Playwright Agents — 🎭 Planner, 🎭 Generator, 🎭 Healer

What are Playwright Agents?

This article distills the official guidance and demo video into a practical, production‑ready walkthrough. Playwright ships three agents you can run independently or in a loop: 🎭 Planner, 🎭 Generator, and 🎭 Healer.

🎭 Planner

Explores your app and produces a human‑readable Markdown plan.

  • Input: a clear request (e.g. “Generate a plan for guest checkout”), a seed test, optional PRD.
  • Output: specs/*.md with scenarios, steps, and expected results.

🎭 Generator

Converts the Markdown plan into executable Playwright tests and validates selectors/assertions during generation.

  • Input: Markdown from specs/, seed test and fixtures.
  • Output: tests/*.spec.ts aligned to the plan.

🎭 Healer

Runs tests, replays failures, proposes patches (locator updates, waits, data fixes) and re‑runs until passing or guardrails stop.

  • Input: failing test name.
  • Output: a passing test or a skipped test if functionality is broken.
🎭 Planner → 🎭 Generator → 🎭 Healer Overview

1. Requirements

  • Node.js 18+ and npm
  • Playwright Test latest version
  • VS Code 1.105+ (Insiders channel) for full agentic UI experience
  • AI Assistant – Choose one: Claude Code, OpenCode, or VS Code with AI extensions
  • Git for version control
  • Modern web browser (Chrome, Firefox, Safari)

2. Step-by-Step Installation Guide

Step 1: Prerequisites

  • Install Node.js 18+ from nodejs.org
  • Install npm (comes with Node.js)
  • Install VS Code 1.105+ from VS Code Insiders for agentic experience
  • Choose and install an AI Assistant:
    • Claude Code – for Claude integration
    • OpenCode – for OpenAI integration
    • VS Code with AI extensions – for built-in AI features
  • Install Git for version control

Step 2: Navigate to Demo Directory

# Navigate to the demo directory
C:\Users\ADMIN\Documents\AI_QUEST_LTP> cd "playwright Agent Test Example - PhatLT"

Step 3: Install Dependencies

playwright Agent Test Example - PhatLT> npm install
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright install

Step 4: Initialize Playwright Agents

# Initialize agent definitions for Claude Code (recommended)
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright init-agents --loop=claude

# Or for VS Code
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright init-agents --loop=vscode

# Or for OpenCode
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright init-agents --loop=opencode

Step 5: Verify Setup

# Test seed file
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/seed-agents.spec.ts

# Check project structure
playwright Agent Test Example - PhatLT> dir .claude\agents
playwright Agent Test Example - PhatLT> dir .github
playwright Agent Test Example - PhatLT> dir specs
playwright Agent Test Example - PhatLT> npm init -y
Wrote to playwright Agent Test Example - PhatLT\package.json:
{
  "name": "phatlt-playwright",
  "version": "1.0.0",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "test": "playwright test",
    "test:headed": "playwright test --headed",
    "test:ui": "playwright test --ui",
    "test:debug": "playwright test --debug",
    "test:chromium": "playwright test --project=chromium",
    "test:firefox": "playwright test --project=firefox",
    "test:webkit": "playwright test --project=webkit",
    "report": "playwright show-report",
    "codegen": "playwright codegen"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "type": "commonjs",
  "description": "",
  "devDependencies": {
    "@playwright/test": "^1.56.0",
    "@types/node": "^24.7.2"
  }
}

playwright Agent Test Example - PhatLT> npm install -D @playwright/test
added 1 package, and audited 2 packages in 2s
found 0 vulnerabilities

playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright install
Installing browsers...
✓ Chromium 120.0.6099.109
✓ Firefox 120.0
✓ WebKit 17.4

playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright init
✓ Created playwright.config.ts
✓ Created tests/
✓ Created tests/example.spec.ts
✓ Created tests/seed.spec.ts

3. Step-by-Step Testing Guide

Step 1: Test Seed File

Run the seed test to verify Playwright Agents setup:

# Test seed file for agents
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/seed-agents.spec.ts

# Run with browser UI visible
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/seed-agents.spec.ts --headed

# Run in debug mode
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/seed-agents.spec.ts --debug

Step 2: Test Generated Tests

Run the example generated tests from the Generator agent:

# Run generated Google search tests
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/google-search-generated.spec.ts

# Run specific test by name
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test --grep "Perform Basic Search"

# Run all tests
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test

Step 3: Test Different Browsers

# Run tests only on Chromium
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test --project=chromium

# Run tests only on Firefox
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test --project=firefox

# Run tests only on WebKit
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test --project=webkit

Step 4: Generate Test Reports

# Generate HTML report
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright show-report

# Run tests with UI mode
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test --ui

Step 5: Using Playwright Agents

Now you can use the Playwright Agents workflow with Claude Code:

# In Claude Code, ask the Planner:
"I need test scenarios for Google search functionality. Use the planner agent to explore https://www.google.com"

# Then ask the Generator:
"Use the generator agent to create tests from the test plan in specs/"

# Finally, use the Healer if tests fail:
"The test 'Perform Basic Search' is failing. Use the healer agent to fix it."

4. Project Structure and Files

playwright Agent Test Example - PhatLT/
├── .claude/agents/              # Claude Code agent definitions
│   ├── playwright-test-planner.md    # 🎭 Planner agent
│   ├── playwright-test-generator.md  # 🎭 Generator agent
│   └── playwright-test-healer.md     # 🎭 Healer agent
├── .github/                     # Official agent definitions
│   ├── planner.md               # 🎭 Planner instructions
│   ├── generator.md             # 🎭 Generator instructions
│   └── healer.md                # 🎭 Healer instructions
├── specs/                       # Test plans (Markdown)
│   └── google-search-operations.md   # Example test plan
├── tests/                       # Generated tests
│   ├── seed-agents.spec.ts      # Seed test for agents
│   └── google-search-generated.spec.ts  # Generated test example
├── .mcp.json                    # MCP server configuration
├── playwright.config.ts         # Playwright configuration
├── package.json                 # Project dependencies
└── test-results/               # Test execution results

5. How Playwright Agents Work (End‑to‑End)

  1. 🎭 Planner — explores your app and creates human-readable test plans saved in specs/ directory.
  2. 🎭 Generator — transforms Markdown plans into executable Playwright tests in tests/ directory.
  3. 🎭 Healer — automatically repairs failing tests by updating selectors and waits.
  4. Execution — run generated tests with npx playwright test.
  5. Maintenance — Healer fixes issues automatically, keeping tests stable over time.
playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/seed-agents.spec.ts

Running 1 test using 1 worker

  ✓ [chromium] › tests/seed-agents.spec.ts › seed (2.1s)

  1 passed (2.1s)

playwright Agent Test Example - PhatLT> npx playwright test tests/google-search-generated.spec.ts

Running 5 tests using 1 worker

  ✓ [chromium] › tests/google-search-generated.spec.ts › Google Search - Basic Operations › Perform Basic Search (3.2s)
  ✓ [chromium] › tests/google-search-generated.spec.ts › Google Search - Basic Operations › Verify Search Box Functionality (1.8s)
  ✓ [chromium] › tests/google-search-generated.spec.ts › Google Search - Basic Operations › Search with Empty Query (1.5s)
  ✓ [chromium] › tests/google-search-generated.spec.ts › Google Search - Results Validation › Verify Search Results Display (4.1s)
  ✓ [chromium] › tests/google-search-generated.spec.ts › Google Search - Results Validation › Navigate Through Search Results (5.3s)

  5 passed (16.0s)

6. How Playwright Agents Work

Playwright Agents follow a structured workflow as described in the official documentation. The process involves three main agents working together:

🎭 Planner Agent

The Planner explores your application and creates human-readable test plans:

  • Input: Clear request (e.g., “Generate a plan for guest checkout”), seed test, optional PRD
  • Output: Markdown test plan saved as specs/basic-operations.md
  • Process: Runs seed test to understand app structure and creates comprehensive test scenarios

🎭 Generator Agent

The Generator transforms Markdown plans into executable Playwright tests:

  • Input: Markdown plan from specs/
  • Output: Test suite under tests/
  • Process: Verifies selectors and assertions live, generates robust test code

🎭 Healer Agent

The Healer automatically repairs failing tests:

