Category: AI

OpenAI AgentKit vs Dify

Posted on by Cuong Dinh

🤖 OpenAI AgentKit vs Dify

A Comprehensive Technical Comparison of Two Leading AI Agent Development Platforms

Last Updated: October 2025 | DevDay 2025 Analysis

Executive Summary: OpenAI AgentKit and Dify represent two distinct approaches to AI agent development. AgentKit, announced at OpenAI’s DevDay 2025, offers a comprehensive, proprietary toolkit designed to streamline agent creation within the OpenAI ecosystem. Dify, an open-source platform, provides extensive flexibility with multi-provider LLM support and full infrastructure control. This guide examines both platforms in depth to help you make an informed decision.

🚀 Platform Overview

OpenAI AgentKit

Launched October 2025 at DevDay, AgentKit is OpenAI’s complete toolkit for building production-ready AI agents with minimal friction.

  • Proprietary platform by OpenAI
  • Cloud-based deployment
  • Deep OpenAI ecosystem integration
  • Enterprise-grade security built-in
  • Visual drag-and-drop builder
  • Rapid prototyping (agents in hours, not months)

Dify

Open-source LLMOps platform with 180,000+ developers, supporting comprehensive AI application development with full control.

  • 100% open-source platform
  • Self-hosted or cloud deployment
  • Multi-provider LLM support (GPT, Claude, Llama, etc.)
  • Complete data sovereignty
  • Extensive RAG capabilities
  • Active community of 180,000+ developers

🎯 OpenAI AgentKit – Core Features

🎨 Agent Builder

A visual canvas for creating and versioning multi-agent workflows using drag-and-drop functionality. Developers can design complex agent interactions without extensive coding.

  • Visual workflow designer
  • Version control for agent workflows
  • Multi-agent orchestration
  • Real-time collaboration
  • 70% faster iteration cycles reported

💬 ChatKit

Embeddable, customizable chat interfaces that can be integrated directly into your applications with your own branding and workflows.

  • White-label chat interfaces
  • Custom branding options
  • Pre-built UI components
  • Seamless product integration
  • Mobile-responsive design

🔌 Connector Registry

Centralized admin dashboard for managing secure connections between agents and both internal tools and third-party systems.

  • Pre-built connectors: Dropbox, Google Drive, SharePoint, Teams
  • Secure data access management
  • Admin control panel
  • Third-party MCP server support
  • Enterprise-grade security controls

📊 Evaluation & Optimization

Comprehensive tools for measuring and improving agent performance with automated testing and optimization.

  • Datasets for component testing
  • End-to-end trace grading
  • Automated prompt optimization
  • Third-party model evaluation support
  • Custom grading criteria

🔒 Security & Guardrails

Built-in security layers protecting against data leakage, jailbreaks, and unintended behaviors.

  • PII leak detection and prevention
  • Jailbreak protection
  • Content filtering
  • OpenAI’s standard security measures
  • Compliance-ready infrastructure

⚡ Performance

Optimized for rapid development and deployment with impressive benchmarks demonstrated at DevDay 2025.

  • Live demo: 2 agents built in <8 minutes
  • Hours to deploy vs months traditionally
  • Built on Responses API
  • Integration with GPT-5 Codex
  • Dynamic thinking time adjustment

🎯 Real-World Success Story

Ramp (Fintech): Built a complete procurement agent in just a few hours instead of months using AgentKit. Their teams reported a 70% reduction in iteration cycles, launching agents in two sprints rather than two quarters. Agent Builder enabled seamless collaboration between product, legal, and engineering teams on the same visual canvas.

🛠️ Dify – Core Features

🎯 Visual Workflow Builder

Intuitive canvas for building and testing AI workflows with comprehensive model support and visual orchestration.

  • Drag-and-drop workflow design
  • Support for 100+ LLM models
  • Real-time debugging with node inspection
  • Variable tracking during execution
  • Instant step-by-step testing

🧠 Comprehensive Model Support

Seamless integration with hundreds of proprietary and open-source LLMs from multiple providers.

  • OpenAI: GPT-3.5, GPT-4, GPT-5
  • Anthropic: Claude models
  • Open-source: Llama3, Mistral, Qwen
  • Self-hosted model support
  • Any OpenAI API-compatible model

📚 RAG Pipeline

Extensive Retrieval-Augmented Generation capabilities covering the entire document lifecycle.

  • Document ingestion from multiple formats
  • PDF, PPT, Word extraction
  • Vector database integration
  • Advanced retrieval strategies
  • Metadata-based filtering for security

🤖 Agent Node System

Flexible agent architecture with customizable strategies for autonomous decision-making within workflows.

  • Plug-in “Agent Strategies”
  • Autonomous task handling
  • Custom tool integration
  • Multi-agent collaboration
  • Dynamic workflow adaptation

🎛️ Prompt Engineering IDE

Intuitive interface for crafting, testing, and comparing prompts across different models.

  • Visual prompt editor
  • Model performance comparison
  • A/B testing capabilities
  • Text-to-speech integration
  • Template management

📊 Observability & Operations

Full visibility into AI application performance with comprehensive logging and monitoring.

  • Complete execution logs
  • Cost tracking per execution
  • Conversation auditing
  • Performance metrics dashboard
  • Version control for workflows

🏢 Enterprise Features

Production-ready infrastructure with enterprise-grade security and scalability.

  • Self-hosted deployment options
  • AWS Marketplace integration
  • Custom branding and white-labeling
  • SSO and access control
  • Multi-tenant architecture

🌐 Open Source Advantage

Community-driven development with transparent roadmap and extensive customization options.

  • 180,000+ developer community
  • 34,800+ GitHub stars
  • Regular feature updates
  • Community plugins and extensions
  • Full code access and customization

🎯 Real-World Success Story

Volvo Cars: Uses Dify for rapid AI validation and deployment, enabling teams to quickly design and deploy complex NLP pipelines. This approach significantly improved assessment product quality while reducing both cost and time to market. Dify’s democratized AI development allows even non-technical team members to contribute to AI initiatives.

⚖️ Detailed Comparison

Feature / Aspect OpenAI AgentKit Dify
Launch Date October 2025 (DevDay 2025) May 2023 (Established platform)
Source Model Proprietary, closed-source 100% open-source (GitHub)
Ecosystem OpenAI-exclusive (GPT models) Multi-provider (100+ LLMs from dozens of providers)
Deployment Options Cloud-based on OpenAI platform only Self-hosted, cloud, or hybrid deployment
Data Sovereignty Managed by OpenAI infrastructure Full control – host anywhere, complete data ownership
Model Support OpenAI models (GPT-3.5, GPT-4, GPT-5, Codex) GPT, Claude, Llama3, Mistral, Qwen, self-hosted models, any OpenAI-compatible API
Visual Builder ✓ Agent Builder (drag-and-drop, currently in beta) ✓ Visual workflow canvas (production-ready)
RAG Capabilities Limited documentation available Extensive: document ingestion, retrieval, PDF/PPT/Word extraction, vector databases, metadata filtering
Chat Interface ChatKit (embeddable, customizable) Built-in chat UI with full customization
Connectors Connector Registry (Dropbox, Drive, SharePoint, Teams, MCP servers) – Limited beta Extensive integration options, custom API connections, community plugins
Evaluation Tools Datasets, trace grading, automated prompt optimization, custom graders Full observability, debugging tools, version control, execution logs
Security Features PII detection, jailbreak protection, OpenAI security standards, guardrails Self-managed security, SSO, access control, custom security policies
Community Size New (launched Oct 2025), growing adoption 180,000+ developers, 59,000+ end users, 34,800+ GitHub stars
Pricing Model Included with standard API pricing, enterprise features for some components Free tier, Professional ($59/month), Team ($159/month), Enterprise (custom)
Development Speed Hours to build agents (demo showed <8 minutes for 2 agents) Rapid prototyping, established workflow templates
Customization Within OpenAI ecosystem constraints Unlimited – full code access, custom modifications possible
Learning Curve Low – designed for ease of use Low to medium – extensive documentation and community support
Best For OpenAI-committed teams, rapid prototyping, enterprise users wanting managed solution Multi-provider needs, data sovereignty requirements, open-source advocates, full customization
Production Readiness ChatKit & Evals: Generally available
Agent Builder: Beta
Connector Registry: Limited beta		 Fully production-ready, battle-tested by 180,000+ developers
API Integration Built on OpenAI Responses API RESTful API, webhook support, extensive integration options

✅ Pros & Cons Analysis

OpenAI AgentKit

Advantages

  • Rapid Development: Build functional agents in hours rather than months with visual tools
  • Seamless Integration: Deep integration with OpenAI ecosystem and GPT models
  • Enterprise Security: Built-in guardrails, PII protection, and OpenAI security standards
  • Managed Infrastructure: No DevOps burden, fully managed by OpenAI
  • Cutting-Edge Models: Immediate access to latest GPT models and features
  • Live Demo Success: Proven capability (2 agents in <8 minutes)
  • Unified Toolkit: All necessary tools in one platform
  • Evaluation Tools: Comprehensive testing and optimization features

Limitations

  • Vendor Lock-in: Exclusively tied to OpenAI ecosystem
  • Limited Model Choice: Cannot use Claude, Llama, or other non-OpenAI models
  • New Platform: Just launched (Oct 2025), limited production track record
  • Beta Features: Key components still in beta (Agent Builder, Connector Registry)
  • No Data Sovereignty: Data managed by OpenAI, not self-hostable
  • Closed Source: Cannot inspect or modify underlying code
  • Pricing Uncertainty: Costs tied to OpenAI API pricing model
  • Limited Customization: Constrained by platform design decisions

Dify

Advantages

  • Open Source Freedom: Full code access, unlimited customization, no vendor lock-in
  • Multi-Provider Support: Use any LLM – GPT, Claude, Llama, Mistral, or self-hosted models
  • Data Sovereignty: Complete control over data, self-hosting options
  • Extensive RAG: Comprehensive document processing and retrieval capabilities
  • Large Community: 180,000+ developers, active development, extensive resources
  • Production Proven: Battle-tested since 2023, used by major companies like Volvo
  • Flexible Deployment: Cloud, self-hosted, or hybrid options
  • Cost Control: Use cheaper models or self-hosted options, transparent pricing
  • No Vendor Dependencies: Switch providers or models without platform changes

Limitations

  • DevOps Responsibility: Self-hosting requires infrastructure management
  • Learning Curve: More complex than managed solutions for beginners
  • No Native OpenAI Features: Latest OpenAI-specific features may lag
  • Security Setup: Must configure own security measures for self-hosted
  • Community Support: Relies on community vs dedicated support team
  • Integration Effort: May require more work to integrate custom tools
  • Scalability Management: Need to handle scaling for high-traffic scenarios

💡 Use Cases & Applications

OpenAI AgentKit – Ideal Use Cases

🏢 Enterprise Rapid Prototyping

Large organizations already invested in OpenAI wanting to quickly deploy AI agents across multiple departments without heavy technical overhead.

🚀 Startup MVPs

Startups needing to build and iterate on AI-powered products rapidly with minimal infrastructure investment and maximum speed to market.

💼 Business Process Automation

Companies automating internal workflows like procurement, customer support, or data analysis using OpenAI’s latest models.

🔬 Research & Development

Teams exploring cutting-edge AI capabilities with OpenAI’s latest models and wanting managed infrastructure for experiments.

Dify – Ideal Use Cases

🏦 Regulated Industries

Banking, healthcare, or government organizations requiring full data sovereignty, self-hosting, and complete audit trails.

🌐 Multi-Model Applications

Projects needing to leverage multiple LLM providers for cost optimization, feature diversity, or redundancy.

🛠️ Custom AI Solutions

Development teams building highly customized AI applications requiring deep integration with existing systems and workflows.

📚 Knowledge Management

Organizations building comprehensive RAG systems with complex document processing, vector search, and metadata filtering needs.

🎓 Educational & Research

Academic institutions and researchers needing transparent, customizable AI systems with full control over model selection and data.

🌍 Global Operations

International companies needing to deploy AI across multiple regions with varying data residency requirements.

💰 Pricing Comparison

OpenAI AgentKit Pricing

Model: Included with standard OpenAI API pricing. You pay for:

  • API calls to GPT models (token-based pricing)
  • Standard OpenAI usage fees apply
  • Enterprise features may have additional costs
  • Connector Registry requires Global Admin Console (available for Enterprise/Edu)

Advantage: No separate platform fee, but tied to OpenAI’s pricing

Consideration: Costs can scale significantly with high usage; no control over rate changes

Dify Pricing

Sandbox (Free):

  • 200 OpenAI calls included
  • Core features access
  • Ideal for testing and small projects

Professional ($59/month):

  • For independent developers & small teams
  • Production AI applications
  • Increased resources and team collaboration

Team ($159/month):

  • Medium-sized teams
  • Higher throughput requirements
  • Advanced collaboration features

Enterprise (Custom):

  • Custom deployment options
  • Dedicated support
  • SLA guarantees
  • On-premise or private cloud hosting

Self-Hosted (Free):

  • Deploy on your own infrastructure at no platform cost
  • Only pay for your chosen LLM provider (can use cheaper options)
  • Complete cost control

🎯 Decision Framework: Which Platform Should You Choose?

