Khám phá các thông báo tại DevDay 2025 của OpenAI bao gồm Apps SDK, Agent Kit và Model Context Protocol. Tìm hiểu lý do vì sao prompting quan trọng hơn bao giờ hết để xây dựng AI agent và ứng dụng hiệu quả.
DevDay 2025 của OpenAI đánh dấu một cột mốc quan trọng trong tiến trình phát triển hạ tầng AI dành cho lập trình viên. Sự kiện này đã giới thiệu ba công nghệ lớn đang tái định hình cách nhà phát triển xây dựng, triển khai và mở rộng ứng dụng AI: Apps SDK, Agent Kit và việc áp dụng Model Context Protocol (MCP). Bên cạnh những ra mắt về kỹ thuật, một chủ đề nổi bật xuyên suốt hội nghị là nhận thức rằng prompting quan trọng hơn bao giờ hết trong thời đại AI agent tự động. Bài viết tổng hợp này sẽ phân tích từng phát triển mới, ý nghĩa của chúng với nhà phát triển, và lý do vì sao rèn luyện kỹ năng prompting đã trở thành yếu tố nền tảng cho bất kỳ ai xây dựng với hệ thống AI hiện đại.
Hành trình từ API đơn giản đến hệ thống agent thông minh đại diện cho một bước chuyển lớn trong cách AI được triển khai và phân phối. Khi OpenAI lần đầu ra mắt API, họ đã chủ động mở công nghệ cho lập trình viên toàn cầu, nhận thức rằng không một tổ chức nào có thể tự mình mang lợi ích AI tiên tiến đến mọi nơi. Triết lý này luôn được duy trì, nhưng phương thức để đạt được phân phối đó ngày càng tinh vi hơn. Mô hình API ban đầu cho phép lập trình viên gọi endpoint cụ thể và nhận phản hồi, nhưng về bản chất nó chỉ là “bị động”—lập trình viên phải tự dàn dựng toàn bộ quy trình. Ngày nay, bối cảnh đã thay đổi mạnh mẽ: lập trình viên kỳ vọng vào các công cụ cho phép agent tự động, tích hợp liền mạch và trải nghiệm người dùng phong phú như ứng dụng bản địa trên nền tảng triển khai.
Các số liệu tăng trưởng cho thấy rõ điều này. OpenAI hiện phục vụ hơn 800 triệu người dùng ChatGPT hoạt động hàng tuần, biến nó thành một trong những website lớn nhất thế giới. Quan trọng hơn với lập trình viên, nền tảng này đã hỗ trợ 4 triệu nhà phát triển xây dựng ứng dụng—tăng từ 3 triệu năm trước. Sự tăng trưởng bùng nổ này không chỉ là mở rộng quy mô người dùng, mà còn là sự chuyển đổi trong cách lập trình viên nhìn nhận AI—không còn là tính năng bổ sung vào sản phẩm, mà là năng lực cốt lõi có thể thay đổi toàn bộ mô hình kinh doanh. Hạ tầng hỗ trợ hệ sinh thái này cũng phải tiến hóa tương ứng, từ các lệnh API đơn giản đến hệ thống điều phối phức tạp có thể xử lý gọi tool, quản lý ngữ cảnh và tương tác người dùng nâng cao.
Model Context Protocol là bước ngoặt trong phát triển hạ tầng AI. Thay vì OpenAI xây dựng giải pháp độc quyền cho từng vấn đề tích hợp, họ nhận ra rằng một tiêu chuẩn mở sẽ mang lại lợi ích cho cả hệ sinh thái. MCP về bản chất là một phương thức chuẩn hóa để các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh và tool cho mô hình ngôn ngữ lớn, hoạt động như “đầu nối” phổ quát cho nhiều nền tảng AI và ứng dụng khác nhau. Giao thức này ban đầu được phát triển bởi Anthropic, nhưng việc OpenAI quyết định áp dụng và tích hợp nó thể hiện cam kết với các tiêu chuẩn mở, vượt trên quyền lợi của riêng từng công ty. Điều này đặc biệt ý nghĩa vì lập trình viên có thể tạo tích hợp một lần và triển khai trên nhiều nền tảng AI, thay vì viết riêng cho từng hệ thống.
