Cung cấp máy tính cho các tác nhân – Ivan Burazin, Daytona

Tham gia Khảo sát Kỹ thuật AI năm 2026 để nhận hơn 2.000 USD tín dụng và vé tham dự AIE WF! Về phía sản phẩm, mọi người đều đang sử dụng Computer - Perplexity, Manus, Cursor, v.v. Trong khi đó, về phía nghiên cứu, các đánh giá tác nhân (agentic evals) như TerminalBench và GDPVal cũng đang giả định máy tính (Harbor). Ở cả hai khía cạnh, ngăn xếp hệ điều hành LLM hợp nhất đã trở thành bộ công cụ tiêu chuẩn, và Daytona là một trong số ít các công ty hạ tầng AI đang phát triển mạnh mẽ nhờ điều này. "Sự kết thúc của localhost" đã là nỗi ám ảnh của Ivan Burazin trong hơn một thập kỷ. Một điều quá quen thuộc... Infobip Shift 2022 Rất lâu trước khi các tác nhân trở thành cách mặc định mà mọi người nói về phát triển phần mềm, Ivan đã theo đuổi ý tưởng rằng việc phát triển không nên phụ thuộc vào một máy cục bộ (local machine) dễ hỏng. CodeAnywhere, một trong những IDE dựa trên trình duyệt đầu tiên, là một nỗ lực ban đầu cho tương lai đó: di chuyển môi trường phát triển lên đám mây, làm cho việc thiết lập có thể tái tạo và giải phóng các nhà phát triển khỏi gánh nặng "chạy được trên máy của tôi" không ngừng. Luận điểm này đúng về mặt định hướng, nhưng thị trường chưa sẵn sàng. Tuy nhiên, các tác nhân đã thay đổi điều đó. Chúng không quan tâm đến máy tính xách tay, thiết lập bàn làm việc hay trình chỉnh sửa yêu thích. Chúng cần một máy tính mà chúng có thể truy cập thông qua API: đủ trạng thái để tiếp tục hoạt động, đủ nhanh để khởi động ngay lập tức, đủ linh hoạt để thay đổi kích thước, đủ cô lập để an toàn và đủ khả năng kết hợp để chạy các quy trình làm việc phức tạp trong thế giới thực mà kỹ thuật phần mềm thực sự yêu cầu. Daytona không chỉ bán "sandbox" theo nghĩa thực thi mã hẹp. Đây là phiên bản mới nhất của luận điểm localhost ban đầu của Ivan. Trong tập này, CEO của Daytona tham gia cùng swyx để giải thích lý do tại sao các tác nhân AI cần nhiều hơn các hộp thực thi mã: chúng cần các máy tính có thể kết hợp, các sandbox có trạng thái, khởi động tức thì, tài nguyên động và cơ sở hạ tầng có thể tồn tại các khối lượng công việc từ 0 đến 100.000 CPU. Chúng tôi đi sâu vào thị trường tính toán tác nhân mới: sự thay đổi mạnh mẽ của Daytona từ môi trường phát triển của con người sang sandbox AI, MVP đêm giao thừa mà khách hàng đã yêu cầu, lý do Daytona chạy trên bare metal với bộ lập lịch riêng, cách một khách hàng chạy gần 850.000 sandbox mỗi ngày và lý do khối lượng công việc RL/eval tăng từ 0% lên khoảng 50% mức sử dụng chỉ trong vài tháng. Ivan cũng giải thích lý do tại sao các tác nhân cần máy Windows và macOS, lý do CLI có thể quan trọng hơn MCP, lý do Kubernetes gây khó khăn cho khối lượng công việc này và lý do đám mây AI trong tương lai có thể giống Stripe hơn AWS. Chúng tôi thảo luận: Cách Daytona phát triển từ CodeAnywhere, Shift và luận điểm "kết thúc của localhost" Lý do Daytona chuyển đổi từ môi trường phát triển của con người sang sandbox AI Lý do các tác nhân cần máy tính có thể kết hợp thay vì các hộp thực thi mã dùng một lần MVP đêm giao thừa mà khách hàng đã săn lùng khóa API Lý do Daytona chọn bare metal, ảnh chụp nhanh có trạng thái và bộ lập lịch riêng Cách Daytona khởi động một sandbox trong khoảng 60ms và 50.000 sandbox trong khoảng 