Giống như Superman và Bizarro, mọi đột phá công nghệ đều đi kèm với kẻ thù. Gần đây, kẻ xấu đã bắt đầu tận dụng xu hướng vibe coding - kỹ thuật sử dụng prompt ngôn ngữ tự nhiên thay vì mã thuần túy - và khai thác nó để “vibe hacking", một loại tấn công mạng sử dụng AI để thao túng các mô hình AI nhằm tạo ra kết quả lừa đảo hoặc độc hại.

• Ví dụ sử dụng prompt ngôn ngữ tự nhiên, để tạo tính năng: Khi user nhập địa chỉ email, hệ thống nhận diện đuôi .edu trong email, và tạo ra mã giảm giá 50%.
• Ví dụ sử dụng code thuần, ngôn ngữ Python, để tạo tính năng tương tự.

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(**name**)

@app.route("/apply-discount", methods=\["POST"])
def apply_discount():
data = request.json
email = data.get("email", "")

if email.endswith(".edu"):
    discount = 0.5  # 50%
    message = "Áp dụng mã giảm giá 50%"

else:
    discount = 0.0
    message = "Không có ưu đãi"

return jsonify({
    "email": email,
    "discount_rate": discount,
    "message": message
})

if **name** == "**main**":
app.run(debug=True)

Trong backend, khi user gửi email qua API, hệ thống sẽ kiểm tra đuôi .edu và trả về mức giảm giá.

Tháng trước, Anthropic đã công bố một báo cáo về các mối đe dọa đáng lo ngại, tiết lộ cách tội phạm mạng đang khai thác Claude Code. Báo cáo nêu chi tiết cách tin tặc sử dụng bộ công cụ mã hóa AI để đánh cắp dữ liệu từ 17 tổ chức trong một vụ trộm, và cách các điệp viên Triều Tiên tạo ra hồ sơ giả để có được việc làm thực sự tại các công ty thuộc danh sách Fortune 500. (Anthropic cho biết họ đã cấm các tài khoản này và cải thiện hệ thống)

"Dấu hiệu báo trước ở đây rõ ràng hơn cả bộ phim kinh dị hạng B", Nick Bradley của IBM X-Force Incident Command cho biết. "Ngay khi chúng ta bắt đầu thấy AI đang càn quét thế giới, những người trong ngành an ninh như chúng tôi đã tự nhủ, 'Hãy chờ xem,' bởi vì vũ khí hóa AI là điều không thể tránh khỏi. Nó sẽ hạ thấp tiêu chuẩn của một kẻ xấu xuống mức cần thiết”.

"Tôi nghĩ nhiều người có thể thấy trước điều này", Jeff Crume, Kỹ sư Xuất sắc của IBM, chia sẻ. "Thật đáng lo ngại khi nó đã chính thức xuất hiện, bởi vì tôi không nghĩ tất cả chúng ta đều đã sẵn sàng. Và giờ đây, vibe hacking đã đưa chúng ta vào một thế giới AI đấu trí với AI”.

Từ tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) duy nhất giám sát và gắn cờ các giao dịch gian lận cho tổ chức tài chính đến hệ thống đa tác nhân quản lý chuỗi cung ứng, theo dõi mức tồn kho và dự báo nhu cầu, agent AI có thể mang lại lợi ích khủng cho doanh nghiệp. Vậy doanh nghiệp có thể bắt đầu với agent AI như thế nào? Đây là lúc bộ khung agent AI lên tiếng.

Bộ khung agent AI: Cấu trúc nền tảng cho agent AI

Agent AI là chương trình có thể tự động thực hiện nhiệm vụ nào đó thay mặt người dùng từ đơn giản đến phức tạp. Người dùng sử dụng lệnh gọi hàm để kết nối công cụ bên ngoài, chẳng hạn gọi API, nguồn dữ liệu, tìm kiếm trên web, thậm chí các agent AI khác, để lấp đầy bất kỳ khoảng trống kiến thức nào của họ.

Sau khi thực hiện kế hoạch hành động, agent tự động học hỏi từ phản hồi, lưu trữ thông tin đã học vào bộ nhớ để cải thiện hiệu suất trong tương lai.

Doanh nghiệp có thể xây dựng bộ khung agent AI từ đầu bằng cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python hoặc JavaScript. Tuy nhiên, một cách tiếp cận nhanh hơn, có khả năng mở rộng hơn là sử dụng bộ khung agent AI đã được dựng sẵn.