Điểm hấp dẫn của MCP nằm ở sự đơn giản và tính tổng quát. Thay vì bắt lập trình viên học từng pattern tích hợp theo nền tảng, MCP cung cấp một giao diện nhất quán dù bạn kết nối với Claude, ChatGPT hay hệ thống AI khác. Việc OpenAI tích hợp MCP vào Agent SDK tháng 3/2025 là cột mốc quyết định, thể hiện quan điểm rằng giao thức mở này là hướng phát triển tự nhiên cho việc kết nối AI với tool và dữ liệu bên ngoài. MCP xử lý từ định nghĩa tool đơn giản đến quản lý ngữ cảnh phức tạp, giúp lập trình viên tập trung xây dựng giá trị thay vì vật lộn với cơ chế tích hợp. Tham gia của các thành viên như Nick Cooper vào ban chỉ đạo MCP đảm bảo giao thức này tiếp tục phát triển phục vụ cộng đồng nhà phát triển rộng lớn, đồng thời đáp ứng nhu cầu đặc thù của từng nền tảng AI.
Trong nhiều năm, cách tích hợp AI vào ứng dụng thường theo một pattern quen thuộc: bạn có website hoặc ứng dụng, và ở một góc nào đó là chatbot AI. Apps SDK đã đảo ngược hoàn toàn mối quan hệ này. Giờ đây, ChatGPT trở thành giao diện chính, còn ứng dụng được nhúng vào bên trong nó như trải nghiệm tương tác phong phú. Sự đảo ngược này không chỉ là hình thức—nó thay đổi căn bản cách người dùng tương tác với AI và cách lập trình viên nghĩ về phân phối sản phẩm. Thay vì phải kéo người dùng về website hay ứng dụng riêng, lập trình viên có thể tiếp cận người dùng ngay nơi họ đang ở: trong ChatGPT, điểm đến chính của hàng triệu người tìm kiếm thông tin, trợ giúp và giải pháp.
Apps SDK xây dựng trực tiếp trên MCP, cho phép lập trình viên tạo ứng dụng “bản địa” cho ChatGPT trong khi kiểm soát hoàn toàn trải nghiệm người dùng. Đây là điểm khác biệt lớn so với hệ plugin trước đây vốn bị chê là hạn chế quyền kiểm soát của lập trình viên. Với Apps SDK, các công ty như Canva có thể tạo trải nghiệm mang đậm dấu ấn thương hiệu, UI tùy chỉnh, trong khi vẫn truy cập trực tiếp từ ChatGPT. Người dùng trò chuyện với AI, nhận gợi ý, rồi tương tác với ứng dụng nhúng mà không cần rời khỏi ChatGPT. Tích hợp liền mạch này có được nhờ Apps SDK cung cấp công cụ định nghĩa UI tùy chỉnh, quản lý trạng thái và tạo trải nghiệm như “phần mở rộng tự nhiên” thay vì “gắn ghép” lên ChatGPT.
Kinh nghiệm từ các phiên bản trước đã được ứng dụng vào thiết kế Apps SDK. Khi OpenAI ra mắt plugin tháng 3/2023, phản hồi từ lập trình viên là muốn kiểm soát nhiều hơn về giao diện và chức năng tích hợp trong ChatGPT. Họ đã lắng nghe, và Apps SDK là kết tinh của phản hồi đó. Lập trình viên giờ có thể làm chủ toàn bộ trải nghiệm, từ giao diện đến chức năng trong môi trường ChatGPT. Sự chuyển đổi từ tích hợp dựa trên tool sang tích hợp dựa trên trải nghiệm này đặc biệt quan trọng với các công ty đầu tư lớn vào thương hiệu và trải nghiệm người dùng—giờ họ không còn phải hy sinh bản sắc để tiếp cận cộng đồng đông đảo của ChatGPT.