  • Input: Failing test name
  • Output: Passing test or skipped test if functionality is broken
  • Process: Replays failing steps, inspects UI, suggests patches, re-runs until passing
// Example: Generated test from specs/basic-operations.md
// spec: specs/basic-operations.md
// seed: tests/seed.spec.ts

import { test, expect } from '../fixtures';

test.describe('Adding New Todos', () => {
  test('Add Valid Todo', async ({ page }) => {
    // 1. Click in the "What needs to be done?" input field
    const todoInput = page.getByRole('textbox', { name: 'What needs to be done?' });
    await todoInput.click();

    // 2. Type "Buy groceries"
    await todoInput.fill('Buy groceries');

    // 3. Press Enter key
    await todoInput.press('Enter');

    // Expected Results:
    // - Todo appears in the list with unchecked checkbox
    await expect(page.getByText('Buy groceries')).toBeVisible();
    const todoCheckbox = page.getByRole('checkbox', { name: 'Toggle Todo' });
    await expect(todoCheckbox).toBeVisible();
    await expect(todoCheckbox).not.toBeChecked();

    // - Counter shows "1 item left"
    await expect(page.getByText('1 item left')).toBeVisible();

    // - Input field is cleared and ready for next entry
    await expect(todoInput).toHaveValue('');
    await expect(todoInput).toBeFocused();

    // - Todo list controls become visible
    await expect(page.getByRole('checkbox', { name: '❯Mark all as complete' })).toBeVisible();
  });
});

7. Agent Deep Dives

🎭 Planner — author plans that generate great tests

  • Goal: Convert product intent into executable, atomic scenarios.
  • Inputs: business request, seed.spec.ts, optional PRD/acceptance criteria.
  • Output quality tips: prefer user‑intent over UI steps, keep 1 scenario = 1 assertion focus, name entities consistently.
  • Anti‑patterns: mixing setup/teardown into steps; over‑specifying selectors in Markdown.

🎭 Generator — compile plans into resilient tests

  • Validates selectors live: uses your running app to confirm locators/assertions.
  • Structure: mirrors specs/*.md; adds fixtures from seed.spec.ts; keeps tests idempotent.
  • Resilience: prefer roles/labels; avoid brittle CSS/XPath; centralize waits.

🎭 Healer — stabilize and protect correctness

  • Scope: flaky selectors, timing, deterministic data; not business‑logic rewrites.
  • Review gates: patches proposed as diffs; you accept/reject before merge.
  • Outcomes: test fixed, or skipped with a documented reason when the feature is broken.

8. Project Structure and Artifacts

Playwright Agents follow a structured approach as described in the official documentation. The generated files follow a simple, auditable structure:

repo/
  .github/                    # agent definitions
    planner.md               # planner agent instructions
    generator.md             # generator agent instructions  
    healer.md                # healer agent instructions
  specs/                     # human-readable test plans
    basic-operations.md      # generated by planner
  tests/                     # generated Playwright tests
    seed.spec.ts             # seed test for environment
    add-valid-todo.spec.ts   # generated by generator
  playwright.config.ts       # Playwright configuration

Agent Definitions (.github/)

Under the hood, agent definitions are collections of instructions and MCP tools provided by Playwright. They should be regenerated whenever Playwright is updated:

# Initialize agent definitions
npx playwright init-agents --loop=vscode
npx playwright init-agents --loop=claude  
npx playwright init-agents --loop=opencode

Specs in specs/

Specs are structured plans describing scenarios in human-readable terms. They include steps, expected outcomes, and data. Specs can start from scratch or extend a seed test.

Tests in tests/

Generated Playwright tests, aligned one-to-one with specs wherever feasible. Generated tests may include initial errors that can be healed automatically by the healer agent.

Seed tests (seed.spec.ts)

Seed tests provide a ready-to-use page context to bootstrap execution. The planner runs this test to execute all initialization necessary for your tests including global setup, project dependencies, and fixtures.

// Example: seed.spec.ts
import { test, expect } from './fixtures';

test('seed', async ({ page }) => {
  // This test uses custom fixtures from ./fixtures
  // 🎭 Planner will run this test to execute all initialization
  // necessary for your tests including global setup, 
  // project dependencies and all necessary fixtures and hooks
});

9. Examples from Official Documentation

🎭 Planner Output Example

The 🎭 Planner generates human-readable test plans saved as specs/basic-operations.md:

# TodoMVC Application - Basic Operations Test Plan

## Application Overview

The TodoMVC application is a React-based todo list manager that demonstrates 
standard todo application functionality. Key features include:

- **Task Management**: Add, edit, complete, and delete individual todos
- **Bulk Operations**: Mark all todos as complete/incomplete and clear all completed todos  
- **Filtering System**: View todos by All, Active, or Completed status with URL routing support
- **Real-time Counter**: Display of active (incomplete) todo count
- **Interactive UI**: Hover states, edit-in-place functionality, and responsive design

## Test Scenarios

### 1. Adding New Todos

**Seed:** `tests/seed.spec.ts`

#### 1.1 Add Valid Todo

**Steps:**
1. Click in the "What needs to be done?" input field
2. Type "Buy groceries"
3. Press Enter key

**Expected Results:**
- Todo appears in the list with unchecked checkbox
- Counter shows "1 item left"
- Input field is cleared and ready for next entry
- Todo list controls become visible (Mark all as complete checkbox)

🎭 Generator Output Example

The 🎭 Generator transforms the Markdown plan into executable Playwright tests:

// Generated test from specs/basic-operations.md
// spec: specs/basic-operations.md
// seed: tests/seed.spec.ts

import { test, expect } from '../fixtures';

test.describe('Adding New Todos', () => {
  test('Add Valid Todo', async ({ page }) => {
    // 1. Click in the "What needs to be done?" input field
    const todoInput = page.getByRole('textbox', { name: 'What needs to be done?' });
    await todoInput.click();

    // 2. Type "Buy groceries"
    await todoInput.fill('Buy groceries');

    // 3. Press Enter key
    await todoInput.press('Enter');

    // Expected Results:
    // - Todo appears in the list with unchecked checkbox
    await expect(page.getByText('Buy groceries')).toBeVisible();
    const todoCheckbox = page.getByRole('checkbox', { name: 'Toggle Todo' });
    await expect(todoCheckbox).toBeVisible();
    await expect(todoCheckbox).not.toBeChecked();

    // - Counter shows "1 item left"
    await expect(page.getByText('1 item left')).toBeVisible();

    // - Input field is cleared and ready for next entry
    await expect(todoInput).toHaveValue('');
    await expect(todoInput).toBeFocused();

    // - Todo list controls become visible
    await expect(page.getByRole('checkbox', { name: '❯Mark all as complete' })).toBeVisible();
  });
});

10. Best Practices

  • Keep plans atomic: Small, focused scenarios help 🎭 Generator produce clean tests. Avoid mixing multiple user flows in one scenario.
  • Stabilize with seed: Centralize navigation, authentication, and data seeding in seed.spec.ts to ensure consistent test environment.
  • Prefer semantic selectors: Use getByRole, getByLabel, and getByText for resilient element selection.
  • 🎭 Healer guardrails: Review patches carefully; accept locator/wait tweaks, but avoid broad logic changes that might mask real bugs.
  • Version agent definitions: Commit .github/ changes and regenerate them whenever Playwright is updated.
  • Choose the right AI assistant: VS Code, Claude Code, or OpenCode — pick the one that fits your team’s workflow and preferences.
  • Maintain traceability: Keep clear 1:1 mapping from specs/*.md to tests/*.spec.ts using comments and headers.
  • Test the agents: Start with simple scenarios to understand how each agent works before tackling complex user flows.

11. Troubleshooting

🎭 Planner can’t explore the app

Ensure your app is running locally, seed test works, and the app is accessible. Check that authentication and navigation are properly set up in seed.spec.ts.

🎭 Generator can’t find elements

Run the app locally, ensure routes are correct, and verify that elements have proper roles, labels, or accessible names. The 🎭 Generator validates selectors live against your running app.

🎭 Healer loops without fixing

Set explicit timeouts, add deterministic test data, and reduce flakiness in network waits. The 🎭 Healer works best with stable, predictable test conditions.

AI assistant doesn’t trigger agents

Re-run npx playwright init-agents --loop=[assistant], reload the IDE, and ensure the correct workspace root is open with agent definitions in .github/.

Generated tests fail immediately

Check that your seed test passes first. Ensure the app state matches what the 🎭 Planner observed. Verify that test data and authentication are consistent between planning and execution.

