API và AI Agent: Cuộc Cách Mạng Thầm Lặng Đang Đến Ngay Lúc Này!

Lê Lân

04/07/2025

Agents Sẽ Định Hình Lại Cách Chúng Ta Tương Tác Với API Trong Tương Lai

Mở Đầu

Cuộc cách mạng của các AI agents đang diễn ra nhanh chóng và ảnh hưởng sâu rộng đến cách chúng ta thiết kế và sử dụng API. API vẫn là trung tâm của kiến trúc phần mềm hiện đại, nhưng cách thức mà con người và máy móc tương tác với API sẽ có bước chuyển biến lớn. Đây là thời điểm quan trọng để các kỹ sư phần mềm và doanh nghiệp chuẩn bị cho kỷ nguyên tự động hóa do AI agents dẫn dắt.

Trong bài viết này, dựa trên chia sẻ từ John McBride, kỹ sư phần mềm cao cấp tại Zuplo trong buổi thảo luận MCP Week với chủ đề "Agents Are Coming For Your APIs", chúng ta sẽ cùng khám phá cách các AI agents hoạt động, thử thách đặt ra đối với API truyền thống, và những chiến lược mà nhà phát triển có thể áp dụng để tận dụng sức mạnh của cuộc cách mạng này. Nội dung bao gồm các khái niệm căn bản, các ví dụ thực tế và những lời khuyên thiết thực về cải tiến thiết kế API phù hợp với tương lai.

The Loop That Never Sleeps — Vòng Lặp Không Bao Giờ Ngừng

Khác biệt của AI Agents với Tương Tác “One-Shot”

AI agents hoạt động dựa trên một vòng lặp xác thực liên tục. Khác với những tương tác một lần (one-shot) của ChatGPT thế hệ đầu, các agent hiện đại sẽ tiếp tục thực hiện các hành động: phân tích JSON schema, gọi API, kiểm tra phản hồi, xử lý lỗi và lặp lại cho tới khi hoàn thành mục tiêu.

Điều này đồng nghĩa API của bạn không chỉ phục vụ một lần mà phải luôn sẵn sàng hỗ trợ cho các thao tác lặp đi lặp lại và tự động.

Cơ hội và Thách Thức

Các agent sẽ tự động quyết định sử dụng API nào trong hệ sinh thái. Nếu dịch vụ của bạn không đáp ứng được nhu cầu này, agent có thể “bỏ qua” và chuyển sang nhà cung cấp khác đã chuẩn bị tốt hơn. Đây vừa là rủi ro, vừa là cơ hội để nâng cấp hạ tầng.

Tại Sao Việc Ngăn Chặn Agents Không Phải Là Câu Trả Lời

Sai Lầm Khi Chặn Agent

Việc chặn lưu lượng từ AI agents tương tự chiến thuật chống web scraper trong quá khứ nhưng không bền vững. Các agent đã có thể sử dụng những kênh bất tiện như công cụ tự động hóa trình duyệt để "click" qua giao diện người dùng, điều này gây ra hiệu suất thấp và khó kiểm soát.

Tận Dụng Thay Vì Phòng Thủ

Thay vì chơi trò “chặn tất cả”, doanh nghiệp nên xây dựng khung quản trị và chính sách truy cập phù hợp để điều phối agent hiệu quả.

Ví dụ các chiến lược:

Chính sách giới hạn tốc độ (rate limiting) nhận biết hành vi agent và áp dụng các khoảng chờ phù hợp.

Thông báo lỗi rõ ràng để agents biết cách tự điều chỉnh thay vì tiếp tục retry vô nghĩa.

Endpoint hỗ trợ xử lý hàng loạt (batch processing) giúp giảm tải và tăng hiệu quả.

Phản Hồi API Là Cuộc Đối Thoại Với Agent

Schema Chính Xác và Cần Thiết

Agents phụ thuộc hoàn toàn vào JSON schema để hiểu cách tương tác với API. Nếu schema thiếu chi tiết hoặc không rõ ràng, agent sẽ thất bại trong việc xác minh và thực thi các bước tiếp theo.

Thông Điệp Lỗi Thông Minh

Thông điệp lỗi dạng mã HTTP chung chung không đủ. API cần cung cấp phản hồi chi tiết và hướng dẫn cụ thể để agents có thể xử lý lỗi, tránh bị mắc kẹt trong vòng lặp retry không hiệu quả.

