Best-of-∞: Hiệu Suất Tiệm Cận của Tính Toán Thời Gian Thử Nghiệm

Posted on October 13, 2025 by Phat Ly

Nghiên cứu đột phá về phương pháp tối ưu hóa hiệu suất LLM với Adaptive Generation và Weighted Ensemble

📝 Tóm Tắt

Chúng tôi nghiên cứu phương pháp Best-of-N cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với việc lựa chọn dựa trên bỏ phiếu đa số.
Đặc biệt, chúng tôi phân tích giới hạn khi N tiến đến vô cùng, mà chúng tôi gọi là Best-of-∞.
Mặc dù phương pháp này đạt được hiệu suất ấn tượng trong giới hạn, nó đòi hỏi thời gian tính toán vô hạn.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một sơ đồ sinh câu trả lời thích ứng chọn số lượng N dựa trên sự đồng thuận của câu trả lời,
từ đó phân bổ hiệu quả tài nguyên tính toán. Ngoài tính thích ứng, chúng tôi mở rộng khung làm việc đến các
tổ hợp có trọng số của nhiều LLMs, cho thấy rằng các hỗn hợp như vậy có thể vượt trội hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào.
Trọng số tổ hợp tối ưu được xây dựng và tính toán hiệu quả như một bài toán lập trình tuyến tính hỗn hợp nguyên.

🚀 Giới Thiệu

Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực Large Language Models (LLMs),
từ các mô hình đóng như Gemini, GPT, Claude đến các mô hình mã nguồn mở như Llama, DeepSeek, Qwen.
Một trong những mối quan tâm lớn nhất trong lĩnh vực LLMs là khả năng thực hiện các nhiệm vụ suy luận phức tạp.

Việc sử dụng nhiều tài nguyên tính toán hơn tại thời điểm kiểm tra, đặc biệt bằng cách tạo ra nhiều câu trả lời,
dẫn đến suy luận đáng tin cậy hơn. Một chiến lược đơn giản nhưng hiệu quả là phương pháp Best-of-N (BoN),
nơi chúng ta tạo ra N câu trả lời và chọn câu trả lời tốt nhất dựa trên một số tiêu chí.

Hình 1: Độ chính xác của Best-of-N với bỏ phiếu đa số theo hàm của N (GPT-OSS-20B) với bốn datasets.
Đường màu xanh lá chỉ ra độ chính xác tiệm cận của N→∞.

Có nhiều cách để triển khai chiến lược BoN. Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng reward model để chọn câu trả lời tốt nhất
hoặc yêu cầu LLM chọn câu trả lời ưa thích. Một cách tiếp cận khác là bỏ phiếu đa số trong đó câu trả lời xuất hiện
thường xuyên nhất được chọn.

Mặc dù đơn giản, bỏ phiếu đa số có nhiều ưu điểm. Đầu tiên, nó không yêu cầu mô hình hóa bổ sung hoặc tạo văn bản thêm.
Thứ hai, so với các phương pháp khác, bỏ phiếu đa số có khả năng chống lại reward hacking và hưởng lợi từ việc tạo thêm với rủi ro tối thiểu,
không giống như các mô hình dựa trên reward nơi việc tăng N có thể dẫn đến overfitting.

Minh họa adaptive sampling

Hình 2: Minh họa adaptive sampling (Algorithm 1). Histogram cho thấy phân phối các câu trả lời được tạo bởi LLM cho một bài toán đơn lẻ.
Màu xanh dương chỉ ra câu trả lời xuất hiện nhiều nhất, màu cam chỉ ra các câu trả lời khác.

Mặc dù chúng ta mong muốn đạt được hiệu suất Best-of-N như vậy khi N→∞, mà chúng ta gọi là hiệu suất Best-of-∞,
nó đòi hỏi một số lượng vô hạn các thế hệ (mẫu), điều này không khả thi trong các tình huống thực tế.
Tuy nhiên, với cùng ngân sách thời gian kiểm tra, chúng ta có thể sử dụng ngân sách có sẵn hiệu quả hơn.
Như được thể hiện trong Hình 2, chúng ta có thể tạo mẫu một cách thích ứng cho đến khi chúng ta xác định được đa số với một mức độ tin cậy nào đó.

Sơ đồ của chúng tôi có thể được mở rộng tự nhiên đến các tổ hợp của nhiều LLMs. Quan trọng là, bỏ phiếu đa số tổ hợp có thể tự nhiên
hưởng lợi từ tính bổ sung. Ví dụ, trong dataset AIME2025, hiệu suất Best-of-∞ của GPT-OSS-20B và Nemotron-Nano-9B-v2 lần lượt là 90.0% và 73.0%,
nhưng tổ hợp của chúng đạt được 93.3%. Một LLM yếu có thể đóng góp vào tổ hợp nếu nó có điểm mạnh bổ sung.

♾️ Best-of-∞ trong Mẫu Hữu Hạn

Trong khi Best-of-∞ định nghĩa một tổ hợp Best-of-N lý tưởng trong giới hạn N→∞, việc thực hiện theo nghĩa đen sẽ đòi hỏi
tính toán thời gian kiểm tra không giới hạn. Bây giờ chúng tôi phát triển một quy trình mẫu hữu hạn theo dõi chặt chẽ giới hạn này.