Agent Kit là nỗ lực tham vọng nhất của OpenAI nhằm dân chủ hóa xây dựng hệ thống AI tự động. Được giới thiệu tại DevDay 2025, Agent Kit cung cấp bộ công cụ toàn diện giúp lập trình viên tạo agent thực hiện các tác vụ phức tạp, nhiều bước với can thiệp con người tối thiểu. Bộ công cụ bao gồm API dành riêng cho ứng dụng agent, khả năng đánh giá hành vi agent, và tích hợp MCP để kết nối tool và dữ liệu bên ngoài. Điều đặc biệt là Agent Kit hạ thấp rào cản xây dựng agent thông minh—lập trình viên không cần là chuyên gia AI hay thành thạo prompt engineering vẫn tạo được agent hiệu quả.
Agent Kit gồm nhiều thành phần then chốt hoạt động cùng nhau. Agents API cho phép định nghĩa hành vi agent, tool truy cập, cũng như cách xử lý các tình huống khác nhau. Khả năng đánh giá giúp kiểm thử agent một cách hệ thống, dùng bộ dữ liệu và trace grading để xác định điểm mạnh/yếu. Tối ưu prompt tự động giúp tinh chỉnh prompt hệ thống mà không cần thử-sai thủ công. Tích hợp bên thứ ba cho phép kết nối agent với tool/dịch vụ có sẵn, tạo workflow liên hệ nhiều hệ thống. Tất cả tạo môi trường để lập trình viên tập trung xác định mục tiêu của agent thay vì vật lộn với kỹ thuật AI phức tạp.
Tầm quan trọng của Agent Kit vượt xa yếu tố kỹ thuật. Việc cung cấp bộ công cụ chuẩn hóa, OpenAI muốn nói rằng xây dựng agent tự động nên dễ tiếp cận như phát triển ứng dụng truyền thống. Sự dân chủ hóa này sẽ thay đổi cách AI được triển khai trên nhiều lĩnh vực. Các công ty từng phải thuê chuyên gia AI giờ có thể sử dụng Agent Kit để xây dựng agent xử lý dịch vụ khách hàng, phân tích dữ liệu, sáng tạo nội dung và nhiều tác vụ khác. Bộ công cụ đã trừu tượng hóa phần lớn phức tạp, cho phép lập trình viên tập trung vào logic nghiệp vụ và UX thay vì cơ chế AI nền tảng.
Trong bối cảnh công cụ và framework AI không ngừng thay đổi, các nền tảng như FlowHunt nổi lên như hạ tầng quan trọng cho lập trình viên, đội nhóm xây dựng với các năng lực mới này. FlowHunt nhận thấy, dù Apps SDK, Agent Kit, MCP cung cấp các khối xây dựng ứng dụng AI, lập trình viên vẫn cần nền tảng hợp nhất để điều phối, giám sát, tối ưu workflow. FlowHunt tích hợp với các công cụ, giao thức AI hiện đại, giúp bạn xây workflow phức tạp mà không cần quản lý nhiều hệ thống rời rạc. Nhờ cung cấp nền tảng quản lý workflow tập trung, FlowHunt giúp lập trình viên tập trung vào giá trị thay vì lo hạ tầng kỹ thuật.
Cách tiếp cận của FlowHunt hoàn toàn phù hợp với triết lý đằng sau Apps SDK, Agent Kit—cung cấp công cụ trừu tượng hóa sự phức tạp nhưng vẫn giữ được linh hoạt và kiểm soát. FlowHunt cho phép đội nhóm định nghĩa workflow trải rộng qua nhiều mô hình AI, tích hợp với dịch vụ ngoài qua MCP, giám sát hiệu suất trên toàn bộ danh mục ứng dụng AI. Điều này đặc biệt giá trị khi tổ chức mở rộng sáng kiến AI, từ một vài ca sử dụng lên triển khai diện rộng. Tích hợp với các tiêu chuẩn mới giúp FlowHunt đảm bảo lập trình viên xây dựng trên nền tảng vững chắc, có thể thích ứng khi hệ sinh thái AI tiếp tục tiến hóa.
Có lẽ nhận thức quan trọng nhất từ DevDay 2025 là prompting—nghệ thuật và khoa học hướng dẫn hệ thống AI—trở nên quyết định hơn bao giờ hết. Khi AI agent ngày càng tự động, năng lực, chất lượng prompt hướng dẫn trực tiếp quyết định hiệu quả, độ tin cậy, sự phù hợp với ý định người dùng. Đây là bước chuyển lớn trong quan niệm phát triển AI. Ngày đầu của LLM, prompting thường bị coi là thứ yếu, “làm tới đâu sửa tới đó”. Ngày nay, prompting là ưu tiên hàng đầu, xứng đáng được đầu tư bài bản như kỹ thuật phần mềm truyền thống.
