5 Bước Để Tích Hợp Thành Công AI Agent Vào Quy Trình Phát Triển Sản Phẩm

AI agent đã trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình phát triển tại nhiều công ty CNTT, hứa hẹn quy trình nhanh hơn, ít lỗi hơn và giải phóng nhà phát triển khỏi các tác vụ thường nhật. Nhưng liệu chúng có thực sự hiệu quả như những người tạo ra chúng tuyên bố?

Tại Waites, chúng tôi phát triển và duy trì một sản phẩm sử dụng IIoT, ML, AI và công nghệ đám mây để phát hiện sai lệch trong hiệu suất thiết bị công nghiệp và ngăn ngừa sự cố. Nhóm của tôi đã có được kinh nghiệm thực tế trong việc tích hợp GitHub Copilot Agent và các công cụ khác vào quy trình làm việc hàng ngày.

Trong bài viết này, tôi muốn chia sẻ kinh nghiệm của chúng tôi và phác thảo các bước có thể giúp triển khai AI agent vào các quy trình thường nhật để chúng trở thành trợ lý thực sự thay vì nguồn gây ra vấn đề.

AI agent có thực sự đẩy nhanh tốc độ phát triển?

AI agent thường được quảng bá như những nhà phát triển gần như tự chủ: chúng có thể viết mã, tạo bài kiểm tra, thực hiện đánh giá mã, tối ưu hóa hiệu suất và thậm chí tạo nguyên mẫu ứng dụng hoàn chỉnh. Ví dụ, GitHub Copilot Agent có thể phân tích cấu trúc dự án, thích ứng với phong cách của nhà phát triển và đề xuất các giải pháp sẵn sàng — từ bài kiểm tra đơn vị đến tái cấu trúc.

Từ kinh nghiệm của nhóm tôi, Replit Agent xuất sắc trong việc tạo các dự án demo có thể được sử dụng để xác thực ý tưởng kinh doanh. GitHub Copilot Agent hoạt động tốt trong các dự án frontend sử dụng Node.js, TypeScript và JavaScript: agent xử lý đánh giá mã, viết bài kiểm tra và nhận xét trên Pull Requests, cho phép trưởng nhóm nhanh chóng xem xét và phê duyệt thay đổi. Năng suất được cải thiện đáng kể: việc kiểm thử và đánh giá nhanh hơn, và các nhà phát triển dành ít thời gian hơn cho các tác vụ thường nhật.

Đồng thời, các dự án backend bằng PHP hoặc Python cho thấy kết quả ít nhất quán hơn: agent gặp khó khăn với mã cũ, tệp lớn hoặc kiến trúc không chuẩn, đôi khi tạo ra lỗi làm hỏng các bài kiểm tra.

Tôi đồng ý rằng AI agent có tiềm năng rất lớn, nhưng tôi không tin chúng có thể thay thế các nhà phát triển vào lúc này. Chúng là trợ lý giúp tăng tốc công việc, nhưng chúng cần sự giám sát liên tục của con người — đặc biệt là xét đến các tiêu chuẩn bảo mật như ISO/IEC 27001 hoặc SOC2. Nếu bạn muốn agent tăng năng suất nhóm một cách có ý nghĩa, chìa khóa là cấu hình đúng cách và đào tạo nhóm của bạn sử dụng chúng hiệu quả.

Các bước thực tế để tích hợp

Nếu không có sự tích hợp, đào tạo và giám sát phù hợp, AI agent nhanh chóng trở thành những tác vụ vô nghĩa. Kinh nghiệm của chúng tôi tại Waites xác nhận điều này. Khi chúng tôi lần đầu kết nối GitHub Copilot Agent vào môi trường làm việc của mình, vài tuần đầu tiên rất thách thức. Trong khi agent đang thích ứng với phong cách của từng nhà phát triển và dự án, nó tạo ra vô số lỗi. Sau đó, khi chúng tôi hiểu cách agent hoạt động, cung cấp tất cả quyền truy cập cần thiết và tạo các tệp với hướng dẫn, tiêu chuẩn mã hóa và sơ đồ kiến trúc cấp cao về sự phụ thuộc dịch vụ, chúng tôi đã có thể thiết lập hoạt động trơn tru, không bị gián đoạn.

Đây là những gì tôi khuyên cho những người mới bắt đầu trên con đường này:

1. Xác định mục tiêu và thiết lập các chỉ số cơ sở

Trước khi bắt đầu một dự án thí điểm, điều quan trọng là phải hiểu rõ lý do bạn cần một agent: để giảm thời gian đánh giá, tự động hóa kiểm thử hoặc giảm số lượng lỗi. Nếu không có KPI, nhóm sẽ không thể chứng minh giá trị của agent, và dự án có thể kết thúc “đi vào ngõ cụt”.