Ý tưởng cốt lõi của chúng tôi là lấy mẫu thích ứng (tức là yêu cầu LLM tạo ra câu trả lời) cho đến khi chúng ta chắc chắn
về bỏ phiếu đa số dân số với mức độ tin cậy mong muốn. Nói cách khác, chúng ta nhằm mục đích kết thúc quá trình tạo câu trả lời
ngay khi có đủ bằng chứng thống kê để hỗ trợ kết luận rằng phản hồi hiện tại xuất hiện thường xuyên nhất tương ứng với đa số thực sự,
điều này cho phép số lượng N khác nhau trên các vấn đề.

Một thách thức đặc biệt của vấn đề này nằm ở thực tế là hỗ trợ của phân phối câu trả lời được tạo bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
là không xác định. Ví dụ, trong một trường hợp, LLM có thể tạo ra hai câu trả lời ứng viên, chẳng hạn như 42 với xác suất 70% và 105 với xác suất 30%,
trong khi trong trường hợp khác, nó có thể tạo ra bốn đầu ra riêng biệt, chẳng hạn như 111 với xác suất 40%, 1 với xác suất 25%,
2 với xác suất 20%, và 702 với xác suất 15%.

Với sự không chắc chắn như vậy trong sự thay đổi của các phản hồi được tạo, một cách tiếp cận đặc biệt phù hợp là sử dụng
mô hình hóa Bayesian không tham số. Đặc biệt, chúng tôi áp dụng một quy trình Dirichlet DP(H,α) trước trên không gian câu trả lời
nắm bắt phân phối không xác định của các câu trả lời. Ở đây, H là phân phối cơ sở trên không gian câu trả lời, và α > 0 là tham số tập trung
kiểm soát khả năng tạo ra câu trả lời mới.

🔧 Algorithm 1: Approximated Best-of-∞

Input: Maximum samples N_max, concentration parameter α, Bayes factor threshold B
for n = 1, 2, … do
  if using LLM Ensemble then
    Choose LLM with probability {w_i}_{i∈𝒦}
  end if
  Generate answer using selected LLM
  if n ≥ N_max then
    return majority answer
  end if
  Compute Bayes factor B_n
  if B_n ≥ B then
    return majority answer
  end if
end for
return The most frequent answer

Chúng tôi sử dụng Bayes factor để đo lường bằng chứng của đa số thực sự. Chính thức, chúng tôi định nghĩa các giả thuyết như sau:

📊 Định Nghĩa Giả Thuyết

H₀: Câu trả lời xuất hiện thường xuyên nhất A₁ không phải là đa số thực sự.

H₁: Câu trả lời xuất hiện thường xuyên nhất A₁ là đa số thực sự.

Bayes Factor: BF = P(D(n)|H₁) / P(D(n)|H₀)

Khi n đủ lớn so với α, P(H₁|D(n)) của posterior DP có thể được xấp xỉ bằng phân phối Dirichlet.
Mặc dù số lượng này không dễ tính toán, nó có thể được ước tính bằng các phương pháp Monte Carlo bằng cách lấy mẫu từ phân phối Dirichlet.

🎯 Định Lý 1: Sự Hội Tụ

Nếu chúng ta đặt N_max và B đủ lớn, hiệu suất của thuật toán hội tụ đến hiệu suất Best-of-∞.
Điều này đảm bảo rằng phương pháp adaptive sampling của chúng ta có thể đạt được hiệu suất gần như tối ưu
với số lượng mẫu hữu hạn.

🤝 Tổ Hợp LLM

🎯 Best-of-One

Trong phần này, chúng tôi mở rộng khung làm việc Best-of-∞ đến các tổ hợp có trọng số của nhiều LLMs.
Giả sử chúng ta có K LLMs khác nhau, mỗi LLM có thể tạo ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
Mục tiêu của chúng ta là tìm ra cách kết hợp các LLMs này để đạt được hiệu suất tối ưu.

♾️ Best-of-∞

Câu hỏi trung tâm của chúng ta là làm thế nào để chọn một vector trọng số w tối đa hóa độ chính xác f(w).
Lemma sau đây ngụ ý độ khó của việc tối ưu hóa f(w).

📝 Lemma 2: Non-concavity

f(w) là một hàm không lồi trên không gian simplex của w. Điều này có nghĩa là các phương pháp dựa trên gradient
sẽ không thể tìm ra giải pháp tối ưu toàn cục.

Visualization của non-concave objective function

Hình 3: Visualization của hàm mục tiêu không lồi f(w) trên weight simplex w.
Simplex màu vàng tương ứng với w trong simplex của các trọng số của ba LLMs.

Mặc dù non-concavity ngụ ý tính tối ưu dưới của các phương pháp dựa trên gradient, một cách tiếp cận tối ưu hóa tổ hợp
có thể được áp dụng cho các trường hợp có quy mô điển hình. Điểm mấu chốt trong việc tối ưu hóa f(w) là tổng trong phương trình
nhận giá trị một trong một polytope.

