Các vấn đề thường gặp với Agentic IDE

Khi làm việc với các Agentic IDE như Cursor hay Windsurf, bạn có thể gặp một số sự cố phổ biến. Dưới đây là danh sách các vấn đề và cách khắc phục chúng.

1. Lỗi "You've hit your rate limit" trên Cursor

Vấn đề: Bạn nhận được thông báo lỗi "You've hit your rate limit..." hoặc tương tự khi sử dụng các model của Claude trên Cursor. Hiện tại, Cursor chưa công bố thông tin chính thức về các giới hạn (rate limit) cụ thể cho từng gói cước.

Hình ảnh lỗi:

Nguyên nhân:

• Bạn đã gửi quá nhiều yêu cầu đến model AI trong một khoảng thời gian ngắn, vượt quá giới hạn cho phép của nhà cung cấp (trong trường hợp này là Anthropic - Claude).

Giải pháp và lựa chọn thay thế: Khi bị giới hạn với model Claude (Sonnet 4.0, Sonnet 3.7), bạn sẽ không thể sử dụng chúng trong một khoảng thời gian. Các lựa chọn thay thế bao gồm:

• Cursor + Claude 3.5 Sonnet: Thường thì model này vẫn có thể sử dụng được khi bị giới hạn.
• Cursor + Gemini 2.5 Pro: Một lựa chọn thay thế mạnh mẽ. Tuy nhiên, đôi khi Cursor gặp lỗi tương thích với Gemini, nếu thấy AI không hiểu yêu cầu, hãy tạm thời bỏ qua phương án này.
• Cursor + o3: Hoạt động ổn định nhưng có xu hướng "khó tính" và hỏi lại nhiều lần để làm rõ yêu cầu.
• Windsurf + Gemini 2.5 Pro: Sử dụng Windsurf với các model khác như Gemini 2.5 Pro là một giải pháp hiệu quả để tiếp tục công việc mà không bị gián đoạn.

2. Lỗi High CPU (CPU Usage Cao)

Vấn đề: Máy tính của bạn trở nên chậm chạp, quạt tản nhiệt kêu to và chỉ số sử dụng CPU tăng vọt khi Agentic IDE đang chạy, đặc biệt là khi AI đang xử lý các tác vụ phức tạp.

Nguyên nhân:

• Xử lý tác vụ nặng: Các mô hình AI đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, đặc biệt khi conversation quá dài.
• Lập chỉ mục (Indexing): IDE liên tục quét và lập chỉ mục codebase.
• Chạy terminal build: Các tiến trình build (ví dụ: npm run dev) tiêu tốn nhiều tài nguyên.
• Chạy nhiều agent cùng lúc: Mỗi agent là một tiến trình riêng và làm tăng gánh nặng cho CPU.
• Yếu tố môi trường: Nhiệt độ môi trường xung quanh quá nóng cũng ảnh hưởng đến hiệu suất.
• Quản lý tài nguyên của IDE: Đôi khi bản thân IDE quản lý tài nguyên chưa thực sự tối ưu.

Giải pháp:

• Xác định nguyên nhân: Kiểm tra xem tác vụ nào đang chiếm nhiều CPU nhất (thông qua Activity Monitor hoặc Task Manager).
• Tìm điểm dừng và khởi động lại: Đây là giải pháp nhanh nhất. Hãy lưu lại công việc, đóng IDE, chờ một vài phút rồi mở lại.
• Tạm thời vô hiệu hóa các tính năng AI: Tạm dừng các tính năng AI tự động nếu không cần thiết.
• Giới hạn phạm vi lập chỉ mục: Loại trừ các thư mục không cần thiết (ví dụ: node_modules, build, dist).
• Quản lý các tiến trình: Tránh chạy nhiều tiến trình build hoặc nhiều agent cùng một lúc nếu không thực sự cần thiết.

3. Lỗi Dừng đột ngột (Unexpected Stop)

Vấn đề: AI đang chạy thì đột ngột dừng lại mà không có thông báo lỗi rõ ràng.

Nguyên nhân:

• Mất kết nối mạng: Kết nối đến các máy chủ AI bị gián đoạn.
• Lỗi từ phía máy chủ (Server-side error): Dịch vụ AI có thể gặp sự cố tạm thời.
• Hết bộ nhớ (Out of Memory): Tác vụ yêu cầu quá nhiều bộ nhớ, dẫn đến việc bị hệ điều hành chấm dứt.

Giải pháp:

• Kiểm tra kết nối mạng: Đảm bảo bạn đang có kết nối internet ổn định.
• Thử lại sau ít phút: Nếu là lỗi từ máy chủ, nó thường sẽ được khắc phục trong thời gian ngắn.
• Khởi động lại IDE: Đây là giải pháp đơn giản nhưng thường hiệu quả để giải quyết các sự cố tạm thời.

4. Lỗi với một Tech Stack cụ thể

Vấn đề: AI hoạt động tốt với các ngôn ngữ/framework phổ biến nhưng lại gặp khó khăn hoặc tạo ra code không chính xác cho một tech stack ít phổ biến hơn (ví dụ: một framework PHP cũ).

Nguyên nhân:

• Thiếu dữ liệu huấn luyện: Mô hình AI có thể chưa được huấn luyện đầy đủ trên tech stack đó.
• Cấu trúc dự án không chuẩn: Nếu dự án của bạn không tuân theo các quy ước phổ biến, AI có thể gặp khó khăn trong việc phân tích và hiểu code.

Giải pháp:

• Cung cấp tài liệu và ví dụ: Đưa cho AI các đoạn code mẫu, liên kết đến tài liệu chính thức hoặc các quy tắc của dự án.
• Sử dụng "Context" của IDE: Tận dụng các tính năng như @codebase hoặc thêm các file liên quan vào ngữ cảnh để AI có cái nhìn tổng quan hơn về dự án.
• Bắt đầu với các tác vụ nhỏ: Thay vì yêu cầu AI tạo một tính năng lớn, hãy bắt đầu bằng cách yêu cầu nó sửa một lỗi nhỏ hoặc viết một hàm đơn giản để "làm quen" với codebase.