Điều tôi học được từ việc 'gỡ lỗi' AI: Tương lai kỹ thuật phần mềm đang thay đổi!

Lê Lân

22/06/2025

Những Bài Học Từ Việc "Phá Vỡ" Các Quy Trình AI Và Tương Lai Của Kỹ Thuật Phần Mềm

Mở Đầu

Trong thế giới phát triển phần mềm truyền thống, việc xử lý lỗi là một kỹ năng thiết yếu. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), cách tiếp cận này đang trải qua một sự thay đổi căn bản.

Khi một hệ thống phần mềm truyền thống gặp sự cố, lập trình viên thường dựa vào các công cụ như log, stack trace hay debugger để tìm và sửa lỗi. Nhưng với các ứng dụng AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), lỗi không còn hiện hữu dưới dạng những cảnh báo rõ ràng, mà là những phản hồi sai lệch tinh vi hoặc hành vi lạ khiến trải nghiệm người dùng bị ảnh hưởng. Bài viết này sẽ chia sẻ những trải nghiệm thực tế trong việc phát triển sản phẩm AI, giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt trong công đoạn sửa lỗi và tầm quan trọng của kỹ năng mới trong kỹ thuật phần mềm — đó là "debug prompt" hay sửa lỗi câu lệnh đầu vào.

Từ Lỗi Mã Lệnh Đến Lỗi Câu Lệnh Đầu Vào (Prompt Bugs)

Sự Khác Biệt Của AI So Với Phần Mềm Truyền Thống

Trong phát triển phần mềm thông thường, lỗi thường đi kèm với crash hoặc thông báo lỗi dễ nhận dạng. Nhưng trong AI, mô hình có thể hoạt động "bình thường" và không trả về lỗi, mà chỉ đưa ra câu trả lời sai hoặc không phù hợp.

<b>Điểm mấu chốt:</b> Lỗi không cố định ở đoạn mã nguồn, mà ẩn trong cách bạn thiết kế câu lệnh đầu vào — tức là prompt.

Ví Dụ Thực Tế Từ Linkeme

Sản phẩm Linkeme tận dụng AI để:

Tạo nội dung mạng xã hội

Lựa chọn lời kêu gọi hành động (CTA) phù hợp

Soạn các lớp phủ hình ảnh

Những lỗi ban đầu thường không do code, mà xuất phát từ câu lệnh đầu vào kém hiệu quả:

"Generate a LinkedIn post for this article: 'AI agents will replace internal tools.'"

Mô hình không hiểu được ai là đối tượng mục tiêu, tông giọng mong muốn hay các yếu tố như hashtag, emoji. Kết quả là bài viết quá chung chung, thiếu điểm nhấn.

Sửa Lỗi Prompt: Một Quy Trình Mới

Các Bước Cụ Thể Khi Sửa Lỗi Prompt

Thêm vai trò và tông giọng: Ví dụ: "You are a social media expert. Generate a LinkedIn post for B2B founders. Tone: bold but professional."

Chỉ dẫn định dạng cụ thể: "Include 3 lines max, use a punchy hook, and end with a CTA."

Cung cấp ví dụ tham khảo: "Here are 2 good posts for reference: [...]"

Tính Lặp Lại Và Điểm Khó

Sửa lỗi prompt không phải là việc một lần là xong mà cần nhiều lần thử nghiệm, điều chỉnh cho đến khi AI trả về kết quả ổn định và chính xác.

Xây Dựng Công Cụ Hỗ Trợ Kiểm Tra Prompt

Vấn Đề Với Kiểm Thử Thủ Công

Việc thử nghiệm prompt thủ công tốn nhiều thời gian, khó đảm bảo chất lượng và khả năng duy trì.

Giải Pháp Từ Linkeme

Chúng tôi phát triển bộ công cụ gồm:

Tính Năng	Mô Tả
Prompt versioning	Theo dõi mọi sửa đổi prompt như commit trong Git
Prompt test cases	Đặt ra các bộ test cho từng input-output kỳ vọng
Failure reporting	Cho phép người kiểm duyệt đánh dấu lỗi và tự động rollback
Giám sát với PostHog	Theo dõi tính năng và phát hiện lỗi

Phát triển AI yêu cầu xây dựng một “stack” hoàn toàn mới để xử lý đầu ra không xác định rõ ràng (non-deterministic).

Tại Sao Sửa Lỗi Prompt Trở Thành Kỹ Năng Cốt Lõi?

Sự Chuyển Dịch Trong Vai Trò Kỹ Thuật

Từ logic định nghĩa sang hướng dẫn và điều khiển AI

Từ cú pháp chặt chẽ sang ngữ nghĩa tinh tế

Trở thành một lớp mới trong stack kỹ thuật phần mềm

Sửa lỗi prompt không phải là một bước phụ, mà là kỹ năng cốt lõi trong phát triển AI.

Debugger Của Tương Lai Là Giao Tiếp

Thay vì dùng terminal hay debugger truyền thống, kỹ sư AI sẽ tương tác, thử sai qua các đoạn hội thoại với mô hình để hiệu chỉnh kết quả.

Kết Luận

Khác biệt giữa phát triển phần mềm truyền thống và AI nằm ở cách chúng ta “sửa lỗi”. Lỗi giờ đây không hiện ra dưới dạng báo cáo hoặc crash, mà là các phản hồi không chính xác hoặc thiếu phù hợp. Việc sửa lỗi prompt đòi hỏi sự sáng tạo, khả năng thử nghiệm và phân tích ngữ cảnh kỹ càng.

Chấp nhận và làm chủ kỹ năng này chính là cách bạn trở thành kỹ sư AI hiện đại.

Hãy bắt đầu thay đổi cách tiếp cận phát triển phần mềm, tiếp thu công cụ mới và mở rộng kỹ năng với mô hình ngôn ngữ lớn. Khám phá thêm về phát triển AI tại easylab.ai và thấy được tiềm năng to lớn của prompt versioning.

Tham Khảo

OpenAI. (2023). "Best Practices for Prompt Engineering".

Lê, T. (2024). "Debugging AI Applications: Challenges and Solutions". Journal of AI Engineering.

Linkeme. (2024). https://linkeme.ai

Easylab. (2024). https://easylab.ai

PostHog. (2023). "Monitoring AI-powered Applications".