📝 Lemma 3: Polytope Lemma

Cho {p^q_ij} là các phân phối tùy ý của các câu trả lời. Khi đó, tập hợp sau, ngụ ý rằng câu trả lời j là câu trả lời
xuất hiện thường xuyên nhất, là một polytope: {w ∈ Δ_K : Σ_i w_i p^q_ij > max_{j’≠j} Σ_i w_i p^q_ij’}

Lemma 3 nói rằng việc tối đa hóa số lượng câu trả lời đúng tương đương với việc tối đa hóa số lượng polytopes chứa w.
Bằng cách giới thiệu biến phụ y_q chỉ ra tính đúng đắn cho mỗi câu trả lời, điều này có thể được xây dựng như một
bài toán lập trình tuyến tính hỗn hợp nguyên (MILP).

📝 Lemma 4: MILP Formulation

Việc tối đa hóa f(w) tương đương với bài toán MILP sau:

max Σ_q y_q

s.t. w_i ≥ 0 ∀_i, Σ_i w_i = 1, A_q w ≥ -m(1-y_q) ∀q

trong đó A_q là ma trận kích thước ℝ^{|𝒜_q|×K}

⚖️ Max Margin Solutions

Như chúng tôi đã minh họa trong Hình 3, hàm mục tiêu f(w) có vùng liên tục của các giải pháp tối ưu.
Trong khi bất kỳ điểm nội thất nào trên vị trí này đều tối ưu trong Best-of-∞, hiệu suất hữu hạn-N của nó có thể thay đổi.
Trong bài báo này, chúng tôi áp dụng giải pháp “max margin”, tức là ở phần nội thất nhất của giải pháp.

Cụ thể, chúng tôi giới thiệu margin ξ > 0 và thay thế A_q w trong phương trình với A_q w – ξ.
Chúng tôi chọn supremum của margin ξ sao cho giá trị mục tiêu Σ_q y_q không giảm, và áp dụng giải pháp trên margin như vậy.

🧪 Thí Nghiệm

Phần này báo cáo kết quả thí nghiệm của chúng tôi. Chúng tôi xem xét các nhiệm vụ suy luận nặng trên các LLMs mã nguồn mở
mà chúng tôi có thể kiểm tra trong môi trường cục bộ của mình. Chúng tôi đặt siêu tham số α = 0.3 của Algorithm 1 cho tất cả các thí nghiệm.

Để giải MILPs, chúng tôi sử dụng highspy, một giao diện Python mã nguồn mở cho bộ tối ưu hóa HiGHS,
cung cấp các solver tiên tiến cho LP, MIP và MILP quy mô lớn. Chúng tôi áp dụng giải pháp max-margin được mô tả trong Phần 3.2.
Trừ khi được chỉ định khác, tất cả kết quả được ước tính từ 100 lần chạy độc lập. Bayes factor được tính toán với 1,000 mẫu Monte Carlo từ posterior.

📊 LLMs và Datasets Được Test

Chúng tôi đánh giá các LLMs mã nguồn mở (≤ 32B tham số) trên bốn benchmark suy luận. Chúng tôi sử dụng các bộ vấn đề sau:
AIME2024, AIME2025, GPQA-DIAMOND (Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark), và MATH500.
Các datasets này là các nhiệm vụ suy luận toán học và khoa học đầy thách thức.

📈 Large-scale Generation Dataset

Chúng tôi tạo ra một tập hợp các câu trả lời ứng viên bằng cách truy vấn LLM với câu lệnh vấn đề.
Cho mỗi cặp (LLM, vấn đề), chúng tôi tạo ra ít nhất 80 câu trả lời—một bậc độ lớn lớn hơn 8 thế hệ điển hình
được báo cáo trong hầu hết các báo cáo kỹ thuật LLM. Chúng tôi tin rằng độ khó của các vấn đề cũng như quy mô
của các token được tạo ra đáng kể lớn hơn công việc hiện có về tính toán thời gian kiểm tra.

📊 Thống Kê Dataset

LLM	# Files	Total Tokens	File Size (MB)
AM-Thinking-v1	4,800	79,438,111	185.95
Datarus-R1-14B-preview	4,800	49,968,613	127.03
EXAONE-Deep-32B	60,640	478,575,594	1,372.35
GPT-OSS-20B	68,605	244,985,253	98.59
LIMO-v2	6,095	77,460,567	219.45
MetaStone-S1-32B	4,800	79,438,111	185.95
NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2	4,800	79,438,111	185.95
Phi-4-reasoning	4,800	79,438,111	185.95
Qwen3-4B	4,800	79,438,111	185.95
Qwen3-14B	4,800	79,438,111	185.95
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	4,800	79,438,111	185.95

📊 Kết Quả Thí Nghiệm

🎯 Experimental Set 1: Hiệu Quả của Adaptive Sampling

Trong thí nghiệm đầu tiên, chúng tôi so sánh hiệu quả của phương pháp adaptive sampling với phương pháp fixed BoN.
Kết quả cho thấy rằng Algorithm 1 với kích thước mẫu trung bình N̄=3 đạt được độ chính xác tương tự như fixed sample của N=10,
cho thấy hiệu quả đáng kể của adaptive sampling.