Choose OpenAI AgentKit If:

  • You’re already heavily invested in the OpenAI ecosystem
  • You want the fastest possible time-to-market with minimal setup
  • Your use case doesn’t require data to stay on-premise
  • You prefer managed infrastructure over self-hosting
  • You need the latest GPT models immediately upon release
  • Your team lacks DevOps resources for infrastructure management
  • Budget allows for OpenAI’s premium pricing model
  • You value tight integration over flexibility
  • Compliance allows cloud-based AI processing
  • You’re comfortable with platform limitations for ease of use

Choose Dify If:

  • You need to use multiple LLM providers or specific models
  • Data sovereignty and privacy are critical requirements
  • You want complete control over your AI infrastructure
  • Your organization requires self-hosted solutions
  • Cost optimization through model flexibility is important
  • You have DevOps capability for self-hosting
  • You need extensive RAG and document processing capabilities
  • Open-source transparency is a requirement
  • You want to avoid vendor lock-in
  • Your use case requires deep customization
  • You’re in a regulated industry (banking, healthcare, government)
  • You prefer community-driven development

🔮 Future Outlook & Roadmap

OpenAI AgentKit Roadmap

OpenAI plans to add standalone Workflows API and agent deployment options to ChatGPT. Expect rapid iteration and new features as the platform matures beyond beta stage.

Dify Development

Active open-source development with regular releases. Community-driven feature requests and transparent roadmap on GitHub. Continuous improvements to RAG, workflows, and integrations.

Market Competition

Both platforms face competition from LangChain, n8n, Zapier Central, and others. The AI agent space is rapidly evolving with new players entering regularly.

Convergence Trends

Expect features to converge over time as both platforms mature. Visual builders, multi-agent orchestration, and evaluation tools are becoming industry standards.

🎓 Final Recommendation

For most organizations: The choice depends on your priorities. If you value speed, simplicity, and are committed to OpenAI, AgentKit offers the fastest path to production agents. If you need flexibility, data control, and multi-provider support, Dify provides superior long-term value despite requiring more initial setup.

Hybrid Approach: Some organizations use AgentKit for rapid prototyping and Dify for production deployments where data sovereignty and model flexibility matter. This combines the speed of AgentKit with the control of Dify.

Last Updated: October 2025 | Based on OpenAI DevDay 2025 announcements

Sources: Official OpenAI documentation, Dify GitHub repository, TechCrunch, VentureBeat, Medium technical analyses

This comparison is for informational purposes. Features and pricing subject to change. Always consult official documentation for the most current information.

 

Building Intelligent AI Agents with OpenAI: From Raw API to Official Agents SDK

Introduction

Artificial Intelligence agents are revolutionizing how we interact with technology. Unlike traditional chatbots that simply respond to queries, AI agents can understand context, make decisions, and use tools to accomplish complex tasks autonomously. This project demonstrates how to build progressively sophisticated AI agents using both the OpenAI API and the official OpenAI Agents SDK.

Whether you’re a beginner exploring AI development or an experienced developer looking to integrate intelligent agents into your applications, this sample project provides practical, hands-on examples comparing two approaches: custom implementation using raw OpenAI API and using the official Agents SDK.

What is an AI Agent?

An AI agent is an autonomous system powered by a language model that can:

  • Understand natural language instructions
  • Make intelligent decisions about which tools to use
  • Execute functions to interact with external systems
  • Reason about results and provide meaningful responses
  • Collaborate with other agents to solve complex problems

Think of it as giving your AI assistant a toolbox. Instead of just talking, it can now check the weather, perform calculations, search databases, and much more.

Project Overview

The OpenAI AgentKit Sample Project demonstrates six levels of AI agent sophistication across two implementation approaches:

OpenAI API Approach (Custom Implementation)

1. Basic Agent

A foundational implementation showing how to set up OpenAI’s Chat Completions API.

What you’ll learn:

  • Setting up the OpenAI client
  • Configuring system and user messages
  • Managing model parameters (temperature, tokens)
  • Handling API responses

2. Agent with Tools

Introduces function calling where the agent decides when and how to use specific tools.

Available Tools:

  • Weather Tool: Retrieves current weather information
  • Calculator Tool: Performs mathematical operations
  • Time Tool: Gets current date and time across timezones

3. Advanced Agent

Production-ready example with sophisticated features including detailed logging, error handling, and multiple complex tools.

Enhanced Capabilities:

  • Wikipedia search integration
  • Sentiment analysis
  • Timezone-aware time retrieval
  • Comprehensive error handling
  • Performance statistics and logging

OpenAI Agents SDK Approach (Official Framework)

4. SDK Basic Agent

Simple agent using the official OpenAI Agents SDK with automatic agent loop and simplified API.

Key Features:

  • Uses Agent and run from @openai/agents
  • Automatic conversation management
  • Clean, minimal code

5. SDK Agent with Tools

Agent with tools using proper SDK conventions and automatic schema generation.

Tools:

  • Weather lookup with Zod validation
  • Mathematical calculations
  • Time zone support

Key Features:

  • Tools defined with tool() helper
  • Zod-powered parameter validation
  • Automatic schema generation from TypeScript types

6. SDK Multi-Agent System

Sophisticated multi-agent system with specialized agents and handoffs.

Agents:

  • WeatherExpert: Handles weather queries
  • MathExpert: Performs calculations
  • KnowledgeExpert: Searches knowledge base
  • Coordinator: Routes requests to specialists

Technology Stack

OpenAI API
GPT-4o-mini model for intelligent responses
@openai/agents
Official OpenAI Agents SDK
Zod
Runtime type validation and schema generation
Node.js
Runtime environment (22+ required for SDK)
Express.js
Web server framework
dotenv
Environment variable management

Getting Started

Prerequisites

Installation

1. Clone or download the project

cd openai-agentkit-sample

2. Install dependencies

npm install

This will install:

  • openai – Raw OpenAI API client
  • @openai/agents – Official Agents SDK
  • zod – Schema validation
  • Other dependencies

3. Configure environment variables

cp .env.example .env

Edit .env and add your OpenAI API key:

OPENAI_API_KEY=sk-your-actual-api-key-here

Running the Examples

Start the web server:

npm start

Open http://localhost:3000 in your browser

Run OpenAI API examples:

npm run example:basic      # Basic agent
npm run example:tools      # Agent with tools
npm run example:advanced   # Advanced agent

Run OpenAI Agents SDK examples:

npm run example:sdk-basic  # SDK basic agent
npm run example:sdk-tools  # SDK with tools
npm run example:sdk-multi  # Multi-agent system

Comparing the Two Approaches

OpenAI API (Custom Implementation)

Pros:

  • Full control over every aspect
  • Deep understanding of agent mechanics
  • Maximum flexibility
  • No framework constraints

Cons:

  • More code to write and maintain
  • Manual agent loop implementation
  • Manual tool schema definition
  • More error-prone

Example – Tool Definition (Raw API):

const weatherTool = {
  type: 'function',
  function: {
    name: 'get_weather',
    description: 'Get the current weather in a given location',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: {
        location: {
          type: 'string',
          description: 'The city and country',
        },
        unit: {
          type: 'string',
          enum: ['celsius', 'fahrenheit'],
        },
      },
      required: ['location'],
    },
  },
};
// Manual tool execution
function executeFunction(functionName, args) {
  switch (functionName) {
    case 'get_weather':
      return getWeather(args.location, args.unit);
    // ... more cases
  }
}

OpenAI Agents SDK (Official Framework)

Pros:

  • Less code, faster development
  • Automatic agent loop
  • Automatic schema generation from Zod
  • Built-in handoffs for multi-agent systems
  • Production-ready patterns
  • Type-safe with TypeScript

Cons:

  • Less control over internals
  • Framework learning curve
  • Tied to SDK conventions
  • Node.js 22+ requirement

Example – Tool Definition (Agents SDK):

import { tool } from '@openai/agents';
import { z } from 'zod';
const getWeatherTool = tool({
  name: 'get_weather',
  description: 'Get the current weather for a given location',
  parameters: z.object({
    location: z.string().describe('The city and country'),
    unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit']).optional().default('celsius'),
  }),
  async execute({ location, unit }) {
    // Tool implementation
    return JSON.stringify({ temperature: 22, condition: 'Sunny' });
  },
});
// Automatic execution - no switch statement needed!
const agent = new Agent({
  tools: [getWeatherTool],
});

Key Concepts

Function Calling / Tool Usage

Both approaches support function calling, where the AI model can “call” functions you define:

  1. Define tool: Describe function, parameters, and purpose
  2. Model decides: Model automatically decides when to use tools
  3. Execute tool: Your code executes the function
  4. Return result: Send result back to model
  5. Final response: Model uses result to create answer

OpenAI Agents SDK Advantages

The Agents SDK provides several powerful features:

Automatic Schema Generation:

// SDK automatically generates JSON schema from Zod!
z.object({
  city: z.string(),
  unit: z.enum(['celsius', 'fahrenheit']).optional(),
})

Agent Handoffs:

const coordinator = new Agent({
  handoffs: [weatherAgent, mathAgent, knowledgeAgent],
});
// Coordinator can automatically route to specialists

Built-in Agent Loop:

// SDK handles the entire conversation loop
const result = await run(agent, "What's the weather in Hanoi?");
console.log(result.finalOutput);

Practical Use Cases

Customer Service Automation

  • Answer questions using knowledge bases
  • Check order status
  • Process refunds
  • Escalate to human agents
  • Route to specialized agents

Personal Assistant Applications

  • Schedule management
  • Email drafting
  • Research and information gathering
  • Task automation
  • Multi-task coordination

Data Analysis Tools

  • Query databases
  • Generate reports
  • Perform calculations
  • Visualize insights
  • Collaborate across data sources

Best Practices

1. Clear Tool Descriptions

Make function descriptions detailed and specific:

Good:
description: 'Get the current weather including temperature, conditions, and humidity for a specific city and country'
Bad:
description: 'Get weather'

2. Use Zod for Validation (SDK)

parameters: z.object({
  email: z.string().email(),
  age: z.number().min(0).max(120),
  role: z.enum(['admin', 'user', 'guest']),
})

3. Error Handling

Always implement comprehensive error handling:

async execute({ city }) {
  try {
    const result = await weatherAPI.get(city);
    return JSON.stringify(result);
  } catch (error) {
    return JSON.stringify({ error: error.message });
  }
}

4. Tool Modularity

Create small, focused tools rather than monolithic ones:

// Good - specific tools
const getWeatherTool = tool({...});
const getForecastTool = tool({...});
// Bad - one giant tool
const weatherAndForecastAndHistoryTool = tool({...});

Multi-Agent Patterns

The Agents SDK excels at multi-agent workflows:

Specialist Pattern

const weatherExpert = new Agent({
  name: 'WeatherExpert',
  tools: [getWeatherTool],
});
const mathExpert = new Agent({
  name: 'MathExpert',
  tools: [calculateTool],
});
const coordinator = new Agent({
  handoffs: [weatherExpert, mathExpert],
});

Hierarchical Delegation

  • Coordinator receives user request
  • Analyzes which specialist is needed
  • Hands off to appropriate agent
  • Aggregates results
  • Returns unified response

API Endpoints

The project includes a web server with both approaches:

Raw API:

  • POST /api/chat/basic – Basic chat completion
  • POST /api/chat/with-tools – Manual tool handling

Agents SDK:

  • POST /api/chat/agents-sdk – SDK-powered agent with tools

When to Use Which Approach?

Use OpenAI API (Custom Implementation) When:

  • You need full control and customization
  • Learning how agents work at a low level
  • Implementing highly custom logic
  • Working with existing codebases
  • Framework constraints are a concern

Use OpenAI Agents SDK When:

  • Building production applications quickly
  • Need multi-agent workflows
  • Want type-safe tool definitions
  • Prefer less boilerplate code
  • Following best practices matters
  • Team collaboration is important

Performance Considerations

  • Model Selection: GPT-4o-mini offers great balance of capability and cost
  • Caching: Consider caching frequent queries
  • Async Operations: Use Promise.all() for parallel tool execution
  • Response Streaming: Implement for better UX
  • Rate Limiting: Monitor and manage API rate limits

Troubleshooting

Issue: “Invalid API Key”

  • Verify .env file contains correct API key
  • Check key is active in OpenAI dashboard

Issue: Tools Not Being Called

  • Ensure tool descriptions are clear and specific
  • Try more explicit user prompts
  • Check parameter schemas are correctly formatted

Issue: “Unsupported tool type”

  • Use tool() helper with Agents SDK
  • Ensure Zod schemas are properly defined
  • Check you’re importing from @openai/agents

Resources

Comparison Table

Feature Raw OpenAI API Agents SDK
Code Lines ~200 for basic agent with tools ~50 for same functionality
Schema Definition Manual JSON Automatic from Zod
Agent Loop Manual implementation Built-in
Type Safety Limited Full TypeScript support
Multi-Agent Manual implementation Built-in handoffs
Learning Curve Steep Moderate
Flexibility Maximum High
Production Ready Requires work Out-of-the-box
Node.js Requirement 18+ 22+

Conclusion

This project demonstrates two powerful approaches to building AI agents:

  1. Raw OpenAI API: Provides deep understanding and maximum control. Perfect for learning and custom implementations.
  2. OpenAI Agents SDK: Offers productivity, type safety, and production-ready patterns. Ideal for building real applications quickly.

Both approaches have their place. Start with the SDK for production work, but understanding the raw API approach gives you insights into how agents actually work.

Next Steps

  1. Experiment: Run all six examples
  2. Compare: Notice the differences in code complexity
  3. Customize: Create your own tools
  4. Integrate: Connect real APIs
  5. Deploy: Move to production with proper error handling
  6. Scale: Implement multi-agent systems for complex tasks

Contributing

Contributions, suggestions, and improvements are welcome! Feel free to:

  • Report issues
  • Submit pull requests
  • Share your custom tools
  • Suggest new examples

Demo

Github : https://github.com/cuongdvscuti/openai-agentkit-scuti

License

MIT License – Feel free to use this project for learning, development, or commercial purposes.

Ready to build your own AI agents?
Clone the repository, follow the setup instructions, and start with whichever approach fits your needs. The future of intelligent automation is in your hands!

