Các AI Agent Sắp Chiếm Lấy API Của Bạn: Chuẩn Bị Thế Nào Đây?

Lê Lân

19/06/2025

Tác Động Của AI Agents Đối Với API Trong Kỷ Nguyên Tự Động Hóa

Mở Đầu

AI agents đang định hình lại cách chúng ta tương tác với các dịch vụ số, nhưng tương lai của công nghệ vẫn dựa trên nền tảng API vững chắc.

Trong bối cảnh AI phát triển nhanh chóng, APIs vẫn giữ vai trò trung tâm trong việc kết nối các hệ thống và dịch vụ kỹ thuật số. John McBride, kỹ sư phần mềm tại Zuplo, đã chia sẻ những nhận định sâu sắc về cách mà AI agents – các tác nhân tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo – sẽ tương tác và thay đổi cách sử dụng APIs. Bài viết này tổng hợp các điểm chính trong buổi thảo luận của ông, tập trung vào việc làm sao để các kỹ sư và tổ chức có thể chuẩn bị cho sự “agentic future” – tương lai do AI agents dẫn dắt.

Vòng Lặp Hoạt Động Liên Tục Của AI Agents

Khác Biệt Với Tương Tác Một Lần (One-Shot)

Đối với các phiên bản ChatGPT đầu tiên, tương tác thường là một lần và kết thúc. Tuy nhiên, các AI agents hiện đại hoạt động qua một vòng lặp xác thực liên tục—họ sẽ đưa ra yêu cầu API, phân tích đáp ứng, xử lý lỗi, rồi tiếp tục hiệu chỉnh cho tới khi đạt được mục tiêu.

Điều này giúp agents trở nên tự chủ hơn, đồng thời tạo ra cơ hội lẫn thách thức cho nhà phát triển API.

Tự Động Chọn Dịch Vụ

Nếu API của bạn không đáp ứng các yêu cầu của AI agents, họ có thể chuyển sang đối thủ cạnh tranh sẵn sàng hỗ trợ. Việc này đặt ra yêu cầu rằng các nhà phát triển phải tối ưu trải nghiệm API cho agents.

Tại Sao Việc Chặn AI Agents Không Phải Là Giải Pháp

Bài Học Từ Làn Sóng Web Scraper

Khuynh hướng chặn agents tương tự như cách chúng ta từng đối phó với web scraper, nhưng các agents hiện đại có thể sử dụng các phương tiện phức tạp như công cụ tự động hóa trình duyệt để truy cập dịch vụ.

Chuyển Từ Phòng Thủ Sang Chủ Động

Thay vì chặn, các công ty thành công sẽ thiết lập chính sách quản lý và kiểm soát truy cập agents, từ đó nắm bắt cơ hội trong một thế giới tự động hóa.

Ví dụ về chính sách thông minh:

Chính sách giới hạn tần suất linh hoạt: nhận diện hành vi của agents và thiết lập thời gian nghỉ thay vì chặn hoàn toàn.

Xử lý lỗi rõ ràng: cho phép agents hiểu và sửa lỗi thay vì retry vô tận.

Các endpoint xử lý theo batch: giúp agents gửi nhiều lệnh trong một lần gọi, cải thiện hiệu quả.

Phản Hồi API Là Cách Giao Tiếp Với Agents

Tính Chính Xác Của Schema

AI agents phụ thuộc hoàn toàn vào JSON schema để hiểu và tương tác với API. Khác với con người có thể linh hoạt dựa vào tài liệu, agents cần các định nghĩa rõ ràng, chi tiết.

Thông Điệp Lỗi Thông Minh

Mã HTTP tiêu chuẩn không đủ. Agents cần thông báo lỗi chi tiết và hướng dẫn cụ thể để sửa lỗi, giúp tránh vòng retry vô nghĩa.