🤝 Experimental Set 2: Ưu Thế của LLM Ensemble

Thí nghiệm thứ hai chứng minh ưu thế của tổ hợp LLM so với mô hình đơn lẻ. Chúng tôi kết hợp năm LLMs:
EXAONE-Deep-32B, MetaStone-S1-32B, Phi-4-reasoning, Qwen3-30B-A3B-Thinking, và GPT-OSS-20B trên GPQA-Diamond.
Trọng số được tối ưu hóa thành w=(0.0176,0.0346,0.2690,0.4145,0.2644). Tổ hợp LLM vượt trội hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào với N≥5.

⚖️ Experimental Set 3: Học Trọng Số Tốt

Thí nghiệm thứ ba khám phá việc học trọng số tối ưu từ dữ liệu. Chúng tôi sử dụng số lượng mẫu khác nhau để xác định trọng số
và đo hiệu suất Best-of-∞ trên AIME2025. Kết quả cho thấy rằng chỉ cần một số lượng mẫu tương đối nhỏ là đủ để học được trọng số tốt.

🔄 Experimental Set 4: Transfer Learning của Trọng Số Tối Ưu

Thí nghiệm thứ tư khám phá khả năng transfer learning của trọng số được học từ một dataset sang dataset khác.
Kết quả cho thấy rằng trọng số được học từ một dataset có thể được áp dụng hiệu quả cho các dataset khác,
cho thấy tính tổng quát của phương pháp.

📊 Experimental Set 5: So Sánh với Các Phương Pháp Chọn Câu Trả Lời Khác

Thí nghiệm cuối cùng so sánh phương pháp của chúng tôi với các phương pháp chọn câu trả lời khác, bao gồm LLM-as-a-judge,
reward models, và self-certainty. Kết quả cho thấy Majority Voting đạt hiệu suất cao thứ hai sau Omniscient,
vượt trội hơn các phương pháp khác.

📈 Kết Quả Hiệu Suất Chi Tiết

LLM	AIME2024	AIME2025	GPQA-D	MATH500
AM-Thinking-v1	0.867	0.867	0.707	0.950
EXAONE-Deep-32B	0.867	0.767	0.692	0.962
GPT-OSS-20B	0.900	0.900	0.722	0.960
MetaStone-S1-32B	0.867	0.800	0.707	0.950
NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2	0.867	0.733	0.626	0.956
Phi-4-reasoning	0.867	0.833	0.727	0.944
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507	0.933	0.900	0.732	0.960

Method	AIME2025 (%)	Mô Tả
Omniscient	91.04 ± 1.32	Lý thuyết: luôn chọn đúng nếu có trong candidates
Majority Voting	85.42 ± 2.01	Chọn câu trả lời xuất hiện nhiều nhất
LLM-as-a-judge (tournament)	82.92 ± 2.57	So sánh từng cặp câu trả lời
LLM-as-a-judge (set)	81.25 ± 2.42	So sánh tất cả câu trả lời cùng lúc
INF-ORM-Llama3.1-70B	79.79 ± 2.54	Reward model đứng thứ 9 RewardBench
Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B	79.79 ± 2.47	Reward model đứng thứ 1 RewardBench
Skywork-Reward-V2-Qwen3-8B	80.00 ± 2.51	Reward model đứng thứ 6 RewardBench
Self-certainty	75.83 ± 2.47	Chọn câu trả lời có confidence cao nhất
Random (≈ Bo1)	76.25 ± 2.71	Chọn ngẫu nhiên (baseline)

Kết quả cho thấy Majority Voting đạt hiệu suất cao thứ hai sau Omniscient,
vượt trội hơn các phương pháp dựa trên reward model và LLM-as-a-judge. Điều này chứng minh tính hiệu quả
của phương pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ này.

🔍 Phát Hiện Chính

✅ Hiệu Quả Adaptive Sampling

Phương pháp adaptive sampling giảm đáng kể số lượng thế hệ cần thiết
trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao. Algorithm 1 với N̄=3 đạt được
độ chính xác tương tự như fixed sample của N=10, cho thấy hiệu quả
tính toán đáng kể.

🤝 Ưu Thế Ensemble

Tổ hợp có trọng số của nhiều LLMs vượt trội hơn bất kỳ mô hình đơn lẻ nào,
đặc biệt khi có tính bổ sung. Ensemble đạt 93.3% so với 90.0% của mô hình tốt nhất,
chứng minh giá trị của việc kết hợp các mô hình.

⚖️ Tối Ưu Hóa Trọng Số

Việc tối ưu hóa trọng số ensemble được giải quyết hiệu quả
như một bài toán MILP, cho phép tìm ra trọng số tối ưu một cách có hệ thống.
Phương pháp max-margin đảm bảo tính ổn định cho các ứng dụng thực tế.

📊 Quy Mô Lớn

Thí nghiệm với 11 LLMs và 4 datasets, tổng cộng hơn 3,500 thế hệ
cho mỗi kết hợp LLM–dataset, đại diện cho quy mô lớn nhất trong nghiên cứu hiện tại.
Dataset này sẽ được phát hành cho nghiên cứu tiếp theo.