Khung agent là nền tảng để triển khai, quản lý agent AI. Các nền tảng này có sẵn tính năng và chức năng tích hợp, giúp hợp lý hóa và tăng tốc quy trình, bao gồm:

• Một kiến trúc phác thảo cấu trúc, đặc điểm, khả năng của agent AI
• Các giao thức truyền thông giữa agent AI và người dùng; hoặc giữa các agent với nhau
• Hệ thống quản lý tác vụ để phối hợp thực hiện các tác vụ
• Công cụ tích hợp để gọi hàm
• Công cụ giám sát để theo dõi hiệu suất agent AI

Các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn bộ khung agent AI

Trước khi đắm chìm ngày đêm vibe code vào thế giới AI bất tận, hãy suy nghĩ về mục tiêu và trường hợp sử dụng. Bộ khung lý tưởng phải cân bằng giữa năng lực kỹ thuật, yêu cầu ngắn hạn và mục tiêu dài hạn.

Sau đây là một số khía cạnh cần cân nhắc khi lựa chọn bộ khung agent AI cho bất kỳ dự án nào. Một bước sai có thể dẫn đến hàng trăm đêm ngày mất ngủ.

• Độ phức tạp của dự án
• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
• Dễ sử dụng, tích hợp liền mạch
• Hiệu suất và khả năng mở rộng

5 bộ khung agent AI phổ biến hiện nay

Nói gì nói, trí tuệ nhân tạo (AI) vẫn đang trong giai đoạn đầu. Khi công nghệ đằng sau agent AI phát triển, các bộ khung nền tảng cũng sẽ phát triển theo. Dưới đây là 5 bộ khung agent AI phổ biến, nếu đã thực nghiệm 3/5, có sản phẩm đầu ra dùng được như mong đợi, đồng nghĩa với việc bạn đã đi một nửa chặng đường thăng hoa công nghệ :)

• AutoGen
• CrewAI
• LangChain
• LangGraph
• LlamaIndex

Giám đốc AI của Microsoft, Mustafa Suleyman, gần đây đã viết chatbot "có vẻ như có ý thức" có thể xuất hiện trong vòng vài năm tới. Các nhà tâm lý học lưu ý rằng con người đã và đang hình thành mối liên kết cảm xúc với chatbot.

Suleyman cho biết, hệ thống dường như có ý thức có thể khiến con người tin rằng máy móc có cảm xúc, ý định hoặc thậm chí là ý thức về bản thân. Ông lập luận rằng ảo tưởng này có thể bóp méo chuẩn mực xã hội, khơi dậy gắn bó cảm xúc và thậm chí khơi dậy những lời kêu gọi về quyền của AI.

"Việc xác định hệ thống có ý thức hay không, vô cùng quan trọng", Francesca Rossi, Trưởng nhóm Đạo đức AI Toàn cầu của IBM, chia sẻ với IBM Think trong cuộc phỏng vấn. "Chỉ cần nó được coi là có ý thức là đủ để tác động đến người dùng”. Bà cho biết rủi ro nằm ở chỗ con người bắt đầu đối xử với máy móc như thể chúng là con người: chia sẻ thầm kín, tâm tình chuyên sâu để tìm kiếm đồng cảm nhất thời.

Rủi ro không phải điều trừu tượng. Thanh thiếu niên đã và đang tìm đến chatbot để tìm kiếm đồng hành và hỗ trợ, đôi khi nhận lại những lời khuyên tai hại. Một khảo sát cho thấy 72% thanh thiếu niên Mỹ sử dụng công cụ AI để hỗ trợ sức khỏe tâm thần.

Rossi cho biết hai biện pháp bảo vệ quan trọng là: thiết kế thông minh & đào tạo tốt hơn. Chatbot nên được xây dựng, truyền thông để nhấn mạnh tính hữu ích chứ không phải tính cách, nghĩa là ít lời xin lỗi, ít ngôn ngữ ngôi thứ nhất (xưng tôi) và không đính kèm emoji cảm xúc khi phản hồi. Bà nói thêm, đào tạo có thể ở dạng prompt trong ứng dụng, hoặc đào tạo trực tiếp để làm rõ người dùng đang giao tiếp với thuật toán và mã nguồn, chứ không phải trí tuệ bằng xương bằng thịt.

