Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự thay đổi lớn. Các mô hình AI ban đầu chỉ giới hạn trong việc xử lý các đoạn văn bản nhỏ, nhưng các hệ thống tiên tiến ngày nay có khả năng tiếp nhận và hiểu toàn bộ cuốn sách. Một cột mốc quan trọng trong sự phát triển này đã đến vào ngày 5 tháng 4 năm 2025, khi Meta ra mắt Llama 4, một dòng mô hình AI đột phá với cửa sổ ngữ cảnh 10 triệu token chưa từng có. Bước tiến này có ý nghĩa sâu sắc đối với tương lai của các hệ thống Agentic AI, được thiết kế để hoạt động tự động, lập kế hoạch, quyết định và hành động độc lập.
Để hiểu sâu hơn về công nghệ mang tính chuyển đổi này, chúng tôi đã tìm đến Nikita Gladkikh, một nhân vật xuất chúng trong cộng đồng AI. Là người chiến thắng Giải thưởng BrainTech, một thành viên tích cực của IEEE và Kỹ sư phần mềm cấp cao tại Primer AI, Nikita đã đi đầu trong việc xác thực và phát triển cơ sở hạ tầng AI. Với sự nghiệp kéo dài hơn một thập kỷ, bắt đầu từ năm 2013, Nikita đã kết hợp liền mạch kỹ thuật phần mềm thực tế, nghiên cứu học thuật và đóng góp cho cộng đồng nhà phát triển toàn cầu, khẳng định mình là một chuyên gia được săn đón trong Python, Go và tự động hóa dựa trên AI. Quan điểm độc đáo của anh ấy bắt nguồn từ kinh nghiệm thực tế sâu rộng trong việc triển khai các quy trình LLM quy mô lớn trên nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, thị trường và công nghệ tìm kiếm.
Nikita Gladkikh đặc biệt nổi tiếng với công trình tiên phong của mình về các kiến trúc có thể mở rộng, tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với logic xác thực mạnh mẽ. Trong lĩnh vực này, độ tin cậy và tính chính xác là tối quan trọng, và những đóng góp chiến lược của Nikita đã đóng vai trò quan trọng trong việc định hình mô hình RAG-V (Retrieval-Augmented Generation with Verification), đang nhanh chóng đạt được động lực trên khắp các ngành công nghiệp được thúc đẩy bởi AI.
Tầm Quan Trọng của Việc Mở Rộng Cửa Sổ Ngữ Cảnh
Llama 4 của Meta đã phá vỡ các giới hạn cửa sổ ngữ cảnh trước đó bằng cách mở rộng nó lên đến 10 triệu token đáng kinh ngạc, một kỳ tích đạt được ngay sau khi Google phát hành Gemini 2.5, cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Nhưng những con số này có ý nghĩa gì đối với ngành công nghiệp AI?
Theo Nikita, xu hướng hướng tới cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn không khác gì một sự chuyển đổi mang tính cách mạng. Bằng cách cho phép các hệ thống AI xử lý và phân tích khối lượng lớn đầu vào, bao gồm toàn bộ cuộc trò chuyện, tài liệu mở rộng và thậm chí toàn bộ cơ sở dữ liệu, các hệ thống này giờ đây có thể suy luận với mức độ sâu sắc và liên tục mà trước đây không thể đạt được. Sự thay đổi mô hình này có tác động sâu sắc đến thiết kế của các quy trình Agentic, nơi các tác nhân AI được giao nhiệm vụ lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện hành động một cách độc lập. Một ngữ cảnh lớn hơn đồng nghĩa với ít lỗi hơn, cá nhân hóa nâng cao và trải nghiệm người dùng sống động hơn. Đó là một chỉ báo rõ ràng về hướng mà toàn bộ lĩnh vực đang hướng tới.
Kinh Nghiệm Thực Tế và Thiết Kế Quy Trình Agentic
Kinh nghiệm sâu rộng của Nikita trong việc xây dựng các công cụ dành cho nhà phát triển như PKonfig và các nền tảng giáo dục được sử dụng ở quy mô lớn cung cấp những hiểu biết có giá trị về sự phức tạp của thiết kế quy trình Agentic. Anh ấy nhấn mạnh tầm quan trọng quan trọng của tính mô-đun, khả năng quan sát và cô lập lỗi khi xây dựng các hệ thống phải hoạt động đáng tin cậy dưới áp lực.
Rút kinh nghiệm từ kinh nghiệm của mình, Nikita ủng hộ việc coi mọi thành phần là một điểm có thể xảy ra lỗi và triển khai các đường dẫn dự phòng, lớp xác thực và các biện pháp tái tạo. Các nguyên tắc này có thể áp dụng trực tiếp vào thiết kế của quy trình công việc Agentic, nơi các tác nhân yêu cầu quản lý trạng thái có cấu trúc, thực thi có thể theo dõi và hành vi xác định, giống như bất kỳ hệ thống phân tán nào.