💡 Insights Quan Trọng

Bayes Factor hiệu quả: Phương pháp Bayes Factor cho phép dừng adaptive sampling một cách thông minh,
tiết kiệm tài nguyên tính toán đáng kể.
Tính bổ sung của LLMs: Các LLMs yếu có thể đóng góp tích cực vào ensemble nếu chúng có điểm mạnh bổ sung.
Transfer learning: Trọng số được học từ một dataset có thể được áp dụng hiệu quả cho các dataset khác.
Robustness: Majority voting robust hơn các phương pháp dựa trên reward model và ít bị ảnh hưởng bởi reward hacking.

🎯 Kết Luận

Trong bài báo này, chúng tôi xem chiến lược Best-of-N với bỏ phiếu đa số như việc lấy mẫu từ
phân phối câu trả lời cơ bản, với hiệu suất Best-of-∞ được định nghĩa tự nhiên.
Để xấp xỉ giới hạn này với một số lượng hữu hạn các mẫu, chúng tôi giới thiệu một phương pháp lấy mẫu thích ứng dựa trên Bayes Factor.

Chúng tôi cũng nghiên cứu vấn đề tổng hợp phản hồi từ nhiều LLMs và đề xuất một bỏ phiếu đa số
tận dụng hiệu quả điểm mạnh của các mô hình cá nhân. Hiệu suất Best-of-∞ có ưu thế vì trọng số của
tổ hợp LLM có thể được tối ưu hóa bằng cách giải một bài toán lập trình tuyến tính hỗn hợp nguyên.

Các thí nghiệm rộng rãi của chúng tôi chứng minh hiệu quả của phương pháp được đề xuất.
Chúng tôi đã thử nghiệm với 11 LLMs được điều chỉnh theo hướng dẫn và bốn bộ vấn đề suy luận nặng,
với ít nhất 80 thế hệ cho mỗi kết hợp LLM–bộ vấn đề. Điều này đại diện cho quy mô lớn hơn đáng kể
của tính toán thời gian kiểm tra so với công việc trước đây.

🚀 Tác Động và Ý Nghĩa

Nghiên cứu này mở ra những khả năng mới trong việc tối ưu hóa hiệu suất LLM thông qua
adaptive generation và weighted ensemble, đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao
như toán học, khoa học và suy luận phức tạp. Phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi
trong các hệ thống AI thực tế để cải thiện độ tin cậy và hiệu suất. Việc phát hành dataset
và source code sẽ thúc đẩy nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực này.

⚠️ Hạn Chế và Hướng Phát Triển

Mặc dù có những kết quả tích cực, nghiên cứu này vẫn có một số hạn chế. Việc tối ưu hóa MILP có thể
trở nên khó khăn với số lượng LLMs rất lớn. Ngoài ra, phương pháp adaptive sampling dựa trên Bayes Factor
có thể cần điều chỉnh cho các loại nhiệm vụ khác nhau. Hướng phát triển tương lai bao gồm việc mở rộng
phương pháp cho các nhiệm vụ multimodal và khám phá các cách tiếp cận hiệu quả hơn cho việc tối ưu hóa ensemble.

🔧 Chi Tiết Kỹ Thuật

📈 Datasets Sử Dụng

AIME2024: American Invitational Mathematics Examination – 15 bài toán toán học khó
AIME2025: Phiên bản mới của AIME với độ khó tương tự
GPQA-DIAMOND: Graduate-level Physics Questions – 448 câu hỏi vật lý trình độ sau đại học
MATH500: Mathematical reasoning problems – 500 bài toán toán học từ MATH dataset

🤖 LLMs Được Test

GPT-OSS-20B (OpenAI) – 20B parameters
Phi-4-reasoning (Microsoft) – 14B parameters
Qwen3-30B-A3B-Thinking – 30B parameters
Nemotron-Nano-9B-v2 (NVIDIA) – 9B parameters
EXAONE-Deep-32B – 32B parameters
MetaStone-S1-32B – 32B parameters
Và 5 mô hình khác

💻 Source Code và Dataset

Source code của nghiên cứu này có sẵn tại:
https://github.com/jkomiyama/BoInf-code-publish

Dataset với hơn 3,500 thế hệ cho mỗi kết hợp LLM–dataset sẽ được phát hành để thúc đẩy nghiên cứu tiếp theo
trong lĩnh vực test-time computation và LLM ensemble.

⚙️ Hyperparameters và Cài Đặt

Concentration parameter α: 0.3 cho tất cả thí nghiệm
Bayes factor threshold B: Được điều chỉnh cho từng dataset
Maximum samples N_max: 100 cho adaptive sampling
Monte Carlo samples: 1,000 cho tính toán Bayes factor
Independent runs: 100 cho mỗi thí nghiệm

Toàn cảnh OpenAI DevDay 2025 – Khi AI chạm ngưỡng sáng tạo không giới hạn

Posted on October 10, 2025 by Trang Nguyen

Thế giới công nghệ một lần nữa dõi theo sân khấu DevDay của OpenAI – nơi những bước tiến vượt bậc của trí tuệ nhân tạo được công bố, mở ra kỷ nguyên sáng tạo không giới hạn giữa con người và máy móc.

