10 ý tưởng từ AI Engineer về cách phát triển thay đổi khi tác nhân viết code

Tại các hội nghị AI Engineer 2026 ở châu Âu và Hội chợ Thế giới, nhiều bài phát biểu đã khám phá cách phát triển phần mềm thay đổi khi các tác nhân AI viết mã. Thí nghiệm của OpenAI với Codex, trong đó ba kỹ sư xây dựng một sản phẩm hàng triệu dòng trong năm tháng mà không viết một dòng mã thủ công nào, cho thấy tốc độ sinh mã không còn là nút thắt cổ chai; ràng buộc mới là khả năng con người trong việc xác định yêu cầu, tổ chức các tác nhân tự động, xác minh đầu ra và ngăn chặn sự sụp đổ gia tốc của hệ thống. Ryan Lopopolo đã giới thiệu 'kỹ thuật harness' (harness engineering): một khuôn khổ trong đó con người điều khiển và các tác nhân thực thi, với cơ sở hạ tầng bao gồm tài liệu, kiểm thử, quy tắc kiến trúc và cơ chế phản hồi. Ash Prabaker và Andrew Wilson từ Anthropic đã đề cập đến các tác nhân chạy lâu dài, đề xuất quản lý trạng thái bên ngoài, đánh giá đối nghịch và quy trình bàn giao để duy trì tính mạch lạc qua nhiều giờ. Maggie Appleton từ GitHub Next thảo luận về khía cạnh xã hội của các hệ thống đa tác nhân, cảnh báo rằng hai chục tác nhân không tự động tạo thành một đội và cần có sự phối hợp, giải quyết xung đột và thiết kế tập trung để tránh hỗn loạn.