0
0
Lập trình
TT

Kỹ Thuật Prompt Đang Chết, Sống Lại Với AI Orchestration

Đăng vào 2 tuần trước

• 7 phút đọc

Kỹ Thuật Prompt Đang Chết, Sống Lại Với AI Orchestration

Kỹ thuật prompt đang trải qua một cuộc cách mạng lớn. Những công việc liên quan đến kỹ thuật prompt có thu nhập sáu con số đang dần biến mất. Không phải vì kỹ năng không còn giá trị, mà vì toàn bộ lĩnh vực này đã phát triển vượt bậc.

Sự Chuyển Mình Của Kỹ Thuật Prompt

Nhớ hồi chúng ta đã dành hàng giờ để hoàn thiện các prompt? Những câu yêu cầu như "Xin hãy đóng vai trò là một nhà phát triển senior và..." đi kèm với hàng tá bối cảnh và ví dụ. Chúng ta xem AI như một nhà tiên tri khó tính cần đúng phép thuật để hoạt động.

Các mô hình AI hiện đại như GPT-4.5, Claude 3, và Gemini đang chứng minh khả năng của các tác nhân AI, thay đổi hoàn toàn trò chơi. Chúng hiểu bối cảnh và ý định chỉ với ít hướng dẫn. Cấu trúc prompt phức tạp mà chúng ta xây dựng đang trở thành gánh nặng không cần thiết.

Nhưng điều mà hầu hết mọi người bỏ lỡ là: kỹ thuật prompt không chết - nó đang phát triển thành một cái gì đó mạnh mẽ hơn.

Sự Ra Đời Của AI Orchestration

Cánh cửa mới không chỉ là về việc tạo ra các prompt tốt hơn. Nó là về việc thiết kế các hệ thống nơi nhiều tác nhân AI hợp tác một cách tự động. Các công cụ như AutoGPT và BabyAGI đại diện cho sự chuyển mình này - các hệ thống AI có khả năng tạo ra, đánh giá và tinh chỉnh các prompt mà không cần sự can thiệp của con người.

Đây là AI orchestration: thiết kế chiến lược của các quy trình đa tác nhân thực hiện các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác thay vì chỉ tương tác một lần.

Từ Viết Prompt Thành Kiến Trúc Sư Hệ Thống

Các kỹ sư prompt truyền thống tập trung vào tối ưu hóa đầu vào. Những người điều phối AI thiết kế toàn bộ quy trình làm việc:

Trước đây: "Viết cho tôi một hàm tính số Fibonacci với xử lý lỗi hợp lý và tài liệu."

Hiện tại: Triển khai một tác nhân AI hiểu rõ mã nguồn của bạn, xác định các mẫu, viết hàm, tạo thử nghiệm, tạo tài liệu và gửi yêu cầu kéo - trong khi một tác nhân khác xem xét mã và đề xuất cải tiến.

Sự chuyển giao kỹ năng này là sâu sắc: từ việc tạo ra các yêu cầu riêng lẻ đến việc kiến trúc hóa các hệ thống tự động.

Kỹ Năng Nào Thực Sự Quan Trọng Ngày Nay

Nghiên cứu cho thấy 76% các nhà phát triển đang sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng các công cụ lập trình AI, với 83% trong số họ sử dụng chúng để viết mã và giải phóng thời gian cho việc thiết kế hệ thống và tư duy chiến lược. Câu hỏi không phải là "Làm thế nào để tôi tạo prompt tốt hơn?" mà là "Làm thế nào để tôi xây dựng các hệ thống tận dụng AI một cách hiệu quả?"

1. Tư Duy Hệ Thống Hơn Là Tối Ưu Hóa Prompt

Hiểu cách các tác nhân AI tương tác, truyền bối cảnh và duy trì trạng thái giữa các quy trình làm việc quan trọng hơn nhiều so với cú pháp prompt hoàn hảo. Bạn đang thiết kế các hệ thống phân tán mà một số nút là các tác nhân AI.

2. Đánh Giá AI Một Cách Phê Bình

Khi AI tạo ra mã, thiết kế hệ thống, hoặc đưa ra quyết định, sự đánh giá của con người trở thành nút thắt. Khả năng nhanh chóng đánh giá đầu ra của AI về độ chính xác, an ninh và khả năng bảo trì hiện nay là một năng lực cốt lõi.

Ví dụ: Một tác nhân AI gợi ý sử dụng một thiết kế cơ sở dữ liệu cụ thể. Bạn có thể nhanh chóng đánh giá xem nó có xử lý các trường hợp biên, mở rộng hợp lý và phù hợp với các mẫu kiến trúc của bạn hay không? Kỹ năng đánh giá này có giá trị hơn là chỉ biết cách yêu cầu AI tạo ra các thiết kế tốt hơn.

3. Thiết Kế Tương Tác Giữa Con Người Và AI

Các khuôn khổ như DSPy tách biệt luồng chương trình khỏi các tham số prompt, cho phép AI tự động tạo ra các prompt hiệu quả trong các hệ thống phức tạp. Hiểu cách thiết kế các mẫu tương tác này - không chỉ là các prompt riêng lẻ - trở nên rất quan trọng.