Serverless generative AI architectural patterns – Part 1

Posted on by Long Dang

As organizations explore how to embed generative AI capabilities into their applications, many are leveraging large language models (LLMs) for tasks like content generation, summarization, or natural language interfaces. However, designing these systems for scalability, cost-efficiency, and agility can be challenging.

This blog post (Part 1 of a two-part series) introduces serverless architectural patterns for building real-time generative AI applications using AWS services. It provides guidance on design layers, execution models, and implementation considerations.

📐 Separation of Concerns: A 3-Tier Design

To manage complexity and improve maintainability, AWS recommends separating your application into three distinct layers:

1. Frontend Layer – User Experience and Interaction

This layer manages user-facing interactions, including UI rendering, authentication, and client-to-server communication.

Tools and Services:

  • AWS Amplify: For rapid frontend development with built-in CI/CD.

  • Amazon CloudFront + S3: To host static sites securely and at scale.

  • Amazon Lex: To build conversational interfaces.

  • Amazon ECS/EKS: If using containerized web applications.

2. Middleware Layer – Integration and Control Logic

This is the central control hub and is subdivided into three critical sub-layers:

  • API Layer:

    • Interfaces via REST, GraphQL, or WebSockets.

    • Ensures secure, scalable access via API Gateway, AWS AppSync, or ALB.

    • Manages versioning, rate-limiting, authentication.

  • Prompt Engineering Layer:

    • Builds reusable prompt templates.

    • Handles prompt versioning, moderation, security, and caching.

    • Integrates with services like Amazon Bedrock, Amazon DynamoDB, and Amazon ElastiCache.

  • Orchestration Layer:

    • Manages session context, multi-step workflows, and agent-based processing.

    • Uses tools like AWS Step Functions, Amazon SQS, or event-driven orchestration frameworks such as LangChain or LlamaIndex.

3. Backend Layer – LLMs, Agents, and Data

This is where the actual generative AI models and enterprise data reside.

LLM Hosting Options:

  • Amazon Bedrock: Fully managed access to foundation models.

  • Amazon SageMaker: For training or hosting custom models.

  • Model Context Protocol (MCP): For containerized model servers.

For Retrieval Augmented Generation (RAG):

  • Amazon OpenSearch, Amazon Kendra, or Amazon Aurora PostgreSQL (pgVector) can index and retrieve relevant documents based on user queries.

⚡ Real-Time Execution Patterns

The article introduces three real-time architectural patterns to suit different UX and latency needs:

Pattern 1: Synchronous Request-Response

In this pattern, responses are generated and immediately delivered, while the client blocks/waits for response. Although this is simple to implement, has a predictable flow, and offers strong consistency, it suffers from blocking operations, high latency, and potential timeouts.

  • User sends a prompt, and the application returns a complete response.

  • Simple to implement and user-friendly for quick tasks.

  • Tradeoff: Limited by timeout constraints (e.g., API Gateway default 29s).

Use Cases:

  • Short-form responses

  • Structured data generation

  • Real-time form filling

 

This model can be implemented through several architectural approaches.

REST APIs

You can use RESTful APIs to communicate with your backend over HTTP requests. You can use REST or HTTP APIs in API Gateway or an Application Load Balancer for path-based routing to the middleware.

GraphQL HTTP APIs

You can use AWS AppSync as the API layer to take advantage of the benefits of GraphQL APIs. GraphQL APIs offer declarative and efficient data fetching using a typed schema definition, serverless data caching, offline data synchronization, security, and fine-grained access control.

Conversational chatbot interface

Amazon Lex is a service for building conversational interfaces with voice and text, offering speech recognition and language understanding capabilities. It simplifies multimodal development and enables publication of chatbots to various chat services and mobile devices.

Model invocation using orchestration

AWS Step Functions enables orchestration and coordination of multiple tasks, with native integrations across AWS services like Amazon API Gateway, AWS Lambda, and Amazon DynamoDB.

 

Pattern 2: Asynchronous Request-Response

This pattern provides a full-duplex, bidirectional communication channel between the client and server without clients having to wait for updates. The biggest advantages is its non-blocking nature that can handle long-running operations. However, they are more complex to implement because they require channel, message, and state management.

  • The request is submitted, and the response is delivered via polling or a callback.

  • Allows long-running operations without blocking client.

Implementation:

  • Uses services like Amazon SQS, SNS, or EventBridge.

  • Clients can poll or subscribe to notification mechanisms.

Use Cases:

  • Background processing

  • Multi-document summarization

  • Secure, queue-based workloads

 

This model can be implemented through two architectural approaches.

WebSocket APIs

The WebSocket protocol enables real-time, synchronous communication between the frontend and middleware, allowing for bidirectional, full-duplex messaging over a persistent TCP connection.

GraphQL WebSocket APIs

AWS AppSync can establish and maintain secure WebSocket connections for GraphQL subscription operations, enabling middleware applications to distribute data in real time from data sources to subscribers. It also supports a simple publish-subscribe model, where client frontends can listen to specific channels or topics

Pattern 3: Asynchronous Streaming Response

This streaming pattern enables real-time response flow to clients in chunks, enhancing the user experience and minimizing first response latency. This pattern uses built-in streaming capabilities in services like Amazon Bedrock

  • The client receives partial results as the model generates them.

  • Enhances user experience for chat interfaces and long-form text.

Implementation:

  • WebSocket APIs via API Gateway

  • Streaming through Amazon Bedrock

  • Lambda for function execution and streaming buffers

Use Cases:

  • Conversational AI

  • Live text generation

  • Code assistant interfaces

The following diagram illustrates the architecture of asynchronous streaming using API Gateway WebSocket APIs.

The following diagram illustrates the architecture of asynchronous streaming using AWS AppSync WebSocket APIs.

If you don’t need an API layer, Lambda response streaming lets a Lambda function progressively stream response payloads back to clients.

🧠 Choosing the Right Pattern

Each pattern serves different needs. When designing your system, consider:

  • Desired user experience (interactive vs. delayed)

  • Model latency and runtime

  • Infrastructure constraints (timeouts, resource limits)

  • API Gateway and Lambda service quotas

  • Security and compliance needs

🔜 What’s Next?

This article focused on real-time interactions. Part 2 will explore batch-oriented generative AI patterns—suitable for scenarios like document processing, analytics generation, and large-scale content creation.

OpenAI DevDay 2025: Cách Mạng Hóa Phát Triển Ứng Dụng AI

Posted on by Cuong Dinh
OpenAI DevDay 2025: Những Đột Phá Mới Trong Thế Giới AI

🚀 OpenAI DevDay 2025: Cách Mạng Hóa Phát Triển Ứng Dụng AI

📅 Sự kiện: 6 tháng 10, 2025 tại San Francisco

OpenAI DevDay 2025 đã mang đến những đột phá công nghệ AI ấn tượng với hơn 1,500 nhà phát triển tham dự và hàng chục nghìn người theo dõi trực tuyến. CEO Sam Altman đã công bố loạt tính năng mới làm thay đổi cách chúng ta xây dựng và triển khai ứng dụng AI.

800M+
Người dùng ChatGPT hàng tuần
4M+
Nhà phát triển
6B
Tokens/phút qua API

🎯 I. Tính Năng và Dịch Vụ Mới

1. ChatGPT Apps SDK – Ứng Dụng Tương Tác Trong ChatGPT

  • Apps in ChatGPT: Người dùng có thể chat trực tiếp với ứng dụng ngay trong giao diện ChatGPT mà không cần chuyển tab hay mở ứng dụng khác
  • Apps SDK: Công cụ phát triển mới dựa trên Model Context Protocol (MCP) – một chuẩn mở cho phép nhà phát triển xây dựng ứng dụng tương tác ngay trong ChatGPT
  • Đối tác ra mắt: Coursera, Canva, Zillow, Figma, Spotify, Expedia, Booking.com
  • Tính năng nổi bật: ChatGPT tự động gợi ý ứng dụng phù hợp trong cuộc trò chuyện, ví dụ khi bạn nói về lập kế hoạch du lịch, nó sẽ gợi ý Expedia
  • Monetization: Sắp có giao thức thương mại điện tử mới cho phép thanh toán ngay trong ChatGPT

2. AgentKit – Bộ Công Cụ Xây Dựng AI Agent Chuyên Nghiệp

  • Agent Builder: Giao diện kéo thả trực quan để thiết kế workflow cho AI agent mà không cần code phức tạp
  • ChatKit: Giao diện chat có thể tích hợp vào ứng dụng hoặc website của bạn, hỗ trợ streaming responses, quản lý threads, hiển thị quá trình suy nghĩ của model
  • Connector Registry: Bảng điều khiển tập trung để quản lý kết nối dữ liệu với Dropbox, Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams
  • Guardrails: Lớp bảo mật mã nguồn mở giúp bảo vệ agent khỏi hành vi không mong muốn, có thể che PII, phát hiện jailbreaks
  • Enhanced Evals: Công cụ đánh giá nâng cao với datasets, trace grading, tối ưu prompt tự động, hỗ trợ các model của bên thứ ba
  • Demo trực tiếp: Tại sự kiện, một kỹ sư OpenAI đã xây dựng một AI agent hoàn chỉnh chỉ trong 8 phút

3. GPT-5 Pro – Model AI Thông Minh Nhất Trong API

  • Khả năng suy luận: Đạt trình độ PhD trong các lĩnh vực khoa học, có khả năng suy luận sâu cho các tác vụ phức tạp
  • Độ chính xác cao: Đặc biệt phù hợp cho tài chính, pháp lý, y tế – các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao
  • Reasoning effort: Có 4 mức độ suy luận (minimal, low, medium, high) để cân bằng giữa tốc độ và chất lượng
  • Context window: 272,000 tokens cho input, 128,000 tokens cho output
  • Multimodal: Hỗ trợ text và image cho input, text cho output

4. Codex – AI Agent Lập Trình Chính Thức Ra Mắt

  • GPT-5 Codex Model: Phiên bản GPT-5 được huấn luyện đặc biệt cho coding và agentic workflows
  • Tích hợp Slack: Lập trình viên có thể giao việc hoặc đặt câu hỏi trực tiếp từ Slack channels
  • Codex SDK: Cho phép tự động hóa code review, refactoring, automated testing
  • Thống kê ấn tượng:
    • Số lượng tin nhắn tăng 10x kể từ khi ra mắt tháng 8/2025
    • Đã xử lý hơn 40 trillion tokens
    • Nội bộ OpenAI: 70% pull requests nhiều hơn mỗi tuần

5. Sora 2 – Video Generation Trong API

  • Kiểm soát nâng cao: Có thể chỉ định độ dài, tỷ lệ khung hình, độ phân giải
  • Audio đồng bộ: Tạo video với âm thanh đầy đủ, âm thanh môi trường, hiệu ứng được đồng bộ với hình ảnh
  • Remix video: Cho phép chỉnh sửa và remix video đã tạo
  • Giá cả:
    • Sora-2: $1.00 cho video 10 giây độ phân giải tiêu chuẩn
    • Sora-2-pro: $5.00 cho video 10 giây độ phân giải cao

6. Mini Models – Tiết Kiệm Chi Phí

Model Chức năng Tiết kiệm
gpt-realtime-mini Voice interaction real-time 70% rẻ hơn large model
gpt-image-1-mini Tạo hình ảnh 80% rẻ hơn large model

7. Giá Cả GPT-5 Cạnh Tranh

Loại Input Output
GPT-5 $1.25/1M tokens $10/1M tokens
So với Claude Opus 4.1 $15/1M tokens $75/1M tokens

✨ II. Những Điểm Nổi Bật Đáng Chú Ý

🎯 Dễ Dàng Hơn Bao Giờ Hết

Dân chủ hóa phát triển phần mềm: Sam Altman đã kể câu chuyện về một cụ ông 89 tuổi người Nhật tự học lập trình với ChatGPT và đã tạo ra 11 ứng dụng iPhone dành cho người cao tuổi. Đây là minh chứng cho tầm nhìn “bất kỳ ai có ý tưởng đều có thể xây dựng ứng dụng cho chính mình”.

⚡ Tốc Độ Phát Triển Chưa Từng Có

“Phần mềm từng mất hàng tháng hoặc hàng năm để xây dựng. Giờ đây bạn thấy nó có thể được tạo ra chỉ trong vài phút với AI. Bạn không cần một đội ngũ lớn. Bạn chỉ cần một ý tưởng hay và có thể biến nó thành hiện thực nhanh hơn bao giờ hết.” – Sam Altman

🔒 Bảo Mật và Quản Trị Doanh Nghiệp

  • Content Shield: OpenAI cung cấp bảo vệ bản quyền cho doanh nghiệp
  • Global Admin Console: Quản lý domains, SSO, nhiều API organizations
  • Guardrails: Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn hành vi độc hại

🤝 Hợp Tác Chiến Lược

AMD Partnership: OpenAI công bố hợp tác chiến lược với AMD để triển khai 6 gigawatts GPU Instinct của AMD trong nhiều năm tới, với warrant lên đến 160 triệu cổ phiếu AMD.