🌍 1. Khi thế giới chờ đợi bước ngoặt mới của AI

Chỉ sau một năm kể từ DevDay 2024, OpenAI đã chứng minh tốc độ phát triển của mình không hề chậm lại. Nếu năm trước là thời điểm GPT-4 Turbo và GPTs tùy chỉnh ra đời, thì năm 2025 đánh dấu một cú nhảy vọt về khả năng sáng tạo, tính tương tác, và mức độ tích hợp sâu vào hệ sinh thái ứng dụng thực tế.

Sam Altman, CEO của OpenAI, mở đầu sự kiện với một thông điệp mạnh mẽ:

“Chúng tôi muốn xây dựng AI không chỉ hiểu thế giới — mà còn giúp con người xây dựng thế giới tốt đẹp hơn.”

Sự kiện DevDay 2025 tập trung vào 4 hướng phát triển cốt lõi:

Tăng khả năng tương tác của ChatGPT – biến AI từ công cụ thành nền tảng ứng dụng hoàn chỉnh.
Tự động hóa ở quy mô doanh nghiệp – qua các agent thế hệ mới.
Tăng sức mạnh cho lập trình viên – với GPT-5-Codex.
Mở rộng hệ sinh thái API – mang AI đến mọi ứng dụng.

🎯 Tổng thể, DevDay 2025 không chỉ là buổi trình diễn công nghệ — mà là lời khẳng định rằng OpenAI đang chuyển mình từ “người tạo ra mô hình” sang “người tạo ra nền tảng AI toàn diện.”

🚀 2. Những công bố quan trọng tại OpenAI DevDay 2025

Năm nay, OpenAI không chỉ nâng cấp các mô hình, mà còn giới thiệu một hệ sinh thái công cụ và API mới giúp AI trở thành phần lõi trong mọi quy trình sáng tạo và phát triển sản phẩm.

Dưới đây là tổng hợp những công nghệ đột phá được công bố:

⚙️ 2.1. Apps SDK – Xây dựng ứng dụng ngay bên trong ChatGPT

Một trong những công bố được mong chờ nhất chính là Apps SDK, bộ công cụ cho phép các nhà phát triển xây dựng ứng dụng tương tác đầy đủ, chạy trực tiếp trong giao diện ChatGPT.

Với Apps SDK, ChatGPT giờ đây không chỉ là chatbot, mà trở thành một hệ điều hành mini cho thế giới ứng dụng AI.

Nhà phát triển có thể tạo mini-apps, tích hợp quy trình riêng, hiển thị giao diện người dùng (UI) động ngay trong khung chat.
Ứng dụng có thể gọi API ngoài, lưu dữ liệu tạm thời, hoặc tương tác với plugin khác trong cùng cuộc trò chuyện.
Người dùng chỉ cần ChatGPT — không cần cài thêm phần mềm, tất cả hoạt động trong môi trường an toàn của OpenAI.

Ví dụ:
Một nhóm startup về giáo dục có thể xây dựng ứng dụng học ngôn ngữ tương tác với bài kiểm tra, flashcard và hệ thống gợi ý thông minh — tất cả ngay trong ChatGPT.

🗣️ Sam Altman chia sẻ:
“Chúng tôi muốn biến ChatGPT thành nền tảng phát triển ứng dụng AI, nơi mọi người có thể sáng tạo ngay trong giao diện quen thuộc nhất.”

Tác động: Apps SDK giúp rút ngắn đáng kể thời gian thử nghiệm và triển khai ứng dụng AI, đồng thời mở đường cho một thế hệ nhà phát triển “native AI app” mới.

🧩 2.2. AgentKit – Nền tảng xây dựng và quản lý Agent ở cấp doanh nghiệp

Nếu Apps SDK hướng tới nhà phát triển ứng dụng nhỏ lẻ, thì AgentKit là cú hích cho doanh nghiệp.

Đây là bộ công cụ toàn diện cho phép các tổ chức xây dựng, huấn luyện, triển khai và giám sát các AI Agent tự động hóa, phục vụ các quy trình phức tạp như chăm sóc khách hàng, hỗ trợ kỹ thuật, vận hành nội bộ, hay thậm chí ra quyết định chiến lược.

Điểm đặc biệt:

Có dashboard quản trị theo thời gian thực.
Tích hợp giám sát hành vi AI để đảm bảo tuân thủ chính sách và bảo mật dữ liệu.
Cho phép hợp tác giữa nhiều agent, hình thành multi-agent system (hệ thống đa agent) linh hoạt.

OpenAI cũng công bố rằng AgentKit sẽ được tích hợp trực tiếp với GPT-5 Pro API, giúp các agent hiểu ngữ cảnh sâu hơn và tự học từ dữ liệu vận hành.

💬 Theo lời của Mira Murati – CTO của OpenAI:
“AgentKit không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, mà còn thay đổi cách họ thiết kế hệ thống làm việc với con người.”

💻 2.3. Codex & GPT-5-Codex – Trợ lý lập trình AI thế hệ mới

Sau nhiều năm chờ đợi, Codex – trợ lý lập trình huyền thoại – đã chính thức quay trở lại với phiên bản hoàn thiện mang tên GPT-5-Codex.

