Phát triển thực tế, AI và các dự án trực tiếp phức tạp

Tôi làm việc với các hệ thống không còn có thể chỉ đánh giá bằng ngăn xếp công nghệ (tech stack). Phần lớn sự quan tâm bắt đầu ở nơi các giải pháp đơn giản ngừng hoạt động: một dự án cũ không thể được viết lại từ đầu, AI cần được nhúng vào một quy trình kinh doanh thực tế, việc di chuyển ảnh hưởng đến dữ liệu tích lũy trong nhiều năm, và một ý tưởng hay sau lần phân tích đầu tiên hóa ra lại phức tạp hơn đáng kể so với tưởng tượng.

Hiện tại, phần lớn thực tiễn của tôi nằm ở giao điểm giữa phát triển cổ điển, kiến trúc hệ thống web trực tiếp và ứng dụng thực tế của AI.

Điều gì đang diễn ra hiện tại

Một trong những trọng tâm thương mại hiện nay là HappyBaby2000. Đây là một cửa hàng trực tuyến cũ không thể đơn giản dừng lại và viết lại: nó có backend MODX, danh mục tích lũy, lịch sử SEO và các quy trình làm việc đang chạy. Do đó, phần công khai mới đang được phát triển chồng lên hệ thống cũ, và các quyết định kỹ thuật phải được đưa ra có tính đến di sản thực tế.

Công việc ở đó hiện không xoay quanh "chuyển đổi số" trừu tượng, mà là các vấn đề cụ thể: biến thể giá, chỉnh sửa danh mục nhanh, chuyển hướng (redirect), sitemap, vi dữ liệu (microdata), giao diện di động và sự phát triển dần dần của AI agent.

Dự án này thể hiện rõ một trong những chuyên môn chính của tôi: tìm hiểu một hệ thống phức tạp đang hoạt động, duy trì những gì đã hoạt động và dần dần khắc phục những gì cản trở sự phát triển của nó.

AI không có phép thuật

Tôi làm việc nhiều với AI, nhưng tôi không tự huấn luyện các mô hình của riêng mình. Tôi quan tâm đến việc ứng dụng thực tế các mô hình và cơ sở hạ tầng hiện có: ChatGPT, OpenRouter, API bên ngoài, mô hình cục bộ, agent tùy chỉnh, bộ nhớ, công cụ và tích hợp với các hệ thống làm việc.

Một trong những thử nghiệm hiện tại của tôi là Lira: một AI agent có bộ nhớ liên tục và ngữ cảnh làm việc của riêng nó. Đây không chỉ là một đoạn chat đơn giản, mà là một nỗ lực xây dựng một nhân viên kỹ thuật số biết về các dự án, nhiệm vụ, lịch sử quyết định, có khả năng làm việc thông qua API và đang dần học cách tham gia hiệu quả hơn vào công việc thực tế.

Thực tế nhanh chóng cho thấy ranh giới của những ý tưởng như vậy. Không đủ khi chỉ cấp cho agent quyền truy cập vào dữ liệu: bạn phải dạy nó phân biệt giữa sự thật và giả thuyết, hiểu ý định của cuộc trò chuyện, phê bình có cơ sở, tránh biến cấu trúc nội bộ của hệ thống thành nội dung khách hàng hữu ích và chuyển các cuộc thảo luận thành hành động.

Bối cảnh rộng hơn của công việc này liên quan đến haih-agent và ne-chatgpt.ru.

Khi "viết lại từ đầu" là lời khuyên tồi

Một phần đáng kể kinh nghiệm của tôi gắn liền với các hệ thống cũ tiếp tục mang lại giá trị và tiền bạc sau nhiều năm. Trong các dự án như vậy, kiến trúc mới không bắt đầu từ một tờ giấy trắng.

Cần phải tính đến các URL cũ, lưu lượng truy cập tìm kiếm, dữ liệu kinh doanh, tích hợp, thói quen của người dùng và hàng tá quyết định mà không ai còn nhớ tại sao chúng được đưa ra.

Dòng này kéo dài từ shopModx và shopModxBox qua MODX → prisma-cms → freecode → haih-agent và ngày nay thể hiện trong các cuộc di chuyển thực tế và hỗ trợ các hệ thống khách hàng đang hoạt động.

Đôi khi kết quả tư vấn tốt nhất là từ chối ý tưởng ban đầu

Kinh nghiệm phong phú hữu ích không chỉ khi bạn cần hướng dẫn cách triển khai một cái gì đó. Bố cục ban đầu thường đã chứa đựng những kỳ vọng sai lầm: từ AI, từ việc viết lại hệ thống, từ tự động hóa hoặc từ chi phí thay đổi.

Trong những trường hợp như vậy, nhiệm vụ của tôi là nhanh chóng tìm ra điểm yếu trong các giả định, giải thích các giới hạn thực tế và giúp xây dựng một nhiệm vụ thực sự có ý nghĩa để giải quyết.

Tôi quan tâm đến kết quả thực tế hơn là xác nhận một ý tưởng đẹp.

Điều gì khác đang phát triển

Ngoài công việc với khách hàng, tôi liên tục kiểm tra các ý tưởng của riêng mình trên các dự án thực tế. Các chủ đề đang hoạt động hiện nay bao gồm kiến trúc của haih-agent, AI agent liên tục, trang web đa ngôn ngữ, di chuyển nội dung cũ, URI thân thiện với con người ổn định và các thử nghiệm với hệ thống kiến thức.

Ví dụ, công việc gần đây về các URI thân thiện với con người đã nhanh chóng vượt xa việc tạo ra một slug đẹp: tôi phải tính đến các liên kết đến cũ, địa chỉ được mã hóa phần trăm (percent-encoded), chuyển hướng 301 và liên kết nội bộ của biểu đồ tri thức trực tiếp.

Chính những câu chuyện như thế này dần dần trở thành nội dung chính của trang web này: không phải là danh mục công nghệ và không phải là tủ trưng bày dịch vụ, mà là các nhiệm vụ thực tế, các vấn đề được tìm thấy, các giải pháp và kết luận giúp bạn có thể hiểu cách tôi làm việc và nơi kinh nghiệm của tôi có thể hữu ích.