Công việc của Nikita trong AI ứng dụng, đặc biệt là giảm ảo giác trong tóm tắt sơ yếu lý lịch và tự động hóa phản hồi trong môi trường giáo dục, làm nổi bật tầm quan trọng của các vòng xác minh và thiết kế ưu tiên truy xuất. Anh ấy tin rằng các tác nhân không nên được tin tưởng một cách mù quáng mà thay vào đó nên được trang bị các cơ chế xác thực nhúng và tích hợp chặt chẽ với cơ sở kiến thức có cấu trúc. Hơn nữa, anh ấy nhấn mạnh tầm quan trọng của thiết kế có sự tham gia của con người, một nguyên tắc mà anh ấy ưu tiên trong các công cụ giáo dục và hiện coi là cần thiết để đảm bảo trách nhiệm giải trình của tác nhân. Các quy trình Agentic không chỉ là các luồng UX sáng tạo; chúng là các hệ thống phần mềm phức tạp phải được tiếp cận với sự chặt chẽ tương tự như kỹ thuật backend để đảm bảo khả năng tồn tại của chúng trong thực tế.
Nâng Cao Độ Tin Cậy Của AI Thông Qua Ngữ Cảnh Mở Rộng
Những tiến bộ về kích thước cửa sổ ngữ cảnh đã tạo ra tác động hữu hình đến các hệ thống sản xuất, nâng cao độ tin cậy của AI trong các ứng dụng khác nhau. Nikita cung cấp một ví dụ cụ thể về cách ngữ cảnh lớn hơn cải thiện độ tin cậy của AI:
Cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn thường buộc các mô hình AI cắt bớt thông tin theo ngữ cảnh quan trọng, dẫn đến đầu ra bị phân mảnh hoặc không chính xác. Tuy nhiên, với việc cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên hàng triệu token, các mô hình giờ đây có thể giữ lại các tương tác lịch sử mở rộng, hồ sơ người dùng chi tiết và các mối quan hệ đa chiều trong dữ liệu. Ví dụ, một đại lý hỗ trợ khách hàng dựa trên AI có thể tham khảo các tương tác trong quá khứ kéo dài nhiều năm, cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa cao và giàu ngữ cảnh. Điều này làm giảm đáng kể các lỗi do mất ngữ cảnh, do đó nâng cao độ tin cậy và chiều sâu của các quyết định do AI điều khiển, đặc biệt là trong các tình huống quan trọng như chẩn đoán chăm sóc sức khỏe hoặc dự báo tài chính.
Nikita nhớ lại một thách thức gặp phải khi triển khai Retrieval-Augmented Generation with Verification (RAG-V) tại Primer AI: giảm dữ liệu cho các cuộc gọi xác thực để phù hợp với các tài liệu hỗ trợ vào ngữ cảnh. Hạn chế này hạn chế độ chính xác của các nỗ lực xác thực của họ. Tuy nhiên, với cửa sổ ngữ cảnh mở rộng của Llama 4, những rào cản đó đã được loại bỏ một cách hiệu quả.
RAG-V: Nền Tảng của Phát Triển AI Được Tin Cậy
Phương pháp RAG-V, trong đó các mô hình truy xuất và xác minh nội dung, đã nổi lên như một nền tảng của phát triển AI được tin cậy. Nikita giải thích rằng RAG-V là một phương pháp trong đó AI không chỉ tạo ra câu trả lời, mà chủ động xác minh chúng dựa trên các nguồn bên ngoài đáng tin cậy – về bản chất là kiểm tra thực tế theo thời gian thực.
Công việc của Nikita về RAG-V nhấn mạnh sự tích hợp của các nguyên tắc xác thực trong các hệ thống Agentic AI. RAG-V sử dụng các hệ thống truy xuất và các lớp xác minh mạnh mẽ để đối chiếu đầu ra của mô hình với các nguồn bên ngoài có thẩm quyền. Ví dụ, trong đánh giá rủi ro tài chính, mỗi lời khuyên hoặc dự đoán được tạo đều được xác thực dựa trên dữ liệu thị trường lịch sử hoặc tài liệu tuân thủ quy định. Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng nâng cao phương pháp này bằng cách cho phép các ngữ cảnh phong phú hơn và nhấn mạnh sự cần thiết phải xác thực nội dung và định dạng.
Nikita nhấn mạnh rằng cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn khuếch đại lợi ích của RAG-V bằng cách cho phép nhiều tài liệu hỗ trợ được đưa vào một chu kỳ xác thực duy nhất. Tuy nhiên, chúng cũng làm tăng nguy cơ đầu ra phi cấu trúc. Anh ấy cảnh báo rằng các mô hình ngôn ngữ không nên được coi là các lệnh gọi Web API xác định mà là các thực thể xác suất, tương tự như người dùng thông minh. Do đó, cả xác thực nội dung và cấu trúc đều cần thiết để đảm bảo độ tin cậy và khả năng sẵn sàng tích hợp.
