Giả thuyết: Custom GPT có thể cung cấp một lớp thông minh đầy đủ tính năng, gần như miễn phí trên haih-agent

Quan sát

Trong quá trình làm việc tích cực với Custom GPT trên gói ChatGPT Plus trong vài ngày, một hiện tượng bất thường được ghi nhận: mặc dù có số lượng lớn cuộc trò chuyện, suy luận (reasoning), các lệnh gọi Actions, truy vấn GraphQL và các ngữ cảnh dài, mức sử dụng hiển thị thực tế không giảm và vẫn ở mức khoảng 99% remaining.

Điều này chưa thể được coi là bằng chứng về việc sử dụng GPTs không giới hạn hoặc hoàn toàn miễn phí. Các giới hạn ẩn riêng lẻ, các hệ thống tính phí sử dụng khác nhau, giới hạn tốc độ (rate limits) hoặc hạn mức không được phản ánh trên chỉ báo quan sát vẫn có thể tồn tại.

Tuy nhiên, quan sát thực tế này đủ ổn định để ghi nhận nó như một giả thuyết làm việc.

Giả thuyết

Nếu được xác nhận rằng việc làm việc cường độ cao thông qua Custom GPT trong khuôn khổ gói đăng ký ChatGPT Plus thực sự hầu như không tiêu tốn hạn mức riêng đáng kể hoặc ngân sách tài chính nào, thì sự kết hợp:

ChatGPT Custom GPT
+ Actions / lớp tích hợp
+ fi1osof.ru
+ haih-agent

có thể mang lại một dịch vụ thông minh đầy đủ tính năng, gần như miễn phí về mặt kinh tế người dùng cho một lượng lớn các tác vụ ứng dụng.

Không chỉ là trò chuyện hay tạo văn bản. Trong tích hợp hiện tại của chúng tôi, ChatGPT đã có thể làm việc với các thực thể thực tế và các công cụ hệ thống, do đó có tiềm năng thực hiện công việc trí tuệ toàn diện dựa trên dữ liệu.

Các kịch bản tiềm năng

Nếu giả thuyết được xác nhận, vòng lặp này có thể được sử dụng để:

• quản lý dự án và công việc;
• chuẩn bị và chỉnh sửa các yêu cầu/đặc tả công việc (task specifications);
• tạo worklogs và báo cáo;
• tạo nội dung có ý nghĩa và chất lượng cao;
• phân tích khối lượng dữ liệu lớn;
• nghiên cứu các thực thể có liên quan;
• phân tích so sánh;
• tìm kiếm bất thường và mâu thuẫn;
• chuẩn bị kết luận và giả thuyết;
• xử lý các ngữ cảnh dài;
• làm việc với cơ sở tri thức (knowledge base);
• các tác vụ phân tích và nghiên cứu mà nếu qua LLM API thông thường có thể tốn kém đáng kể.

Việc sử dụng ChatGPT làm môi trường chạy suy luận (reasoning runtime) chi phí thấp tỏ ra đặc biệt thú vị đối với các tác vụ mà chi phí chính thường không đến từ một phản hồi duy nhất, mà từ một số lượng lớn các bước tuần tự: đọc dữ liệu, làm rõ, phân tích trung gian, kiểm tra lại và các chuỗi suy luận dài.

Tại sao điều này hoạt động chính xác khi kết hợp với haih-agent

Bản thân ChatGPT không giải quyết hoàn toàn bài toán này.

Lợi thế kinh tế của nó chỉ thực sự trở nên có giá trị khi nó có quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng tác nhân (agent infrastructure) đầy đủ.

Trong trường hợp của chúng tôi, vai trò này được đảm nhận bởi haih-agent và cơ sở hạ tầng fi1osof.ru đi kèm.

