Lợi ích và yêu cầu của developer trong kỷ nguyên Agentic AI

Trong kỷ nguyên Agentic AI, vai trò của lập trình viên (developer) không mất đi mà được nâng lên một tầm cao mới. Bằng cách hợp tác hiệu quả với AI, developer có thể gặt hái nhiều lợi ích và đồng thời phải trang bị thêm những kỹ năng quan trọng để không bị tụt hậu.

Lợi ích của Agentic AI đối với Developer

• Tăng năng suất vượt trội: AI đảm nhận phần lớn công việc viết code lặp đi lặp lại và tốn thời gian, giúp developer hoàn thành công việc nhanh hơn gấp nhiều lần.
• Tập trung vào các nhiệm vụ giá trị cao: Thay vì chìm đắm trong coding chi tiết, developer có thể dành nhiều tâm trí hơn cho việc thiết kế hệ thống, kiến trúc phần mềm, và phân tích yêu cầu nghiệp vụ.
• Nâng cao chất lượng code: Với khả năng kiểm soát và cung cấp các tiêu chuẩn (rules), Agentic AI giúp tạo ra code nhất quán, tuân thủ coding convention và giảm thiểu lỗi do con người.
• Thúc đẩy vai trò lãnh đạo kỹ thuật (TechLead): AI hoạt động như một "junior developer" đắc lực, cho phép mỗi developer đóng vai trò của một TechLead, chịu trách nhiệm định hướng, giám sát và đảm bảo chất lượng cuối cùng của sản phẩm.
• Tăng tốc độ học hỏi và phát triển: Việc tương tác với AI, xem cách nó giải quyết vấn đề và sửa lỗi giúp developer học hỏi các kỹ thuật và giải pháp mới một cách nhanh chóng.
• Mở rộng giới hạn năng lực: Với sự hỗ trợ của AI, developer có thể thực hiện những công việc phức tạp, vượt ra ngoài phạm vi kỹ năng hiện tại của họ.

Developer cần cải thiện gì?

Để có thể hợp tác và khai thác tối đa sức mạnh của công nghệ, developer cần tập trung phát triển các kỹ năng ở một tầm cao hơn. Dưới đây là những kỹ năng cốt lõi cần trang bị.

1. Kỹ năng sử dụng Agentic IDE hiệu quả

Việc thành thạo các công cụ Agentic IDE là yêu cầu cơ bản. Điều này không chỉ dừng lại ở việc biết cách ra lệnh cho AI viết code, mà còn bao gồm:

• Tư duy ra lệnh (Prompt Engineering): Học cách đặt câu hỏi, mô tả yêu cầu một cách rõ ràng, chi tiết và đầy đủ ngữ cảnh để AI có thể tạo ra sản phẩm đúng với mong đợi.
• Hiểu rõ khả năng và giới hạn của AI: Biết được khi nào nên sử dụng AI, khi nào cần tự mình can thiệp, và làm thế nào để kết hợp cả hai một cách nhuần nhuyễn.
• Làm chủ các công cụ mới: Luôn cập nhật và sẵn sàng thích ứng với các Agentic IDE khác nhau trong tương lai, không chỉ giới hạn ở một công cụ duy nhất.

2. Kỹ năng kiểm soát Agent và chất lượng đầu ra

Để Agent hoạt động như một lập trình viên cấp dưới đắc lực thay vì một cỗ máy khó đoán, developer cần học cách kiểm soát và định hướng nó.

• Cung cấp Rules và Constraints: Chủ động đưa ra các quy tắc, tiêu chuẩn (coding conventions), và ràng buộc ngay từ đầu để AI tạo ra code nhất quán và tuân thủ yêu cầu của dự án.
• Quản lý Context: Hiểu và cung cấp đúng ngữ cảnh (context) cho Agent là yếu-tố-sống-còn. Ngữ cảnh có thể là các đoạn code liên quan, tài liệu thiết kế, hoặc các yêu cầu nghiệp vụ cụ thể.
• Vòng lặp Phản hồi (Feedback Loop): Tương tác liên tục với Agent, đưa ra phản hồi để tinh chỉnh kết quả. Nếu đầu ra chưa tốt, hãy chỉ ra điểm sai và yêu cầu nó làm lại.

3. Kỹ năng Fact-Checking và đánh giá Code

AI có thể tạo ra code rất nhanh, nhưng không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Developer cần có khả năng:

• Đọc và hiểu code nhanh: Nhanh chóng nắm bắt được logic, cấu trúc và mục đích của đoạn code do AI tạo ra.
• Phát hiện lỗi tiềm ẩn: Nhận diện các vấn đề về logic, hiệu suất, bảo mật hoặc những đoạn code không tuân thủ tiêu chuẩn.
• Kiểm tra tính đúng đắn: Đảm bảo rằng code không chỉ chạy được mà còn phải chạy đúng theo yêu cầu nghiệp vụ.

4. Nâng cao kỹ năng Debugging

Khi AI tham gia vào quá trình viết code, việc debug sẽ trở nên phức tạp hơn. Lỗi có thể không nằm ở cú pháp, mà ở cách AI hiểu sai yêu cầu.

• Tư duy hệ thống: Truy vết vấn đề từ tổng thể đến chi tiết, xác định nguồn gốc của lỗi thay vì chỉ sửa chữa triệu chứng.
• Sử dụng các công cụ debug hiện đại: Thành thạo các trình gỡ lỗi (debugger), công cụ phân tích (profiler) và các kỹ thuật logging.

5. Mở rộng kiến thức về thiết kế và kiến trúc

Khi AI đảm nhận phần lớn việc coding, developer có thể dành nhiều thời gian hơn cho các công việc mang tính chiến lược:

• Thiết kế phần mềm (Software Design): Tập trung vào việc xây dựng các giải pháp có cấu trúc tốt, dễ bảo trì và mở rộng.
• Kiến trúc hệ thống (System Architecture): Hiểu và quyết định cách các thành phần của hệ thống tương tác với nhau.
• Phân tích yêu cầu nghiệp vụ: Đọc hiểu sâu sắc yêu cầu của khách hàng và chuyển hóa chúng thành các thiết kế kỹ thuật.

6. Chuyển mình thành TechLead

Với sự hỗ trợ của Agentic AI, mỗi developer đều có tiềm năng trở thành một "TechLead" cho chính công việc của mình. AI đóng vai trò như một "lập trình viên cấp dưới", trong khi developer sẽ đóng vai trò người dẫn dắt, định hướng và giám sát.

Kết luận: Kỷ nguyên Agentic AI không làm giảm đi vai trò của developer, mà thay vào đó, nó nâng tầm vai trò đó lên một mức độ mới – đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật sâu sắc, tư duy phản biện và khả năng quản lý chiến lược.