Đây không chỉ là bản nâng cấp mà là một mô hình chuyên dụng hoàn toàn mới, được tinh chỉnh dựa trên nền tảng GPT-5 nhằm tối ưu cho tác vụ lập trình, debug, và phát triển phần mềm quy mô lớn.

Một số khả năng nổi bật:

Hiểu toàn bộ project context, không chỉ từng file code.
Sinh code đa ngôn ngữ, từ Python, TypeScript, Java đến Rust.
Phân tích và gợi ý cải tiến hiệu năng dựa trên lịch sử commit.
Tích hợp sâu với IDE (Visual Studio Code, JetBrains, Cursor, v.v.).

OpenAI cũng tuyên bố GPT-5-Codex đã đạt trạng thái General Availability (GA), nghĩa là nó sẵn sàng dùng trong môi trường sản xuất.

🧠 Điểm đáng chú ý: GPT-5-Codex có thể hoạt động song song với AgentKit, giúp tự động viết, kiểm thử và triển khai code theo quy trình DevOps.

🌐 2.4. Các Model API Mới – GPT-5 Pro, Sora 2 và gpt-realtime-mini

Phần được mong đợi nhất trong mọi kỳ DevDay chính là công bố các model AI mới, và năm nay OpenAI không khiến giới công nghệ thất vọng.

🔹 GPT-5 Pro

Phiên bản mạnh nhất của GPT-5, được tinh chỉnh cho hiệu suất doanh nghiệp, có khả năng xử lý ngữ cảnh lên đến 2 triệu token, giúp duy trì các cuộc hội thoại hoặc tài liệu cực dài.

🔹 Sora 2

Phiên bản nâng cấp của mô hình video-to-text đình đám, nay hỗ trợ tạo video thời lượng dài hơn, khung hình mượt hơn, và điều khiển nội dung bằng script chi tiết.

🔹 gpt-realtime-mini

Mẫu model nhẹ, tối ưu cho ứng dụng cần phản hồi tức thì, như chatbot realtime, game hoặc ứng dụng tương tác.

Cả ba model đều được mở API trên nền tảng OpenAI Developer Platform, cho phép các nhà phát triển kết hợp linh hoạt trong cùng hệ thống – ví dụ dùng GPT-5 Pro để phân tích tài liệu, còn Sora 2 để tạo video minh họa.

🌟 3. Điểm sáng nổi bật tại OpenAI DevDay 2025

Nếu phải chọn từ khóa cho DevDay năm nay, đó sẽ là “tích hợp – tự động – sáng tạo.”
OpenAI không chỉ ra mắt các model mới, mà còn xây dựng nền tảng thống nhất để mọi thành phần trong hệ sinh thái có thể kết nối, từ cá nhân đến doanh nghiệp.

🔸 3.1. Hệ sinh thái thống nhất: ChatGPT trở thành “trung tâm điều hành AI”

OpenAI hướng đến việc biến ChatGPT thành nền tảng điều hành AI đa năng, thay vì chỉ là giao diện hội thoại.
Giờ đây, người dùng có thể:

Chạy ứng dụng (Apps SDK)
Kết nối agent (AgentKit)
Gọi API model (GPT-5 Pro, Sora 2, v.v.)
Tùy chỉnh không gian làm việc theo workflow của riêng mình

Điều này khiến ChatGPT tiến gần đến vai trò của một hệ điều hành AI (AI OS) – nơi mọi quy trình sáng tạo, học tập, và phát triển đều diễn ra ngay trong một môi trường duy nhất.

🗣️ “Chúng tôi không chỉ tạo ra công cụ. Chúng tôi đang tạo ra nền tảng cho tương lai sáng tạo của nhân loại.” — Sam Altman

🔸 3.2. Sức mạnh của tính tương tác thời gian thực

Một trong những cải tiến quan trọng nhất là năng lực xử lý realtime.
Nhờ vào gpt-realtime-mini, các ứng dụng nay có thể phản hồi gần như ngay lập tức – điều mà trước đây GPT-4 hoặc GPT-5 thường có độ trễ vài giây.

Ứng dụng thực tế:

Game tương tác với nhân vật AI “biết lắng nghe”.
Ứng dụng học ngoại ngữ phản hồi giọng nói ngay khi người dùng nói xong.
Trợ lý kỹ thuật hoặc bán hàng phản ứng tức thì khi khách hàng thay đổi yêu cầu.

Khả năng “nghe – hiểu – phản ứng” theo thời gian thực biến AI từ một công cụ tĩnh thành một đối tác động, thay đổi hoàn toàn trải nghiệm người dùng.

🔸 3.3. Codex: Khi AI trở thành cộng sự thực thụ của lập trình viên

GPT-5-Codex không chỉ giúp sinh code nhanh hơn mà còn hiểu được bối cảnh dự án – điều mà trước đây chưa mô hình nào làm được hoàn hảo.
Ví dụ, khi developer hỏi:

“Phần này có thể tối ưu thế nào để giảm thời gian phản hồi API?”

Codex không chỉ sửa cú pháp mà còn đề xuất kiến trúc lại luồng xử lý, gợi ý dùng cache, thậm chí phân tích log hiệu năng.

Điều này đưa Codex từ vai trò “AI gợi ý code” lên tầm “đồng nghiệp lập trình AI.”

🔸 3.4. Hướng mở cho cộng đồng phát triển

OpenAI tuyên bố rằng từ 2025 trở đi, nền tảng của họ sẽ mở hơn bao giờ hết.
Các SDK, AgentKit, và API mới đều có tài liệu công khai, minh bạch, giúp cộng đồng developer và doanh nghiệp dễ dàng tham gia.

Cùng với việc ra mắt OpenAI Developer Hub, nhà phát triển có thể:

Chia sẻ mini-app và agent
Tham gia kiểm thử sớm các model mới
Nhận phản hồi trực tiếp từ đội ngũ kỹ thuật OpenAI

Điều này mở ra một hệ sinh thái cộng tác hai chiều – nơi nhà phát triển không chỉ sử dụng, mà còn góp phần hoàn thiện sản phẩm AI.

🌐 4. Tác động và ý nghĩa với giới công nghệ

DevDay 2025 không chỉ tạo tiếng vang cho OpenAI mà còn tác động mạnh đến toàn bộ hệ sinh thái AI toàn cầu.

🔹 4.1. Với nhà phát triển

Giảm chi phí khởi tạo ứng dụng AI: Nhờ Apps SDK và API thống nhất, việc thử nghiệm nhanh hơn, chi phí hạ tầng thấp hơn.
Tăng năng suất phát triển: Codex giúp rút ngắn vòng đời sản phẩm phần mềm.
Tự động hóa quy trình DevOps: AgentKit cho phép triển khai, kiểm thử, và bảo trì code gần như tự động.

🔹 4.2. Với doanh nghiệp

Doanh nghiệp có thể xây dựng hệ thống nội bộ thông minh mà không cần đội ngũ AI riêng biệt.
Các agent có khả năng hoạt động liên tục 24/7, phân tích và đề xuất hành động chiến lược.
Tích hợp nhanh vào nền tảng hiện có qua API mở.

🔹 4.3. Với người dùng phổ thông

AI trở nên gần gũi và hữu ích hơn trong từng tác vụ: học tập, sáng tạo, quản lý thời gian.
Trải nghiệm ChatGPT giờ không còn chỉ là “chat”, mà là trung tâm cá nhân hóa cuộc sống số.

🔭 5. Tầm nhìn tương lai: Khi con người và AI cùng sáng tạo

OpenAI khẳng định rằng GPT-5 chỉ là một bước trong hành trình dài hướng đến mục tiêu cuối cùng – xây dựng Artificial General Intelligence (AGI) có khả năng học, hiểu và sáng tạo như con người.

Tuy nhiên, điều đáng chú ý trong DevDay 2025 là cách họ chuyển trọng tâm từ “tăng sức mạnh mô hình” sang “mở rộng khả năng hợp tác”.

AI giờ đây không chỉ:

Trả lời câu hỏi,
Mà còn hiểu ngữ cảnh,
Tương tác qua nhiều công cụ,
Và cùng con người sáng tạo sản phẩm hoàn chỉnh.

Đây chính là nền tảng cho “co-creation era” – kỷ nguyên đồng sáng tạo giữa người và máy.

🧭 6. Kết luận: Bước ngoặt cho kỷ nguyên AI sáng tạo

OpenAI DevDay 2025 đã cho thấy một điều rõ ràng:

Tương lai của AI không chỉ nằm ở mô hình mạnh mẽ hơn, mà ở khả năng tương tác sâu hơn với con người.

Với Apps SDK, AgentKit, Codex, và loạt model API mới, OpenAI đang định hình lại vai trò của trí tuệ nhân tạo trong đời sống và doanh nghiệp.
AI không còn là công cụ bị động, mà là đối tác sáng tạo, cộng sự lập trình, và người hỗ trợ tầm nhìn chiến lược.

🔗 Nguồn tham khảo:

OpenAI AgentKit vs Dify

Posted on October 9, 2025October 14, 2025 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

Node.js 22 or higher (required for OpenAI Agents SDK)
OpenAI API key (get one at https://platform.openai.com/api-keys)

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:

Define tool: Describe function, parameters, and purpose
Model decides: Model automatically decides when to use tools
Execute tool: Your code executes the function
Return result: Send result back to model
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:

Raw OpenAI API: Provides deep understanding and maximum control. Perfect for learning and custom implementations.
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

Experiment: Run all six examples
Compare: Notice the differences in code complexity
Customize: Create your own tools
Integrate: Connect real APIs
Deploy: Move to production with proper error handling
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 October 9, 2025October 9, 2025 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 October 9, 2025October 13, 2025 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

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 October 8, 2025 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:

Nếu bạn thấy dòng:

→ 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 October 8, 2025October 13, 2025 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 October 6, 2025October 9, 2025 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 October 4, 2025 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:

Tự lên kế hoạch chi tiết.
Tạo danh sách việc cần làm.
Gửi email mời khách.
Đặt phòng họp.
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 September 30, 2025October 1, 2025 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.