75 giây Lý do khách hàng lớn nhất của Daytona chạy khoảng 850.000 sandbox mỗi ngày Cách khối lượng công việc RL/eval tạo ra các đột biến CPU từ 0 đến 100.000 Lý do khối lượng công việc RL tăng từ 0% lên khoảng 50% mức sử dụng của Daytona Lý do khách hàng so sánh Daytona với EKS/GKS và nói rằng họ "sẽ không bao giờ quay lại" Lý do mọi tác nhân AI có thể cần một máy tính, bao gồm môi trường Windows và macOS Các hạn chế cấp phép của Apple khiến sandbox macOS khó khăn Lý do CLI mang lại cho các tác nhân nhiều sức mạnh hơn MCP Cách mã nguồn mở giúp các tác nhân tích hợp Daytona Tại sao các PR do tác nhân tạo ra có thể phá vỡ các giả định CI/CD hiện nay Tại sao các công ty AI SaaS bán lại token có thể gặp khó khăn Tại sao đám mây AI có thể giống Stripe hơn là AWS Ivan Burazin LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ivanburazin X: https://x.com/ivanburazin Daytona Trang web: https://www.daytona.io X: https://x.com/daytonaio Mốc thời gian 00:00:00 Giới thiệu chung 00:01:12 Mở đầu 00:03:15 CodeAnywhere, Shift và sự kết thúc của localhost 00:05:58 Daytona là gì: máy tính có thể kết hợp cho các tác nhân AI 00:08:07 Sự chuyển đổi từ môi trường phát triển sang hộp cát AI 00:10:17 MVP đêm giao thừa và khách hàng yêu cầu API key 00:12:56 Máy chủ vật lý, hộp cát có trạng thái và bộ lập lịch của Daytona 00:17:28 Khởi động 60ms, 50.000 hộp cát và 850K lượt chạy hàng ngày 00:21:53 Khối lượng công việc RL/eval đột biến và vấn đề hạ tầng tác nhân mới 00:28:12 Khối lượng công việc RL, khó khăn của Kubernetes và thay đổi kích thước động 00:33:31 Tại sao mỗi tác nhân AI cần một máy tính 00:38:48 Hộp cát macOS và vấn đề cấp phép của Apple 00:44:28 Tại sao CLI có thể quan trọng hơn MCP 00:48:11 Mã nguồn mở, GitHub stars và tích hợp tác nhân 00:53:11 Git, CI/CD và các nút thắt cổ chai trong cộng tác tác nhân 00:58:15 Cuộc sống của nhà sáng lập và xây dựng một công ty hạ tầng 25 người 01:02:44 AI SaaS, bán lại token và mô hình kinh doanh API-first 01:06:10 Hộp cát GPU, trung tâm dữ liệu và tăng trưởng điện toán 01:09:48 Tại sao đám mây AI có thể giống Stripe hơn là AWS 01:11:26 Lời kết Bản ghi Giới thiệu: Daytona, CodeAnywhere và sự kết thúc của Localhost Swyx [00:00:02]: Chúng ta đang ở trong studio với Ivan Burazin, CEO của Daytona. Chào mừng anh. Ivan [00:00:07]: Cảm ơn vì đã mời tôi. Swyx [00:00:08]: Ivan, chúng ta đã quen biết nhau. Ivan [00:00:10]: Rất lâu rồi. Swyx [00:00:11]: Tôi thậm chí không biết bằng cách nào, anh đã tìm thấy, anh đã liên hệ hay, cho Shift. Ivan [00:00:17]: Tôi đã liên hệ với anh. Lý do là anh – chúng tôi chỉ – chúng tôi đang nghĩ về tôi là một trong những người đồng sáng lập của CodeAnywhere, IDE dựa trên trình duyệt đầu tiên, và vì vậy chúng tôi đã nghĩ rất lâu rằng, localhost nên biến mất. Và anh đã có bài viết này. Swyx [00:00:29]: Sự kết thúc của localhost. Ivan [00:00:30]: Sau đó tôi đã liên hệ với anh vì điều đó, và sau đó chúng tôi đã nói chuyện, và tôi thực sự đang ở một công việc khác và tìm hiểu về tôi là trưởng bộ phận trải nghiệm nhà phát triển, và anh khá am hiểu về điều đó, và tôi thực sự đã liên hệ với anh, cùng với những người khác, làm thế nào để chúng ta thực hiện điều đó? Những điều quan trọng là gì và những gì tại thời điểm này? Và anh đã đủ tốt bụng để dành thời gian.