Quang Trương
Pearl
Bạn đã bao giờ nghĩ rằng chatbot giờ chỉ còn là “đồ chơi cũ” và AI đang bước sang một giai đoạn hoàn toàn khác?
AWS gọi chúng là Frontier Agents. Chúng không chỉ trò chuyện, chúng đi làm thật, xử lý việc lớn nhỏ, và được xây dựng để tồn tại trong môi trường sản xuất chứ không phải phòng demo.
Trước đây, muốn tạo một agent thông minh là cả một hành trình đầy mảnh vá. Bộ nhớ, bảo mật, ngữ cảnh, mỗi thứ một kiểu, tốn rất nhiều công sức và tiền bạc. AWS đang cố gắng dỡ bỏ gánh nặng kỹ thuật này bằng Amazon Bedrock AgentCore. Nó giống như một hệ điều hành cho agent, giúp xử lý ngầm những thứ phức tạp phía sau để nhóm phát triển chỉ tập trung vào nhiệm vụ chính.
Kết quả đã xuất hiện sớm. MongoDB từng phải loay hoay tự xây nền tảng, giờ họ gộp mọi thứ vào AgentCore và đưa một ứng dụng agent vào sản xuất trong tám tuần, thay vì hàng tháng trời thử nghiệm. PGA TOUR cũng dùng công nghệ này để tạo nội dung nhanh hơn gấp mười lần, trong khi chi phí giảm 95 phần trăm.
AWS thậm chí còn tự tung ra ba agent mẫu: Kiro cho phát triển phần mềm, một agent bảo mật và một agent DevOps. Kiro không chỉ biết gợi ý mã, nó có quyền truy cập vào các công cụ như Figma, Stripe, Datadog và làm việc theo đúng ngữ cảnh, giống một lập trình viên ảo thực thụ.
Nhưng thay đổi đáng giá hơn nằm ở cách triển khai. AWS bắt đầu cung cấp “Nhà máy AI” đặt ngay tại trung tâm dữ liệu của khách hàng. Họ mang nguyên giá đỡ chip Trainium và GPU NVIDIA tới tận nơi, giải quyết nỗi lo chủ quyền dữ liệu, điều mà nhiều doanh nghiệp vẫn lăn tăn khi đưa khối lượng AI lên cloud.
Đổi mới luôn hào hứng, nhưng phần lớn tiền IT vẫn dành cho duy trì những hệ thống cũ kỹ. AWS cập nhật dịch vụ Transform để tự động hiện đại hóa mã nguồn, nâng cấp nền tảng Windows, ứng dụng .NET và cơ sở dữ liệu SQL Server.
Air Canada là một ví dụ rõ ràng, họ chuyển đổi hàng nghìn hàm Lambda chỉ trong vài ngày, tiết kiệm chi phí gấp năm lần so với làm thủ công. Song song đó, Strands Agents SDK cũng mở rộng sang TypeScript, rất phù hợp với hệ sinh thái web vốn đòi hỏi tính an toàn kiểu cho đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn.
Security Hub cũng được nâng cấp, gộp tín hiệu từ GuardDuty, Inspector và Macie thành một sự kiện duy nhất thay vì hàng loạt cảnh báo rời rạc. GuardDuty được tăng cường máy học để phát hiện các mối đe dọa phức tạp trên EC2 và ECS.
Tóm lại, chúng ta đang đi khỏi giai đoạn thử nghiệm, bước vào sản xuất thật sự. Câu hỏi không còn là “AI có làm được không?” mà là “chúng ta có đủ hạ tầng và khả năng chi trả để nó làm việc đúng nghĩa hay không?”. (artificialintelligence)
Kỷ nguyên chatbot khép lại, kỷ nguyên tác nhân AI bắt đầu
Tại #AWSre:Invent2025, thông điệp được nhắc đi nhắc lại rất rõ: chatbot không còn là trung tâm của cuộc chơi nữa. Thời kỳ “wow” vì một con bot biết làm thơ đã qua rồi, thứ mà các doanh nghiệp cần bây giờ là tác nhân AI có thể tự chạy công việc, hoạt động trong nhiều ngày, không cần ai đứng nhìn.AWS gọi chúng là Frontier Agents. Chúng không chỉ trò chuyện, chúng đi làm thật, xử lý việc lớn nhỏ, và được xây dựng để tồn tại trong môi trường sản xuất chứ không phải phòng demo.
