Build for Agents – Đã đến lúc chúng ta thay đổi

Trong suốt nhiều năm qua, chúng ta đã quen với việc xây dựng sản phẩm và hệ thống dành cho người dùng là người thật – những người tương tác thông qua giao diện đồ họa, nhấn nút, kéo thả, và nhập lệnh. Nhưng kỷ nguyên công nghệ đang bước sang một giai đoạn hoàn toàn mới: thời đại của AI Agents – những thực thể kỹ thuật số có khả năng tự hiểu, tự xử lý và tự hành động dựa trên thông tin mà chúng tiếp nhận, tương tự như con người.

Cụm từ “Build for Agents” không chỉ mô tả một xu hướng kỹ thuật, mà là một sự chuyển dịch tư duy trong thiết kế và phát triển hệ thống số. Nó đánh dấu bước ngoặt quan trọng, khi đối tượng mà chúng ta “xây dựng cho” không chỉ là con người, mà là AI – những trí tuệ nhân tạo mới đang dần trở thành người dùng thực sự của thế giới công nghệ. Có thể nói rằng, 2025 là năm của AI Agents nhưng 2025–2035 là kỷ nguyên của AI Agents – giai đoạn mà các tác nhân trí tuệ này sẽ đồng hành cùng con người để định hình lại cách chúng ta làm việc, sáng tạo và vận hành thế giới số.

1. AI Agents – Người dùng mới của thời đại số

Nếu như trước đây, mọi nền tảng đều được thiết kế xoay quanh người dùng cuối (end user), thì hiện tại, các AI Agents đã bắt đầu đảm nhận vai trò đó.

Hãy hình dung một sự thay đổi căn bản trong cách chúng ta nhìn nhận:

Chính vì vậy, việc “Build for Agents” nghĩa là chúng ta không còn thiết kế chỉ cho mắt người nhìn, mà còn phải thiết kế cho AI đọc hiểu và hành động.

2. Viết lại thế giới số để AI có thể hiểu

Một AI Agent không “nhìn” thấy giao diện như con người. Nó đọc dữ liệu, phân tích cấu trúc, và ra quyết định dựa trên ngữ cảnh. Do đó, việc chuẩn bị nội dung, tài liệu và giao thức phù hợp để AI có thể hiểu dễ dàng trở nên vô cùng quan trọng.

2.1 Tài liệu thân thiện với LLM – Cách AI “hiểu” thế giới

Giống như cách robots.txt hướng dẫn các công cụ tìm kiếm đọc trang web, thế giới AI giờ đây cần những định dạng tương tự để hướng dẫn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Một đề xuất mới đang được xem xét là llms.txt – một tệp định hướng dành riêng cho AI, giúp chúng hiểu rõ đâu là vùng dữ liệu nên đọc, đâu là phần nên bỏ qua, và cách tương tác với hệ thống. 

Đi cùng với đó là xu hướng chuyển đổi toàn bộ tài liệu hướng dẫn sang định dạng Markdown. Markdown không màu mè hay phức tạp, nhưng lại rõ ràng, có cấu trúc, và dễ đọc với AI. Trong khi tài liệu dành cho con người tập trung vào hình ảnh, liên kết và giao diện bắt mắt, thì tài liệu dành cho LLM cần dễ phân tích, dễ trích xuất và dễ hành động.

Đặc biệt, các công ty hàng đầu như Open AI, Vercel hay Stripe đã tiên phong trong xu hướng này. Họ tối ưu hóa toàn bộ API documentation để vừa dễ hiểu với con người, vừa “thân thiện” với AI, từ đó mở ra cách tiếp cận mới trong phát triển phần mềm.

2.2 Viết hướng dẫn cho AI – Không còn là “click here”

Một trong những thay đổi dễ thấy nhất của tư duy “Build for Agents” là cách chúng ta viết hướng dẫn sử dụng.

Nếu tài liệu truyền thống được viết cho người dùng là con người, với những chỉ dẫn như “Nhấn vào nút xanh” hay “Kéo thả file vào đây”, thì tài liệu dành cho AI phải ở dạng hành động rõ ràng, có thể thực thi được.

Ví dụ:

• Thay vì “Click here để bắt đầu”, ta sẽ viết:
  npm install @package/name
• Thay vì “Tải file tại đây”, ta sẽ mô tả bằng lệnh:
  POST /upload {“file”: “data”}

Đây chính là cách để AI không chỉ “đọc hiểu”, mà còn tự động thực hiện hành động, giảm thiểu sự phụ thuộc vào giao diện đồ họa.