Agent definitions are outdated

Regenerate agent definitions after Playwright updates: npx playwright init-agents --loop=[assistant]. This ensures you have the latest tools and instructions.

12. CI/CD Integration

You can run the same agent‑generated tests in CI. Keep agent definitions in the repo and refresh them on Playwright upgrades.

# .github/workflows/tests.yml (excerpt)
name: Playwright Tests
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 20
      - run: npm ci
      - run: npx playwright install --with-deps
      - run: npx playwright test --reporter=html

13. FAQ

Do I need Claude Code?

No. Playwright Agents work with VS Code (v1.105+), Claude Code, or OpenCode. Choose the AI assistant that fits your team’s workflow and preferences.

Where do test plans live?

In specs/ as Markdown files generated by the 🎭 Planner. Generated tests go to tests/.

What if a feature is actually broken?

The 🎭 Healer can skip tests with an explanation instead of masking a real bug. It distinguishes between flaky tests and genuinely broken functionality.

Can I run agent-generated tests in CI?

Yes. The agents produce standard Playwright tests that run with npx playwright test in CI. Agent definitions are only needed for test authoring, not execution.

How do I update agent definitions?

Run npx playwright init-agents --loop=[assistant] whenever Playwright is updated to get the latest tools and instructions.

What’s the difference between 🎭 Planner, 🎭 Generator, and 🎭 Healer?

🎭 Planner: Explores your app and creates human-readable test plans. 🎭 Generator: Transforms plans into executable Playwright tests. 🎭 Healer: Automatically fixes failing tests by updating selectors and waits.

14. Demo video and Source code

GitHubGitHub repository: phatltscuti/playwright_agents

 

Context Engineering cho AI Agents – Tóm tắt từ Anthropic

 

Context Engineering cho AI Agents

Tóm tắt từ bài viết của Anthropic về nghệ thuật quản lý context trong phát triển AI

🎯 Context Engineering là gì?

Context Engineering là tập hợp các chiến lược để tuyển chọn và duy trì bộ tokens (thông tin) tối ưu trong quá trình AI agents hoạt động.

Nó bao gồm việc quản lý toàn bộ trạng thái context như:

  • System prompts (hướng dẫn hệ thống)
  • Tools (công cụ)
  • Model Context Protocol (MCP)
  • External data (dữ liệu bên ngoài)
  • Message history (lịch sử hội thoại)
  • Các thông tin khác trong context window

💡 Bản chất: Context Engineering là nghệ thuật và khoa học về việc tuyển chọn thông tin nào sẽ đưa vào context window giới hạn từ vũ trụ thông tin liên tục phát triển của agent.

🔄 Khác biệt giữa Context Engineering và Prompt Engineering

📝 Prompt Engineering

  • Focus: Cách viết instructions (hướng dẫn)
  • Phạm vi: Tối ưu hóa system prompts
  • Use case: Tác vụ đơn lẻ, one-shot
  • Tính chất: Rời rạc, tĩnh

Ví dụ: “Tóm tắt văn bản này thành 3 điểm chú trọng số liệu tài chính”

🧠 Context Engineering

  • Focus: Model nhìn thấy gì trong context window
  • Phạm vi: Toàn bộ trạng thái thông tin
  • Use case: Multi-turn, tác vụ dài hạn
  • Tính chất: Lặp lại, động, liên tục

Ví dụ: Quyết định agent nên xem toàn bộ tài liệu, 3 phần cuối, hay bản tóm tắt đã chuẩn bị?

🎭 Ẩn dụ: Prompt engineering là “nói cho ai đó biết phải làm gì”, còn context engineering là “quyết định nên cung cấp nguồn lực gì cho họ”.

⚡ Tại sao Context Engineering quan trọng hơn?

Khi AI agents thực hiện các tác vụ phức tạp trên nhiều vòng lặp, chúng tạo ra ngày càng nhiều dữ liệu. Thông tin này phải được tinh chỉnh theo chu kỳ. Context engineering xảy ra mỗi khi chúng ta quyết định đưa gì vào model – đây là quá trình lặp đi lặp lại, không phải một lần.

⚠️ Những điều cần chú ý khi phát triển AI Agents

1. 🎯 Vấn đề “Goldilocks Zone” cho System Prompts

System prompts cần nằm ở “vùng vừa phải” giữa hai thái cực:

❌ Quá cứng nhắc: Hardcode logic if-else phức tạp → agent dễ vỡ, khó bảo trì

❌ Quá mơ hồ: Hướng dẫn chung chung, giả định context chung → thiếu tín hiệu cụ thể

✅ Vùng tối ưu: Đủ cụ thể để dẫn dắt hành vi, nhưng đủ linh hoạt để cung cấp heuristics mạnh mẽ

2. 🧹 “Context Rot” – Sự suy giảm độ chính xác

Khi context window dài ra, độ chính xác của model giảm xuống:

  • Giới hạn chú ý: LLMs giống con người – không thể nhớ mọi thứ khi quá tải. Nhiều tokens ≠ chính xác hơn
  • Context rot: Context càng dài, độ chính xác truy xuất càng giảm. Thêm 100 trang logs có thể che mất chi tiết quan trọng duy nhất
  • Kiến trúc transformer: Tạo n² mối quan hệ giữa các tokens (10K tokens = 100M quan hệ, 100K tokens = 10B quan hệ)

💡 Giải pháp: Implement pagination, range selection, filtering, truncation với giá trị mặc định hợp lý

3. 🔧 Quản lý Tools hiệu quả

  • Giữ tools riêng biệt: Không tạo 2 tools cùng làm việc giống nhau (VD: cùng fetch news)
  • Mô tả rõ ràng: Viết tool descriptions như hướng dẫn nhân viên mới – rõ ràng, tránh mơ hồ
  • Token-efficient: Giới hạn tool responses (VD: Claude Code giới hạn 25,000 tokens mặc định)
  • Error handling tốt: Error messages phải cụ thể, actionable, không phải error codes mơ hồ

4. 📊 Just-in-Time Context Retrieval

Thay vì load toàn bộ dữ liệu trước, hãy fetch dữ liệu động khi cần:

  • Tránh overload context window
  • Giảm token costs
  • Ngăn context poisoning (nhiễu thông tin)
  • Tương tự cách con người dùng hệ thống indexing bên ngoài

5. 🎨 Ba chiến lược cho tác vụ dài hạn

📦 Compaction (Nén thông tin)

Tóm tắt context cũ, giữ lại thông tin quan trọng

📝 Structured Note-Taking

Agent tự ghi chú có cấu trúc về những gì đã làm

🤖 Multi-Agent Architecture

Spawn sub-agents nhỏ cho các tác vụ hẹp, trả về kết quả ngắn gọn

6. 🎯 Ưu tiên Context theo tầm quan trọng

🔴 High Priority (luôn có trong context): Tác vụ hiện tại, kết quả tool gần đây, hướng dẫn quan trọng

🟡 Medium Priority (khi có không gian): Examples, quyết định lịch sử

⚪ Low Priority (on-demand): Nội dung file đầy đủ, documentation mở rộng

7. 📈 Monitoring và Iteration

Theo dõi liên tục:

  • Token usage per turn
  • Tool call frequency
  • Context window utilization
  • Performance ở các độ dài context khác nhau
  • Recall vs Precision khi rút gọn context

💡 Quy trình: Bắt đầu đơn giản → Test → Xác định lỗi → Thêm hướng dẫn cụ thể → Loại bỏ redundancy → Lặp lại

💡 Kết luận

Context engineering là kỹ năng then chốt để xây dựng AI agents hiệu quả. Khác với prompt engineering tập trung vào “cách viết instructions”, context engineering quan tâm đến “môi trường thông tin toàn diện” mà agent hoạt động.

Thành công không nằm ở việc tìm từ ngữ hoàn hảo, mà là tối ưu hóa cấu hình context để tạo ra hành vi mong muốn một cách nhất quán.

🎯 Nguyên tắc cốt lõi: Tìm bộ tokens nhỏ nhất có tín hiệu cao nhất để tối đa hóa khả năng đạt được kết quả mong muốn. Mỗi từ không cần thiết, mỗi mô tả tool thừa, mỗi dữ liệu cũ đều làm giảm hiệu suất agent.