🌟 III. Tác Động và Ý Nghĩa

1. Đối Với Nhà Phát Triển

  • Giảm thời gian phát triển: Từ nhiều tháng xuống còn vài phút nhờ các công cụ như AgentKit và Codex
  • Chi phí thấp hơn: GPT-5 rẻ hơn 50% so với GPT-4o ở input, các mini models tiết kiệm 70-80%
  • Phân phối rộng rãi: Tiếp cận ngay 800 triệu người dùng ChatGPT qua Apps SDK
  • Developer lock-in thấp hơn: MCP là chuẩn mở, giúp dễ dàng chuyển đổi giữa các nền tảng

2. Đối Với Doanh Nghiệp

  • Tăng năng suất: AI agents có thể tự động hóa quy trình phức tạp từ customer support đến sales operations
  • Giảm headcount: Đội nhỏ có thể làm việc của đội lớn nhờ AI, tiết kiệm chi phí nhân sự
  • Cạnh tranh công bằng: Startup có thể cạnh tranh với đại gia nhờ chi phí thấp và công cụ dễ tiếp cận
  • Quản trị và bảo mật: Connector Registry và Guardrails giúp quản lý dữ liệu tập trung và đảm bảo compliance

3. Đối Với Người Dùng Cuối

  • Trải nghiệm liền mạch: Không cần chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng, mọi thứ trong một giao diện ChatGPT
  • Cá nhân hóa cao: AI agents có thể học và thích nghi với nhu cầu cá nhân
  • Sáng tạo nội dung dễ dàng: Sora 2 cho phép tạo video chất lượng cao chỉ với mô tả text
  • Học tập và phát triển: Tích hợp Coursera giúp học tập cá nhân hóa ngay trong ChatGPT

4. Tác Động Ngành

Cuộc chiến giá cả AI: Với giá GPT-5 Pro rẻ hơn đáng kể so với Claude Opus 4.1 (rẻ hơn 92% ở input, 86% ở output), OpenAI đang tạo áp lực giá lên toàn ngành.

Platform Play: ChatGPT không còn là chatbot đơn thuần mà đang trở thành một nền tảng – giống như App Store của Apple. Điều này có thể thay đổi cách phân phối ứng dụng AI.

Democratization of AI: Với công cụ visual như Agent Builder, người không biết code cũng có thể tạo AI agents phức tạp, mở rộng đáng kể cộng đồng AI builders.

Chuyển dịch từ Answers đến Actions: ChatGPT đang chuyển từ trả lời câu hỏi sang thực hiện hành động, đánh dấu bước tiến mới trong phát triển AI.

5. Xu Hướng Tương Lai

  • AI như một Operating System: ChatGPT đang tiến đến việc trở thành một hệ điều hành AI – nơi tập trung apps, agents và users
  • Agentic AI: Từ việc chỉ trả lời câu hỏi, AI giờ có thể nhận và hoàn thành các tác vụ phức tạp end-to-end
  • Multimodal Everything: Tích hợp text, image, audio, video trong một platform duy nhất
  • Device Ecosystem: Với sự tham gia của Jony Ive và thương vụ mua io ($6.4B), OpenAI đang hướng đến việc tạo ra thiết bị AI riêng

🚀 Kết Luận

OpenAI DevDay 2025 không chỉ là sự kiện công bố sản phẩm mà là tuyên ngôn về tương lai của phát triển phần mềm. Với Apps SDK, AgentKit, GPT-5 Pro, và Sora 2, OpenAI đang xây dựng một hệ sinh thái AI toàn diện – từ nền tảng phát triển cho đến trải nghiệm người dùng cuối.

Thông điệp chính: “Bất kỳ ai có ý tưởng tốt đều có thể biến nó thành hiện thực nhanh hơn bao giờ hết”. Đây không chỉ là slogan marketing mà là tầm nhìn về một thế giới mà AI dân chủ hóa việc sáng tạo phần mềm.

Với 800 triệu người dùng, 4 triệu nhà phát triển và 6 tỷ tokens được xử lý mỗi phút, OpenAI không chỉ dẫn đầu cuộc đua AI mà đang định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ.

Nguồn tham khảo:

  • OpenAI DevDay Official: openai.com/devday/
  • Sam Altman Keynote Livestream
  • OpenAI Blog và Documentation
  • CNBC, TechCrunch Coverage

Chrome DevTools MCP – Khi AI Browser Biết Debug, Chu Trình Phát Triển Được Hoàn Thiện

Posted on by Thưởng Đồng

Các công cụ AI như ChatGPT, Copilot, Claude hay Cursor hiện nay có thể viết code rất nhanh, thậm chí tạo nguyên một giao diện chỉ với vài dòng mô tả.
Nhưng chúng vẫn có một điểm mù rất lớn:
👉 Chúng không nhìn thấy trang web thực tế đang chạy.

Điều đó có nghĩa là, AI có thể viết code HTML/CSS/JS, nhưng không biết nút có nằm đúng chỗ không, form có lỗi console không, hay website có chạy chậm không.
Tất cả phần kiểm tra, test, debug… vẫn phải do con người làm.

Và đó chính là điều Chrome DevTools MCP muốn thay đổi.

⚙️ Chrome DevTools MCP là gì?

MCP (Model Context Protocol) là một giao thức mới của Google, cho phép AI có thể “kết nối” trực tiếp với các công cụ phát triển – như Chrome DevTools – để quan sát và tương tác với trình duyệt thật.

Nói đơn giản:

Nếu trước đây AI chỉ “đoán” xem code chạy ra sao, thì giờ đây nó có thể “mở Chrome, xem kết quả thật, đọc log, và tự sửa lỗi”.

Với Chrome DevTools MCP, một AI agent có thể:

  • Mở một trang web và xem console log

  • Phân tích hiệu suất tải trang (load chậm ở đâu, hình ảnh nào quá nặng…)

  • Tự chạy thử hành động người dùng: click, nhập form, chuyển trang

  • Phát hiện lỗi và đề xuất cách sửa

Tất cả diễn ra trong một vòng lặp tự động — gần như một lập trình viên đang ngồi test website.

🔍 Cách Chrome DevTools MCP hoạt động (hiểu đơn giản thôi)

MCP hoạt động như một “người phiên dịch” giữa AI và Chrome.

  • Khi AI muốn kiểm tra website, nó gửi yêu cầu đến MCP server.

  • MCP dùng Chrome DevTools Protocol để điều khiển Chrome thật: mở tab, đọc DOM, xem console, lấy dữ liệu mạng…

  • MCP sau đó trả kết quả lại cho AI để phân tích.

Ví dụ thực tế:

AI có thể yêu cầu “Mở trang example.com, xem có lỗi JavaScript nào trong console không, và nếu có thì sửa code CSS/JS cho đúng.”

🚀 Lợi ích mang lại

1️⃣ AI không còn “đoán mò”

Trước đây AI viết code dựa vào kinh nghiệm huấn luyện, chứ không biết kết quả thực tế.
Giờ đây, nó thấy được lỗi, đọc được log, biết website load chậm ở đâu, và có thể tự học từ đó.

2️⃣ Giảm thời gian debug cho developer

Thay vì “viết – chạy – sửa – reload” thủ công, AI có thể tự kiểm tra và gợi ý fix ngay sau khi sinh code.

3️⃣ Website nhanh và ổn định hơn

AI có thể tự đánh giá hiệu suất (Core Web Vitals, LCP, CLS…) và đề xuất tối ưu: nén ảnh, lazy-load, tối ưu script…

4️⃣ Tạo nền tảng cho “AI browser” tương lai

Những trình duyệt như Arc, Brave, hoặc Chrome AI hoàn toàn có thể tích hợp MCP để cho phép AI tự test và sửa trang web ngay trong trình duyệt.

🧩 Hướng dẫn nhanh để thử MCP

⚠️ MCP vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm (preview), nên có thể lỗi nhẹ.
Dưới đây là hướng dẫn dành cho những ai muốn khám phá:

Cách cài đặt:

# Cần Node 22+
nvm install 22
nvm use 22

# Clone bản mới nhất
git clone https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp.git
cd chrome-devtools-mcp

# Cài và build
npm install
npm run build

# Chạy server
node build/src/index.js

Nếu bạn thấy dòng:

Chrome DevTools MCP server listening on port 4000

→ Là thành công! 🎉

Bây giờ, bạn có thể kết nối AI (như Claude, Gemini, hoặc Cursor) tới server MCP này để thử nghiệm các lệnh như:

  • “Kiểm tra lỗi console trên trang web này.”

  • “Phân tích lý do vì sao trang load chậm.”

  • “Chụp ảnh màn hình trang và mô tả bố cục.”

⚠️ Một vài thách thức

  • MCP hiện chỉ hoạt động với Chrome / Chromium.

  • Cần Node 22+ (phiên bản cũ sẽ lỗi).

  • Một số lệnh DevTools chưa được hỗ trợ đầy đủ.

  • Khi chạy cần đảm bảo bảo mật dữ liệu, vì AI có thể truy cập nội dung trang web.

🌈 Tương lai: AI Developer thật sự đang đến gần

Chrome DevTools MCP đánh dấu bước tiến lớn trong việc “AI hóa” toàn bộ chu trình phát triển phần mềm.

Trước đây, AI chỉ viết code.
Giờ đây, AI viết – kiểm tra – phân tích – sửa lỗi – tối ưu.
Một chu trình phát triển trọn vẹn.

Không xa nữa, chúng ta có thể tưởng tượng ra:

  • Một AI browser có thể tự chẩn đoán lỗi web.

  • Một AI tester tự động tạo và chạy test case thực tế.

  • Và thậm chí, một AI developer có thể deploy web mà không cần mở DevTools bằng tay.

✨ Kết luận

Chrome DevTools MCP không chỉ là một công cụ debug mới — mà là bước khởi đầu của kỷ nguyên AI Developer thực thụ.
Với khả năng quan sát, thử nghiệm và phản hồi trong môi trường thật, AI không chỉ là “người viết code”, mà dần trở thành “người đồng hành” trong cả quá trình phát triển.

AgentKit vs Dify: A Comprehensive Analysis for AI Agent Development

Posted on by Phat Ly

I. Introduction

In the rapidly evolving landscape of AI agent development, two prominent platforms have emerged as key players: AgentKit by OpenAI and Dify as an open-source alternative. This comprehensive analysis explores their capabilities, differences, and use cases to help developers and businesses make informed decisions.

II. What is AgentKit?

AgentKit is OpenAI’s comprehensive toolkit for building AI agents, designed to provide developers with the tools and infrastructure needed to create sophisticated AI-powered applications. It represents OpenAI’s vision for the future of AI agent development, offering both foundational components and advanced capabilities.

Core Components

  • Agent Builder: Visual interface for creating and configuring AI agents
  • ChatKit: Pre-built chat interfaces and conversation management
  • Connector Registry: Library of pre-built integrations with popular services
  • Evals: Comprehensive evaluation framework for testing agent performance
  • Guardrails: Safety and compliance tools for production deployments

III. What is Dify?

Dify is an open-source platform that enables users to build AI applications without extensive coding knowledge. It focuses on providing a visual, user-friendly interface for creating AI-powered workflows and applications.

Key Features

  • Visual Workflow Builder: Drag-and-drop interface for creating AI workflows
  • Multi-Model Support: Integration with various AI models and providers
  • Template Library: Pre-built templates for common use cases
  • API Management: RESTful APIs for integration

IV. Detailed Comparison: AgentKit vs Dify

Feature AgentKit Dify
Target Audience Developers & Enterprises Non-technical users & Startups
Learning Curve Steep (requires coding knowledge) Gentle (visual interface)
Customization Level High (full code control) Medium (template-based)
Integration Depth Deep API integration Surface-level integration
Scalability Enterprise-grade Small to medium projects
Cost Model Usage-based pricing Open-source + hosting costs
Support Enterprise support Community-driven
Deployment Cloud-first Self-hosted or cloud
Security Built-in enterprise security Basic security features
Performance Optimized for production Suitable for prototyping

Table 1: Feature Comparison Overview

V. Technical Implementation Comparison

Architecture and Deployment

Aspect AgentKit Dify
Architecture Microservices, cloud-native Monolithic, containerized
Deployment OpenAI cloud platform Self-hosted or cloud
Scaling Auto-scaling, enterprise-grade Manual scaling, limited
Monitoring Advanced analytics and logging Basic monitoring
Backup Automated, enterprise backup Manual backup solutions

Table 2: Architecture and Deployment Comparison

Security and Compliance

Security Feature AgentKit Dify
Authentication Enterprise SSO, MFA Basic auth, OAuth
Data Encryption End-to-end encryption Basic encryption
Compliance SOC 2, GDPR, HIPAA Basic compliance
Audit Logging Comprehensive audit trails Limited logging
Access Control Role-based, fine-grained Basic permission system

Table 3: Security and Compliance Comparison

Performance and Optimization

Metric AgentKit Dify
Response Time < 100ms (optimized) 200-500ms (standard)
Throughput 10,000+ requests/second 1,000 requests/second
Concurrent Users Unlimited (auto-scaling) Limited by infrastructure
Uptime 99.9% SLA Depends on hosting
Caching Advanced caching strategies Basic caching

Table 4: Performance and Optimization Comparison

VI. Cost and ROI Analysis

AgentKit Cost Analysis

Initial Costs

  • Setup and configuration: $5,000 – $15,000 USD
  • Team training: $10,000 – $25,000 USD
  • Integration development: $20,000 – $50,000 USD

Monthly Operating Costs

  • API usage: $0.01 – $0.10 USD per request
  • Enterprise support: $2,000 – $10,000 USD/month
  • Infrastructure: $1,000 – $5,000 USD/month

ROI Timeline: 6-12 months for enterprise projects

Dify Cost Analysis

Initial Costs

  • Setup: $0 USD (open source)
  • Basic configuration: $500 – $2,000 USD
  • Custom development: $2,000 – $10,000 USD

Monthly Operating Costs

  • Hosting: $100 – $1,000 USD/month
  • Maintenance: $500 – $2,000 USD/month
  • Support: Community-based (free)

ROI Timeline: 1-3 months for small projects

VII. Getting Started (Terminal Walkthrough)

The following screenshots demonstrate the complete setup process from scratch, showing each terminal command and its output for easy replication.