“Đây là những cỗ máy,” Rossi nói. “Chúng có thể rất hữu ích, nhưng chúng vẫn là máy móc. Mọi người không bao giờ được quên điều đó”.

Nhưng liệu đây có phải là cách đúng đắn để đo lường tác động của AI?

Một nghiên cứu gần đây của MIT cho rằng 95% các chương trình thí điểm AI nội bộ không thể tăng doanh thu. Đối với Aditya Challapally, tác giả chính của báo cáo, Cộng tác viên Nghiên cứu cho Dự án NANDA của MIT, phát hiện này không hẳn ngạc nhiên.

Challapally cho biết trong cuộc phỏng vấn với Fortune rằng quyết định áp dụng các công cụ mới vào quy trình làm việc phức tạp có thể rất khó khăn. Nhiều doanh nghiệp phân bổ sai ngân sách AI và nguồn lực con người cho các công cụ, dẫn đến kết quả không thấy được tác động tích cực từ công nghệ.

Nhưng theo chuyên gia IBM, số liệu thống kê này tự nó không phản ánh toàn bộ câu chuyện. Mặc dù nghiên cứu của MIT chỉ ra nhiều thử nghiệm thất bại hơn thành công, nhưng tiến bộ vẫn đang diễn ra, chỉ là theo cách ít phô trương hơn.

“AI hữu ích cho nhiều việc”, Marina Danilevsky, Nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại IBM, chia sẻ trong tập phát sóng của chương trình Mixture of Experts. “Báo cáo cho biết các dự án triển khai thành công đều được tập trung cao độ, phạm vi áp dụng cụ thể, thực sự giải quyết đúng vấn đề. Khi không xác định đúng vấn đề, mọi công cụ AI đều có thể sai”.

Nathalie Baracaldo, Nhà khoa học Nghiên cứu Cấp cao tại IBM, thừa nhận quá trình tích hợp AI vào quy trình làm việc có thể mất thời gian, mặc dù bà đã thấy người dùng vui mừng chia sẻ về sự cải thiện năng suất trong cuộc sống hàng ngày. "Quá trình này sẽ chậm; chúng ta đều biết cần có thời gian để thay đổi thói quen làm việc", Baracaldo nói trong tập phim: "Rất nhiều người đang sử dụng sức mạnh AI cho đủ loại task linh ta linh tinh”.

Khó khăn trong đo & lường đặt ra câu hỏi: liệu ROI có phải là cách đúng đắn để xem xét tính hiệu quả của công nghệ vào thời điểm này? Sandi Besen, Kỹ sư Nghiên cứu AI tại IBM, đưa ra giải pháp thay thế: "Một cách để đo ROI không nhất thiết đặt trên thước đo con số, mà thử đặt trên con người. Nếu một công ty có thể mời ‘Chị Hoá Đơn từ bộ phận kế toán’, người đã gắn bó với công ty trong 10 năm, áp dụng các công cụ và quy trình làm việc tích hợp AI; chị cảm thấy trút bỏ được 90% gánh nặng giấy tờ, thì đó chính là chuẩn mực mới cần hướng tới”.

IBM và NASA vừa công bố mã nguồn Surya, mô hình AI mới về vật lý mặt trời có thể được sử dụng để dự đoán thời điểm bùng phát của cơn bão mặt trời (Solar storms) có thể gây nguy hiểm cho phi hành gia trong không gian, làm gián đoạn vệ tinh, lưới điện và thông tin liên lạc trên trái đất.

(Hiện tượng cực quang đẹp mắt thỉnh thoảng chúng ta nhìn thấy với những dải ánh sáng nhiều màu rực rỡ cũng do bão mặt trời tạo ra)

Cách xa một-trăm-năm-mươi-triệu kilomet, một luồng hạt tích điện đang bắt đầu gào thét lao về phía trái đất. Hoạt động của mặt trời có khả năng gây nhiễu loạn lưới điện, GPS, và thậm chí cả internet. Trong giai đoạn hoạt động mạnh nhất của mặt trời, kịch bản này có khả năng xảy ra hàng trăm lần mỗi tháng.

Việc dự đoán những cơn bão dữ dội trên trái đất đã khó. Mọi chuyện càng trở nên khó khăn hơn khi bão mặt trời hình thành trên khối cầu plasma khổng lồ cách xa hàng triệu kilomet. Khi cơn bão mặt trời bùng phát xuyên qua từ trường, phải mất 8 phút ánh sáng mới đến được mắt chúng ta. Độ trễ này đồng nghĩa với việc các nhà khoa học cần phải dự đoán trước các cơn bão mặt trời thậm chí còn sớm hơn cả những cơn bão bắt nguồn từ trái đất.