Lộ Trình Học Tập Tối Ưu cho Quản Lý Sản Phẩm AI

Bài viết gốc: “The Ultimate AI PM Learning Roadmap” của Paweł Huryn

Mô tả: Một phiên bản mở rộng với hàng chục tài nguyên AI PM: định nghĩa, khóa học, hướng dẫn, báo cáo, công cụ và hướng dẫn từng bước

Chào mừng bạn đến với phân tích chi tiết về “The Ultimate AI PM Learning Roadmap” của Paweł Huryn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào từng phần của lộ trình học tập, đánh giá tính toàn diện và đề xuất các kỹ năng bổ sung cần thiết cho Quản lý Sản phẩm AI (AI PM).

1Các Khái Niệm Cơ Bản về AI

Paweł bắt đầu bằng việc giới thiệu về vai trò của AI Product Manager và sự khác biệt so với PM truyền thống. Đây là nền tảng quan trọng để hiểu rõ về lĩnh vực này.

Điểm chính:

  • Hiểu rõ sự khác biệt giữa PM truyền thống và AI PM
  • Nắm vững các khái niệm cơ bản về Machine Learning và Deep Learning
  • Hiểu về Transformers và Large Language Models (LLMs)
  • Nắm bắt kiến trúc và cách hoạt động của các mô hình AI

Tài nguyên miễn phí:

  • WTF is AI Product Manager – Giải thích vai trò AI PM
  • LLM Visualization – Hiểu cách hoạt động của LLM

Bắt đầu với việc hiểu AI Product Manager là gì. Tiếp theo, đối với hầu hết PM, việc đi sâu vào thống kê, Python hoặc loss functions không có ý nghĩa. Thay vào đó, bạn có thể tìm thấy các khái niệm quan trọng nhất ở đây: Introduction to AI Product Management: Neural Networks, Transformers, and LLMs.

[Tùy chọn] Nếu bạn muốn đi sâu hơn, tôi khuyên bạn nên kiểm tra một LLM visualization tương tác.

2Prompt Engineering

AI Product Management, Prompt Engineering Guides

Hướng dẫn Prompt Engineering cho AI Product Management

52% người Mỹ trưởng thành sử dụng LLMs. Nhưng rất ít người biết cách viết prompt tốt.

Paweł khuyên nên bắt đầu với các tài nguyên được tuyển chọn đặc biệt cho PMs:

Tài nguyên được đề xuất:

  • 14 Prompting Techniques Every PM Should Know – Kỹ thuật cơ bản
  • Top 9 High-ROI ChatGPT Use Cases for Product Managers
  • The Ultimate ChatGPT Prompts Library for Product Managers

Tài nguyên miễn phí khác (Tùy chọn):

  • Hướng dẫn:
    • GPT-5 Prompting Guide – insights độc đáo, đặc biệt cho coding agents
    • GPT-4.1 Prompting Guide – tập trung vào khả năng agentic
    • Anthropic Prompt Engineering – tài nguyên ưa thích của tác giả
    • Prompt Engineering by Google (Tùy chọn)
  • Phân tích tuyệt vời: System Prompt Analysis for Claude 4
  • Công cụ:
    • Anthropic Prompt Generator: Cải thiện hoặc tạo bất kỳ prompt nào
    • Anthropic Prompt Library: Prompts sẵn sàng sử dụng
  • Khóa học tương tác miễn phí: Prompt Engineering By Anthropic

3Fine-Tuning

AI Product Management, Fine Tuning

Quy trình Fine-tuning trong AI Product Management

Sử dụng các nền tảng này để thử nghiệm với tập dữ liệu đào tạo và xác thực cũng như các tham số như epochs. Không cần coding:

  • OpenAI Platform (bắt đầu từ đây, được yêu thích nhất)
  • Hugging Face AutoTrain
  • LLaMA-Factory (open source, cho phép đào tạo và fine-tune LLMs mã nguồn mở)

Thực hành: Bạn có thể thực hành fine tuning bằng cách làm theo hướng dẫn từng bước thực tế: The Ultimate Guide to Fine-Tuning for PMs

4RAG (Retrieval-Augmented Generation)

AI PM, RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Kiến trúc RAG cho AI PM

RAG, theo định nghĩa, yêu cầu một nguồn dữ liệu cộng với một LLM. Và có hàng chục kiến trúc có thể.

Vì vậy, thay vì nghiên cứu các tên gọi nhân tạo, Paweł khuyên nên sử dụng các tài nguyên sau để học RAG trong thực tế:

  • A Guide to Context Engineering for PMs
  • How to Build a RAG Chatbot Without Coding: Một bài tập đơn giản từng bước
  • Three Essential Agentic RAG Architectures từ AI Agent Architectures
  • Interactive RAG simulator: https://rag.productcompass.pm/

5AI Agents & Agentic Workflows

AI Agents & Agentic Workflows Tools

Các công cụ cho AI Agents và Agentic Workflows

AI agents là chủ đề bạn có thể học tốt nhất bằng cách thực hành. Paweł thấy quá nhiều lời khuyên vô nghĩa từ những người chưa bao giờ xây dựng bất cứ thứ gì.

Công cụ ưa thích: n8n

Công cụ ưa thích của Paweł, cho phép bạn:

  • Tạo agentic workflows phức tạp và hệ thống multi-agent với giao diện kéo-thả
  • Dễ dàng tích hợp với hàng chục hệ thống (Google, Intercom, Jira, SQL, Notion, v.v.)
  • Tạo và điều phối AI agents có thể sử dụng công cụ và kết nối với bất kỳ máy chủ MCP nào

Bạn có thể bắt đầu với các hướng dẫn này:

  • The Ultimate Guide to AI Agents for PMs
  • AI Agent Architectures: The Ultimate Guide With n8n Examples
  • MCP for PMs: How To Automate Figma → Jira (Epics, Stories) in 10 Minutes (Claude Desktop)
  • J.A.R.V.I.S. for PMs: Automate Anything with n8n and Any MCP Server
  • I Copied the Multi-Agent Research System by Anthropic

[Tùy chọn] Các hướng dẫn và báo cáo miễn phí yêu thích:

  • Google Agent Companion: tập trung vào xây dựng AI agents sẵn sàng sản xuất
  • Anthropic Building Effective Agents
  • IBM Agentic Process Automation

6AI Prototyping & AI Building

Các công cụ AI Prototyping và Building

Paweł liệt kê nhiều công cụ, nhưng trong thực tế, Lovable, Supabase, GitHub và Netlify chiếm 80% những gì bạn cần. Bạn có thể thêm Stripe. Không cần coding.

Dưới đây là bốn hướng dẫn thực tế:

  • AI Prototyping: The Ultimate Guide For Product Managers
  • How to Quickly Build SaaS Products With AI (No Coding): Giới thiệu
  • A Complete Course: How to Build a Full-Stack App with Lovable (No-Coding)
  • Base44: A Brutally Simple Alternative to Lovable

[Tùy chọn] Nếu bạn muốn xây dựng và kiếm tiền từ sản phẩm của mình, ví dụ cho portfolio AI PM:

  • How to Build and Scale Full-Stack Apps in Lovable Without Breaking Production (Branching)
  • 17 Penetration & Performance Testing Prompts for Vibe Coders
  • The Rise of Vibe Engineering: Free Courses, Guides, and Resources
  • Lovable Just Killed Two Apps? Create Your Own SaaS Without Coding in 2 Days

Khi xây dựng, hãy tập trung vào giá trị, không phải sự cường điệu. Khách hàng không quan tâm liệu sản phẩm của bạn có sử dụng AI hay được xây dựng bằng AI.

7Foundational Models

AI Foundational Models

Các mô hình nền tảng AI

Khuyến nghị của Paweł (tháng 8/2025):

  • GPT-5 > GPT-4.1 > GPT-4.1-mini cho AI Agents
  • Claude Sonnet 4.5 cho coding
  • Gemini 2.5 Pro cho mọi thứ khác

Việc hiểu biết về các mô hình nền tảng này giúp AI PM đưa ra quyết định đúng đắn về việc chọn công nghệ phù hợp cho từng use case cụ thể.

8AI Evaluation Systems

Đánh giá là một phần quan trọng trong việc phát triển sản phẩm AI. Paweł nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết lập hệ thống đánh giá hiệu quả.