4. Điều Phối Quy Trình Làm Việc

Các hệ thống AI hiện đại cần sự phối hợp tinh vi. Hãy xem một quy trình phát triển điển hình:

  1. Tác nhân AI phân tích yêu cầu và tạo mã ban đầu
  2. Một tác nhân khác thực hiện phân tích an ninh
  3. Tác nhân thứ ba tối ưu hóa hiệu suất
  4. Tác nhân thứ tư tạo thử nghiệm toàn diện
  5. Tác nhân cuối cùng tạo tài liệu

Thiết kế các quy trình này yêu cầu hiểu rõ khả năng, giới hạn của từng tác nhân và cách chúng truyền bối cảnh một cách hiệu quả.

Cách Mạng Lập Trình Theo Cảm Hứng

Phát triển AI-first cho phép các kỹ sư diễn đạt ý định bằng ngôn ngữ tự nhiên trong khi AI xử lý việc thực hiện. Đây không phải là việc tạo ra các prompt tốt hơn - mà là thiết kế các hệ thống hiểu ý định của nhà phát triển và chuyển đổi nó thành mã hoạt động.

Tại PullFlow, chúng tôi thấy điều này hàng ngày. Các nhà phát triển mô tả những gì họ muốn xây dựng, và các tác nhân AI của chúng tôi:

  • Tạo mã module, có thể kiểm tra
  • Tạo thử nghiệm và tài liệu phù hợp
  • Gửi yêu cầu kéo với bối cảnh
  • Lặp lại dựa trên phản hồi từ đánh giá mã

Vai trò của con người chuyển từ việc viết mã sang việc hướng dẫn các quyết định kiến trúc và đảm bảo chất lượng.

Những Kỹ Năng Tích Lũy

Chuyên Môn Lĩnh Vực Trở Nên Quan Trọng Hơn

AI có thể thực hiện các giải pháp, nhưng nó cần sự chuyên môn của con người để hiểu sâu sắc các vấn đề. Một nhà phát triển hiểu cả việc thực hiện kỹ thuật và bối cảnh kinh doanh có thể hướng dẫn các tác nhân AI hiệu quả hơn so với người chỉ biết cách tạo prompt.

Đảm Bảo Chất Lượng Và Thiết Kế Hệ Thống

Khi AI tạo ra nhiều mã hơn, các kỹ năng của con người trong:

  • Các mẫu kiến trúc và nguyên tắc thiết kế
  • Các cân nhắc về an ninh và phân tích trade-off
  • Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng
  • Các mẫu tích hợp và ranh giới hệ thống

Những điều này trở nên có giá trị hơn, không ít hơn.

AI Đạo Đức Và Phát Triển Có Trách Nhiệm

Với các tác nhân AI đưa ra quyết định tự động, việc hiểu biết về thiên kiến, công bằng và các nguyên tắc AI có trách nhiệm không chỉ là lý thuyết - mà là thực tiễn. Những cân nhắc này phải được xây dựng vào các quy trình làm việc mà bạn thiết kế.

Kỹ Thuật Prompt Mới

Kỹ sư prompt trong tương lai thực sự là một Nhà Thiết Kế Hệ Thống AI. Họ hiểu:

  • Cách phân rã các vấn đề phức tạp thành các nhiệm vụ có thể giải quyết bởi tác nhân
  • Khi nào nên sử dụng AI so với phán đoán của con người
  • Cách duy trì bối cảnh qua các quy trình làm việc nhiều bước
  • Cách đảm bảo chất lượng và an toàn trong các hệ thống tự động

Đây không phải là việc viết các prompt tốt hơn. Mà là kiến trúc hóa các hệ thống thông minh khuếch đại khả năng của con người.

Xây Dựng Để Tương Lai

Tại PullFlow, chúng tôi không chỉ xây dựng công cụ - mà là tạo ra cơ sở hạ tầng cho sự hợp tác giữa con người và AI. Nền tảng của chúng tôi giúp các nhóm phát triển điều phối các tác nhân AI bên cạnh chuyên môn của con người, duy trì bối cảnh qua GitHub, Slack, và các quy trình phát triển.

Các nhà phát triển sẽ phát triển trong kỷ nguyên mới này không phải là những người viết prompt tốt nhất. Họ sẽ là những người hiểu cách thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các hệ thống hợp tác giữa con người và AI.

Kỷ nguyên kỹ thuật prompt đã qua. Hãy chào đón kỷ nguyên AI orchestration.


Sẵn sàng để chuyển mình từ prompt sang AI orchestration? PullFlow giúp các nhóm phát triển xây dựng các quy trình làm việc phức tạp giữa con người và AI, duy trì bối cảnh qua toàn bộ quy trình phát triển của bạn.

Gợi ý câu hỏi phỏng vấn
Không có dữ liệu

Không có dữ liệu

Bài viết được đề xuất
Bài viết cùng tác giả

Bình luận

Chưa có bình luận nào

Chưa có bình luận nào