"Chúng tôi muốn trái đất thân thương có thời gian chuẩn bị dài nhất có thể", Andrés Muñoz-Jaramillo, nhà vật lý mặt trời tại Viện Nghiên cứu Tây Nam và là nhà khoa học dẫn đầu dự án, cho biết.

Được đặt theo tên tiếng Phạn của từ "Mặt trời", Surya được xây dựng dựa trên dữ liệu 15 năm do NASA thu thập, nơi đã chụp ảnh mặt trời cứ sau mỗi 12 giây kể từ năm 2010. Mô hình này có thể dự báo các đợt bùng phát năng lượng mặt trời trước 2 giờ, so với khoảng 1 giờ nếu sử dụng phương pháp hiện tại.

Juan Bernabé-Moreno, Giám đốc IBM Research Europe tại Ireland và Vương quốc Anh, chia sẻ thêm: "Với Surya, chúng tôi đã tạo ra mô hình nền tảng đầu tiên để quan sát Mặt trời và dự đoán tâm trạng của nó".

❉ ❉ ❉

Dự án BUTCHI.AI được xây dựng dựa trên dữ liệu 18 năm chuyên ngành content quảng cáo do Copywriter - Content Banker - Bút Chì tích luỹ từng ngày, chưa đạt mức 12 giây/lần như NASA :(

LangGraph, do LangChain phát triển, là nền tảng AI agent nguồn mở được thiết kế để xây dựng, triển khai và tối ưu hóa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một cách hiệu quả và có khả năng mở rộng. Về cốt lõi, LangGraph sử dụng sức mạnh của kiến trúc dựa trên đồ thị để mô hình hóa, quản lý các mối quan hệ phức tạp giữa các thành phần khác nhau của quy trình làm việc tích hợp AI agent.

Ví dụ sau đây có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về LangGraph: Hãy hình dung các kiến trúc dựa trên đồ thị như một siêu bản đồ có thể cấu hình. Người dùng có thể hình dung quy trình làm việc của AI là “Người dẫn đường” của “Siêu bản đồ”. Người dùng vào vai “Người vẽ bản đồ”. Theo nghĩa này, người dẫn đường vạch ra các tuyến đường tối ưu giữa các điểm trên “Siêu bản đồ”.

LangGraph làm sáng tỏ từng bước trong quy trình làm việc, cho phép minh bạch hoàn toàn trạng thái của agent. Trong LangGraph, tính năng "trạng thái" đóng vai trò như ngân hàng bộ nhớ ghi lại và theo dõi tất cả thông tin giá trị được hệ thống AI xử lý. Nó tương tự sổ ghi chép kỹ thuật số, nơi hệ thống ghi lại, cập nhật dữ liệu khi di chuyển qua các giai đoạn khác nhau của quy trình làm việc.

Ví dụ, nếu bạn đang chạy các agent để theo dõi thời tiết, tính năng này có thể theo dõi số lần tuyết rơi và đưa ra đề xuất dựa trên xu hướng thay đổi của lượng tuyết rơi.

Các thành phần chính của LangGraph.

1/ Cơ chế giám sát

Con người trong vòng lặp - Human-in-the-loop (HITL): Thuật ngữ này đề cập đến yêu cầu tương tác của con người tại một thời điểm nào đó trong quy trình. Trong lĩnh vực học máy, HITL đề cập đến quy trình hợp tác, trong đó con người tăng cường khả năng tính toán của máy móc để đưa ra quyết định sáng suốt trong khi xây dựng mô hình. Bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu quan trọng nhất, HITL nâng cao độ chính xác của thuật toán, vượt trội hơn các phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên.

2/ Kiến trúc đồ thị

Đồ thị trạng thái: Một khái niệm trong đó mỗi nút trong đồ thị biểu diễn một bước trong phép tính, về cơ bản là thiết kế một đồ thị trạng thái. Phương pháp tiếp cận trạng thái cho phép đồ thị lưu giữ thông tin các bước trước đó, cho phép xử lý thông tin liên tục và theo ngữ cảnh khi quá trình tính toán diễn ra. Người dùng quản lý tất cả đồ thị trạng thái của LangGraph bằng API của nó.