Lý do prompting trở nên quan trọng xuất phát từ cách AI agent hiện đại vận hành. Khác với phần mềm truyền thống làm theo chỉ thị mã hóa rõ ràng, AI agent diễn giải chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên và quyết định dựa vào hiểu biết đó. Chất lượng diễn giải phụ thuộc gần như hoàn toàn vào sự rõ ràng, cụ thể và đầy đủ của prompt. Một prompt hệ thống viết tốt sẽ hướng agent tới quyết định hợp lý, xử lý edge case mượt mà, duy trì tương thích với ý định người dùng cả trong tình huống mới lạ. Ngược lại, prompt mơ hồ, kém cấu trúc dẫn đến hành vi khó lường, “ảo giác” và lỗi khó debug vì xuất phát từ cách agent tự diễn giải chỉ dẫn.
Prompting hiệu quả cho AI agent đòi hỏi cân nhắc nhiều khía cạnh. Thứ nhất là sự rõ ràng—prompt nên dùng ngôn từ đơn giản, trực diện, trình bày ý tưởng ở mức trừu tượng phù hợp với agent. Thay vì cố gắng bao quát mọi thứ, prompt hiệu quả tập trung vào ràng buộc và hành vi quan trọng nhất. Thứ hai, ngữ cảnh vô cùng quan trọng. Agent cần hiểu không chỉ “làm gì” mà còn “tại sao làm” và “giới hạn ra sao”. Thứ ba, ví dụ cụ thể rất hữu ích. Đưa ví dụ hành vi mong muốn giúp agent nhận ra pattern và áp dụng vào tình huống mới. Cuối cùng, cải tiến lặp là thiết yếu. Ngay cả prompt viết tốt vẫn có thể hoàn thiện nhờ kiểm thử, đánh giá có hệ thống bằng công cụ như Agent Kit để hiểu agent mạnh ở đâu, yếu ở đâu.
Ý nghĩa của prompting vượt trên sự chính xác kỹ thuật. Prompt hệ thống cũng là cơ chế để lập trình viên mã hóa nguyên tắc đạo đức, ràng buộc an toàn, giá trị vào AI agent. Bằng cách soạn prompt cẩn trọng, bạn xác định quy trình đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, thay vì chỉ tối ưu cho mục tiêu thiển cận dễ gây hệ quả ngoài ý muốn. Vì vậy, prompting không chỉ là kỹ năng kỹ thuật mà còn là trách nhiệm trọng yếu với bất kỳ ai xây dựng hệ thống AI. Khi AI agent ngày càng tự động, mạnh mẽ, prompt định hướng hành vi ngày càng quan trọng để đảm bảo AI phục vụ lợi ích và phù hợp với giá trị con người.
Những phát triển mới này mang lại tác động lớn cho lập trình viên ở mọi cấp độ. Xây dựng AI agent hiệu quả đòi hỏi tiếp cận có hệ thống, kết hợp hiểu biết kỹ thuật với chú trọng prompting và đánh giá. Bước đầu tiên là xác định rõ ràng mục tiêu của agent. Nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng nhiều lập trình viên lao vào code khi chưa suy nghĩ thấu đáo về mục tiêu, ràng buộc, tiêu chí thành công của agent. Dành thời gian viết đặc tả hành vi agent sẽ giúp các bước sau dễ dàng hơn: Agent nên quyết định gì? Truy cập tool nào? Xử lý tình huống mơ hồ ra sao? Trả lời các câu hỏi này trước khi viết dòng code đầu tiên.
Sau khi có đặc tả rõ ràng, bước tiếp theo là soạn prompt hệ thống. Đây là nơi nghệ thuật prompting phát huy tác dụng. Prompt hệ thống cần truyền đạt rõ vai trò, mục tiêu, ràng buộc của agent. Nên đưa ví dụ hành vi mong muốn và giải thích cách xử lý edge case. Đừng cố bao quát mọi kịch bản—hãy tập trung vào hành vi quan trọng nhất, phần còn lại để agent xử lý dựa vào học tập. Nhiều lập trình viên mắc sai lầm khi viết prompt quá dài, phức tạp để “ôm” mọi trường hợp. Thực tế, prompt ngắn gọn, tập trung thường hiệu quả hơn vì agent dễ hiểu và thực hiện nhất quán.