Nó đã cung cấp những gì mà một ChatGPT thông thường còn thiếu để biến thành một dịch vụ làm việc:

• danh tính tác nhân bền vững (persistent agent identity);
• quyền truy cập vào các dự án, công việc và worklogs;
• GraphQL API;
• skills;
• MindLog và các cơ chế bộ nhớ khác;
• cơ sở tri thức (knowledge base);
• các công cụ đọc và sửa đổi dữ liệu;
• khả năng tương tác với runtime của chính tác nhân;
• các phương tiện tích hợp với hệ thống bên ngoài;
• quyền phía máy chủ và kiểm soát truy cập;
• khả năng lưu trữ kết quả công việc trong hệ thống thay vì chỉ để lại trong lịch sử trò chuyện.

Nghĩa là, hiệu ứng kinh tế không xuất phát từ riêng ChatGPT hay riêng haih-agent, mà từ sự kết hợp của chúng:

ChatGPT
= suy luận và giao diện có kinh tế người dùng giá rẻ

haih-agent / fi1osof.ru
= bộ nhớ, công cụ, dữ liệu, danh tính, API, hành động và tích hợp

Cùng nhau, điều này tiềm năng biến thành một môi trường làm việc đầy đủ, nơi trí tuệ đắt tiền có thể được sử dụng với cường độ cao hơn nhiều so với việc thanh toán trực tiếp cho mỗi lần gọi LLM API.

Kịch bản đặc biệt thú vị: Phân tích khối lượng dữ liệu lớn

Nếu usage thực sự hầu như không bị tiêu hao, thì ChatGPT trở thành một công cụ tiềm năng rất rẻ để phân tích lặp đi lặp lại các mảng thông tin lớn.

Điều quan trọng là điều này không nhất thiết phải tải toàn bộ khối lượng dữ liệu vào một ngữ cảnh duy nhất. haih-agent/fi1osof.ru có thể cung cấp các công cụ tìm kiếm, lọc, phân trang, lấy mẫu, không gian tri thức (knowledge spaces) và các cách khác để truy cập dữ liệu dần dần.

Khi đó ChatGPT có thể làm việc theo phương pháp lặp:

nhận một phần dữ liệu
→ phân tích
→ xây dựng truy vấn tiếp theo
→ nhận mẫu dữ liệu tiếp theo
→ đối chiếu kết quả
→ kiểm tra giả thuyết
→ lưu kết luận

Với biểu phí API, một chu kỳ nhiều bước như vậy có thể tốn kém, đặc biệt là trên mô hình mạnh. Trong khuôn khổ ChatGPT theo gói đăng ký, kinh tế của nó có khả năng tốt hơn một cách triệt để.

Những hạn chế của giả thuyết

Hiện chưa thể khẳng định rằng:

• Custom GPTs hoàn toàn không giới hạn;
• usage sẽ không bao giờ giảm;
• OpenAI sẽ không thay đổi mô hình giới hạn;
• chỉ báo hiện tại phản ánh chính xác các tài nguyên mà GPT tiêu thụ;
• các kịch bản cường độ cao sẽ không chạm phải các giới hạn tốc độ khác hoặc giới hạn ẩn (hidden caps).

Do đó, đây hiện tại vẫn là một giả thuyết dựa trên quan sát thực tế, chứ không phải là một thuộc tính được đảm bảo của nền tảng.

Xác nhận sẽ có ý nghĩa gì

Nếu quan sát được xác nhận trong khoảng thời gian dài hơn và với các loại công việc cường độ cao khác nhau, thì việc tích hợp sẽ đạt được giá trị chiến lược bổ sung.

Nó sẽ giải quyết không chỉ bài toán truy cập thuận tiện của ChatGPT vào tác nhân, mà cả bài toán giảm triệt để chi phí của công việc trí tuệ.

Trong trường hợp này, ChatGPT có thể được coi là một môi trường chạy nhận thức bên ngoài (external cognitive runtime) rất rẻ cho haih-agent, trong khi toàn bộ cơ sở hạ tầng ổn định — dữ liệu, bộ nhớ, danh tính, công cụ, quyền hạn và kết quả — được lưu giữ trong fi1osof.ru.

Điều này tiềm năng mở ra cơ hội xây dựng trên haih-agent các dịch vụ sử dụng các mô hình mạnh của ChatGPT về chất lượng suy luận, nhưng về mặt kinh tế lại gần với gói đăng ký cố định hơn là thanh toán LLM API truyền thống tính theo từng token.