Step 1 — Clone the repository

Shows the git clone command downloading the AgentKit sample repository from GitHub with progress indicators and completion status.

Step 2 — Install dependencies

Displays the npm install process installing required packages (openai, express, cors, dotenv) with dependency resolution and warnings about Node.js version compatibility.

Step 3 — Configure environment (.env)

Demonstrates creating the .env file with environment variables including OPENAI_API_KEY placeholder and PORT configuration.

Step 4 — Run the server

Shows the server startup process with success messages indicating the AgentKit sample server is running on localhost:3000 with available agents and tools.

Step 5 — Verify health endpoint

Displays the API health check response using PowerShell’s Invoke-WebRequest command, showing successful connection and server status.

Step 6 — Verify port (optional)

Shows netstat command output confirming port 3000 is listening and ready to accept connections.

VIII. Demo Application Features

The following screenshots showcase the key features of our AgentKit sample application, demonstrating its capabilities and user interface.

Main Interface

Shows the main application interface with agent selection dropdown, tools toggle, chat messages area, and input section with modern gradient design.

Agent Switching

Demonstrates switching between different agent types (General, Coding, Creative) with dynamic response styles and specialized capabilities.

Tool Integration

Shows the calculator tool in action, displaying mathematical calculations with formatted results and tool usage indicators.

Conversation Memory

Illustrates conversation history and context awareness, showing how the agent remembers previous interactions and maintains coherent dialogue.

Mobile Responsive

Displays the mobile-optimized interface with responsive design, touch-friendly controls, and adaptive layout for smaller screens.

Error Handling

Shows graceful error handling with user-friendly error messages, retry options, and fallback responses for failed requests.

IX. Conclusion

Key Takeaways

  • AgentKit is ideal for enterprise applications requiring high performance, security, and scalability
  • Dify is perfect for rapid prototyping, small projects, and teams with limited technical expertise
  • Both platforms have their place in the AI development ecosystem
  • Choose based on your specific requirements, team capabilities, and budget constraints

The choice between AgentKit and Dify ultimately depends on your specific needs, team capabilities, and project requirements. AgentKit offers enterprise-grade capabilities for complex, scalable applications, while Dify provides an accessible platform for rapid development and prototyping.

As the AI agent development landscape continues to evolve, both platforms will likely see significant improvements and new features. Staying informed about their capabilities and roadmaps will help you make the best decision for your projects.

This analysis provides a comprehensive overview to help you choose the right platform for your AI agent development needs. Consider your specific requirements, team capabilities, and long-term goals when making your decision.

 

Multi Agent System in AI

Posted on by Long Dang

Multi-Agent System (MAS) is a computational system where multiple agents, interact with each other and with their environment to achieve their individual or collective goals. Unlike single-agent systems where only one agent makes decisions, in MAS agents works by cooperation, competition or coordination with each other. It is widely used in complex models, distributed and dynamic problems that are too difficult for a single agent to solve alone.

The main components of Multi-Agent system are:

  • Agents: These are the individual parts of the system. Each agent has its own abilities, knowledge and goals. Agents can range from simple bots to advanced robots that can learn and adapt.
  • Environment: This is the space where agents operate. It can be a physical place like a factory or a virtual one like a digital platform. The environment shapes how agents act and interact.
  • Interactions: Agents interact with each other and the environment through various methods such as talking to each other, working together or competing. These interactions are crucial for the system to work and improve.
  • Communication: Agents often need to communicate to share information, negotiate or coordinate their actions. Effective communication helps agents work together or compete more effectively.

Architectures of Multi-Agent Systems

MAS can be designed using different architectures which define how agents are structured and how they make decisions:

1. Reactive Architecture

  • Agents respond directly to stimuli from the environment without deep reasoning.
  • Example: Obstacle-avoiding robots.

2. Deliberative (Cognitive) Architecture

  • Agents maintain internal models, perform planning, reasoning and goal selection before acting.
  • Example: Intelligent personal assistants.

3. Hybrid Architecture

  • Combines reactive and deliberative approaches. Here agents can quickly react when necessary but also plan long-term.
  • Example: Autonomous vehicles.

Types of Multi-Agent Systems

Let’s see the types of Multi-Agent Systems:

1. Cooperative MAS

  • Agents in these systems work together to achieve a common goal.
  • They share information and resources to do things that would be hard for a single agent.
  • Example: Multiple drones conducting a search-and-rescue mission.

2. Competitive MAS

  • Agents have conflicting goals and compete for limited resources.
  • Example: In competitive gaming, players (agents) compete to win.

3. Hierarchical MAS

  • These systems have a structured organization with agents at different levels.
  • Higher-level agents manage and coordinate lower-level ones.
  • Example: Mission control systems in space exploration.

4. Heterogeneous MAS

  • In these systems, agents have different skills or roles which can make the system more flexible and adaptable.
  • Example: Mixed robot teams (flying drones + ground robots).

Structures of Multi-Agent Systems (MAS)

The structural organization of a Multi-Agent System defines how agents are arranged, how they cooperate or coordinate and how control or decision-making flows within the system. This structure greatly influences the system’s efficiency, responsiveness and scalability. The main MAS structures include:

1. Flat Structure

In a flat MAS, all agents operate independently with equal status and none have authority over others. Agents communicate and interact as peers, collaborating or competing without any hierarchy. This structure promotes decentralization and flexibility, allowing agents to quickly adapt to changes.

  • Advantages: Simple to implement, robust since no single agent controls the system, avoids bottlenecks.
  • Typical Use: Peer-to-peer networks, swarm robotics, decentralized sensor networks.

2. Hierarchical Structure

Agents are organized into multiple layers or levels, forming a clear chain of command. Higher-level agents act as supervisors or coordinators, managing and delegating tasks to lower-level agents which focus on execution. This structure helps enforce order, coordination and goal alignment.

  • Advantages: Efficient task delegation, easier management of complex systems, clear responsibility separation.
  • Typical Use: Industrial control systems organizational management in enterprises, military command systems.

3. Holonic Structure

The holonic approach groups agents into holons units that are both autonomous agents themselves and parts of a higher-level agent. Each holon can act independently while also cooperating as part of a larger system. This structure supports modularity and scalability, as holons can be nested or reorganized dynamically.

  • Advantages: Flexible task allocation, supports complex systems with multiple levels of abstraction, resilient to failures.
  • Typical Use: Manufacturing systems, robot teams with sub-teams, complex adaptive systems.

4. Organizational or Network Structure

Agents are organized into networks or coalitions based on task requirements or shared goals. Agents form clusters, teams or coalitions where they share resources and coordinate to complete specific tasks. Unlike strict hierarchies, authority may be distributed based on roles or situational needs.

  • Advantages: Dynamic team formations, efficient resource sharing, adaptable to varying task demands.
  • Typical Use: Collaborative problem solving, distributed sensor networks, multi-robot coordination in logistics.

Behavior of Multi-Agent Systems

1. Autonomous Behavior

  • Agents act independently and make decisions based on their own knowledge and goals.
  • No external control is needed for their actions.

2. Cooperative Behavior

  • Agents work together to achieve shared goals.
  • They share information, divide tasks and coordinate efforts.

3. Competitive Behavior

  • Agents have conflicting goals and compete for limited resources.
  • Decision-making involves strategy and anticipation of others actions.

4. Adaptive Behavior

  • Agents learn from experience and environmental feedback.
  • They improve performance by updating strategies over time.

5. Emergent Behavior

  • Complex system-wide patterns emerge from simple local agent interactions.
  • No central control like a swarm intelligence of ant colonies or bird flocking.

Applications of Multi-Agent Systems

  • Robotics and Automation: Multiple robots cooperating in warehouses, rescue missions or exploration.
  • Smart Cities and Traffic Control: Intelligent traffic lights and vehicles coordinating to reduce congestion.
  • Economics and Trading: Autonomous trading agents in stock markets.
  • Healthcare: Coordinating hospitals, clinics and patients for resource optimization.
  • Gaming and Entertainment: Smarter NPCs and dynamic game environments.
  • Cybersecurity: Intrusion detection systems using distributed agents to monitor networks.

Advantages of MAS

  • Decentralization: No single point of failure hence becoming robust and resilient.
  • Scalability: New agents can be added without major redesign.
  • Flexibility: Handles dynamic and uncertain environments.
  • Efficiency: Workload can be distributed among multiple agents.
  • Emergent Intelligence: Complex behavior emerges from simple interaction rules.

Challenges of MAS

  • Coordination Complexity: Aligning actions of multiple agents is complex.
  • Communication Overhead: Inefficient communication may slow down the system.
  • Conflict Resolution: Agents with competing goals may reduce efficiency.
  • Scalability Issues: As the number of agents increases, managing them gets harder.
  • Security and Trust: Systems must defend against malicious or unreliable agents.

Reference linking

KHI NGÔN NGỮ TRỞ THÀNH TRÍ TUỆ

Posted on by Phan Thanh Giảng

🧠 TƯƠNG LAI CỦA LLM (Large Language Model)

“Tương lai của LLM không nằm ở việc làm mô hình to hơn, mà là khiến nó thông minh hơn, linh hoạt hơn, và thực sự biết hành động.”

Vài năm qua, thế giới chứng kiến sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) như GPT, Claude, Gemini, Llama hay Mistral.
Chúng giúp ta viết văn bản, lập trình, soạn hợp đồng, thậm chí lập kế hoạch marketing.

Nếu năm 2020, AI chỉ là “trợ lý gõ chữ nhanh hơn”, thì đến 2025, nó đã trở thành một cộng sự thực thụ.
Nhưng tương lai sẽ ra sao? Liệu LLM có thể “hiểu”, “suy nghĩ” và “hành động” như con người?

🧩 1. Từ ngôn ngữ đến trí tuệ đa giác quan

Trước đây, LLM chỉ hiểu văn bản.
Giờ đây, các thế hệ mới như GPT-4o hay Gemini 1.5 đã có thể nhìn hình, nghe âm thanh, đọc video và cảm nhận ngữ cảnh.

Ví dụ, bạn có thể gửi ảnh hoá đơn, video cuộc họp hay bản ghi âm — và AI hiểu được cả nội dung lẫn ý nghĩa.
Đó là bước tiến từ language model thành multimodal intelligence — trí tuệ đa phương thức.

🧮 2. Khi AI bắt đầu suy nghĩ thật sự

Các mô hình tương lai sẽ không chỉ “đoán chữ tiếp theo” như cũ, mà có thể tư duy theo chuỗi, kiểm tra kết quả, và tự sửa sai.

Ví dụ, thay vì chỉ trả lời “Kết quả là 42”, AI sẽ nói:

“Để tính vậy, tôi nhân A với B, sau đó trừ đi C. Tuy nhiên, nếu giả định khác, kết quả có thể thay đổi.”

Đây chính là bước tiến gọi là reasoning (suy luận) — nền tảng để AI hiểu bản chất thay vì chỉ sao chép dữ liệu.

Cùng lúc, LLM còn biết sử dụng công cụ:

  • Tự mở trình duyệt tìm thông tin mới.

  • Gọi API để lấy dữ liệu thời gian thực.

  • Chạy code hoặc tính toán trong Python.

🤖 3. Thế hệ kế tiếp: AI Agents – trợ lý tự hành

Một xu hướng mạnh mẽ khác là Agentic AI – AI biết hành động chứ không chỉ nói chuyện.

Hãy tưởng tượng bạn nói:

“Hãy chuẩn bị hội nghị khách hàng vào tháng tới.”

AI sẽ:

  1. Tự lên kế hoạch chi tiết.

  2. Tạo danh sách việc cần làm.

  3. Gửi email mời khách.

  4. Đặt phòng họp.

  5. Chuẩn bị slide thuyết trình.

Tất cả được điều phối bởi nhiều “AI con” – giống như bạn có một đội ngũ ảo làm việc 24/7.

💡 4. LLM cá nhân hóa – Trí tuệ cho riêng bạn

Tương lai, mỗi người sẽ có một AI riêng – hiểu cách bạn nói, cách bạn viết, thậm chí biết cả thói quen và phong cách của bạn.

AI của bạn có thể:

  • Gợi ý cách viết email theo giọng của bạn.

  • Nhớ rằng bạn không họp vào thứ Sáu.

  • Tự động tóm tắt tin tức bạn quan tâm.

Đây là Personal AI – mô hình nhỏ, riêng tư, chạy trên thiết bị hoặc máy chủ nội bộ.
Không còn là “trợ lý của công ty”, mà là “trợ lý của chính bạn”.

⚙️ 5. Hạ tầng tương lai: Cloud + On-Prem + Edge

Không chỉ phần mềm, mà cả hạ tầng AI cũng đang thay đổi.

  • Cloud (đám mây): dành cho mô hình cực lớn, dùng nhiều GPU.

  • On-Prem (nội bộ): dùng cho dữ liệu nhạy cảm, như tài chính, y tế.

  • Edge (thiết bị cá nhân): mô hình mini chạy trực tiếp trên laptop hoặc điện thoại.

Điều đó có nghĩa:
Bạn có thể vừa dùng AI mạnh trên cloud, vừa giữ dữ liệu riêng tư hoàn toàn trong hệ thống của mình.

📈 6. Ứng dụng thực tế trong 5 năm tới

Lĩnh vực Ứng dụng LLM tương lai
💼 Văn phòng Trợ lý soạn thảo, lập kế hoạch, tóm tắt cuộc họp
🧾 Doanh nghiệp Tự đọc hóa đơn, hợp đồng, báo cáo tài chính
💻 Lập trình AI đồng lập trình, kiểm thử, và triển khai code
🏥 Y tế Hỗ trợ chẩn đoán, ghi chú bệnh án, tư vấn sức khỏe
🎓 Giáo dục Gia sư cá nhân hóa, theo dõi tiến trình học tập
🤖 Robot Kết hợp LLM để ra lệnh và hướng dẫn hành động thực tế

🔒 7. Thách thức phía trước

LLM dù mạnh mẽ vẫn phải đối mặt với nhiều câu hỏi lớn:

  • Làm sao kiểm soát thông tin sai lệch (hallucination)?