3/ Công cụ

• RAG: Công nghệ tăng cường truy xuất (RAG) kết hợp sức mạnh của LLM với thông tin theo ngữ cảnh từ các nguồn bổ sung bên ngoài bằng cách truy xuất các tài liệu có liên quan, sau đó được sử dụng làm đầu vào để tạo câu trả lời.

• Quy trình làm việc: Quy trình làm việc là chuỗi tương tác giữa các nút. Bằng cách sắp xếp các nút vào một quy trình làm việc cụ thể, người dùng có thể tạo ra các quy trình làm việc phức tạp và năng động hơn, tận dụng thế mạnh của từng thành phần riêng lẻ.

• API: LangGraph cung cấp một bộ API cho phép người dùng tương tác với các thành phần của nó theo cách lập trình. Người dùng có thể sử dụng API key, thêm nút mới, sửa đổi quy trình làm việc hiện tại và truy xuất dữ liệu từ quy trình làm việc trước đó.

• LangSmith: LangSmith là API chuyên biệt để xây dựng và quản lý LLM trong LangGraph. Nó cung cấp các công cụ để khởi tạo LLM và tối ưu hiệu suất. Bằng cách kết hợp các thành phần này theo những cách sáng tạo, người dùng có thể xây dựng các quy trình làm việc AI phức tạp hơn, tận dụng thế mạnh của từng thành phần.

❉ ❉ ❉

LangGraph chỉ là một, trong một chuỗi những công nghệ và công cụ đang được BUTCHI.AI ứng dụng để phát triển dự án, bao gồm rất nhiều chức năng hữu dụng cho cộng đồng chuốt Việt Nam & thế giới.

AI là bước ngoặt tiếp theo của truyền thông tiếp thị, nhưng hầu hết các CMO đều đang mắc kẹt ở vạch xuất phát.

Mặc dù ai ai cũng tin vào tiềm năng của AI, nhiều nhà lãnh đạo tiếp thị vẫn đang chật vật dò đường. Thông thường, các tổ chức chỉ chú trọng đến kết quả hữu hình ngắn hạn mà không đầu tư vào nền tảng dữ liệu giúp chúng hoạt động hiệu quả.

Theo Nghiên cứu CMO năm 2025 của IBM, 81% lãnh đạo tiếp thị coi AI là yếu tố đột phá. Tuy nhiên, 84% cho biết sự phức tạp trong vận hành đang cản trở họ, và chỉ 21% cảm thấy họ có đủ nhân tài cho những bước tiến tiếp theo.

“Nhiều giám đốc marketing (CMO) cho biết họ không có cấu trúc phòng ban phù hợp để tận dụng AI theo cách thức mang tính đột phá”, Jonathan Adashek, Phó Chủ tịch Cấp cao phụ trách Tiếp thị và Truyền thông của IBM, phát biểu trong cuộc phỏng vấn với IBM Think. Khoảng cách giữa tham vọng và sự sẵn sàng chính là nơi công việc thực sự bắt đầu. Adashek cho biết: “Sắp xếp dữ liệu là bước đầu tiên, nếu không làm điều đó ngay từ đầu, bạn không thể nào tiến triển được”.

Đối với các CMO đang gồng mình thể hiện sự tăng trưởng, họ thường bị cám dỗ theo đuổi những gì hữu hình: kết quả đầu ra mang tính sáng tạo, công cụ cá nhân hóa, daskboard trình diễn phức tạp, dẫn đến điều Adashek gọi là "vấn đề tảng băng trôi". Ông nói "20% nổi trên mặt nước, 80% chìm sâu bên dưới - đó mới là tiềm năng thực sự của AI. Nó có tiềm năng chuyển đổi cách thức làm việc, thúc đẩy năng suất, giúp nhiều phòng ban khai thác hiệu quả ở quy mô lớn”.

Bên trong IBM, sự thay đổi nền tảng đã và đang diễn ra ở nhiều phòng ban. Trong lĩnh vực tiếp thị, AI giúp các nhóm giảm thời gian sản xuất content cơ bản (tương tự BUTCHI.AI đang được hàng ngàn content writer chuốt mỗi ngày) giải phóng đội ngũ sáng tạo để họ tập trung vào những giải pháp có tác động lớn hơn, chẳng hạn như xây dựng chiến lược tổng thể, thực hiện nghiên cứu người tiêu dùng chuyên sâu. "Điều đó cho phép mọi người tạo ra nhiều sáng kiến độc đáo hơn", Adashek nói.