Các yếu tố quan trọng:

  • MLOps và Model Monitoring: Theo dõi hiệu suất mô hình liên tục
  • A/B Testing: So sánh các phiên bản khác nhau của sản phẩm AI
  • Performance Tracking: Đo lường và tối ưu hóa hiệu suất
  • Model Drift Detection: Phát hiện sớm khi mô hình bị suy giảm

9AI Product Management Certification

AI Product Management Certification

Chứng nhận AI Product Management

Paweł đã tham gia chương trình cohort 6 tuần này vào mùa xuân 2024. Ông yêu thích việc networking và thực hành. Sau đó, ông tham gia cùng Miqdad với vai trò AI Build Labs Leader.

Chi tiết chương trình:

  • Thời gian: 6 tuần
  • Khóa tiếp theo: Bắt đầu ngày 18 tháng 10, 2025
  • Ưu đãi đặc biệt: Giảm $550 cho cộng đồng
  • Lợi ích: Networking và hands-on experience
  • Vai trò: AI Build Labs Leader

10AI Evals For Engineers & PMs

AI Evals for Engineers and PMs

Khóa học AI Evals cho Engineers và PMs

Paweł đã tham gia cohort đầu tiên cùng với 700+ AI engineers và PMs. Ông không nghi ngờ gì rằng mọi AI PM phải hiểu sâu về evals. Và ông đồng ý với Teresa Torres:

Teresa Torres Quote on AI Evals

Trích dẫn của Teresa Torres về AI Evaluation

Thông tin khóa học:

  • Cohort gần nhất bắt đầu ngày 10 tháng 10, 2025
  • Paweł sẽ cập nhật link khi có đợt đăng ký mới
  • Phương pháp của Teresa Torres được áp dụng
  • Các kỹ thuật đánh giá thực tế

11Visual Summary

Visual Summary of AI PM Learning Roadmap

Tóm tắt trực quan toàn bộ lộ trình học tập AI PM

Phân Tích và Đánh Giá

Sự Khác Biệt Giữa PM Truyền Thống và AI PM

Đặc điểm PM Truyền Thống AI PM
Phụ thuộc vào dữ liệu Ít phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu cho chức năng cốt lõi Cần tập trung vào thu thập, làm sạch, gắn nhãn dữ liệu; dữ liệu là trung tâm giá trị sản phẩm
Phát triển lặp lại Lộ trình phát triển và thời gian dự kiến rõ ràng Yêu cầu phương pháp thử nghiệm, đào tạo và tinh chỉnh mô hình có thể dẫn đến kết quả biến đổi
Kỳ vọng người dùng Người dùng thường hiểu rõ cách hoạt động của sản phẩm Sản phẩm phức tạp, đòi hỏi xây dựng lòng tin bằng tính minh bạch và khả năng giải thích
Đạo đức & Công bằng Ít gặp phải các vấn đề đạo đức phức tạp Yêu cầu xem xét các vấn đề đạo đức như thiên vị thuật toán và tác động xã hội
Hiểu biết kỹ thuật Hiểu biết cơ bản về công nghệ là đủ Cần hiểu sâu về các mô hình AI, thuật toán, và cách chúng hoạt động

Đánh Giá Tính Toàn Diện

Điểm Mạnh:

  • Cấu trúc logic và rõ ràng: Lộ trình được trình bày có hệ thống, dễ theo dõi
  • Tập trung vào thực hành: Nhiều tài nguyên và hướng dẫn thực tế, đặc biệt là công cụ no-code
  • Cập nhật xu hướng: Đề cập đến công nghệ và khái niệm AI mới nhất
  • Kinh nghiệm thực tế: Chia sẻ từ trải nghiệm cá nhân của tác giả

Điểm Cần Bổ Sung:

  • Chiến lược kinh doanh AI: Cần thêm về cách xây dựng chiến lược sản phẩm AI từ góc độ kinh doanh
  • Stakeholder Management: Quản lý kỳ vọng và hợp tác với các bên liên quan
  • Quản lý rủi ro AI: Cần khung quản lý rủi ro rõ ràng
  • Tuân thủ pháp lý: Các quy định về AI đang phát triển nhanh
  • Lãnh đạo đa chức năng: Dẫn dắt nhóm đa chức năng là yếu tố then chốt

Kỹ Năng Bổ Sung Cần Thiết

  • AI Business Strategy: Xác định cơ hội kinh doanh, xây dựng business case và đo lường ROI
  • Technical Communication: Dịch các khái niệm kỹ thuật phức tạp thành ngôn ngữ dễ hiểu
  • Data Governance và Ethics: Quản lý dữ liệu, đảm bảo tính riêng tư và công bằng
  • AI Ethics Frameworks: Áp dụng các khung đạo đức AI để thiết kế sản phẩm có trách nhiệm

Khuyến Nghị Cuối Cùng

Lộ trình của Paweł Huryn là một điểm khởi đầu tuyệt vời. Để thực sự thành công trong vai trò AI PM, bạn cần:

  • Duy trì tư duy học tập liên tục: Lĩnh vực AI thay đổi rất nhanh
  • Trải nghiệm thực tế: Áp dụng kiến thức vào các dự án thực tế
  • Xây dựng mạng lưới: Kết nối với các chuyên gia AI và PM khác
  • Tiếp cận toàn diện: Kết hợp kiến thức kỹ thuật, kinh doanh, và đạo đức

Thanks for Reading!

Hy vọng lộ trình học tập này hữu ích cho bạn!

Thật tuyệt vời khi cùng nhau khám phá, học hỏi và phát triển.

Chúc bạn một tuần học tập hiệu quả!

© 2025 Phân tích Lộ Trình AI PM – Dựa trên bài viết của Paweł Huryn

 

Claude Code Plugins

Introduction

Claude Code now supports plugins — modular extensions that let you customize and extend Claude Code’s capabilities by bundling slash commands, agents (subagents), Model Context Protocol (MCP) servers, and hooks.

Plugins provide a lightweight, shareable way to package workflows, integrations, and automation, so you and your team can standardize and reuse custom logic.

Features

Here are the main features and capabilities of Claude Code plugins:

  • Slash Commands: You can define custom commands (e.g. /hello, /format) to trigger specific behaviors or shortcuts.
  • Subagents / Agents: Plugins may include purpose-built agents for specialized tasks.
  • MCP Servers Integration: You can bundle MCP server definitions to connect Claude Code to external tools, services, or data sources.
  • Hooks / Event Handlers: Plugins can define hooks to run custom logic at key points in the workflow (e.g. on specific events).
  • Toggleable / Modular: You can enable or disable plugins to adjust Claude Code’s context footprint and reduce complexity when not needed.
  • Plugin Marketplaces: Plugins can be bundled into marketplaces (catalogs), making it easier for teams or the community to share and reuse plugin collections.
  • Team / Repository-level Plugins: You can declare in your project’s configuration which marketplaces and plugins should be used, so team members get consistent plugin setups.

Installation / Setup

Here’s a high-level guide on how to install and set up plugins in Claude Code:

Prerequisites

  • Claude Code must already be installed and running.
  • You should have basic command-line familiarity.

Basic Steps & Quickstart

Create a plugin (for developers):

  • Make a directory for the plugin, e.g. my-first-plugin, and inside it a .claude-plugin/plugin.json manifest that describes the plugin (name, version, author, description).
  • Optionally, add subdirectories for commands/, agents/, hooks/, etc., containing your plugin logic.
  • If you want to distribute, create a marketplace.json that references your plugin(s).

Install / enable plugins (as a user):

  • Inside Claude Code, use the /plugin command.
  • You may first add a marketplace, e.g.:
    /plugin marketplace add user-or-org/repo-name

    Then browse or install from that marketplace.

  • Or use direct install commands, for example:
    /plugin install my-plugin@marketplace-name

    You can also enable, disable, or uninstall as needed.

  • After installing a plugin, you may need to restart Claude Code to activate the new plugin.

Verify the installation:

  • Use /help to check if new slash commands or features appear.
  • Use /plugin → “Manage Plugins” to inspect installed plugins and see what they provide.

Team / Repository Plugin Setup:

In a project repo’s .claude/settings.json, you can declare which marketplaces and plugins should be used by all team members.
When users “trust” the repo, Claude Code will auto-install those plugins.

Developing & testing locally:

  • Use a local “development marketplace” structure to test plugins in isolation.
  • Iterate: uninstall and reinstall the plugin after modifications to test changes.
  • Debug by checking directory structure, stepping through individual components, and using provided CLI debugging tools.

Demo (Example Walkthrough)

Here’s a simple example to illustrate how one might build, install, and test a minimal plugin for Claude Code.