Tài Liệu API “Có Thể Thực Thi”

Tài liệu API trong tương lai sẽ ngày càng mang tính ngữ cảnh hơn, được viết nhằm mục đích cho các Large Language Models (LLMs) hiểu và xử lý, chứ không chỉ dành cho người phát triển.

Vấn Đề Về Tính Kiên Trì (Persistence Problem)

Mặt Tích Cực và Tiêu Cực

Khả năng chạy vòng lặp liên tục của agents rất giá trị nhưng cũng có thể tạo ra áp lực lớn lên hạ tầng khi hàng nghìn agent bị mắc kẹt retry. Tình trạng này tương tự một cuộc tấn công DDoS.

Quản Lý Lưu Lượng Thông Minh

Áp dụng chính sách giới hạn tốc độ có khả năng nhận dạng mô hình hành vi của agent.

Thiết kế xử lý lỗi để giúp agent thoát khỏi vòng lặp thất bại một cách hiệu quả thay vì khuyến khích retry vô tận.

Thiết Kế API Lại Cho Thích Ứng Với Tự Động Hóa

Các Hình Thức Tối Ưu Cho Agent

Bulk Operations Cho phép agent gửi nhiều yêu cầu trong một lần gọi để giảm overhead mạng và nguy cơ bị lag trong các vòng lặp.

Asynchronous Patterns Xây dựng cơ chế submit-and-check giúp agent thực hiện các tiến trình dài hạn rồi truy vấn trạng thái thay vì chờ giữ kết nối.

Self-Service Capabilities Agent không thể liên hệ trực tiếp với đội sales, do đó onboarding tự động, cấp khoá API và thiết lập tài khoản là điều bắt buộc.

Model Context Protocol (MCP) — Cổng Kết Nối Tới Tương Lai AI

MCP Là Gì?

MCP là giao thức tiêu chuẩn để công bố khả năng API dành cho AI agents. Các công cụ và nền tảng phát triển như GitHub đã triển khai MCP sớm nhằm tích hợp mượt mà với trợ lý lập trình AI.

Lợi Ích

MCP hoạt động như một proxy cho REST APIs truyền thống, nhưng trình bày thao tác dưới định dạng mà các agent có thể tự khám phá và sử dụng một cách tự động hóa.

Những Lời Khuyên Quan Trọng Dành Cho Đội Ngũ Kỹ Sư

1. Kiểm Tra Lại Toàn Bộ Catalog API

Xem xét kỹ lưỡng các file OpenAPI, schema và tài liệu để đảm bảo tính chính xác, đầy đủ và thân thiện với xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

2. Triển Khai Chính Sách Giới Hạn Lưu Lượng Thông Minh

Đối phó với đặc thù hành vi agent: tần suất cao, kiên trì nhưng có thể dự đoán được.

3. Xem Xét Việc Áp Dụng MCP

Bắt đầu với API dành cho nhà phát triển và sau đó mở rộng sang hệ sinh thái AI đang phát triển mạnh mẽ.

AI agents không phải là tương lai xa nữa mà đã xuất hiện và thay đổi cách vận hành của hệ sinh thái API từng ngày. Việc chuẩn bị sớm sẽ giúp bạn tận dụng cơ hội tự động hóa thay vì bị bỏ lại phía sau.

Kết Luận

AI agents đang dần trở thành những người dùng chính yếu của API trong tương lai gần. Thay đổi trong cách thiết kế, quản lý và cung cấp dịch vụ qua API là tất yếu để đáp ứng sự tự động hóa và liên tục xác thực của agent. Việc chuẩn bị từ bây giờ sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi, phát triển và khai thác tối đa tiềm năng từ cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo này.

Hãy bắt đầu bằng việc rà soát danh mục API, áp dụng chính sách phù hợp và cân nhắc MCP để sẵn sàng cho một kỷ nguyên hoàn toàn mới.

Tham Khảo

McBride, John. "Agents Are Coming For Your APIs." Zuplo, MCP Week 2024.

GitHub Docs on Model Context Protocol (MCP) Integration.

"Best Practices in Rate Limiting for Persistent AI Traffic," API Design Conference 2023.

Zuplo Discord Channel, #mcp, https://discord.gg/DFhBAQak6z

OpenAPI Specification 3.1.0 Documentation.