2.3 Giao thức giao tiếp dành riêng cho LLM

Để AI có thể hoạt động hiệu quả, chúng cần một ngôn ngữ chung để giao tiếp với hệ thống. Một trong những bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực này là Model Context Protocol (MCP) – giao thức được phát triển bởi Anthropic, giúp AI Agents có thể trao đổi và điều khiển trực tiếp các tác vụ trong hệ thống, thay vì chỉ phản hồi văn bản.

Nhờ các giao thức như MCP, AI Agents có thể thực hiện những hành động phức tạp, ví dụ: truy cập dữ liệu, gửi yêu cầu API, hoặc tương tác với hạ tầng mà không cần sự can thiệp thủ công của con người.

3. Công cụ mới cho thế giới của AI Agents

Cùng với việc thay đổi cách viết và cách thiết kế tài liệu, một loạt công cụ đã ra đời để giúp tổ chức “dịch” ngôn ngữ của con người sang ngôn ngữ mà AI có thể hiểu.

3.1 GitIngest – Biến mã nguồn thành dữ liệu dễ đọc cho AI

GitIngest là một công cụ hỗ trợ chuyển repository (mã nguồn) thành tệp văn bản lớn, được tối ưu cho AI. Nó sắp xếp cấu trúc thư mục rõ ràng, dễ copy-paste, và được tối ưu hóa để phù hợp với context window của các mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này giúp AI có thể đọc hiểu toàn bộ dự án phần mềm và phản hồi chính xác hơn.

3.2 Deep Wiki – Tự động hóa việc tạo tài liệu

Bên cạnh đó, Deep Wiki cho phép AI quét toàn bộ mã nguồn, hiểu logic và mối quan hệ giữa các phần của mã nguồn, từ đó tự động tạo tài liệu hướng dẫn chi tiết. Các tác nhân như Devon có thể liên tục cập nhật tài liệu khi có thay đổi trong codebase – một bước tiến giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc thủ công mỗi năm.

4. Giao tiếp hiệu quả hơn giữa người và AI

Chúng ta đang đứng ở thời điểm giao thoa giữa hai thế giới: thế giới của con người và thế giới của AI Agents. Giai đoạn hiện tại có thể được xem là “gặp nhau giữa đường” – khi con người đang điều chỉnh cách viết, cách thiết kế hệ thống và cung cấp thông tin sao cho AI có thể đọc hiểu và hành động chính xác, và các mô hình AI cũng ngày càng được huấn luyện để hiểu ngữ cảnh, nắm quy tắc nghiệp vụ và giao tiếp mạch lạc như một đồng nghiệp thực thụ.

Nhưng trong tương lai rất gần, AI Agents sẽ không chỉ dừng lại ở việc phản hồi câu hỏi, mà sẽ có thể tự điều hướng giao diện, ra lệnh, và thực hiện hành động trong các hệ thống phức tạp mà không cần con người can thiệp trực tiếp. Khi đó, việc “Build for Agents” sẽ trở thành chuẩn mực phát triển tất yếu – một nguyên tắc thiết kế giúp hệ thống vừa thân thiện với người, vừa dễ hiểu và dễ vận hành đối với AI.

Lợi ích của hướng tiếp cận này không chỉ nằm ở khía cạnh công nghệ. Nó còn mang đến những tác động rõ rệt cho tổ chức và doanh nghiệp: giảm chi phí vận hành nhờ tối ưu tài nguyên và lượng dữ liệu xử lý, tăng tốc độ phản hồi của hệ thống, giảm thiểu sai sót do thông tin được mô tả rõ ràng và dễ kiểm soát hơn, và quan trọng nhất là mở rộng khả năng tự động hóa ở cấp độ mà trước đây con người khó có thể đạt được.

Suy cho cùng, “Build for Agents” không chỉ là một bước tiến kỹ thuật – đó là một sự thay đổi trong tư duy về cách chúng ta xây dựng thế giới số. Khi các AI Agents ngày càng trở nên thông minh và tự chủ hơn, vai trò của con người không mất đi, mà được nâng tầm: từ người thao tác, trở thành người định hướng, thiết kế và dẫn dắt.

Tầm nhìn dài hạn là một hệ sinh thái kỹ thuật số song hành, nơi con người và AI có thể hiểu, cộng tác và phát triển cùng nhau. Ở đó, AI không chỉ là công cụ, mà là đồng nghiệp số, là người đồng hành chiến lược giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất, ra quyết định nhanh hơn và sáng tạo nhiều hơn.