LLM làm Đầu Vào của Người Dùng: Một Sự Thay Đổi Mô Hình trong Kiến Trúc Phần Mềm
Nikita gợi ý rằng việc coi đầu ra của LLM giống như đầu vào của người dùng hơn là phản hồi API có tác động sâu sắc đến kiến trúc phần mềm hiện đại. Khi LLM được xem là đầu vào giống như người dùng, thay vì các lệnh gọi API tĩnh, nó sẽ thay đổi cơ bản cách phần mềm được thiết kế và xây dựng.
Các giao diện frontend phải được thiết kế để xử lý sự không chắc chắn và độ trễ một cách uyển chuyển, sử dụng các mẫu như UI lạc quan. Ở backend, các thiết kế không đồng bộ, hướng sự kiện trở nên cần thiết, với các hàng đợi tin nhắn (ví dụ: Kafka hoặc RabbitMQ) giúp tách các hành động do AI điều khiển khỏi logic cốt lõi.
Các kiến trúc hybrid, kết hợp mã truyền thống với các quyết định dựa trên mô hình, cho phép các cơ chế dự phòng khi đầu ra của LLM chậm hoặc không đáng tin cậy. Sự thay đổi này подчеркивает tầm quan trọng quan trọng của xác thực, không chỉ để có độ chính xác mà còn cho cấu trúc và tính nhất quán. Các công cụ như PKonfig, được phát triển bởi Nikita, thực thi các phản hồi tuân thủ lược đồ, đảm bảo độ tin cậy tích hợp trong các hệ thống xác suất.
Chuyển Đổi Giáo Dục với LLM: Chấm Điểm Tự Động và Phản Hồi Được Cá Nhân Hóa
Nikita đã áp dụng các nguyên tắc này không chỉ trong ngành mà còn trong giáo dục, phát triển một nền tảng chấm điểm tự động cho GoIT. Anh ấy giải thích rằng kinh nghiệm của anh ấy đã củng cố giá trị của tính xác định, khả năng tái tạo và leo thang có sự tham gia của con người. Ngay cả khi chúng ta tích hợp các công cụ tiên tiến hơn như LLM, các khái niệm này vẫn là trung tâm.
LLM hiện đại có tiềm năng cách mạng hóa phản hồi của sinh viên bằng cách cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa và nhận biết theo ngữ cảnh hơn. Thay vì dựa vào các mẫu cố định, một LLM có thể điều chỉnh các giải thích của nó theo lịch sử học tập, phong cách mã hóa hoặc ngôn ngữ mẹ đẻ của sinh viên, làm cho phản hồi dễ tiếp cận và khả thi hơn. Tuy nhiên, Nikita nhấn mạnh rằng độ tin cậy và tính công bằng vẫn không thể thương lượng. Điều này đòi hỏi phải kết hợp LLM với nền tảng dựa trên truy xuất, xác thực rubric và cơ chế ghi đè. Cũng giống như khả năng giải thích và kiểm toán đã hướng dẫn thiết kế của nền tảng ban đầu, Nikita hình dung tương lai của giáo dục được hỗ trợ bởi AI là agentic, nhưng có các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt và logic minh bạch ở mọi bước.
Các Chiến Lược Để Quản Lý Sự Phức Tạp Trong Phát Triển AI
Việc giải quyết các thách thức về kiến trúc và xác thực vốn có trong phát triển AI đòi hỏi các chiến lược hiệu quả để quản lý sự phức tạp. Nikita khuyên các nhà phát triển nên ưu tiên xác thực ngay từ đầu, nhúng kiểm tra lược đồ trong suốt quy trình. Anh ấy nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng các công cụ thực thi cấu trúc và tính nhất quán, không chỉ tính chính xác.
Rút kinh nghiệm từ những trải nghiệm của mình và nhận thấy sự cần thiết phải suy nghĩ theo mô-đun, Nikita ủng hộ việc tách logic mô hình khỏi logic kinh doanh và xây dựng các dự phòng mạnh mẽ cho các trường hợp mô hình không chính xác hoặc chậm. Sự kết hợp giữa kỷ luật kỹ thuật và tầm nhìn chiến lược này là rất quan trọng để xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy.
Ảnh Hưởng Của Sự Công Nhận và Sự Tham Gia Của Cộng Đồng
Sự công nhận của Nikita thông qua các sáng kiến như Giải thưởng BrainTech và sự tham gia của anh ấy với các cộng đồng như IEEE đã ảnh hưởng đáng kể đến cách tiếp cận của anh ấy để giải quyết những phức tạp trong thực tế. Những kinh nghiệm này đã thấm nhuần trong anh ấy tầm quan trọng của việc thu hẹp khoảng cách giữa sự đổi mới và tính thực tế.