Bước thứ ba là đánh giá có hệ thống. Agent Kit cung cấp công cụ này, nhưng nguyên tắc áp dụng cho mọi công cụ. Bạn nên kiểm thử agent với nhiều kịch bản, gồm cả trường hợp điển hình lẫn edge case. Sử dụng bộ dữ liệu để đánh giá hiệu suất có hệ thống, dùng trace grading để hiểu agent mạnh/yếu ở đâu. Quá trình đánh giá không phải hoạt động một lần mà nên liên tục khi bạn cải tiến agent và môi trường thay đổi. Đặt trọng tâm vào đánh giá giúp phát hiện vấn đề sớm, cải thiện hiệu suất liên tục. Cách phát triển lặp này khác biệt cơ bản với phát triển phần mềm truyền thống, nơi bạn chỉ viết code và bảo trì. Với AI agent, cải tiến liên tục dựa trên đánh giá là yếu tố sống còn để duy trì chất lượng.
Việc mở rộng lên 4 triệu lập trình viên là sự chuyển đổi căn bản về cách AI được triển khai. Đây không còn là cộng đồng nhỏ gồm nhà nghiên cứu AI và những người tiên phong—mà là hệ sinh thái lập trình viên phổ quát trên mọi ngành, mọi khu vực. Quy mô này mang lại cả cơ hội và thách thức. Về cơ hội, cộng đồng lớn giúp chia sẻ best practice, xây công cụ giải quyết vấn đề chung và hệ sinh thái ngày càng tinh vi. Về thách thức, quy mô này kéo theo yêu cầu chất lượng công cụ lập trình viên tăng vọt—họ kỳ vọng công cụ dễ dùng, tài liệu đầy đủ, ổn định ở quy mô lớn.
Apps SDK và Agent Kit được thiết kế cho quy mô này. Chúng cung cấp abstraction giúp lập trình viên dễ xây dựng ứng dụng phức tạp mà không cần hiểu tất cả chi tiết nền tảng. Đồng thời, chúng đủ linh hoạt để lập trình viên nâng cao tùy biến và tối ưu cho trường hợp đặc thù. Cân bằng giữa đơn giản và linh hoạt là yếu tố sống còn với công cụ phục vụ cộng đồng đa dạng. Việc áp dụng MCP làm tiêu chuẩn mở cũng đặc biệt quan trọng—lập trình viên có thể xây tích hợp chạy trên nhiều nền tảng thay vì bị “khóa” vào hệ sinh thái của một nhà cung cấp.
Tác động của quy mô này còn vượt khỏi phạm vi kỹ thuật. Với 4 triệu lập trình viên xây dựng trên OpenAI, công ty phải đảm bảo họ có đủ công cụ, tài liệu, hỗ trợ để thành công. Đó là lý do DevDay 2025 không chỉ có công bố kỹ thuật mà còn tập trung vào trải nghiệm lập trình viên. Studio podcast, game arcade, lắp đặt nghệ thuật tại sự kiện đều nhằm tạo môi trường hấp dẫn để lập trình viên học hỏi, kết nối và cảm thấy được trân trọng. Những chi tiết nhỏ này cho thấy OpenAI coi trải nghiệm lập trình viên quan trọng không kém năng lực kỹ thuật để xây dựng hệ sinh thái phát triển bền vững.
Một trong những nhận thức sâu sắc nhất từ DevDay 2025 là mối quan hệ giữa ứng dụng và AI đã đảo ngược hoàn toàn. Suốt nhiều năm, mô hình là: bạn có ứng dụng, rồi bổ sung chatbot vào. Giờ, mô hình là: bạn có ChatGPT, rồi nhúng ứng dụng vào bên trong. Sự đảo ngược này ảnh hưởng sâu sắc đến tư duy xây dựng sản phẩm AI. Thay vì cố kéo người dùng đến với ứng dụng, bạn có thể gặp họ ngay nơi họ đang ở. ChatGPT trở thành điểm đến chính của hàng triệu người, và Apps SDK cho phép tạo trải nghiệm phong phú, tương tác ngay trong nền tảng đó.