Tạo các chỉ số cơ sở: thời gian trung bình cho mỗi tác vụ, số lượng lỗi trong QA, tỷ lệ các tác vụ lặp lại. Ví dụ, điều này cho phép chúng tôi đo lường thời gian trung bình cho việc đánh giá mã và số lượng chỉnh sửa sau lần đánh giá đầu tiên.

2. Tích hợp agent vào quy trình làm việc

AI agent cần tồn tại ở nơi nhóm làm việc: GitHub, Jira, Slack hoặc IDE — không phải trong một “sandbox” riêng biệt. Nếu không, sẽ không ai sử dụng nó trong các bản phát hành thực tế, và các đề xuất của nó sẽ trở nên lỗi thời.

Tôi khuyên bạn nên kết nối agent với CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, v.v.) để nó có thể tạo PR, nhận xét về bản dựng và phản hồi với các sự kiện mã. Tại Waites, chúng tôi đã làm điều này từ từ: Copilot Agent được tích hợp vào GitHub để tạo Pull Requests và nhúng vào pipeline đánh giá. Lúc đầu, agent kiểm tra kết quả, và sau đó trưởng nhóm xác thực chúng.

3. Dạy mọi người cách tương tác với agent

Một agent không phải là một nút bấm thần kỳ — nó là một công cụ đòi hỏi lệnh chính xác và xác minh kết quả. Nếu không chuẩn bị cho nhóm, một số người sẽ bỏ qua agent, trong khi những người khác có thể tin tưởng quá mức vào nó, dẫn đến lỗi mã hóa.

Thực hiện một buổi hướng dẫn ngắn: dạy các nhà phát triển đặt khung nhiệm vụ dưới dạng hành động (“tạo một bài kiểm tra”, “tái cấu trúc cái này”) thay vì câu hỏi. Tại Waites, ban đầu chúng tôi cho agent thời gian để “làm quen” với phong cách của từng nhà phát triển. Như tôi đã đề cập trước đó, Copilot Agent chỉ bắt đầu hoạt động hiệu quả khoảng một tuần sau khi phân tích cấu trúc dự án — DTOs, dịch vụ, nhà cung cấp và mô hình. Sau đó, năng suất nhóm tăng lên đáng kể, và việc kiểm thử và đánh giá mã trở nên nhanh hơn nhiều.

4. Đảm bảo bảo mật và chính sách

Agent có thể vô tình gửi dữ liệu nội bộ đến các API bên ngoài hoặc chèn các đoạn mã có giấy phép không tương thích. Để ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu hoặc vấn đề pháp lý, hãy tạo một chính sách AI nội bộ. Điều này nên chỉ rõ dữ liệu nào không bao giờ được nhập vào agent (khóa, mật khẩu, dữ liệu khách hàng), mã được đánh giá như thế nào và ai chịu trách nhiệm cho các bản phát hành.

Tại Waites, chúng tôi giải quyết điều này ở cấp độ kiến trúc: tất cả các công cụ có quyền truy cập mã chạy trong môi trường doanh nghiệp (Gemini Enterprise, GitHub Copilot với các hạn chế API). Đối với các dự án nhạy cảm, chúng tôi sử dụng các môi trường cô lập riêng biệt — tương tự như cách chúng tôi xử lý việc kiểm thử cơ sở dữ liệu mới — để tránh rò rỉ dữ liệu. Ngoài ra, chúng tôi tuân theo các nguyên tắc an toàn thông tin theo ISO/IEC 27001, có nghĩa là tất cả đầu ra luôn được con người xác thực.

5. Lên kế hoạch mở rộng quy mô ngay từ đầu

Nếu dự án thí điểm thành công, bạn cần một kế hoạch để triển khai agent cho các nhóm khác. Nếu không có nó, agent vẫn là một “món đồ chơi” cho một nhóm duy nhất, không có tác động có hệ thống.

Tôi khuyên bạn nên tạo một nền tảng nội bộ với các mẫu lệnh, tích hợp và hướng dẫn. Thêm các tính năng dần dần — từ kiểm thử đến CI/CD và tài liệu.

Kết luận

Triển khai AI agent không phải là về một “nút bấm thần kỳ”; đó là một cách tiếp cận có hệ thống biến sự hỗn loạn thành hiệu quả. Kinh nghiệm của chúng tôi tại Waites cho thấy rằng với sự tích hợp, đào tạo phù hợp và tập trung vào bảo mật, agent có thể tăng tốc đáng kể công việc, giảm lỗi và giải phóng thời gian để tạo ra các ý tưởng mới. Hãy bắt đầu với một dự án thí điểm, đo lường kết quả và sau đó mở rộng quy mô. AI sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai, nhưng hãy nhớ: yếu tố then chốt cho thành công là những người quản lý các công nghệ này. Nếu nhóm của bạn đã sẵn sàng, đừng ngần ngại — AI agent đã có mặt ở đây, sẵn sàng giúp doanh nghiệp của bạn phát triển.