữ nguyên giá trị thực tiễn, và đó là lý do nội dung này được chia sẻ trong phiên thảo luận hôm nay. Những điểm cốt lõi Dưới đây là một số nội dung cốt lõi, mở ra cuộc trao đổi chung về sự chuyển dịch trong mô hình tư duy. Phiên thảo luận sẽ phân tích mô hình kỹ thuật kiểm soát tác tử (harness engineering), đồng thời đề xuất định hướng dịch chuyển mô hình tư duy: không chỉ giới hạn ở một khung kiểm soát cứng nhắc khi quản lý cấu trúc tác tử (agentic topologies), mà mở rộng sang tư duy về một không gian vận hành có giới hạn (bounded canvas). Vấn đề này sẽ được phân tích cụ thể hơn. Ngoài ra, thách thức lớn về "nợ nhận thức" cũng đặt ra câu hỏi về những phương án giải quyết khả dĩ... ...mô hình tư duy nếu không nhất thiết phải đặt nghi vấn mà tiếp nhận và cân nhắc xem đâu là những dấu vết, những bản ghi quyết định—không chỉ là quyết định kiến trúc, mà còn là quyết định tổ chức và quyết định sản phẩm—cần được lưu lại như cơ chế tương tác gián tiếp (stigmergy), dấu tích hoặc tín hiệu định hướng cho các nhân sự tiếp nhận và phát triển cơ sở mã (codebase) sau này. Nội dung trao đổi sẽ làm rõ một số bước chuyển trong mô hình tư duy này. Đồng thời, cần đề xuất cách tiếp cận tổng thể hơn, không chỉ giới hạn ở một tác vụ lập trình cụ thể trước mắt, mà tận dụng những giải pháp từ mô hình vận hành kỹ thuật sản phẩm tổng thể để xem xét khả năng ứng dụng, qua đó nhìn nhận quy trình trong một vòng đời dài hạn hơn. Đó là thiết kế để sẵn sàng thay đổi. Khi bàn về kiến trúc tiến hóa (evolutionary architecture), các nội dung trọng tâm và định hướng cụ thể cần chia sẻ bao gồm cả phương thức chủ động tạo ra các xáo trộn có chủ đích đối với cơ sở mã và sản phẩm. Kỹ thuật hỗn loạn (chaos engineering) đã được đề cập trong nhiều năm qua, nhưng...