  • Làm sao bảo vệ dữ liệu cá nhân khi AI “nhớ quá nhiều”?

  • Ai chịu trách nhiệm pháp lý khi AI đưa ra quyết định sai?

  • Và quan trọng nhất: con người sẽ đóng vai trò gì trong kỷ nguyên AI?

Chính vì thế, các nước đang xây dựng luật AI và hệ thống AI Governance để đảm bảo an toàn, minh bạch và trách nhiệm.

🕰 8. Hành trình 10 năm của LLM

Giai đoạn Đặc trưng
2020–2023 Chatbot, text-only LLM (GPT-3, GPT-4)
2024–2026 Multimodal + Reasoning + Agentic AI
2026–2030 Personal AI + On-device LLM + Robotics

🌟 Kết luận

Từ một chatbot biết nói, LLM đang trở thành nền tảng trí tuệ toàn diện – có thể hiểu, học hỏi, và hành động.

Trong vài năm tới, AI không còn là công cụ, mà là đồng nghiệp, cộng sự, thậm chí là người bạn học suốt đời.

Chúng ta không chỉ “sử dụng AI”, mà sẽ cùng sống và làm việc với AI mỗi ngày.

Anthropic giới thiệu mô hình lập trình đỉnh nhất thế giới Claude Sonnet 4.5

Posted on by Tran Dinh Trung

Trong thế giới AI đang thay đổi từng ngày, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM — Large Language Models) không chỉ dừng lại ở khả năng hiểu – sinh văn bản, mà đang tiến sang khả năng tương tác thực tế, thực thi công cụ, duy trì trạng thái lâu, và hỗ trợ tác vụ đa bước. Claude của Anthropic là một trong những cái tên nổi bật nhất trong cuộc đua này — và phiên bản mới nhất Sonnet 4.5 được định vị như một bước nhảy quan trọng.

“Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world. It’s the strongest model for building complex agents. It’s the best model at using computers.” — Anthropic

1. Giới thiệu

Trong vài năm gần đây, các mô hình như GPT (OpenAI), Gemini (Google / DeepMind), Claude (Anthropic) đã trở thành xương sống của nhiều ứng dụng AI trong sản xuất, công việc hàng ngày và nghiên cứu. Nhưng mỗi dòng mô hình đều chọn hướng “cân bằng” giữa sức mạnh và an toàn, giữa khả năng sáng tạo và kiểm soát.

Claude, từ khi xuất hiện, đã xác định con đường của mình: ưu tiên an toàn, khả năng tương tác công cụ (tool use), kiểm soát nội dung xấu. Đặc biệt, dòng Sonnet của Claude được dùng như phiên bản “cân bằng” giữa các mô hình nhẹ hơn và các mô hình cực mạnh (Opus).

Vào ngày 29 tháng 9 năm 2025, Anthropic chính thức ra mắt Claude Sonnet 4.5, phiên bản được quảng bá là mạnh nhất trong dòng Sonnet, và là mô hình kết hợp tốt nhất giữa cấu trúc mã, khả năng dùng máy tính và agent phức tạp.

Thông báo chính thức khẳng định Sonnet 4.5 không chỉ là nâng cấp nhỏ mà là bước tiến lớn: nó cải thiện đáng kể khả năng lập trình, tương tác công cụ, reasoning & toán học, đồng thời giữ chi phí sử dụng không đổi với Sonnet 4 trước đó.

2. Những điểm nổi bật & cải tiến từ thông báo chính thức

2.1 “Most aligned frontier model” — Mô hình tiên phong có alignment cao nhất

Anthropic mô tả Sonnet 4.5 là mô hình hiện đại có alignment tốt nhất mà họ từng phát hành. Họ cho biết rằng so với các phiên bản Claude trước đây, Sonnet 4.5 đã giảm đáng kể các hành vi không mong muốn như:

  • Sycophancy (lấy lòng người dùng quá mức)
  • Deception (lừa dối hoặc đưa thông tin sai)
  • Power-seeking (tự nâng quyền lực)
  • Khuyến khích ảo tưởng hoặc suy nghĩ sai lệch (encouraging delusional thinking)

Ngoài ra, để đối phó với rủi ro khi mô hình tương tác với công cụ (agent, prompt injection), họ đã có những bước tiến cải thiện trong bảo vệ chống prompt injection — một trong những lỗ hổng nghiêm trọng nhất khi dùng mô hình kết hợp công cụ.

Sonnet 4.5 được phát hành dưới AI Safety Level 3 (ASL-3), theo khung bảo vệ của Anthropic, với các bộ lọc (classifiers) để phát hiện các input/output có nguy cơ cao — đặc biệt liên quan đến vũ khí hóa học, sinh học, hạt nhân (CBRN).

Họ cũng nói rõ: các bộ lọc đôi khi sẽ “cảnh báo nhầm” (false positives), nhưng Anthropic đã cải thiện để giảm tỷ lệ báo nhầm so với trước — kể từ phiên bản Opus 4, tỷ lệ nhầm được giảm mạnh.

Việc đưa thông tin này vào blog (với giải thích dễ hiểu) sẽ giúp độc giả thấy rằng Sonnet 4.5 không đơn thuần là “thêm mạnh hơn”, mà cũng là “thêm an toàn”.

2.2 Nâng cấp công cụ & trải nghiệm người dùng

Một loạt tính năng mới và cải tiến trải nghiệm được Anthropic công bố:

  • Checkpoints trong Claude Code: Bạn có thể lưu tiến độ và “quay lui” về trạng thái trước đó nếu kết quả không như ý.
  • Giao diện terminal mới & extension VS Code gốc: để người dùng phát triển dễ dùng hơn trong môi trường quen thuộc.
  • Context editing (chỉnh ngữ cảnh) & memory tool trong API: giúp agent chạy dài hơi, duy trì bối cảnh xuất hiện trong prompt, xử lý phức tạp hơn.
  • Trong ứng dụng Claude (trên web/app), tích hợp thực thi mã (code execution) và tạo file (spreadsheet, slide, document) ngay trong cuộc hội thoại.
  • Claude for Chrome extension (cho người dùng Max) — giúp Claude tương tác trực tiếp qua trình duyệt, lấp đầy form, điều hướng web, v.v.
  • Claude Agent SDK: Anthropic mở nền tảng cho các nhà phát triển xây dựng agent dựa trên cơ sở mà Claude dùng. SDK này chứa các thành phần họ đã phát triển cho Claude Code: quản lý memory, quyền kiểm soát, phối hợp sub-agent, v.v.
  • Research preview “Imagine with Claude”: một chế độ thử nghiệm cho phép Claude tạo phần mềm “on the fly”, không dùng mã viết sẵn, phản ứng tương tác theo yêu cầu của người dùng — được mở cho người dùng Max trong 5 ngày.

Những điểm này là “chất” để bạn thêm vào blog khiến nó hấp dẫn và mang tính cập nhật kỹ thuật cao.

2.3 Hiệu năng & benchmark đáng chú ý

Anthropic cung cấp các con số benchmark để thể hiện bước nhảy lớn của Sonnet 4.5:

  • Trên SWE-bench Verified (benchmark chuyên về khả năng lập trình thực tế), Sonnet 4.5 được cho là state-of-the-art.
  • Họ dùng phép thử: 77,2 %, tính trung bình 10 lần thử nghiệm, không dùng thêm compute khi test, và budget “thinking” 200K tokens.
  • Với cấu hình 1M context, có thể đạt 82,0 %.
  • Trên OSWorld (benchmark thử AI sử dụng máy tính thực: tương tác máy tính, trang web, file, lệnh), Sonnet 4.5 đạt 61,4 %, vượt Sonnet 4 trước đó (42,2 %).
  • Trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính, y tế, luật, STEM, Sonnet 4.5 thể hiện kiến thức và reasoning tốt hơn so với các mô hình cũ (bao gồm Opus 4.1).
  • Anthropic cũng nói rằng người dùng đã thấy mô hình giữ “focus” trong hơn 30 giờ khi thực hiện tác vụ phức tạp đa bước.

Khi bạn đưa vào blog, bạn nên giải thích những con số này (ví dụ: SWE-bench là gì, OSWorld là gì), để độc giả không chuyên cũng hiểu giá trị của việc tăng từ 42 % lên 61 %, hay “giữ 30 giờ” là gì trong bối cảnh AI.

2.5 Ưu điểm về chi phí & khả năng chuyển đổi

Một điểm rất hấp dẫn mà Anthropic nhấn mạnh: giá sử dụng Sonnet 4.5 giữ nguyên như Sonnet 4 — không tăng phí, vẫn là $3 / $15 per million tokens (theo gói)

Họ cũng nhấn rằng Sonnet 4.5 là bản “drop-in replacement” cho Sonnet 4 — tức là nếu bạn đang dùng Sonnet 4 qua API hay ứng dụng Claude, bạn có thể chuyển sang Sonnet 4.5 mà không cần thay đổi nhiều.

Điều này làm tăng sức hấp dẫn của việc nâng cấp từ các phiên bản cũ lên Sonnet 4.5 — vì bạn được lợi nhiều hơn mà không phải trả thêm.

2.6 Thông tin kỹ thuật & lưu ý từ hệ thống (system card)

Trong thông báo, Anthropic cũng nhắc đến system card đi kèm Sonnet 4.5 — nơi họ công bố chi tiết hơn về các đánh giá an toàn, mitigations, phương pháp thử nghiệm, các chỉ số misaligned behaviors, cách họ đo lường prompt injection, v.v.

Ví dụ, trong system card có:

  • Biểu đồ “misaligned behavior scores” (hành vi lệch chuẩn) — càng thấp càng tốt — được đo qua hệ thống auditor tự động.
  • Phương pháp thử nghiệm và footnotes cho các benchmark: cách họ test SWE-bench, OSWorld, Terminal-Bench, τ2-bench, AIME, MMMLU, Finance Agent.
  • Ghi chú rằng các khách hàng trong ngành an ninh mạng, nghiên cứu sinh học, v.v. có thể được vào allowlist nếu cần vượt hạn chế CBRN.

3. Những cải tiến chính trong phiên bản 4.5

3.1 Hiệu năng lập trình & agent

Một trong những điểm mạnh lớn mà Sonnet 4.5 hướng tới là năng lực lập trình thực tế. Trên benchmark SWE-bench Verified, nó đạt ~ 77,2 % (khi test với scaffold, không dùng thêm compute), và ở cấu hình 1M context có thể lên đến ~ 82,0 %. Trong các thử nghiệm nội bộ, nó có thể giữ trạng thái làm việc liên tục hơn 30 giờ cho các tác vụ phức tạp.

Khi so sánh với Sonnet 4 trước đó, Sonnet 4.5 đạt 61,4 % trên benchmark OSWorld (AI thực thi máy tính thực tế), trong khi Sonnet 4 chỉ có ~ 42,2 %. Đây là bước nhảy lớn trong khả năng AI “dùng máy tính như người dùng thật”.

Ngoài ra, Sonnet 4.5 được thiết kế để thực thi nhiều lệnh song song (“parallel tool execution”) — ví dụ chạy nhiều lệnh bash trong một ngữ cảnh — giúp tận dụng tối đa “actions per context window” (số hành động trên khung ngữ cảnh) hiệu quả hơn.

3.4 Trải nghiệm người dùng & công cụ hỗ trợ

Sonnet 4.5 không chỉ mạnh mà còn dễ dùng:

  • Checkpoints trong Claude Code: cho phép người dùng lưu trạng thái, quay trở lại nếu cần.
  • Giao diện terminal mới, extension VS Code tích hợp gốc — giúp developer làm việc trong môi trường quen thuộc.
  • Context editing (chỉnh ngữ cảnh) và memory tool trong API: giúp agent theo dõi ngữ cảnh, nhớ các bước trước và hoạt động trong tác vụ dài hơn.
  • Trong ứng dụng Claude (app/web): hỗ trợ thực thi mã và tạo file (spreadsheet, slide, document) ngay trong cuộc hội thoại — không cần chuyển sang công cụ ngoài.
  • Claude for Chrome: tiện ích mở rộng cho người dùng Max — giúp Claude tương tác trực tiếp với trang web: điều hướng, điền form, xử lý các tương tác web.
  • Claude Agent SDK: Anthropic mở mã để người dùng / developer xây agent dựa trên nền tảng mà Claude sử dụng — từ memory management đến phối hợp sub-agent, quyền kiểm soát, v.v.
  • Imagine with Claude: bản thử nghiệm (research preview) cho phép Claude “sáng tạo phần mềm on the fly” — nghĩa là không có phần mã viết sẵn, mà mô hình tự sinh & điều chỉnh theo yêu cầu người dùng. Được cung cấp cho người dùng Max trong 5 ngày.
3.3 An toàn và alignment

Sonnet 4.5 không chỉ mạnh mà còn chú trọng an toàn:

  • Áp dụng các bộ lọc (classifiers) để phát hiện các input/output nguy hiểm, đặc biệt trong các lĩnh vực CBRN — nhằm hạn chế khả năng sử dụng mô hình cho vũ khí hóa học, sinh học, hạt nhân.
  • Các bộ lọc này đôi khi “cảnh báo nhầm” (false positives), nhưng Anthropic đã cải tiến để giảm tỷ lệ này: so với trước, giảm 10× từ bản gốc, và giảm 2× so với Opus 4.
  • Việc phát hành ở mức AI Safety Level 3 (ASL-3) cho thấy Anthropic đặt giới hạn truy cập và bảo vệ bổ sung theo khả năng mô hình.
  • Biểu đồ “misaligned behavior scores” (điểm hành vi lệch chuẩn) được công bố — thể hiện mức độ giảm các hành vi như deception, sycophancy, power-seeking, khuyến khích ảo tưởng.
  • Bảo vệ chống prompt injection được cải thiện đáng kể, đặc biệt quan trọng khi mô hình dùng công cụ/agent.