Giải thưởng BrainTech công nhận công việc của Nikita về việc áp dụng thị giác máy tính để hợp lý hóa quy trình làm việc của người dùng trong thế giới thực, điều này nhấn mạnh không chỉ khả năng kỹ thuật mà còn khả năng sử dụng ở quy mô lớn. Kinh nghiệm này đã định hình niềm tin của anh ấy rằng các hệ thống AI phải vừa mạnh mẽ vừa được tích hợp liền mạch vào các quy trình hiện có. Sự tham gia liên tục của anh ấy với IEEE giúp anh ấy có nền tảng vững chắc trong các nghiên cứu và thực tiễn tốt nhất mới nhất, cho phép anh ấy thiết kế các hệ thống không chỉ tiên tiến mà còn có đạo đức, mô-đun và kiên cường trong sản xuất.
Định Hình Tương Lai Của AI
Công việc tương lai của Nikita sẽ tập trung vào việc xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, có thể mở rộng và có đạo đức. Anh ấy tin rằng các mô hình như Llama 4 và Gemini 2.5, với cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ của chúng, có tiềm năng chuyển đổi, đặc biệt là trong giáo dục. Các mô hình này có thể cho phép gia sư AI cung cấp các giải thích được cá nhân hóa, giàu ngữ cảnh dựa trên lịch sử học tập đầy đủ của học sinh.
Đánh giá tự động là một lĩnh vực trọng tâm khác. Công cụ chấm điểm của Nikita cho GoIT đã xử lý cú pháp và tính chính xác ở quy mô lớn. Tuy nhiên, LLM thế hệ tiếp theo có tiềm năng đẩy điều này đi xa hơn bằng cách đánh giá sự hiểu biết về khái niệm, điều chỉnh phản hồi theo hiệu suất trước đó và điều chỉnh kết quả theo các tiêu chuẩn học thuật thông qua RAG-V.
Để đảm bảo độ tin cậy, Nikita nhấn mạnh sự cần thiết tiếp tục xác thực lược đồ và logic dự phòng, các nguyên tắc làm nền tảng cho các công cụ như PKonfig. Bằng cách kết hợp các mô hình nâng cao với xác thực có cấu trúc, chúng ta có thể nâng cao giáo dục mà không ảnh hưởng đến lòng tin, tính công bằng hoặc sự chặt chẽ về sư phạm.
Cân Bằng Khả Năng Mở Rộng với Sự Chặt Chẽ Về Giáo Dục
Việc hỗ trợ hàng nghìn sinh viên mỗi quý đòi hỏi sự cân bằng cẩn thận giữa khả năng mở rộng và tính toàn vẹn về sư phạm. Nikita đã đạt được điều này bằng cách tách các mối quan tâm: tự động hóa xử lý các xác thực thông thường, chẳng hạn như kết quả kiểm tra và định dạng mã, trong khi các trường hợp cạnh phức tạp được gắn cờ để con người xem xét. Điều này đảm bảo thông lượng cao mà không ảnh hưởng đến chất lượng hoặc tính công bằng của phản hồi.
Sự chặt chẽ về giáo dục được duy trì bằng cách thực thi các rubrics có cấu trúc, kiểm soát phiên bản cho các bài tập và logic chấm điểm có thể theo dõi. Các biện pháp này xây dựng lòng tin của sinh viên và tính minh bạch trong giảng dạy.
Nikita tin rằng các mô hình cấp Llama 4 có thể thay đổi đáng kể sự cân bằng này bằng cách cho phép tạo phản hồi theo ngữ cảnh, đa ngôn ngữ và thậm chí là dành riêng cho mã ở quy mô lớn. Chúng có thể giúp giải thích các khái niệm trừu tượng bằng các thuật ngữ đơn giản hơn, điều chỉnh phản hồi cho từng người học và mô phỏng các tương tác giống như gia sư. Tuy nhiên, anh ấy cảnh báo rằng quy mô không loại bỏ sự cần thiết của các biện pháp bảo vệ. LLM phải dựa trên rubrics, được xác thực dựa trên đầu ra đã biết và có thể được kiểm toán bởi giảng viên. Với kiến trúc phù hợp, kết hợp các quy trình xác định với cá nhân hóa do LLM cung cấp, chúng ta có thể tăng đáng kể khả năng tiếp cận giáo dục chất lượng mà không hy sinh các tiêu chuẩn học thuật.
Nikita tóm tắt tầm nhìn của mình như sau: “Tôi построить các hệ thống không chỉ hoạt động — chúng dạy, xác thực, định cấu hình và hỗ trợ việc đưa ra quyết định.”