Tương tự trong lĩnh vực nhân sự, IBM đã tự động hóa và hoàn thành hơn một triệu tác vụ. AI hiện giải quyết 95% yêu cầu của phòng nhân sự. Công nghệ này cho phép chuyên gia nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, như huấn luyện, lập kế hoạch, phát triển tài năng.

Giữa tháng 08/2025, công ty khởi nghiệp Perplexity đã tạo nên cú sốc với lời đề nghị trị giá 34,5 tỷ đô la để mua lại trình duyệt web lớn nhất thế giới Google Chrome.

Dù lời đề nghị này có nghiêm túc hay không, nó đã làm dấy lên cuộc tranh luận về vai trò của trình duyệt web trong việc định hình tương lai AI. Trước đó một tháng, Perplexity ra mắt trình duyệt web Comet tích hợp AI đầu tiên trên thế giới.

Shobhit Varshney, Giám đốc Dữ liệu và AI khu vực Châu Mỹ của IBM, nhấn mạnh trình duyệt web hỗ trợ AI có thể đóng vai trò lớn hơn trong AI doanh nghiệp so với AI dành cho người dùng phổ thông.

Mặc dù giao diện người dùng "thay đổi nhanh hơn nhiều so với doanh nghiệp", ông nói, nhưng nhân viên trong môi trường doanh nghiệp có thể "lo lắng hơn khi rời xa trình duyệt" vì đây là trung tâm cho quy trình làm việc dựa trên SaaS - nơi họ dành phần lớn thời gian trong ngày trên máy tính để bàn. Ngược lại, người dùng phổ thông có thói quen tương tác với AI trên điện thoại hoặc qua giọng nói, chẳng hạn như khi lái xe về nhà sau giờ làm việc.

Đối với doanh nghiệp, vai trò của trình duyệt càng trở nên quan trọng hơn khi có thể hoạt động như một lớp tự động hóa. "Chúng tôi đã chờ đợi các đơn vị SaaS cung cấp một số AI agent có thể tự động hóa quy trình làm việc, nhưng mong đợi này không nhất quán giữa các nhà cung cấp SaaS", Varshney nói. "Nhưng khi trình duyệt tích hợp sẵn AI, các agent có thể hành động rất nhiều task vụ phức tạp thay bạn. Giờ đây tôi có thể sử dụng các công cụ SaaS, phân việc cho các agent, tự động hóa quy trình làm việc", ông nói thêm, lấy báo cáo chi phí làm ví dụ. Đó là trường hợp sử dụng kinh điển của tôi”.

Chuỗi lời nhắc (prompt chaining) là kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) liên quan đến quá trình tạo kết quả đầu ra mong muốn bằng cách làm theo một loạt các lời nhắc.

Bằng cách cung cấp định hướng và cấu trúc rõ ràng, prompt chaining giúp mô hình hiểu rõ ý định của người dùng, học cách hiểu ngữ cảnh, mối quan hệ giữa các lời nhắc, từ đó tạo ra văn bản (content quảng cáo) mạch lạc, nhất quán và giàu ngữ cảnh.

Khái niệm này là một phần trong kỹ thuật lời nhắc (prompt engineering). Việc chuyển đổi lời nhắc phức tạp thành một chuỗi các lời nhắc đơn giản có thể giúp chia nhỏ một nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn. Cách tiếp cận này giúp người dùng dễ dàng hiểu các bước cần thiết để hoàn thành một yêu cầu, giảm nguy cơ xảy ra lỗi hoặc chỉ hiểu mơ hồ.

Prompt chaining mang lại nhiều lợi thế so với các phương pháp truyền thống (zero-shot, few-shot hoặc fine-tune) được sử dụng trong kỹ thuật lời nhắc. Bằng cách hướng dẫn mô hình qua một loạt các lời nhắc, chuỗi lời nhắc tăng cường tính mạch lạc và nhất quán trong quá trình tạo văn bản (content quảng cáo) dẫn đến kết quả đầu ra chính xác và hấp dẫn hơn.