Sự đảo ngược này có được nhờ kết hợp Apps SDK và MCP. Apps SDK cho phép tạo trải nghiệm phong phú trong ChatGPT, còn MCP cung cấp chuẩn kết nối các trải nghiệm đó với tool và dữ liệu ngoài. Nhờ đó, lập trình viên có thể xây ứng dụng “bản địa” trên ChatGPT mà vẫn kiểm soát hoàn toàn UX. Điều này khác biệt căn bản với cách tiếp cận trước đây, nơi tích hợp như “gắn ghép” vào ChatGPT thay vì là phần không thể tách rời. Ví dụ Canva trong keynote minh họa rõ nét—người dùng có thể trò chuyện với ChatGPT về ý tưởng thiết kế, rồi thao tác trực tiếp với Canva ngay trong giao diện ChatGPT mà không cần rời nền tảng.
Hệ quả của sự đảo ngược này là cách lập trình viên nên nghĩ về phân phối và thu hút người dùng. Trước kia, đưa người dùng đến ứng dụng đòi hỏi marketing, SEO và các chiến lược thu hút truyền thống. Với Apps SDK, phân phối phụ thuộc vào chất lượng trải nghiệm bạn xây dựng. Nếu ứng dụng hữu ích trong ChatGPT, người dùng sẽ tự khám phá và sử dụng. Điều này không loại bỏ vai trò marketing, nhưng thay đổi bản chất thử thách. Thay vì cố lôi kéo traffic về website, bạn cần xây trải nghiệm khiến người dùng muốn dùng ngay trong ChatGPT. Con đường này trực tiếp hơn, nhưng cũng đòi hỏi trải nghiệm của bạn phải thực sự xuất sắc.
Khi lập trình viên tạo agent ngày càng phức tạp, năng lực đánh giá và tối ưu agent trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Agent Kit cung cấp nhiều công cụ cho mục đích này, nhưng nguyên tắc chung có thể áp dụng với mọi công cụ. Đánh giá phải có hệ thống, liên tục và tập trung vào chỉ số phù hợp với mục tiêu sử dụng. Đừng chỉ đo lường độ chính xác—hãy đo sự hài lòng người dùng, tỉ lệ hoàn thành tác vụ, chất lượng lập luận của agent. Mỗi ứng dụng sẽ có tiêu chí thành công riêng, nên cần cân nhắc kỹ bạn thực sự muốn tối ưu cho điều gì.
Một trong các tính năng giá trị nhất của Agent Kit là tối ưu prompt tự động. Công cụ này sử dụng đánh giá hệ thống để gợi ý cải tiến prompt hệ thống, giúp bạn tinh chỉnh hành vi agent mà không cần thử-sai thủ công. Điều này cực kỳ hữu ích vì tối ưu prompt bằng tay tốn thời gian, công sức. Tự động hóa quá trình này giúp bạn tập trung hơn vào vấn đề chiến lược, trong khi tool lo phần tinh chỉnh. Tuy nhiên, cần nhớ tối ưu tự động chỉ hỗ trợ, chứ không thay thế hoàn toàn vai trò đánh giá của con người. Nhà phát triển nên hiểu agent mình đang làm gì và lý do, dù có sử dụng tool hỗ trợ tự động hóa.
Quy trình đánh giá cũng nên kiểm tra các edge case, failure mode. Điều gì xảy ra khi agent gặp tình huống chưa từng huấn luyện? Agent xử lý yêu cầu mơ hồ thế nào? Nó làm gì khi thiếu thông tin để ra quyết định? Kiểm thử có hệ thống các kịch bản này giúp phát hiện vấn đề trước khi ảnh hưởng tới người dùng thực. Điều này đặc biệt quan trọng với agent triển khai ở môi trường sản xuất, nơi lỗi có thể gây hậu quả thực tế. Tính năng trace grading của Agent Kit rất hữu ích—bạn có thể xem chi tiết agent đã làm gì trong từng tình huống và lý do hành động đó.
