'La bàn' Flezi Metis chỉ lối AI-Agent trong những hệ thống phần mềm tỷ đô

Mọi chuyện bắt đầu từ một phát hiện "giật mình" tại một cuộc thi lập trình giữa hai chi nhánh Phần mềm FPT tại Hà Nội và TP HCM vào tháng 3/2025. Khi đó, ban tổ chức quyết định "thả phanh" cho các đội thi sử dụng các AI Agent hiện đại nhất để giải quyết bài toán và tạo ra một sản phẩm công nghệ mới cho đối tác lớn tại châu Âu. Ngoài mục tiêu tìm kiếm giải pháp tối ưu nhất cho khách hàng, cuộc thi gián tiếp trao cơ hội để đội ngũ kỹ sư nhà Phần mềm tìm hiểu và giải mã những hệ thống với hàng triệu dòng code được lưu trữ tích lũy trong hàng chục năm.

Sản phẩm Flezi Metis, chiếc "La bàn" chỉ lối AI-Agents, vừa được nhà Phần mềm FPT ra mắt trong thời gian qua.

Từ phía hậu trường, đội ngũ AI1, thuộc Trung tâm Nghiên cứu, Tư vấn Giải pháp và Kinh doanh Trí tuệ Nhân tạo, đã âm thầm đo lường chi phí vận hành. Kết quả trả về nói lên sự thật đầy tốn kém: Nếu để lập trình viên tự do dùng AI theo cách thông thường, hóa đơn "token" (chi phí xử lý của AI) có thể lên tới 1.000 đô/tháng cho mỗi cá nhân.

Với một doanh nghiệp dịch vụ CNTT sở hữu hàng chục ngàn lập trình viên, nếu áp dụng mô hình “thả phanh”, hóa đơn hàng tháng sẽ lên tới hàng chục triệu đô. Đó sẽ là một bài toán kinh tế bất khả thi mà không tập đoàn công nghệ nào trên thế giới dám đánh đổi.

Tại sao AI lại "đốt tiền" khủng khiếp đến vậy?

Giải thích về chi phí khổng lồ này, anh Vũ Minh Phong, Chuyên gia Chuyển đổi AI Phần mềm FPT, cho rằng vấn đề nằm ở cách AI "đọc hiểu" hệ thống. Khi được đặt trong dự án phần mềm, đặc biệt là những "hệ thống di sản" (legacy systems) cũ kỹ, khổng lồ với hàng chục triệu dòng code, các AI Agent giống như một người mò mẫm trong một thư viện tối. Vì giới hạn "trí nhớ ngắn hạn" (context window), AI không thể nhìn được bức tranh tổng thể. AI phải liên tục lật mở, đọc đi đọc lại hàng nghìn file để tìm kiếm ngữ cảnh, sau đó dùng mô hình xác suất để... đoán mò.

Cách làm này không chỉ tiêu tốn token lãng phí cho từng “trang sách” code, mà còn dẫn đến chứng "ảo giác" (hallucination) khiến AI chỉ điểm sai lỗi. Rủi ro này càng nhân lên gấp bội khi đối mặt với các hệ thống yêu cầu độ chính xác và bảo mật tuyệt đối.

Từ thực tế phũ phàng đó, dưới sự dẫn dắt bởi TS. Nguyễn Thanh Tùng, Giám đốc Nghiên cứu & Phát triển AI cho Phần mềm, đội ngũ AI1 đã nhen nhóm ý tưởng phát triển một công cụ đóng vai trò như "tấm bản đồ định vị", giúp AI hiểu thấu toàn bộ kiến trúc hệ thống, trước khi bắt tay làm nhiệm vụ. Đó cũng chính là chức năng cốt lõi của Flezi Metis, thứ giúp giải quyết triệt đề bài toán chi phí và độ chính xác khi thâm nhập vào các hệ thống phần mềm có tuổi đời hàng chục năm.

TS. Nguyễn Thanh Tùng (áo vest) cùnh đội ngũ AI1.

Đáp án nằm ở công nghệ 30 năm tuổi

TS. Nguyễn Thanh Tùng và đội ngũ đã quay ngược thời gian để ứng dụng một khái niệm đã tồn tại hàng thập kỷ trong khoa học máy tính: Knowledge Graph (Mạng lưới tri thức), hay cụ thể hơn trong dự án này là Code Graph (Mạng lưới Code). Code Graph đóng vai trò như một bộ não cấu trúc.

"Nó mô phỏng chính cách con người suy nghĩ", anh Phong chia sẻ. "Khi có một kiến thức, chúng ta chia nó thành các mảnh thông tin (Node) và kết nối chúng bằng những mối liên kết. Việc suy luận đơn giản là đi dọc theo con đường các liên kết đó”.