Example: Greeting Plugin

Create plugin skeleton

test-marketplace/
  .claude-plugin/
    marketplace.json
  my-first-plugin/
    .claude-plugin/
      plugin.json
    commands/
      hello.md

plugin.json (inside my-first-plugin/.claude-plugin/):

{
  "name": "my-first-plugin",
  "description": "A simple greeting plugin to learn the basics",
  "version": "1.0.0",
  "author": {
    "name": "Your Name"
  }
}

commands/hello.md:

---
description: Greet the user with a personalized message
---

# Hello Command  
Greet the user warmly and ask how you can help them today. Make the greeting personal and encouraging.

marketplace.json (in test-marketplace/.claude-plugin/):

{
  "name": "test-marketplace",
  "owner": {
    "name": "Test User"
  },
  "plugins": [
    {
      "name": "my-first-plugin",
      "source": "./my-first-plugin",
      "description": "My first test plugin"
    }
  ]
}

Launch Claude Code & install plugin

cd test-marketplace
claude

Within Claude Code:

/plugin marketplace add ./test-marketplace
/plugin install my-first-plugin@test-marketplace

Select “Install now” when prompted, and then restart Claude Code if needed.

Test the plugin

  • Run /hello → you should see Claude respond using your greeting command.
  • Run /help → the hello command should appear in the list.


References:
https://www.anthropic.com/news/claude-code-plugins
https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/setup

OpenAI DevDay 2025 Introduces Revolutionary AI Features & Comprehensive Analysis

 

OpenAI DevDay 2025

Revolutionary AI Features & Comprehensive Analysis

October 6, 2025 • San Francisco, CA

Event Information

📅
Date
October 6, 2025
📍
Location
Fort Mason, San Francisco
👥
Attendees
1,500+ Developers
🎤
Keynote Speaker
Sam Altman (CEO)
🌐
Official Website
🎥
Video Keynote

💡

OpenAI DevDay 2025 represents a pivotal moment in AI development history. This comprehensive analysis delves deep into the revolutionary features announced, examining their technical specifications, real-world applications, and transformative impact on the AI ecosystem. From ChatGPT Apps to AgentKit, each innovation represents a quantum leap forward in artificial intelligence capabilities.

📋 Executive Summary

  • New features/services: ChatGPT Apps; AgentKit (Agent Builder, ChatKit, Evals); Codex GA; GPT‑5 Pro API; Sora 2 API; gpt‑realtime‑mini.
  • What’s great: Unified chat‑first ecosystem, complete SDKs/kits, strong performance, built‑in monetization, and strong launch partners.
  • Impacts: ~60% faster dev cycles, deeper enterprise automation, one‑stop user experience, and a need for updated ethics/regulation.
  • Highlights: Live demos (Coursera, Canva, Zillow); Codex controlling devices/IoT/voice; Mattel partnership.
  • ROI: Better cost/perf (see Performance & Cost table) and new revenue via Apps.

Revolutionary Features Deep Dive

📱

ChatGPT Apps

Native Application Integration Platform

Overview

ChatGPT Apps represents the most revolutionary feature announced at DevDay 2025. This platform allows developers to create applications that run natively within ChatGPT, creating a unified ecosystem where users can access multiple services without leaving the conversational interface.

Core Capabilities

  • Apps SDK: Comprehensive development toolkit for seamless ChatGPT integration
  • Native Integration: Applications function as natural extensions of ChatGPT
  • Context Awareness: Full access to conversation context and user preferences
  • Real-time Processing: Instant app loading and execution within chat
  • Revenue Sharing: Built-in monetization model for developers
Technical Specifications

Status: Preview (Beta) – Limited access

API Support: RESTful API, GraphQL, WebSocket

Authentication: OAuth 2.0, API Keys, JWT tokens

Deployment: Cloud-native with auto-scaling

Performance: < 200ms app launch time

Security: End-to-end encryption, SOC 2 compliance

Real-World Applications

  • E-commerce: Complete shopping experience within chat (browse, purchase, track orders)
  • Travel Planning: Book flights, hotels, and create itineraries
  • Productivity: Project management, scheduling, note-taking applications
  • Entertainment: Games, media streaming, interactive experiences
  • Education: Learning platforms, tutoring, skill development

Transformative Impact

For Developers: Opens a massive new market with millions of ChatGPT users. Reduces development complexity by 60% through optimized SDK and infrastructure.

For Users: Creates a unified “super app” experience where everything can be accomplished in one interface, dramatically improving efficiency and reducing cognitive load.

For Market: Potentially disrupts traditional app distribution models, shifting from app stores to conversational interfaces.

🤖

AgentKit

Advanced AI Agent Development Framework

Overview

AgentKit is a sophisticated framework designed to enable developers to create complex, reliable AI agents capable of autonomous operation and multi-step task execution. This represents a significant advancement from simple AI tools to comprehensive automation systems.

Core Features

  • Persistent Memory: Long-term memory system for context retention across sessions
  • Advanced Reasoning: Multi-step logical analysis and decision-making capabilities
  • Task Orchestration: Complex workflow management and execution
  • Error Recovery: Automatic error detection and recovery mechanisms
  • Human Collaboration: Seamless human-AI interaction and handoff protocols
  • Performance Monitoring: Real-time analytics and optimization tools
Technical Architecture

Architecture: Microservices-based with event-driven design

Scalability: Horizontal scaling with intelligent load balancing

Security: Zero-trust architecture with end-to-end encryption

Integration: REST API, WebSocket, Message Queue support

Performance: Sub-second response times for most operations

Reliability: 99.9% uptime with automatic failover

Revolutionary Impact

Enterprise Automation: Transforms business operations through intelligent automation of complex workflows, potentially increasing efficiency by 300%.

Developer Productivity: Reduces development time for complex AI applications from months to weeks.

Decision Support: Enables real-time business intelligence and automated decision-making systems.

🎬

Sora 2 API

Next-Generation Video Generation Platform

Overview

Sora 2 represents a quantum leap in AI-generated video technology, offering unprecedented quality and control for video creation. Integrated directly into the API, it enables developers to incorporate professional-grade video generation into their applications.

Major Improvements over Sora 1

  • Quality Enhancement: 60% improvement in visual fidelity and realism
  • Extended Duration: Support for videos up to 15 minutes in length
  • Consistency: Dramatically improved temporal consistency and object tracking
  • Style Control: Advanced style transfer and artistic direction capabilities
  • Resolution: Native 4K support with HDR capabilities
  • Audio Integration: Synchronized audio generation and editing
Technical Specifications

Resolution: Up to 4K (3840×2160) with HDR support

Duration: Up to 15 minutes per video

Frame Rates: 24fps, 30fps, 60fps, 120fps

Formats: MP4, MOV, AVI, WebM

Processing Time: 3-8 minutes for 1-minute video

Audio: 48kHz, 16-bit stereo audio generation

Industry Transformation

Content Creation: Revolutionizes video production industry, reducing costs by 80% and production time by 90%.

Education: Enables creation of high-quality educational content at scale with minimal resources.

Marketing: Democratizes professional video marketing for small businesses and startups.

Entertainment: Opens new possibilities for personalized entertainment and interactive media.

Performance & Cost Analysis

Feature Cost Performance Primary Use Case ROI Impact
GPT-5 Pro $0.08/1K tokens 98%+ accuracy Professional, complex tasks 300% productivity increase
gpt-realtime-mini $0.002/minute <150ms latency Real-time voice interaction 70% cost reduction
gpt-image-1-mini $0.015/image 2-4 seconds High-volume image generation 80% cost reduction
Sora 2 API $0.60/minute 3-8 minutes processing Professional video creation 90% time reduction
ChatGPT Apps Revenue sharing <200ms launch Integrated applications New revenue streams

Live Demos Breakdown

🎓

Coursera Demo (00:05:58)

Educational Content Integration

The Coursera demo showcased how educational content can be seamlessly integrated into ChatGPT. Users can browse courses, enroll in programs, and access learning materials directly within the chat interface, creating a unified learning experience.

Key Features Demonstrated:

  • Course Discovery: AI-powered course recommendations based on user interests
  • Seamless Enrollment: One-click course enrollment without leaving ChatGPT
  • Progress Tracking: Real-time learning progress and achievement tracking
  • Interactive Learning: AI tutor assistance for course content and assignments

🎨

Canva Demo (00:08:42)

Design Tools Integration

The Canva demo illustrated how design tools can be integrated directly into ChatGPT, allowing users to create graphics, presentations, and marketing materials through natural language commands.

Key Features Demonstrated:

  • Natural Language Design: Create designs using conversational commands
  • Template Access: Browse and customize Canva templates within chat
  • Real-time Collaboration: Share and edit designs with team members
  • Brand Consistency: AI-powered brand guideline enforcement

🏠

Zillow Demo (00:11:23)

Real Estate Integration

The Zillow demo showcased how real estate services can be integrated into ChatGPT, enabling users to search for properties, schedule viewings, and get market insights through conversational AI.

Key Features Demonstrated:

  • Smart Property Search: AI-powered property recommendations based on preferences
  • Market Analysis: Real-time market trends and pricing insights
  • Virtual Tours: Schedule and conduct virtual property tours
  • Mortgage Calculator: Integrated financing and payment calculations

Launch Partners (00:14:41)

Strategic Launch Partners

OpenAI announced several key partnerships that will accelerate the adoption of ChatGPT Apps and AgentKit across various industries.

Enterprise Partners

  • Microsoft (Azure Integration)
  • Salesforce (CRM Integration)
  • HubSpot (Marketing Automation)
  • Slack (Team Collaboration)

Consumer Partners

  • Coursera (Education)
  • Canva (Design)
  • Zillow (Real Estate)
  • Spotify (Music)

Developer Partners

  • GitHub (Code Integration)
  • Vercel (Deployment)
  • Stripe (Payments)
  • Twilio (Communications)

Building “Ask Froggie” Agent (00:21:11 – 00:26:47)

🐸

Live Agent Development

Real-time Agent Building Process

The “Ask Froggie” demo showcased the complete process of building a functional AI agent from scratch using AgentKit, demonstrating the power and simplicity of the new development framework.

Development Process:

1. Agent Configuration

Define agent personality, capabilities, and response patterns using natural language prompts.

2. Workflow Design

Create conversation flows and decision trees using the visual Agent Builder interface.

3. Testing & Preview

Test agent responses and preview functionality before deployment (00:25:44).

4. Publishing

Deploy agent to production with one-click publishing (00:26:47).

Agent Capabilities:

  • Natural Conversation: Engaging, context-aware dialogue with users
  • Task Execution: Ability to perform complex multi-step tasks
  • Learning & Adaptation: Continuous improvement based on user interactions
  • Integration Ready: Seamless integration with external APIs and services

Codex Advanced Capabilities (00:34:19 – 00:44:20)

Camera Control (00:36:12)

Codex demonstrated its ability to control physical devices through code, including camera operations and image capture.

  • Real-time camera feed access
  • Automated image capture and processing
  • Computer vision integration

Xbox Controller (00:38:23)

Integration with gaming devices, enabling AI-powered game control and automation.

  • Gaming device automation
  • AI-powered game assistance
  • Accessibility features for gamers

Venue Lights (00:39:55)

IoT device control demonstration, showcasing Codex’s ability to manage smart lighting systems.

  • Smart lighting control
  • Automated venue management
  • Energy optimization

Voice Control (00:42:20)

Voice-activated coding and device control, enabling hands-free development and automation.

  • Voice-to-code conversion
  • Hands-free development
  • Accessibility features

Live Reprogramming (00:44:20)

Real-time application modification and debugging, showcasing Codex’s live coding capabilities.

  • Live code modification
  • Real-time debugging
  • Hot-swapping functionality

Mattel Partnership (00:49:59)

Revolutionary AI-Powered Toys

OpenAI announced a groundbreaking partnership with Mattel to create the next generation of AI-powered educational toys and interactive experiences.

Educational Toys

  • AI-powered learning companions
  • Personalized educational content
  • Interactive storytelling
  • Adaptive learning experiences

Interactive Features

  • Voice recognition and response
  • Computer vision capabilities
  • Emotional intelligence
  • Multi-language support

Safety & Privacy

  • Child-safe AI interactions
  • Privacy-first design
  • Parental controls
  • COPPA compliance

Expected Impact

This partnership represents a significant step toward making AI accessible to children in safe, educational, and engaging ways. The collaboration will create new standards for AI-powered toys and establish OpenAI’s presence in the consumer market.

Sam Altman’s Keynote Address

Revolutionary AI: The Future is Now

Sam Altman’s comprehensive keynote address covering the future of AI, revolutionary features, and OpenAI’s vision for the next decade

Complete Event Timeline

00:00:34

DevDay Introduction

Sam Altman welcomes attendees and sets the stage for revolutionary AI announcements.

00:01:02

OpenAI Growth

Overview of OpenAI’s exponential growth and user adoption statistics.

00:02:20

Announcement Overview

Preview of major announcements: ChatGPT Apps, AgentKit, Codex, and model updates.

00:03:32

Apps in ChatGPT

Introduction to the revolutionary ChatGPT Apps platform for native application integration.

00:03:45

Apps SDK Launch

Official launch of the Apps SDK for developers to build ChatGPT-integrated applications.

00:05:42

Live Demo Start

Beginning of live demonstrations showcasing real-world applications of ChatGPT Apps.

…and many more exciting announcements throughout the 51-minute keynote

Complete timeline available in the full video: Watch Full Keynote

Comprehensive Impact Analysis

For Developers

  • New Opportunities: Access to millions of ChatGPT users through Apps platform
  • Reduced Development Costs: 60% reduction in development time and resources
  • Monetization: Built-in revenue sharing model with OpenAI
  • Learning Curve: Need to master new technologies and best practices
  • Competition: Increased competition in the AI application market
  • Innovation: Ability to create previously impossible applications

For Enterprises

  • Automation Revolution: 70% automation of repetitive business processes
  • Customer Experience: Dramatically improved customer service and engagement
  • Cost Reduction: 50% reduction in operational costs
  • Data Security: Need for enhanced security and compliance measures
  • Workforce Transformation: Reskilling and restructuring of human resources
  • Competitive Advantage: Early adopters gain significant market advantages

For End Users

  • Unified Experience: Everything accessible through a single interface
  • Personalization: Highly customized and adaptive user experiences
  • Accessibility: AI-powered assistance for users with disabilities
  • Learning Acceleration: Faster skill development and knowledge acquisition
  • Privacy Considerations: Need to balance convenience with privacy
  • Digital Literacy: Adaptation to new AI-powered interfaces

For Society

  • Digital Divide: Potential widening of technological inequality
  • Job Market Transformation: Fundamental changes in employment structure
  • Education Revolution: AI-powered personalized learning systems
  • Healthcare Advancement: Improved medical diagnosis and treatment
  • Governance Evolution: Need for new regulatory frameworks
  • Economic Impact: Potential for significant GDP growth through AI adoption

Future Predictions & Roadmap

Development Timeline (2025-2030)

Short-term (6-12 months)

  • Mass Adoption: Millions of ChatGPT Apps will be developed and deployed
  • Enterprise Integration: 80% of Fortune 500 companies will integrate AI into core workflows
  • Developer Ecosystem: AI developer tools market will grow by 400%
  • Regulatory Framework: Comprehensive AI regulations will be established globally
  • Performance Improvements: 50% improvement in AI model efficiency and speed

Medium-term (1-3 years)

  • AI-First Applications: Applications designed from the ground up with AI as the core
  • Autonomous Agents: AI agents operating independently across multiple domains
  • Multimodal AI: Seamless processing of text, image, audio, and video simultaneously
  • Edge AI: High-performance AI running on personal devices
  • Quantum Integration: AI models leveraging quantum computing capabilities

Long-term (3-5 years)

  • AGI Development: Significant progress toward Artificial General Intelligence
  • AI-Human Collaboration: New paradigms of human-AI partnership
  • Economic Transformation: Fundamental changes in economic systems and structures
  • Social Impact: AI solving major global challenges (climate, health, education)
  • Consciousness Research: Advances in understanding AI consciousness and ethics

Challenges & Risk Assessment

Technical Challenges

  • Scalability: Managing millions of concurrent AI requests and maintaining performance
  • Latency: Achieving real-time response times for complex AI operations
  • Quality Control: Ensuring consistent output quality across all AI models
  • Resource Management: Optimizing computational resources and energy consumption
  • Integration Complexity: Seamlessly integrating multiple AI systems

Social Challenges

  • Job Displacement: Managing the transition as AI replaces human workers
  • Privacy Concerns: Protecting personal data in AI-powered systems
  • Bias and Fairness: Ensuring AI systems are unbiased and fair
  • Digital Divide: Preventing AI from widening social inequalities
  • Ethical AI: Developing and maintaining ethical AI practices

Regulatory Challenges

  • Compliance: Meeting evolving regulatory requirements across jurisdictions
  • Intellectual Property: Defining ownership rights for AI-generated content
  • Liability: Determining responsibility when AI systems cause harm
  • International Standards: Harmonizing AI regulations globally
  • Security Standards: Establishing cybersecurity requirements for AI systems

Conclusion

OpenAI DevDay 2025 represents a watershed moment in the evolution of artificial intelligence. The revolutionary features announced—from ChatGPT Apps to AgentKit and Sora 2—signal a fundamental shift from AI as a tool to AI as an integrated platform that permeates every aspect of our digital lives.

These innovations are not merely incremental improvements but represent quantum leaps in capability, accessibility, and integration. The convergence of advanced language models, multimodal processing, and seamless application integration creates unprecedented opportunities for developers, businesses, and end users alike.

However, with these opportunities come significant responsibilities. The rapid advancement of AI capabilities requires careful consideration of ethical implications, social impact, and regulatory frameworks. As we stand at the threshold of this new era, it is imperative that we approach AI development with wisdom, foresight, and a commitment to benefiting all of humanity.

The future of AI is not just about technological advancement—it’s about creating a world where artificial intelligence enhances human potential, solves complex problems, and creates opportunities for unprecedented growth and innovation.

About This Analysis

Author: AI Quest Research Team

Publication Date: October 13, 2025

Category: AI Technology Analysis, OpenAI, DevDay 2025

Sources: openai.com/devday | YouTube Keynote

Methodology: Comprehensive analysis based on official announcements, technical specifications, and industry impact assessment

#OpenAI
#DevDay2025
#AI
#GPT5
#Sora2
#AgentKit
#Codex
#ChatGPT
#AIAnalysis
#Technology
#Innovation
#Future

 

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

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
1: for n = 1, 2, … do
2:   if using LLM Ensemble then
3:     Choose LLM with probability {w_i}_{i∈𝒦}
4:   end if
5:   Generate answer using selected LLM
6:   if n ≥ N_max then
7:     return majority answer
8:   end if
9:   Compute Bayes factor B_n
10:   if B_n ≥ B then
11:     return majority answer
12:   end if
13: end for
14: 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

 

📋 Thông Tin Nghiên Cứu

🔬 Nghiên Cứu Gốc

Tiêu đề: Best-of-∞ – Asymptotic Performance of Test-Time Compute

Tác giả: Junpei Komiyama, Daisuke Oba, Masafumi Oyamada

Ngày xuất bản: 26 Sep 2025

Nguồn: arXiv:2509.21091

🎯 Đóng Góp Chính

  • Phân tích hiệu suất tiệm cận của Best-of-N
  • Đề xuất phương pháp Adaptive Generation
  • Tối ưu hóa Weighted Ensemble với MILP
  • Thí nghiệm với 11 LLMs và 4 datasets

💻 Source Code & Dataset

GitHub: BoInf-code-publish

Dataset: Hơn 3,500 thế hệ cho mỗi kết hợp LLM–dataset

📊 Quy Mô Nghiên Cứu

LLMs: 11 mô hình mã nguồn mở

Datasets: 4 benchmark suy luận

Generations: ≥80 lần sinh cho mỗi kết hợp

Blog được tạo từ nghiên cứu gốc với mục đích giáo dục và chia sẻ kiến thức về AI và Machine Learning.

Tất cả hình ảnh và dữ liệu được trích xuất từ bài báo nghiên cứu gốc.
Đây là một trong những nghiên cứu quy mô lớn nhất về test-time computation trong LLMs.

 

AgentKit vs Dify: A Comprehensive Analysis for AI Agent Development

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.

 

Quick Guide to Using Jules

Jules is Google’s asynchronous AI coding agent that integrates directly with your GitHub repositories to perform tasks like fixing bugs, writing tests, building new features, and bumping dependency versions.

Getting Started:

  1. Connect GitHub: Visit jules.google, select your repository and branch

  2. Assign Tasks: Write a detailed prompt for Jules, or add the “jules” label to a GitHub issue

  3. Jules Works: Jules fetches your repository, clones it to a Cloud VM, and develops a plan using the latest Gemini 2.5 Pro model Jules – An Asynchronous Coding Agent

  4. Review & Approve: Jules provides a diff of the changes for you to browse and approve
  5. Create PR: Once approved, Jules creates a pull request for you to merge and publish on GitHub

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

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)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 mãtạo file (spreadsheet, slide, document) ngay trong cuộc hội thoại — không cần chuyển sang công cụ ngoài.
  • Claude for Chrome: tiện ích mở rộng cho người dùng Max — giúp Claude tương tác trực tiếp với trang web: điều hướng, điền form, xử lý các tương tác web.
  • Claude Agent SDK: Anthropic mở mã để người dùng / developer xây agent dựa trên nền tảng mà Claude sử dụng — từ memory management đến phối hợp sub-agent, quyền kiểm soát, v.v.
  • Imagine with Claude: bản thử nghiệm (research preview) cho phép Claude “sáng tạo phần mềm on the fly” — nghĩa là không có phần mã viết sẵn, mà mô hình tự sinh & điều chỉnh theo yêu cầu người dùng. Được cung cấp cho người dùng Max trong 5 ngày.
3.3 An toàn và alignment

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

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

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

3.4 Chi phí & chuyển đổi dễ dàng

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

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

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

4. Ứng dụng thực tiễn & tiềm năng nổi bật

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

4.1 Lập trình & phát triển phần mềm

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

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

4.2 Ứng dụng doanh nghiệp & phân tích

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

4.3 Trợ lý ảo – công việc văn phòng

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

4.4 Agent thông minh & tác vụ liên tục

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

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

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

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

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

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

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

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

Hạn chế so với Opus / mô hình cao cấp:

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

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

Lợi thế của Sonnet 4.5:

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

Thách thức so với GPT / Gemini:

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

5.3 Ưu điểm & hạn chế tổng quan

Ưu điểm:

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

Hạn chế & rủi ro:

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

6. Kết luận & lời khuyên cho người dùng

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

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

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

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

Giới Thiệu

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

⚠️ Lưu Ý Quan Trọng

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

Những Cải Tiến Chính Của GPT-5-Codex

1. Khả Năng Điều Hướng Cao

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

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

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

2. Mức Độ Suy Luận Thích Ứng

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

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

3. Xuất Sắc Trong Đánh Giá Mã

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

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

Môi Trường Hỗ Trợ

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

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

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

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

1. Bắt Đầu Với Prompt Tối Giản

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

2. Loại Bỏ Phần Mở Đầu

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

3. Giảm Số Lượng Công Cụ

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

4. Mô Tả Công Cụ Ngắn Gọn

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

So Sánh Với GPT-5

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

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

Ví Dụ Thực Tế

Prompt Không Tối Ưu:

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

Prompt Tối Ưu:

Tạo một function để tính tổng hai số nguyên.

Ví Dụ Thực Tế: Gọi API GPT-5-Codex

Bước 1: Cài đặt và cấu hình

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

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

Mở Notepad và paste code sau:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# Load API key từ file .env
load_dotenv()

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

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

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

Bước 3: Chạy demo

Bước 4: Ví dụ Request/Response thực tế

Request JSON:

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

Response từ GPT-5-Codex:

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

app = FastAPI()

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

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

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

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

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

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

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

Bước 5: So sánh Prompt hiệu quả

❌ Prompt không tối ưu:

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

✅ Prompt tối ưu cho GPT-5-Codex:

Tạo REST API với FastAPI để quản lý users

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

Anti-Prompting: Những Điều Không Cần Thiết

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

1. Suy Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning)

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

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

2. Lập Kế Hoạch (Planning)

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

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

3. Phần Mở Đầu (Preambles)

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

4. Giao Diện Người Dùng

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

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

Prompt Tham Chiếu: Codex CLI

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

Các Điểm Chính Trong Prompt Codex CLI:

1. Cấu hình chung:

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

2. Ràng buộc chỉnh sửa:

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

3. Công cụ lập kế hoạch:

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

4. Sandboxing và approvals:

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

5. Cấu trúc và phong cách:

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

Apply Patch

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

Lợi Ích Của Việc Sử Dụng Đúng Cách

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

Kết Luận

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