GitLab trong tuần này đã chính thức phát hành rộng rãi phiên bản mới của nền tảng trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong phát triển phần mềm, với sự xuất hiện của các tác nhân AI do Amazon Web Services phát triển. Theo ông David DeSanto, giám đốc sản phẩm tại GitLab, sự kết hợp giữa GitLab Duo và Amazon Q sẽ mang lại cho các tổ chức đang xây dựng ứng dụng trên nền tảng đám mây của AWS khả năng thiết lập các quy trình DevOps tích hợp chặt chẽ hơn, đồng thời khai thác sức mạnh từ cả hai hệ thống AI tiên tiến.

Amazon Q Developer là bộ tác nhân trí tuệ nhân tạo được AWS phát triển dựa trên nền tảng giống với Amazon Q Business, một hệ thống các agent có thể tự động hóa nhiều loại quy trình trong môi trường doanh nghiệp. Khi tích hợp vào GitLab Duo, các tác nhân AI này sẽ hỗ trợ các nhóm DevOps tạo ra luồng làm việc hiệu quả hơn bằng cách kết hợp khả năng phân tích yêu cầu, lên kế hoạch triển khai, sinh merge request và rà soát mã nguồn. Các tác nhân còn có thể xác định nguyên nhân gây ra lỗ hổng, đưa ra đề xuất khắc phục và hiển thị đoạn mã tương ứng để nhà phát triển dễ dàng xử lý.

Ngoài các tác vụ phát triển thông thường, AI còn có thể đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa mã nguồn cũ bằng cách cập nhật lên phiên bản mới của ngôn ngữ lập trình một cách tự động. Dù chưa có thống kê toàn diện về mức độ phổ biến của AI sinh mã trong ngành phần mềm, một khảo sát của Futurum Research cho thấy có tới 41 phần trăm người được hỏi kỳ vọng rằng các công cụ AI như vậy sẽ được sử dụng để sinh mã, kiểm tra và đánh giá mã nguồn. Trong thực tế, nhiều lập trình viên đã và đang sử dụng các công cụ này để tạo mã mới, nhưng cũng gặp không ít khó khăn khi phải gỡ lỗi với những đoạn mã không do chính họ viết ra, đơn giản vì không hiểu rõ cách AI tạo dựng cấu trúc đó.

Nhiều nhóm kỹ sư phần mềm cũng đang phát hiện ra rằng nếu công cụ AI không được huấn luyện theo đặc điểm riêng của nền tảng triển khai mà họ đang sử dụng, mã sinh ra sẽ không thể chạy đúng nếu không qua bước chỉnh sửa bởi con người. Dù tiềm năng tự động hóa là rất lớn, việc áp dụng AI vẫn cần cẩn trọng và có định hướng rõ ràng. Theo ông DeSanto, AI sinh mã là hệ thống mang tính xác suất, nghĩa là nó chỉ đưa ra kết quả dựa trên khả năng đoán đúng, trong khi đó DevOps lại yêu cầu sự lặp lại nhất quán và tính xác định tuyệt đối trong từng quy trình.

Thách thức đặt ra không nằm ở việc AI có nên được dùng hay không, mà là khi nào và ở đâu nên dùng để mang lại giá trị thực sự. Trong tương lai gần, AI chắc chắn sẽ giúp loại bỏ phần lớn các công việc thủ công nhàm chán mà giới lập trình vốn dĩ phải xử lý hàng ngày. Điều đáng quan tâm là liệu các tác nhân AI sẽ sớm đủ thông minh để khai thác năng lực suy luận của các mô hình ngôn ngữ thế hệ mới, từ đó tự động hóa không chỉ một bước cụ thể mà là cả một quy trình phát triển phần mềm hoàn chỉnh.