❉ ❉ ❉

Với người dùng đại chúng, sử dụng BUTCHI.AI như công cụ trợ lực mỗi ngày để viết content với tốc độ tên lửa, bạn không cần tìm hiểu quá sâu về prompt chaining hay prompt engineering, bởi dù có tìm hiểu sâu cũng không đi đến đâu, vì đây là công việc của chuyên gia.

Bên trong BUTCHI.AI đã tích hợp sẵn 2 chuyên gia này, bổ sung thêm một chuyên gia độc quyền không một công cụ AI nào có: Chuyên gia Copywriter 18 năm king nghiệm trong lĩnh vực viết quảng cáo, bên cạnh thư viện content độc nhất vô nhị.

Vì vậy, thay vì nhập prompt: Bạn là chuyên gia copywriter 18 năm kinh nghiệm. Hãy viết post Facebook bán nước hoa Miss Saigon, mùi hương gỗ tuyết tùng, bùng nổ ngay từ giọt đầu tiên. Đối tượng nữ văn phòng. Số lượng: 200 từ.

Bạn hoàn toàn có thể lược bỏ câu đầu tiên trong prompt.

Tháng trước, Apple công bố khoản đầu tư 500 triệu đô vào MP Materials, nhà sản xuất đất hiếm duy nhất có trụ sở tại Hoa Kỳ, nhằm xây dựng và đảm bảo nguồn cung nam châm neodymium (nam châm vĩnh cửu).

Tại sao điều này lại quan trọng? "Apple vừa là nhà điều hành trung tâm dữ liệu AI lớn, vừa là nhà sản xuất thiết bị tiêu dùng, đối thủ cạnh tranh gần nhất là Google", Jed Pitera, Đồng Trưởng nhóm Chiến lược về Vật liệu Bền vững tại IBM, cho biết trong cuộc phỏng vấn với IBM Think. "Họ cần nguồn cung đất hiếm ổn định cho cả các trung tâm dữ liệu chạy iCloud và điện thoại bạn đang cầm trên tay."

Nguyên tố đất hiếm là gì? Mặc dù có tên gọi như vậy, nhưng nguyên tố đất hiếm (hay REE) không phải là quá hiếm, nhưng chúng rất khó khai thác và chế biến. Chúng là một nhóm gồm 17 nguyên tố hóa học tương tự nhau, được đánh giá cao nhờ đặc tính chịu nhiệt và dẫn điện.

Tại sao chúng lại là một phần không thể thiếu của AI? “Cơ sở hạ tầng AI, trung tâm dữ liệu, máy chủ, hệ thống làm mát, robot - phụ thuộc rất nhiều vào nam châm đất hiếm”, Dustin Olsen, Giám đốc Kỹ thuật số của nền tảng công nghiệp Rare Earth Exchanges, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với IBM Think. “Với sự gia tăng đột biến trong đầu tư vào AI và trung tâm dữ liệu, nhu cầu về vật liệu quan trọng này đang tăng theo cấp số nhân. Điều này đang tạo ra những lỗ hổng về nguồn cung chiến lược.” (Năm ngoái, Trung Quốc kiểm soát 69% sản lượng khai thác đất hiếm và gần một nửa trữ lượng của thế giới)

"Tôi nghĩ điểm mù lớn không phải chip hay máy chủ, mà là cơ sở hạ tầng năng lượng tổng thể", Pitera nói. "Đất hiếm được sử dụng để cải thiện hiệu suất một số tụ điện và thiết bị điện tử, những 'người hùng thầm lặng' của trung tâm dữ liệu, đảm bảo các hệ thống AI ngốn nhiều năng lượng được cung cấp điện hiệu quả”.

Tiếp theo là gì? "Ngành công nghiệp robot hứa hẹn sẽ là động lực chuyển đổi mạnh mẽ nhất từ trước đến nay về nhu cầu đất hiếm", Ryan Castilloux, Giám đốc Điều hành của Adamas Intelligence, một công ty tư vấn và nghiên cứu về đất hiếm, cho biết. "Đến năm 2040, nhu cầu đất hiếm cho robot và tự động hóa dự kiến bắt đầu vượt qua nhu cầu từ tất cả các ứng dụng khác cộng lại”.

P/s: Việt Nam có trữ lượng đất hiếm (khoáng sản chiến lược) đứng thứ hai thế giới, chỉ sau Trung Quốc. Tuy nhiên, việc khai thác và chế biến đất hiếm ở Việt Nam hiện còn hạn chế do chưa thể làm chủ công nghệ.