Tại hội thảo VB Transform 2026 diễn ra vào đầu tháng 8 năm 2026, các nhà lãnh đạo công nghệ từ Replit, Kilo Code và Symbotic đã thảo luận về xu hướng chuyển dịch mạnh mẽ sang sử dụng các tác tử AI (AI agents) trong phát triển phần mềm. Sự bùng nổ này mang lại hiệu suất vượt trội nhưng cũng kéo theo hóa đơn token tăng chóng mặt, buộc các doanh nghiệp phải thiết lập các cơ chế kiểm soát ngân sách nghiêm ngặt. Việc quản trị hiệu quả các tác tử tự động hóa đang trở thành bài toán sống còn đối với các bộ phận IT hiện đại.
Bối cảnh & Nguyên nhân
Sự chuyển dịch sang mô hình lập trình dựa trên tác tử đang diễn ra với tốc độ nhanh chưa từng thấy. Theo bà Emilie Schario, đồng sáng lập Kilo Code, các kỹ sư tại đây hiện chỉ trực tiếp đọc hoặc viết mã khoảng 1% thời gian, trong khi 99% còn lại do các tác tử đảm nhận. Điều này giúp đẩy nhanh tiến độ dự án nhưng đồng thời tạo ra một gánh nặng tài chính khổng lồ khi các mô hình ngôn ngữ lớn liên tục tiêu tốn token. Nhiều doanh nghiệp đối tác của Kilo Code thừa nhận họ vô tình tiêu hết ngân sách AI của cả năm chỉ trong thời gian ngắn do thiếu kiểm soát. Gánh nặng này buộc các trưởng nhóm công nghệ phải tái cấu trúc quy trình phân bổ tài nguyên và giám sát hành vi của AI.
Phân tích kỹ thuật & Công nghệ
Để giải quyết vấn đề chi phí mà vẫn duy trì hiệu năng, các doanh nghiệp đang áp dụng các kiến trúc đa mô hình (multi-model) và cơ chế định tuyến thông minh. Kilo Code hỗ trợ hơn 500 mô hình qua cổng kết nối (gateway) của họ, cho phép các kỹ sư sử dụng các mô hình frontier đắt đỏ để thiết kế kiến trúc hệ thống ban đầu, sau đó chuyển sang các mô hình nguồn mở giá rẻ hơn cho các tác vụ viết mã thông thường. Replit cũng áp dụng phương pháp tương tự bằng cách tự động đưa ra quyết định lựa chọn mô hình thay cho người dùng để tối ưu hóa chi phí. Bên cạnh đó, Replit triển khai một phi đội tác tử chạy trong các máy ảo đám mây (VMs) riêng biệt với các quyền truy cập được bảo mật qua proxy token. Hệ thống tự động hóa này có khả năng tự giải quyết các lỗi phức tạp bằng cách kích hoạt các chuỗi tác tử chuyên biệt làm việc trong nhiều giờ liên tục.
Ý kiến chuyên gia & Nhận định
Các chuyên gia cho rằng việc đánh giá hiệu quả đầu tư (ROI) của AI cần phải được định nghĩa lại dựa trên giá trị thực tế thay vì chỉ nhìn vào hóa đơn chi phí. Bà Emilie Schario chia sẻ rằng chi phí trên mỗi yêu cầu kéo mã (pull request) hiện là thước đo sát sườn nhất để đánh giá giá trị mà AI mang lại. Đồng quan điểm, ông Jared Go từ Symbotic lưu ý rằng các tác tử AI xử lý cực tốt các dự án mới (greenfield), nhưng việc bảo trì và nâng cấp các hệ thống mã nguồn sẵn có (brownfield) vẫn là thách thức lớn cần sự can thiệp của con người. Tại Symbotic, công ty đã phải xây dựng một công cụ theo dõi xu hướng sử dụng pull request để phân cấp hạn mức chi phí hàng tháng cho từng nhân viên, đặc biệt sau khi công cụ Cursor tăng giá dịch vụ.
Tác động & Tương lai
Việc ứng dụng AI agents không còn gói gọn trong phạm vi của các đội ngũ kỹ sư phần mềm mà đang lan rộng sang các phòng ban khác như bộ phận hỗ trợ khách hàng. Amol Jain, Trưởng bộ phận kỹ thuật sản phẩm tại Replit, cảnh báo rằng việc thiếu giám sát có thể dẫn đến việc các nhân viên ngoài ngành kỹ thuật vô tình tiêu tốn ngân sách khổng lồ cho các tác vụ tự động hóa chạy trên các mô hình đắt đỏ như GPT-5.5 Pro Max. Do đó, việc xây dựng các thiết lập mặc định hợp lý, tăng cường khả năng hiển thị chi phí và định tuyến mô hình thông minh sẽ là chìa khóa để các doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của AI mà không làm rỗng ngân sách. Xu hướng này định hình một kỷ nguyên mới nơi lập trình viên chuyển vai trò từ người viết mã sang người giám sát hệ thống.