Trước đây, muốn tạo một agent thông minh là cả một hành trình đầy mảnh vá. Bộ nhớ, bảo mật, ngữ cảnh, mỗi thứ một kiểu, tốn rất nhiều công sức và tiền bạc. AWS đang cố gắng dỡ bỏ gánh nặng kỹ thuật này bằng Amazon Bedrock AgentCore. Nó giống như một hệ điều hành cho agent, giúp xử lý ngầm những thứ phức tạp phía sau để nhóm phát triển chỉ tập trung vào nhiệm vụ chính.
Kết quả đã xuất hiện sớm. MongoDB từng phải loay hoay tự xây nền tảng, giờ họ gộp mọi thứ vào AgentCore và đưa một ứng dụng agent vào sản xuất trong tám tuần, thay vì hàng tháng trời thử nghiệm. PGA TOUR cũng dùng công nghệ này để tạo nội dung nhanh hơn gấp mười lần, trong khi chi phí giảm 95 phần trăm.
AWS thậm chí còn tự tung ra ba agent mẫu: Kiro cho phát triển phần mềm, một agent bảo mật và một agent DevOps. Kiro không chỉ biết gợi ý mã, nó có quyền truy cập vào các công cụ như Figma, Stripe, Datadog và làm việc theo đúng ngữ cảnh, giống một lập trình viên ảo thực thụ.
Hạ tầng để AI không "đốt tiền" doanh nghiệp
Agent chạy không nghỉ thì phải nuôi bằng tính toán, và chi phí có thể đội lên chóng mặt nếu dùng giá theo nhu cầu tiêu chuẩn. AWS mang đến lớp phần cứng mới để giải bài toán này. Trainium3 UltraServer với chip 3nm được công bố với hiệu năng cao hơn 4,4 lần so với đời cũ. Điều này có nghĩa thời gian huấn luyện mô hình lớn có thể giảm từ vài tháng xuống vài tuần.Nhưng thay đổi đáng giá hơn nằm ở cách triển khai. AWS bắt đầu cung cấp “Nhà máy AI” đặt ngay tại trung tâm dữ liệu của khách hàng. Họ mang nguyên giá đỡ chip Trainium và GPU NVIDIA tới tận nơi, giải quyết nỗi lo chủ quyền dữ liệu, điều mà nhiều doanh nghiệp vẫn lăn tăn khi đưa khối lượng AI lên cloud.
Đổi mới luôn hào hứng, nhưng phần lớn tiền IT vẫn dành cho duy trì những hệ thống cũ kỹ. AWS cập nhật dịch vụ Transform để tự động hiện đại hóa mã nguồn, nâng cấp nền tảng Windows, ứng dụng .NET và cơ sở dữ liệu SQL Server.
Air Canada là một ví dụ rõ ràng, họ chuyển đổi hàng nghìn hàm Lambda chỉ trong vài ngày, tiết kiệm chi phí gấp năm lần so với làm thủ công. Song song đó, Strands Agents SDK cũng mở rộng sang TypeScript, rất phù hợp với hệ sinh thái web vốn đòi hỏi tính an toàn kiểu cho đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn.
Rủi ro có thật, và AWS đang tìm cách rào chắn
Một agent chạy nhiều ngày không giám sát cũng có thể gây rắc rối. AWS giới thiệu AgentCore Policy để đặt giới hạn tự nhiên bằng ngôn ngữ cho những gì agent được phép làm. Tính năng Evaluation hỗ trợ theo dõi chất lượng và hiệu suất giống như một hàng rào an toàn.Security Hub cũng được nâng cấp, gộp tín hiệu từ GuardDuty, Inspector và Macie thành một sự kiện duy nhất thay vì hàng loạt cảnh báo rời rạc. GuardDuty được tăng cường máy học để phát hiện các mối đe dọa phức tạp trên EC2 và ECS.
Tóm lại, chúng ta đang đi khỏi giai đoạn thử nghiệm, bước vào sản xuất thật sự. Câu hỏi không còn là “AI có làm được không?” mà là “chúng ta có đủ hạ tầng và khả năng chi trả để nó làm việc đúng nghĩa hay không?”. (artificialintelligence)