Những yếu tố này rất quan trọng để người dùng tin tưởng dùng Sonnet 4.5 trong môi trường sản xuất, doanh nghiệp, ứng dụng thực tế.

3.4 Chi phí & chuyển đổi dễ dàng

Một điểm hấp dẫn là giá vẫn giữ như Sonnet 4: không tăng phí, vẫn là $3/$15 per million tokens (tùy gói)

Anthropic cho biết Sonnet 4.5 là drop-in replacement — tức nếu bạn đang dùng Sonnet 4 qua API hoặc ứng dụng, bạn có thể chuyển sang Sonnet 4.5 mà không cần thay đổi nhiều code hoặc cấu hình.

Đây là chi tiết quan trọng để độc giả của blog thấy rằng “nâng cấp” không đồng nghĩa “tăng chi phí lớn”.

4. Ứng dụng thực tiễn & tiềm năng nổi bật

Với những cải tiến kể trên, Claude Sonnet 4.5 có thể được ứng dụng mạnh trong nhiều lĩnh vực — phần này bạn có thể minh họa thêm bằng ví dụ thực tế trong blog của bạn.

4.1 Lập trình & phát triển phần mềm

  • Tạo mã (code generation) từ module nhỏ đến hệ thống lớn
  • Tự động sửa lỗi, refactor code, test, deploy
  • Phối hợp agent để quản lý dự án lập trình — chia nhỏ tác vụ, kiểm soát tiến độ
  • Hỗ trợ developer trong IDE (nhờ extension VS Code)

Ví dụ từ Anthropic: Sonnet 4.5 có thể hiểu mẫu mã code của một codebase lớn, thực hiện debug và kiến trúc theo ngữ cảnh cụ thể của dự án.

4.2 Ứng dụng doanh nghiệp & phân tích

  • Tự động hóa quy trình nội bộ: trích xuất, tổng hợp báo cáo, phân tích dữ liệu
  • Hỗ trợ phân tích tài chính, mô hình rủi ro, dự báo
  • Trong lĩnh vực pháp lý: phân tích hồ sơ kiện tụng, tổng hợp bản ghi, soạn bản nháp luật, hỗ trợ CoCounsel (như trích dẫn trong bài)
  • Trong an ninh mạng: red teaming, phát hiện lỗ hổng, tạo kịch bản tấn công (Anthropic trích dẫn việc Sonnet 4.5 được dùng cho các công ty an ninh mạng để giảm “vulnerability intake time” 44 % và tăng độ chính xác 25 %)

4.3 Trợ lý ảo – công việc văn phòng

  • Trong ứng dụng Claude: tạo slide, bảng tính, file văn bản trực tiếp từ cuộc hội thoại
  • Hỗ trợ xử lý email, lập kế hoạch, tổng hợp nội dung, viết báo cáo
  • Tương tác với nhiều hệ thống qua API, làm các tác vụ đa bước

4.4 Agent thông minh & tác vụ liên tục

Nhờ khả năng duy trì ngữ cảnh, nhớ lâu và tương tác công cụ, Sonnet 4.5 rất phù hợp để xây agent đa bước, làm việc liên tục qua nhiều giờ:

  • Quản lý dự án (lập kế hoạch → giám sát → báo cáo)
  • Agent giám sát, tự động hóa pipeline (CI/CD, triển khai sản phẩm)
  • Agent tương tác đa hệ thống (hệ thống CRM, ERP, API bên ngoài)
  • Agent tự điều chỉnh dựa trên phản hồi mới

Anthropic nhắc rằng Sonnet 4.5 có thể “giữ 30+ giờ tự chủ trong mã” — tức là trong tác vụ lập trình liên tục, mô hình vẫn giữ mạch lạc và không “rơi rụng”.

5. So sánh Sonnet 4.5 với các mô hình khác & ưu nhược điểm

Phần này giúp độc giả định vị Sonnet 4.5 trong “bản đồ AI” hiện tại.

5.1 So với Claude phiên bản trước (Sonnet 4, Opus 4)

Ưu điểm của 4.5 so với Sonnet 4 / Opus 4:

  • Nâng cao khả năng sử dụng công cụ & tương tác thực tế (OSWorld từ ~42,2 % lên ~61,4 %)
  • Tăng độ ổn định / duy trì trạng thái lâu hơn (“30+ giờ”)
  • Checkpoints, context editing, memory tool — các tính năng mà Sonnet 4 không có
  • Giá giữ nguyên so với Sonnet 4
  • Kích hoạt SDK agent, mở đường cho người dùng xây agent tùy biến
  • Cải thiện an toàn và alignment

Hạn chế so với Opus / mô hình cao cấp:

  • Có thể Opus 4 vẫn có lợi thế trong một số bài toán reasoning cực lớn
  • Sonnet 4.5 là phiên bản “cân bằng” — nếu bạn cần năng lực cực hạn, Opus có thể vẫn vượt trội
  • Dù giảm lỗi, Sonnet 4.5 vẫn có thể có sai sót trong môi trường thực, đặc biệt trong các domain ngoài dữ liệu huấn luyện

5.2 So với GPT-4 / GPT-5 / Gemini / các LLM khác

Lợi thế của Sonnet 4.5:

  • Khả năng dùng máy tính & thực thi công cụ nội tại — điểm mà GPT truyền thống cần mô hình kết hợp môi trường để làm
  • Agent lâu dài, giữ trạng thái dài, xử lý tác vụ đa bước
  • Tích hợp tính năng code execution, file creation ngay trong mô hình
  • Chi phí “không tăng khi nâng cấp” — tạo động lực để chuyển
  • An toàn & alignment là một trong các ưu tiên thiết kế

Thách thức so với GPT / Gemini:

  • Ecosystem plugin / cộng đồng hỗ trợ GPT / Gemini lớn hơn — nhiều tài nguyên, thư viện, ứng dụng kèm
  • GPT / Gemini có thể mạnh hơn về “ngôn ngữ tự nhiên / creative writing” trong nhiều tình huống
  • Tốc độ inference, độ trễ, khả năng mở rộng thực tế có thể là điểm yếu nếu triển khai không tốt

5.3 Ưu điểm & hạn chế tổng quan

Ưu điểm:

  • Kết hợp tốt giữa sức mạnh và khả năng dùng trong thực tế
  • Được cải tiến nhiều tính năng hữu ích (checkpoints, memory, chỉnh ngữ cảnh)
  • An toàn hơn — giảm nhiều loại hành vi không mong muốn
  • Giá ổn định, chuyển đổi dễ
  • Được phản hồi tích cực từ người dùng thật sự

Hạn chế & rủi ro:

  • Không hoàn hảo — vẫn có thể “bịa”, sai logic, đặc biệt trong domain mới
  • Khi agent liên tục tự hành động, nếu prompt hoặc giám sát không chặt có thể gây lỗi nghiêm trọng
  • Việc triển khai thực tế (cơ sở hạ tầng, độ ổn định, tài nguyên) là thách thức lớn
  • Mô hình mới nhanh chóng — Sonnet 4.5 có thể bị vượt nếu Anthropic hoặc đối thủ không tiếp tục đổi mới

6. Kết luận & lời khuyên cho người dùng

Claude Sonnet 4.5 là một bước tiến ấn tượng trong dòng Claude: nó mang lại năng lực cao hơn trong lập trình, tương tác công cụ, agent lâu dài và các ứng dụng thực tế. Nếu được sử dụng đúng cách, nó có thể là trợ thủ đắc lực cho lập trình viên, nhà phân tích, đội phát triển sản phẩm, và nhiều lĩnh vực khác.

Tuy nhiên, không có mô hình AI nào hoàn hảo. Người dùng cần hiểu đúng điểm mạnh, điểm yếu, luôn giám sát kết quả, thiết lập kiểm soát và luôn cập nhật khi có phiên bản mới.

Nếu bạn là nhà phát triển, nhà phân tích hay người chủ doanh nghiệp, Claude Sonnet 4.5 có thể là lựa chọn đáng cân nhắc cho các nhiệm vụ có tính logic cao, cần tương tác công cụ, hoặc muốn xây agent thông minh.

GPT-5-Codex Prompting Guide: Hướng Dẫn Tối Ưu Hóa Prompt Cho Lập Trình

Posted on by Phat Ly

Giới Thiệu

GPT-5-Codex là phiên bản nâng cao của GPT-5, được OpenAI tối ưu hóa đặc biệt cho các nhiệm vụ lập trình tương tác và tự động. Mô hình này được huấn luyện với trọng tâm vào công việc kỹ thuật phần mềm thực tế, mang lại hiệu suất vượt trội trong cả các phiên làm việc nhanh chóng và các nhiệm vụ phức tạp kéo dài.

⚠️ Lưu Ý Quan Trọng

  • Không phải thay thế trực tiếp: GPT-5-Codex không phải là thay thế trực tiếp cho GPT-5, vì nó yêu cầu cách prompting khác biệt đáng kể
  • Chỉ hỗ trợ Responses API: Mô hình này chỉ được hỗ trợ với Responses API và không hỗ trợ tham số verbosity
  • Dành cho người dùng API: Hướng dẫn này dành cho người dùng API của GPT-5-Codex và tạo developer prompts, không dành cho người dùng Codex

Những Cải Tiến Chính Của GPT-5-Codex

1. Khả Năng Điều Hướng Cao

GPT-5-Codex cung cấp mã chất lượng cao cho các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp như:

  • Phát triển tính năng mới
  • Kiểm thử và gỡ lỗi
  • Tái cấu trúc mã nguồn
  • Đánh giá và review code

Tất cả những nhiệm vụ này được thực hiện mà không cần hướng dẫn dài dòng hay chi tiết.

2. Mức Độ Suy Luận Thích Ứng

Mô hình có khả năng điều chỉnh thời gian suy luận theo độ phức tạp của nhiệm vụ:

  • Phản hồi nhanh trong các phiên tương tác ngắn
  • Có thể làm việc độc lập trong nhiều giờ cho các nhiệm vụ phức tạp
  • Tự động phân bổ tài nguyên tính toán phù hợp

3. Xuất Sắc Trong Đánh Giá Mã

GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt để:

  • Thực hiện đánh giá mã chuyên sâu
  • Điều hướng trong các cơ sở mã lớn
  • Chạy mã và kiểm thử để xác nhận tính đúng đắn
  • Phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến

Môi Trường Hỗ Trợ

GPT-5-Codex được thiết kế đặc biệt cho:

  • Codex CLI: Giao diện dòng lệnh cho lập trình
  • Phần mở rộng Codex IDE: Phần mở rộng cho các IDE phổ biến
  • Môi trường đám mây Codex: Môi trường đám mây chuyên dụng
  • Tích hợp GitHub: Tích hợp sâu với GitHub
  • Đa dạng công cụ: Hỗ trợ nhiều loại công cụ lập trình

Nguyên Tắc Cốt Lõi: “Ít Hơn Là Tốt Hơn”

Đây là nguyên tắc quan trọng nhất khi tạo prompt cho GPT-5-Codex. Do mô hình được huấn luyện đặc biệt cho lập trình, nhiều thực hành tốt đã được tích hợp sẵn, và việc quá tải hướng dẫn có thể làm giảm chất lượng.

1. Bắt Đầu Với Prompt Tối Giản

  • Sử dụng prompt ngắn gọn, lấy cảm hứng từ prompt hệ thống của Codex CLI
  • Chỉ thêm những hướng dẫn thực sự cần thiết
  • Tránh các mô tả dài dòng không cần thiết

2. Loại Bỏ Phần Mở Đầu

  • GPT-5-Codex không hỗ trợ phần mở đầu
  • Yêu cầu phần mở đầu sẽ khiến mô hình dừng sớm trước khi hoàn thành nhiệm vụ
  • Tập trung vào nhiệm vụ chính ngay từ đầu

3. Giảm Số Lượng Công Cụ

  • Chỉ sử dụng các công cụ cần thiết:
    • Terminal: Để thực thi lệnh
    • apply_patch: Để áp dụng thay đổi mã
  • Loại bỏ các công cụ không cần thiết

4. Mô Tả Công Cụ Ngắn Gọn

  • Làm cho mô tả công cụ ngắn gọn nhất có thể
  • Loại bỏ các chi tiết không cần thiết
  • Tập trung vào chức năng cốt lõi

So Sánh Với GPT-5

Prompt của GPT-5-Codex ngắn hơn khoảng 40% so với GPT-5, điều này nhấn mạnh rằng:

  • Prompt tối giản là lý tưởng cho mô hình này
  • Ít token hơn = hiệu suất tốt hơn
  • Tập trung vào chất lượng thay vì số lượng

Ví Dụ Thực Tế

Prompt Không Tối Ưu:

Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với nhiều năm kinh nghiệm. Hãy bắt đầu bằng cách phân tích yêu cầu, sau đó tạo kế hoạch chi tiết, và cuối cùng implement code với nhiều comment giải thích. Đảm bảo code có error handling, unit tests, và documentation đầy đủ...

Prompt Tối Ưu:

Tạo một function để tính tổng hai số nguyên.

Ví Dụ Thực Tế: Gọi API GPT-5-Codex

Bước 1: Cài đặt và cấu hình

Lưu ý: Thay sk-your-api-key-here bằng API key thực tế của bạn từ OpenAI.

Bước 2: Tạo file Python gọi GPT-5-Codex

Mở Notepad và paste code sau:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# Load API key từ file .env
load_dotenv()

# Khởi tạo client
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def call_gpt5_codex(prompt):
    """
    Gọi API GPT-5-Codex với prompt tối giản
    """
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-5-codex",  # Model name cho GPT-5-Codex
            messages=[
                {
                    "role": "user", 
                    "content": prompt
                }
            ],
            temperature=0.1,  # Thấp để code chính xác
            max_tokens=4000
        )
        
        return response.choices[0].message.content
        
    except Exception as e:
        return f"Lỗi: {str(e)}"

# Ví dụ sử dụng
if __name__ == "__main__":
    # Prompt tối giản - không cần hướng dẫn dài dòng
    prompt = "Tạo function Python để tính fibonacci số thứ n"
    
    print("Đang gọi GPT-5-Codex...")
    result = call_gpt5_codex(prompt)
    print("\nKết quả từ GPT-5-Codex:")
    print("=" * 50)
    print(result)

Bước 3: Chạy demo

Bước 4: Ví dụ Request/Response thực tế

Request JSON:

{
  "model": "gpt-5-codex",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Tạo REST API với FastAPI để quản lý users"
    }
  ],
  "temperature": 0.1,
  "max_tokens": 2000
}

Response từ GPT-5-Codex:

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List

app = FastAPI()

# In-memory storage (thay bằng database thực tế)
users = []

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    email: str

@app.get("/users")
def get_users():
    return users

@app.post("/users")
def create_user(user: UserCreate):
    new_user = User(
        id=len(users) + 1,
        name=user.name,
        email=user.email
    )
    users.append(new_user)
    return new_user

@app.delete("/users/{user_id}")
def delete_user(user_id: int):
    global users
    users = [u for u in users if u.id != user_id]
    return {"message": "User deleted"}

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Bước 5: So sánh Prompt hiệu quả

❌ Prompt không tối ưu:

Bạn là một lập trình viên chuyên nghiệp với 10 năm kinh nghiệm. Hãy tạo một REST API hoàn chỉnh với FastAPI để quản lý users. API phải có đầy đủ CRUD operations, validation, error handling, logging, và documentation. Đảm bảo code clean, có comment đầy đủ, và tuân thủ best practices...

✅ Prompt tối ưu cho GPT-5-Codex:

Tạo REST API với FastAPI để quản lý users

Kết quả: GPT-5-Codex tự động tạo ra code đầy đủ chức năng mà không cần hướng dẫn chi tiết.

Anti-Prompting: Những Điều Không Cần Thiết

Do GPT-5-Codex được huấn luyện đặc biệt cho lập trình agentic, việc điều chỉnh prompt thường có nghĩa là loại bỏ hướng dẫn thay vì thêm vào. Dưới đây là những khía cạnh bạn có thể không cần điều chỉnh:

1. Suy Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning)

Suy luận thích ứng giờ đây là mặc định trong GPT-5-Codex. Trước đây, bạn có thể đã prompt các mô hình để “suy nghĩ kỹ hơn” hoặc “phản hồi nhanh” dựa trên độ khó của nhiệm vụ. GPT-5-Codex tự động điều chỉnh:

  • Câu hỏi đơn giản: “Làm thế nào để undo commit cuối nhưng giữ lại các thay đổi staged?” → Phản hồi nhanh không cần điều chỉnh thêm
  • Nhiệm vụ phức tạp: Tự động dành thời gian cần thiết và sử dụng công cụ phù hợp

2. Lập Kế Hoạch (Planning)

GPT-5-Codex được huấn luyện cho nhiều loại nhiệm vụ lập trình từ các tác vụ tự động dài hạn đến các tác vụ lập trình tương tác ngắn hạn. Mô hình có tính cách hợp tác theo mặc định:

  • Khi bắt đầu một tác vụ tự động, mô hình sẽ xây dựng kế hoạch chi tiết
  • Cập nhật tiến độ trong quá trình thực hiện
  • Codex CLI bao gồm công cụ lập kế hoạch và mô hình được huấn luyện để sử dụng nó

3. Phần Mở Đầu (Preambles)

GPT-5-Codex KHÔNG tạo ra phần mở đầu! Việc prompt và yêu cầu phần mở đầu có thể dẫn đến việc mô hình dừng sớm. Thay vào đó, có một trình tóm tắt tùy chỉnh tạo ra các tóm tắt chi tiết chỉ khi phù hợp.

4. Giao Diện Người Dùng

GPT-5-Codex mặc định có thẩm mỹ mạnh mẽ và các thực hành giao diện người dùng hiện đại tốt nhất. Nếu bạn có thư viện hoặc framework ưa thích, hãy điều chỉnh mô hình bằng cách thêm các phần ngắn:

Hướng Dẫn Giao Diện Người Dùng
Sử dụng các thư viện sau trừ khi người dùng hoặc repo chỉ định khác:
Framework: React + TypeScript
Styling: Tailwind CSS
Components: shadcn/ui
Icons: lucide-react
Animation: Framer Motion
Charts: Recharts
Fonts: San Serif, Inter, Geist, Mona Sans, IBM Plex Sans, Manrope

Prompt Tham Chiếu: Codex CLI

Dưới đây là prompt đầy đủ của Codex CLI mà bạn có thể sử dụng làm tham chiếu khi tạo prompt cho GPT-5-Codex:

Các Điểm Chính Trong Prompt Codex CLI:

1. Cấu hình chung:

  • Các đối số của shell sẽ được truyền cho execvp()
  • Hầu hết các lệnh terminal nên được prefix với ["bash", "-lc"]
  • Luôn đặt tham số workdir khi sử dụng hàm shell
  • Ưu tiên sử dụng rg thay vì grep vì nhanh hơn

2. Ràng buộc chỉnh sửa:

  • Mặc định sử dụng ASCII khi chỉnh sửa hoặc tạo file
  • Thêm comment code ngắn gọn giải thích những gì đang diễn ra
  • Có thể ở trong git worktree bẩn – KHÔNG BAO GIỜ revert các thay đổi hiện có

3. Công cụ lập kế hoạch:

  • Bỏ qua công cụ planning cho các tác vụ đơn giản (khoảng 25% dễ nhất)
  • Không tạo kế hoạch một bước
  • Cập nhật kế hoạch sau khi hoàn thành một trong các subtask

4. Sandboxing và approvals:

  • Sandboxing hệ thống file: chỉ đọc, ghi workspace, truy cập đầy đủ nguy hiểm
  • Sandboxing mạng: hạn chế, bật
  • Chính sách phê duyệt: không tin tưởng, khi thất bại, theo yêu cầu, không bao giờ

5. Cấu trúc và phong cách:

  • Văn bản thuần túy; CLI xử lý định dạng
  • Tiêu đề: tùy chọn; Title Case ngắn (1-3 từ) trong …
  • Dấu đầu dòng: sử dụng -; hợp nhất các điểm liên quan
  • Monospace: backticks cho lệnh/đường dẫn/biến môi trường/id code

Apply Patch

Như đã chia sẻ trước đó trong hướng dẫn GPT-5, đây là triển khai apply_patch cập nhật nhất mà chúng tôi khuyến nghị sử dụng cho việc chỉnh sửa file để khớp với phân phối huấn luyện.

Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Đúng Cách

  1. Hiệu Suất Cao Hơn: Phản hồi nhanh và chính xác
  2. Tiết Kiệm Token: Giảm chi phí sử dụng (40% ít token hơn GPT-5)
  3. Kết Quả Tốt Hơn: Mô hình tập trung vào nhiệm vụ chính
  4. Dễ Bảo Trì: Prompt ngắn gọn dễ hiểu và chỉnh sửa
  5. Tự Động Hóa: Suy luận thích ứng và lập kế hoạch tự động
  6. Tích Hợp Sẵn: Nhiều best practices đã được tích hợp sẵn

Kết Luận

GPT-5-Codex đại diện cho một bước tiến lớn trong việc ứng dụng AI cho lập trình. Việc áp dụng đúng các nguyên tắc prompting sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của mô hình này. Hãy nhớ rằng “ít hơn là tốt hơn” – đây không chỉ là nguyên tắc của GPT-5-Codex mà còn là triết lý trong việc tạo ra các hệ thống AI hiệu quả.

Getting Started with Claude Code Spec Workflow: A Practical Guide to Spec-Driven Development

Posted on by Thưởng Đồng

In modern software development, one of the biggest challenges is keeping requirements, design, and implementation aligned. Too often, teams jump straight into coding without a solid specification, leading to rework, misunderstandings, and bugs. That’s where spec-driven development comes in — an approach that places clear specifications at the heart of the workflow.

1. What is Spec-Driven Development?

Before diving into the tool, let’s clarify spec-driven development. This is a software development approach where specifications play a central role. They are created clearly before coding begins, and every step afterward (design, task breakdown, implementation, testing) follows those specifications.

1.1 Core Principles

  • Clear specifications before coding: Requirements, acceptance criteria, architecture, and tasks must be defined before writing any logic.

  • Traceability: Each piece of code and each task can be traced back to the original spec — from requirements → design → tasks → code → testing.

  • Role clarity: Business analysts, product managers, architects, and developers contribute to specs and follow them.

  • Automation & tooling: To reduce errors and repetitive work, tools can generate tasks, skeleton code, and tests directly from specs.

  • Spec-driven testing: Verification/validation is built around acceptance criteria defined in the specs.

   Advantages:

  • Reduced risk of misinterpreting requirements

  • Easier maintenance and scalability due to clear documentation

  • Transparency between business and dev teams

  • Supports automation

   Challenges:

  • Requires discipline and upfront time to write good specs

  • Demands strong design/translation skills

  • Can feel rigid if specs are frequently changing

2. Introducing Claude Code Spec Workflow

This toolkit, built on Claude Code (Anthropic), automates workflows for spec-driven development — both feature development and bugfix processes. See GitHub: claude-code-spec-workflow.

2.1 Goals & Vision

  • Provide structured workflows for both new features and bug fixes

  • Create scaffolding with slash commands, agents, templates, and dashboards

  • Optimize context sharing to reduce token costs

  • Zero-configuration support for multiple languages (Node.js, Python, Java, etc.)

  • Real-time dashboards to monitor specs, tasks, and bugfixes

2.2 Key Features

Feature Description
Zero Configuration Detects project type (Node.js, Python, Java, etc.) automatically.
Interactive Setup User-friendly CLI prompts and error handling.
Smart File Management Generates .claude/ folder with subfolders for commands, specs, bugs, templates, agents.
Feature Workflow /spec-create feature-name "Description" generates requirements → design → tasks → implementation steps.
Bugfix Workflow Commands like /bug-create, /bug-analyze, /bug-fix, /bug-verify.
Specialized Agents AI agents for executing, validating, and analyzing specs/tasks.
Context Optimization Shares context smartly across steps, reducing token usage by 60-80%.
Real-Time Dashboard Web interface to track progress with WebSockets.
Dashboard Sharing Securely share dashboards via HTTPS tunnel with optional password.
Steering Documents Project-wide guidance docs: product.md, tech.md, structure.md.
CLI Commands ~10 slash commands for spec/bug workflows, task execution, status checks.
Claude Integration Designed for Claude Code (Opus for specs, Sonnet for implementation).

Note: This version will see fewer updates, as the author is moving toward the MCP-based version.

3. Trying Claude Code Spec Workflow

3.1 Requirements

  • Node.js ≥ 16

  • Claude Code installed & configured

  • A project directory to initialize

3.2 Installation

  1. Install globally:

    npm install -g @pimzino/claude-code-spec-workflow

  2. Check version:

    claude-code-spec-workflow --version

  3. Run setup in your project:

    cd /path/to/project
     claude-code-spec-workflow

    → Creates .claude/ folder with subfolders for specs, bugs, commands, etc.
    setup

  4. (Optional) Generate steering docs:

    /spec-steering-setup

3.3 Workflows

   a. Feature Workflow

  • Create a spec:

    /spec-create feature-name “Description”

    → Generates requirements, design, tasks. Eg: /spec-create signup “Create a REST API for signup with JWT”
    spec excute

  • Execute tasks:

    /spec-execute <id> <feature-name>

    or individual auto-generated task commands. Eg: /spec-execute signup
    spec excute

  • Check status:

    /spec-status
    /spec-list

   b. Bug Workflow

  • Create bug:

    /bug-create issue-name “Description”
    Eg: /bug-create validate-password “Password must be 8 characters long and
    include lowercase letters, uppercase letters, numbers, and special characters”

    bug create

  • Analyze: /bug-analyze
    bug analyze

  • Fix: /bug-fix
    bug fix

  • Verify: /bug-verify

  • Status: /bug-status

3.4 Behavior (per docs)

  • /spec-create calls Claude to draft requirements, designs, and tasks.

  • With task agents enabled, code or skeleton implementations are auto-generated.

  • Optimized context caching saves tokens.

  • claude-spec-dashboard launches a real-time dashboard, optionally shareable via HTTPS.

4. Observations

Strengths

  • Enforces spec-driven discipline

  • Automates repetitive steps (specs, tasks, code skeletons)

  • Improves project traceability and transparency

  • Real-time dashboard for progress tracking

  • Token-efficient context handling

Considerations

  • Depends heavily on Claude’s quality and your prompts

  • Critical architecture/design still requires human review

  • Specs need careful versioning, especially in dynamic teams

  • This Claude Code version will be less updated than the MCP one

© 2015 - 2025 Scuti. All rights reserved.