Ưu điểm của mô hình đồ thị này là tính chính xác gần như tuyệt đối. Không có bước nhảy xác suất nào trong công đoạn này. Nếu đoạn code A gây ra lỗi ở đoạn code B, mũi tên quan hệ sẽ chỉ thẳng từ A sang B.

Việc xây dựng một đồ thị tri thức đồ sộ cho các kiến thức thường cực kỳ đắt đỏ và phức tạp. Thế nhưng, chi phí này lại rất rẻ khi áp dụng cho mã nguồn, bằng cách tận dụng một công cụ quen thuộc với các kỹ sư phần mềm: Trình biên dịch (Complier).

Bất kỳ đoạn code nào được viết bởi lập trình viên cũng đều phải chạy qua trình biên dịch để chuyển thành ngôn ngữ máy tính. Và trong quá trình đó, các trình biên dịch đã âm thầm tự động bóc tách và vẽ ra một đồ thị mã nguồn vô cùng hoàn chỉnh. Đội ngũ phát triển Flezi Metis đã khéo léo sử dụng chính phần lõi đồ thị đã được biên dịch sẵn đó để biến thành "Ngữ cảnh mã nguồn" (Code context) cho AI.

Hình ảnh biểu thị của Code Graph trong Flezi Metis.

Chỉ cần CPU là đủ

Nhờ cách tiếp cận đi thẳng vào bản đồ cấu trúc thay vì bắt AI đọc từng dòng văn bản, Flezi Metis đã tạo ra “bước nhảy vọt” về hiệu năng tính toán, khi công cụ này trở thành “GPS dẫn đường” cho các AI Agent.

Khi có một câu hỏi hoặc một lỗi cần xử lý, Flezi Metis sẽ truy vấn trực tiếp lên bản đồ Code Graph để lấy thông tin. Anh Vũ Minh Phong tiết lộ, việc truy vấn thông tin trên đồ thị này không cần sử dụng đến các card đồ họa GPU đắt đỏ, mà hoàn toàn có thể chạy qua CPU thông thường với tốc độ trả kết quả nhanh hơn. “Có khi chưa đầy nửa giây, nó đã lấy được toàn bộ ngữ cảnh của một đoạn code phức tạp", anh nói.

Sau khi định vị và nhặt ra những thông tin cô đọng nhất từ mạng lưới, Flezi Metis sẽ trao phần ngữ cảnh tinh gọn này cho AI Agent xử lý bước cuối cùng (như viết báo cáo lỗi, đề xuất giải pháp). Bằng việc triệt tiêu khâu "đọc hiểu mò mẫm", Flezi Metis giúp tiết kiệm từ 55% đến 70% lượng token tiêu thụ, giảm 40% thời gian trung bình để hiểu một module và tiết kiệm 30% thời gian chu kỳ xử lý. Quan trọng hơn, các bước suy luận được nâng lên mức chính xác tuyệt đối, giúp kết quả tìm lỗi và đưa giải pháp của AI đạt tỷ lệ chuẩn xác lên tới 95%, tạo ra một lá chắn an toàn cho mọi dự án khắt khe nhất.

Anh Vũ Minh Phong và chị Nguyễn Thị Quỳnh Lan, nhà Phần mềm FPT.

Flezi Metis sẽ thay đổi "luật chơi"

Hiểu thấu công nghệ lõi là một chuyện, nhưng giá trị thực sự của Flezi Metis chỉ bùng nổ khi nó bước ra "chiến trường" của những siêu dự án khổng lồ.

Chia sẻ từ góc độ thực chiến, chị Nguyễn Thị Quỳnh Lan, Giám đốc Trung tâm Giải pháp & Kinh doanh AI Phần mềm FPT, khẳng định Flezi Metis đang đứng ở một vị thế rất đặc biệt. Flezi Metis sẽ không nhảy vào "đại dương đỏ" để cạnh tranh trực diện với các công cụ hỗ trợ viết code. Flezi Metis là một nền tảng AI giúp doanh nghiệp làm chủ tài sản tri thức của mình.

Đặc biệt với các dự án AMS (Dịch vụ quản lý phần mềm) và Migration (Chuyển đổi hệ thống), giá trị lớn nhất của Flezi Metis là giúp khách hàng bảo toàn tri thức hệ thống và xây dựng năng lực tự chủ công nghệ dài hạn. Từ đó, mọi hoạt động vận hành, chuyển đổi và ứng dụng AI sau này của doanh nghiệp đều có thể được thực hiện nhanh hơn, hiệu quả hơn và với mức độ rủi ro thấp hơn.

Trong một dự án thử nghiệm thực tế với khách hàng lớn, Flezi Metis đóng vai trò bản đồ định hướng, quét khối lượng codebase lên tới 1 triệu dòng code và 1.000 tài liệu phức tạp chỉ trong 5 – 10 phút. Độ chính xác khi hỗ trợ tìm lỗi (debug) đạt mức ấn tượng 95%.