Tài Liệu API Dần Trở Thành Thực Thi Được

Các mô tả trong OpenAPI và công cụ MCP không chỉ dành cho người dùng mà cũng là chỉ dẫn có thể hiểu và thực thi bởi AI.

Thách Thức Và Cơ Hội Từ Tính Kiên Trì Của Agents

Vấn Đề Của Vòng Retry Vô Tận

Nhiều agents mắc kẹt trong vòng retry gây ra áp lực lên hạ tầng, thậm chí có thể giống như một cuộc tấn công DDoS.

Khuyến nghị:

Áp dụng chính sách rate limiting thông minh nhận diện hành vi agents.

Thiết kế lỗi và phản hồi để agents dễ dàng rút lui khỏi các vòng retry không hiệu quả.

Thiết Kế API Mới Phù Hợp Cho Tự Động Hóa

Hỗ Trợ Các Hoạt Động Gộp (Bulk Operations)

Cho phép agents gửi nhiều yêu cầu trong một lần gọi giúp giảm băng thông và tránh vòng lặp lặp đi lặp lại.

Mô Hình Bất Đồng Bộ (Asynchronous Patterns)

Sử dụng mô hình submit và polling để thay thế việc giữ kết nối liên tục hoặc gọi lại endpoints liên tục.

Tăng Cường Khả Năng Tự Phục Vụ

Agents không thể tự liên hệ bộ phận bán hàng hay setup tài khoản, cho nên:

Onboarding tự động

Tạo key truy cập nhanh chóng

Thiết lập tài khoản thông qua API

sẽ trở thành điều kiện tiên quyết cho việc thu hút agents.

Model Context Protocol (MCP) – Cánh Cửa Dẫn Đến Tương Lai

MCP là một chuẩn để các API có thể được khám phá và sử dụng tự động bởi AI agents. Ví dụ điển hình là MCP server của GitHub, giúp tích hợp sâu với các công cụ AI hỗ trợ lập trình.

Cách Hoạt Động

MCP thường là một proxy tập hợp các REST API hiện có, trình bày dưới dạng mà agents có thể hiểu và xử lý độc lập, tạo nên trải nghiệm tự nhiên và linh hoạt.

Những Lời Khuyên Thiết Thực Cho Đội Ngũ Kỹ Thuật

1. Kiểm Tra Lại Bộ API Catalog

Đảm bảo OpenAPI spec, JSON schemas và tài liệu hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đầy đủ, chính xác.

2. Triển Khai Chính Sách Rate Limiting Thông Minh

Nhận diện mô hình truy cập của agents và áp dụng các giới hạn hợp lý, không ảnh hưởng đến trải nghiệm.

3. Xem Xét Triển Khai MCP

Bắt đầu từ APIs dành cho nhà phát triển và mở rộng để MCP server có thể làm cầu nối cho hệ sinh thái AI rộng lớn.

AI agents không còn là tương lai xa nữa. Họ đã ở đây và đang phát triển rất nhanh chóng.

Câu hỏi không còn là liệu AI agents có dùng API của bạn hay không, mà là liệu bạn đã sẵn sàng để đối mặt và tận dụng cơ hội này?

Kết Luận

Sự xuất hiện của AI agents đặt ra một thách thức mới cũng như cơ hội để chúng ta tái thiết kế và tinh chỉnh các APIs. Việc hiểu rõ hành vi của agents, áp dụng các quy tắc thiết kế API mới, và triển khai các chuẩn như MCP sẽ giúp các công ty giữ vững vị thế cạnh tranh trong kỷ nguyên tự động hóa.

Hãy bắt đầu ngay từ hôm nay để nâng cấp API của bạn – đừng để bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng AI này!

Tham Khảo

McBride, John. "Agents Are Coming For Your APIs." Zuplo, 2023.

GitHub MCP Server Documentation. https://github.com/github/mcp

API Design Guidelines for AI Automation. OpenAPI Initiative, 2024.

Zuplo Blog – Introducing Remote MCP Server Support. June 10, 2025

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