Nhìn về phía trước, xu hướng đã rõ ràng: hạ tầng phát triển AI sẽ ngày càng tinh vi, dễ tiếp cận, tiêu chuẩn hóa hơn. Việc MCP trở thành chuẩn mở cho thấy ngành đang hướng đến khả năng tương tác thay vì bị “khóa” bởi nhà cung cấp. Điều này tốt cho lập trình viên vì họ có thể xây dựng trên nền tảng vững chắc mà không lo đầu tư của mình bị lỗi thời nếu nhà cung cấp thay đổi hướng đi. Apps SDK và Agent Kit hiện là đỉnh cao của việc giúp lập trình viên phổ thông tiếp cận phát triển AI, nhưng đây chưa phải điểm cuối. Khi hệ sinh thái trưởng thành, sẽ xuất hiện nhiều công cụ tinh vi hơn, giúp xây dựng, triển khai, mở rộng ứng dụng AI dễ dàng hơn nữa.
Một lĩnh vực sẽ phát triển mạnh là bộ công cụ hỗ trợ prompting và đánh giá. Khi nhiều lập trình viên xây agent, nhu cầu về tool quản lý prompt, kiểm thử agent, tối ưu hiệu suất sẽ càng cấp bách. Chúng ta đã thấy khởi đầu với tính năng tối ưu prompt tự động trong Agent Kit, nhưng đây mới chỉ là bước đầu. Tương lai sẽ xuất hiện các công cụ thông minh hơn, giúp lập trình viên hiểu hành vi agent, phát hiện vấn đề, tối ưu hiệu suất. Những tool này có thể tích hợp AI, tận dụng dữ liệu từ hàng triệu agent để gợi ý cải tiến, xác định best practice.
Một hướng phát triển khác là về an toàn, định hướng giá trị. Khi AI agent ngày càng tự động, đảm bảo chúng hành xử an toàn, phù hợp giá trị con người ngày càng quan trọng. Điều này sẽ thúc đẩy phát triển công cụ xác định ràng buộc, kiểm thử hành vi ngoài ý muốn, giám sát agent trong môi trường thực. Việc nhấn mạnh prompting như cơ chế mã hóa giá trị, ràng buộc đạo đức là bước đi đúng hướng, nhưng sẽ còn nhiều giải pháp tinh vi xuất hiện khi lĩnh vực trưởng thành. Đây cũng là nơi lập trình viên cần cân nhắc kỹ về hệ quả hệ thống mình xây dựng, tận dụng công cụ để đảm bảo agent vận hành có trách nhiệm.
Với các lập trình viên muốn tận dụng công cụ, năng lực mới này, có một số bước thực tiễn để bắt đầu. Đầu tiên, hãy làm quen với tài liệu Apps SDK, Agent Kit. Các công cụ này được thiết kế dễ tiếp cận, nhưng vẫn cần tìm hiểu kỹ. Hãy dành thời gian đọc khái niệm cốt lõi, làm theo hướng dẫn, tự xây ứng dụng đơn giản để có trải nghiệm thực tế. Thứ hai, hãy xác định rõ bạn muốn xây gì. Đừng vội xây agent phức tạp nhất—hãy bắt đầu với ca sử dụng đơn giản, rõ ràng. Như vậy, bạn sẽ dễ đánh giá agent hoạt động đúng chưa và cải tiến dần.
Thứ ba, đầu tư thời gian soạn prompt hệ thống. Đây là nơi nghệ thuật prompting phát huy tác dụng. Viết prompt rõ ràng, tập trung, truyền đạt vai trò, mục tiêu của agent. Kiểm thử với nhiều tình huống, tinh chỉnh dựa trên kết quả. Đừng cố hoàn hảo ngay từ đầu—hãy coi prompt là quá trình cải tiến lặp lại dựa trên đánh giá. Thứ tư, hãy sử dụng công cụ đánh giá của Agent Kit để kiểm thử agent một cách hệ thống. Tạo bộ dữ liệu bao quát trường hợp điển hình và edge case, dùng trace grading để hiểu agent mạnh/yếu ra sao. Quy trình đánh giá này rất cần thiết để agent hoạt động ổn định khi triển khai thực tế.