Khả năng này mang ý nghĩa cạnh tranh lớn đối với nhà Phần mềm FPT. Anh Vũ Minh Phong cho biết, nếu trước kia các kỹ sư đã phải dành nhiều công sức để dò dẫm mã nguồn, thì giờ đây, nhờ khả năng “vẽ map” của Flezi Metis, đội ngũ tự tin xử lý hệ thống khổng lồ với chi phí tối ưu. Khách hàng giao ticket lỗi nào, đội dự án có thể báo giá và giải quyết dứt điểm ticket đó.

Đặc biệt, bằng cách "số hóa" kiến trúc của hệ thống thành bản đồ, công cụ này trao quyền cho các lập trình viên Junior tự tin đọc hiểu, gỡ rối và hoàn thành những tác vụ phức tạp mà trước đây bắt buộc phải cần đến kinh nghiệm của những chuyên gia.

Anh Phan Lê Thanh, đơn vị FHM.CMS, quản lý kỹ thuật một dự án ODC mảng Automotive tại Phần mềm FPT, ví von Flezi Metis chính là chiếc "GPS của codebase". Khi phải đối mặt với hệ sinh thái phức tạp lên tới 1 triệu dòng mã rải rác ở 29 kho lưu trữ, các trợ lý AI thông thường lại bộc lộ hạn chế do chỉ mạnh ở khâu hỗ trợ viết code, và Flezi Metis lấp đầy khoảng trống đó bằng khả năng "tìm và nối ngữ cảnh" đa kho lưu trữ vượt trội. “Nhóm vấn đề liên quan đến code search được cải thiện rõ rệt; phần thời gian còn lại chủ yếu dành cho việc review và kiểm chứng đầu ra trước khi chốt hướng sửa”, anh nói.

Đội ngũ AI1, Trung tâm Nghiên cứu, Tư vấn Giải pháp và Kinh doanh Trí tuệ Nhân tạo, Phần mềm FPT.

Chìa khóa bảo mật và tầm nhìn chiến lược AI-First

Nếu hiệu năng và chi phí là điều kiện cần, thì bảo mật chính là điều kiện đủ để một công nghệ bước qua cánh cửa của các tập đoàn tỷ đô. Không một ngân hàng, tổ chức y tế hay chính phủ nào dám mạo hiểm đưa mã nguồn hạch tâm của họ lên các dịch vụ AI công cộng.

Theo anh Nguyễn Thanh Tùng, đây chính là "chìa khóa vàng" của Flezi Metis. Nền tảng được thiết kế linh hoạt để triển khai hoàn toàn trên hạ tầng tại chỗ (On-premise) hoặc Cloud Bảo mật (Private Cloud), đồng thời hỗ trợ sử dụng các mô hình Ngôn ngữ lớn của khách hàng. Dữ liệu nhạy cảm không bao giờ rời khỏi máy chủ, giúp công ty dễ dàng thuyết phục những khách hàng khó tính nhất. Thêm vào đó, Metis không bị "trói buộc" vào bất kỳ hãng AI nào, mà có thể trở thành lớp cung cấp ngữ cảnh cho đa dạng các AI Agent khác nhau.

Đánh giá về độ trưởng thành của sản phẩm, TS. Nguyễn Thanh Tùng khẳng định sản phẩm đã hoàn thiện 95% các chức năng cốt lõi, tương thích với hàng loạt ngôn ngữ lập trình phổ biến (Java, C/C++, Python...). Năng lực thực chiến của nền tảng đã được chứng minh khi xử lý trơn tru những "siêu hệ thống" lên tới 24 triệu dòng code. Bên cạnh đó, Flezi Metis đã được đưa vào triển khai trực tiếp tại trung tâm ODC của một khách hàng chiến lược của FPT, đồng thời đang được tư vấn giải pháp cho hàng loạt đối tác lớn khác.

Về dài hạn, Flezi Metis mang sứ mệnh thay đổi hoàn toàn vị thế của nhà Phần mềm. Vượt ra khỏi khuôn khổ một công cụ hỗ trợ đơn lẻ, sản phẩm đóng vai trò "lớp tri thức nền tảng" giúp FPT xây dựng một hệ sinh thái AI khép kín và làm chủ công nghệ lõi. Sự bứt phá của Flezi Metis chính là bệ phóng chiến lược, đánh dấu bước chuyển mình mạnh mẽ của Phần mềm FPT để vươn lên thành công ty định hướng nền tảng công nghệ sâu, tự tin khẳng định năng lực định hình sân chơi AI trên bản đồ toàn cầu.

Sơn Tra

• Nhà Phần mềm FPT ra mắt nền tảng AI Flezi Metis: ‘Hô biến’ hệ thống cũ kỹ thành ