Toàn cảnh AI 2026 & Từ điển Thuật ngữ từ A đến Z

Kỹ thuật đặt câu lệnh & giao việc chuẩn mực cho AI

Cách con người viết chỉ thị có cấu trúc (gồm Vai trò, Bối cảnh, Dữ liệu đầu vào, Ràng buộc và Định dạng đầu ra) để AI trả về kết quả chính xác 100% ngay từ lần đầu tiên mà không cần chỉnh sửa nhiều lần.

Hệ thống AI tự lên kế hoạch và tự thực thi chuỗi tác vụ

Khác với chatbot thông thường chỉ trò chuyện, AI Agent được trao các "công cụ" (Tools/APIs) như duyệt web, đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, chạy code. Agent tự biết chia nhỏ mục tiêu lớn thành các bước con để tự hoàn thành.

Kết nối AI với kho tài liệu nội bộ riêng của doanh nghiệp

Phương pháp cho phép AI đọc và tìm kiếm chính xác trong hàng ngàn trang tài liệu PDF, hợp đồng, quy chế nội bộ của công ty trước khi trả lời, giúp triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng "bịa chuyện" (ảo giác).

Giao thức mở kết nối AI với mọi cơ sở dữ liệu và công cụ ngoài

Tiêu chuẩn do Anthropic khởi xướng (hoạt động như cổng cắm USB đa năng cho AI). MCP cho phép các trợ lý như Claude Code, Cline, Cursor cắm trực tiếp vào Postgres, Supabase, Google Drive, GitHub một cách an toàn.

Xây dựng phần mềm bằng Ngôn ngữ tự nhiên — Không gõ code

Phương thức phát triển ứng dụng nơi con người chỉ đóng vai trò Product Manager (mô tả yêu cầu, đưa ảnh chụp màn hình) và QA, còn AI Coding Agent (Cursor, Claude Code, Antigravity, Cline) tự viết 100% mã nguồn và sửa lỗi.

Cơ chế kiểm duyệt của con người trước khi AI thực thi hành động nhạy cảm

Nguyên tắc quản trị rủi ro cốt lõi: AI thực hiện 90% khâu chuẩn bị (soạn thảo email, tính toán số liệu, tổng hợp đề xuất), nhưng con người giữ quyền bấm nút phê duyệt cuối cùng trước khi gửi đi hoặc chuyển tiền.

Đơn vị đo lường dung lượng và "Bộ nhớ ngắn hạn" của AI

Token là các mảnh từ ngữ mà AI xử lý (1 từ tiếng Việt ~ 1.5 - 2 tokens). Context Window là số lượng token tối đa mà AI có thể nhớ cùng lúc trong một phiên làm việc (Ví dụ: Claude 3.5 có Context 200.000 tokens ~ 150 trang sách).

Hiện tượng AI tự "bịa" ra thông tin sai lệch một cách rất tự tin

Xảy ra khi AI thiếu dữ kiện thực tế nhưng vẫn cố gắng ghép nối từ ngữ cho mượt mà. Cách phòng ngừa: Luôn cấp dữ liệu đầu vào chuẩn xác, dùng RAG và yêu cầu AI: "Nếu không tìm thấy trong tài liệu, hãy trả lời là Không có".

Chạy mô hình AI hoàn toàn trên máy chủ riêng biệt của bạn

Sử dụng các công nghệ như llama.cpp, Ollama và Docker để vận hành mô hình mã nguồn mở (Llama 3, DeepSeek, Qwen) ngay trên VPS hoặc máy tính nội bộ mà không cần kết nối Internet ra bên ngoài, không tốn phí API.

Một đội ngũ nhiều AI Agent chuyên môn hóa phối hợp với nhau

Thay vì dùng 1 AI làm tất cả mọi việc (dễ bị quá tải và sai sót), mô hình Multi-Agent chia việc thành: Agent Lập kế hoạch → Agent Cào dữ liệu → Agent Viết nội dung → Agent Thẩm định chất lượng.