Cuối cùng, hãy tham gia cộng đồng lập trình viên. Hiện đã có hàng triệu người xây dựng với các công cụ này, và rất nhiều người chia sẻ trải nghiệm, best practice, giải pháp cho vấn đề chung. Tham gia diễn đàn, đọc blog, học từ trải nghiệm người khác. Cộng đồng AI development còn khá trẻ, nên việc học hỏi diễn ra liên tục. Tham gia cộng đồng sẽ giúp bạn tăng tốc học hỏi và đóng góp vào tri thức chung giúp cả hệ sinh thái cùng phát triển.
Các thông báo tại OpenAI DevDay 2025 là cột mốc quan trọng trong tiến trình phát triển hạ tầng AI. Apps SDK, Agent Kit và việc áp dụng MCP cùng nhau tạo ra môi trường để lập trình viên xây dựng ứng dụng AI tinh vi mà không cần phải là chuyên gia AI hay học sâu. Sự đảo ngược mô hình tích hợp AI—từ chatbot bên trong ứng dụng sang ứng dụng bên trong ChatGPT—mở ra khả năng phân phối mới cho AI. Quan trọng nhất, nhận thức rằng prompting hiện quan trọng hơn bao giờ hết thể hiện sự chuyển dịch căn bản trong cách tiếp cận phát triển AI. Khi AI agent ngày càng tự động, mạnh mẽ, chất lượng prompt định hướng hành vi trở thành đòn bẩy then chốt đảm bảo chúng hoạt động hiệu quả, có trách nhiệm. Đối với lập trình viên xây dựng trong lĩnh vực này, sự kết hợp giữa công cụ mạnh mẽ, tiêu chuẩn rõ ràng và cộng đồng phát triển sôi động sẽ tạo ra cơ hội chưa từng có để xây dựng ứng dụng AI giá trị, tiếp cận hàng triệu người dùng.
Trải nghiệm cách FlowHunt tự động hóa toàn bộ workflow nội dung & SEO AI — từ nghiên cứu, tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả trong một nền tảng.
Model Context Protocol là một đặc tả mở tiêu chuẩn hóa cách các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Hãy tưởng tượng nó giống như cổng USB-C cho ứng dụng AI—giúp tích hợp liền mạch giữa client LLM và các công cụ, tài nguyên bên ngoài.
Apps SDK trao cho nhà phát triển quyền kiểm soát trải nghiệm người dùng cao hơn nhiều so với hệ thống plugin trước. Giờ đây, bạn có thể tạo UI tuỳ chỉnh, giữ vững nhận diện thương hiệu và kiểm soát toàn bộ trải nghiệm trong ChatGPT, thay vì chỉ hạn chế ở các lệnh gọi tool đơn giản.
Khi AI agent ngày càng tự động và có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, chất lượng prompt hệ thống sẽ quyết định trực tiếp đến hành vi, độ tin cậy và hiệu quả của agent. Prompt rõ ràng, cấu trúc tốt là yếu tố then chốt để xác định quy trình, đảm bảo sử dụng đạo đức và đạt kết quả nhất quán.
OpenAI báo cáo có 4 triệu nhà phát triển đang xây dựng trên nền tảng của họ, tăng từ 3 triệu năm trước. Hệ sinh thái phát triển nhanh này thể hiện mức độ ứng dụng AI ngày càng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Tận dụng khả năng agent AI tiên tiến và tự động hóa để tăng tốc quá trình phát triển của bạn. FlowHunt tích hợp liền mạch với các công cụ và giao thức AI hiện đại.
Khám phá cách AMP, agent lập trình tiên phong của Sourcegraph, đang định hình lại lĩnh vực phát triển AI nhờ chấp nhận lặp nhanh, lý luận tự động và các agent g...
Khám phá những đột phá của Claude Sonnet 4.5, tầm nhìn của Anthropic đối với AI agents, và cách SDK Claude Agent mới đang định hình lại tương lai phát triển phầ...
Khám phá những bước tiến vượt bậc của ChatGPT-5, các trường hợp ứng dụng, tiêu chuẩn đánh giá, bảo mật, giá cả và định hướng tương lai trong hướng dẫn toàn diện...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
