AI sẽ thay đổi phần mềm vào năm 2026 như thế nào?

1. Kiến trúc agent-native, nơi các AI agent có thể thao tác ứng dụng ở mức ngang với người dùng và thậm chí thực hiện các thay đổi ở cấp độ nhà phát triển
2. Các nhà thiết kế sẽ bắt đầu tự tạo công cụ của riêng mình ngay cả khi không cần lập trình, dù rào cản tiếp cận với trình soạn thảo mã vẫn được nhắc đến như một thách thức
3. Sự xuất hiện của một kiểu nhà phát triển mới gọi là agentic engineer, chuyển từ tự tay viết mã sang vai trò chỉ huy và điều phối các AI agent
4. Việc huấn luyện AI sẽ tiến hóa theo hướng tính tự chủ (independence), và cần phát triển theo hướng cho phép agent tự khám phá và tự do mắc lỗi

---

Dự đoán 1: Phần mềm đối xử với agent như công dân hạng nhất

• Năm 2025 là năm mà các coding agent đạt đến mức đáng tin cậy, trong khi chỉ một năm trước đó nếu không phải là nhà phát triển chuyên nghiệp thì sẽ bị chặn lại bởi bức tường lỗi và bug, nhưng các mô hình như Opus 4.5 của Anthropic đã vượt qua giới hạn đó
• Giải thích kiến trúc agent-native theo 3 cấp độ, nơi cách xây dựng ứng dụng và chủ thể xây dựng đều thay đổi
  • Cấp độ 1: Agent có thể làm mọi thứ mà người dùng làm được; AI truy cập mọi nút bấm, cài đặt và chức năng trong ứng dụng để thao tác phần mềm theo cùng cách như người dùng.
    • Atlas của OpenAI có thể trực tiếp thực hiện các việc như thêm người vào workspace của Notion
  • Cấp độ 2: Agent có thể làm mọi thứ mà mã ứng dụng làm được; agent có thể truy cập và tận dụng các chức năng backend không hiển thị cho người dùng.
    • Cora, trợ lý email của Every, tạo “briefing” tóm tắt hộp thư đến hai lần mỗi ngày
  • Cấp độ 3: Agent có thể làm mọi thứ mà nhà phát triển làm được; trực tiếp triển khai sửa bug, thêm tính năng và thay đổi cách phần mềm hoạt động theo yêu cầu người dùng
    • Các công ty như Anthropic và Notion đang suy nghĩ theo hướng xây dựng phần mềm đối xử cả con người lẫn agent như công dân hạng nhất

Dự đoán 2: Nhà thiết kế tự làm công cụ của riêng mình

• Nhà thiết kế và nhà sáng tạo vốn bị hạn chế trong việc xây dựng trải nghiệm hoàn chỉnh do thiếu khả năng lập trình, nhưng giờ đây sự thay đổi đã bắt đầu
• Creative lead của Every cũng đã chuyển từ một nhà thiết kế truyền thống thành người vibe coding các ứng dụng nhỏ để hỗ trợ công việc của mình
• Tuy vậy, nỗi sợ với terminal lập trình vẫn còn tồn tại, và để các trình soạn thảo mã AI như Cursor mở rộng tới nhóm nhà thiết kế thì cần trừu tượng hóa mã để hạ thấp rào cản tiếp cận

Dự đoán 3: Một kiểu kỹ sư phần mềm mới chỉ huy các AI agent

• Sự tiến hóa của năng lực AI làm xuất hiện hai kiểu người xây dựng phần mềm
  • Kỹ sư dùng AI như công cụ tăng tốc quy trình hiện có, nhưng vẫn trực tiếp đọc và viết mã
  • Vibe coder có thể tạo ra sản phẩm ngay cả khi không hiểu nguyên lý vận hành bên trong
• Một nhóm thứ ba là agentic engineer xuất hiện
  • Tái định nghĩa công việc phát triển phần mềm với trọng tâm là chỉ huy AI agent thay vì viết mã
  • Giao phần lớn tác vụ lập trình đi và tập trung vào các công việc ở tầng cao hơn như xác định cần tạo gì, phân rã vấn đề, điều phối agent
  • Đánh đổi bằng việc từ bỏ một phần cảm giác lập trình truyền thống để chủ động lựa chọn một năng lực mới là khả năng quản lý agent

Dự đoán 4: Làn sóng tiếp theo của huấn luyện AI sẽ hướng tới tính tự chủ (Independence)

• Sự phát triển của AI agent tương tự sự phát triển của trẻ nhỏ: lúc đầu đứa trẻ chỉ có thể ở một mình 5 phút, rồi dần có thể tự chơi trong thời gian dài hơn
• Vài năm trước, LLM chỉ xử lý được từng lượt một, nhưng hiện nay có thể chạy gần 20 phút đến 1 giờ mà không cần can thiệp, dù vẫn còn xa mới đạt tới mức chạy vô thời hạn
• Điều kiện để đạt được tính tự chủ thực sự
  • Học liên tục
  • Nhận thức mục tiêu rõ ràng
  • Khả năng điều chỉnh mục tiêu một cách hợp lý theo thời gian
• Việc huấn luyện alignment hiện tại được thiết kế để khiến agent trở nên dễ dự đoán và ngoan ngoãn, nên là yếu tố cản trở việc đạt được tính tự chủ
• Để có được tính tự chủ thực sự, agent cần tự do khám phá và mắc lỗi, nhưng lâu nay điều này bị ngại cho phép vì lý do an toàn
  • Cần có phương thức học tập cho phép thử nghiệm và thất bại
• Trong năm 2026, sẽ xuất hiện các cách tiếp cận huấn luyện và kiến trúc mới giúp nới lỏng các ràng buộc này và cho phép agent hành động độc lập hơn

Xem video - Four Predictions For How AI Will Change Software in 2026