AI agent cần nhiều hơn các quy tắc: cách chuyển giao chuyên môn kỹ thuật
Tác giả lập luận rằng các chỉ dẫn khai báo như prompt dài, tài liệu được tạo ra, hoặc bộ kỹ năng là không đủ để các agent mã AI tạo ra mã vượt qua được quá trình đánh giá. Thay vào đó, họ đề xuất một quy trình sáu quy tắc trong đó agent tuân theo cùng một đường quyết định như một nhà phát triển, phân rã nhiệm vụ để tham chiếu các giải pháp, sử dụng các ví dụ few-shot, và dần dần biến các bài kiểm tra đã xác minh và quyết định được chấp nhận thành các kỹ năng tái sử dụng. Phương pháp này nhấn mạnh vào việc học lặp lại và giám sát của con người thay vì hoạt động tự động của agent.
Bài viết trên Habr mô tả quá trình tiến hóa của việc hỗ trợ lập trình bằng AI, từ những prompt chi tiết cho đến tài liệu (documentation) và kỹ năng (skills), nhưng tác giả nhận thấy rằng chỉ riêng những thứ đó không tạo ra được mã nguồn sẵn sàng để review. Vấn đề nằm ở chỗ năng lực không thể truyền đạt hoàn toàn theo kiểu khai báo (declarative); phần lớn năng lực đó chỉ hình thành trong quá trình làm việc thực tế.
Tác giả đề xuất sáu quy tắc: agent phải đi theo đúng con đường ra quyết định giống như một lập trình viên; phân rã nhiệm vụ đến mức có được một giải pháp tham chiếu (reference solution); cung cấp kiến thức cục bộ về dự án; sử dụng giải pháp tham chiếu đã được xác minh làm ví dụ few-shot cho các đoạn mã tiếp theo; biến các bài kiểm thử (test) đã được xác minh thành một giai đoạn nghiệm thu (acceptance) độc lập; và chuyển các quyết định đã được chấp nhận thành các kỹ năng có thể tái sử dụng.
Ông phân biệt cách tiếp cận này với vibe coding và các chế độ tự động hoàn toàn như Ralph loop, đồng thời nhấn mạnh rằng con người vẫn là người phán quyết cuối cùng. Ông đưa ra các ví dụ như khắc phục vấn đề N+1 thông qua các kỹ năng, và sử dụng những lần triển khai đầu tiên làm khuôn mẫu (template) cho các đoạn mã về sau.
Nguồn: Habr — хаб ИИ —
bản gốc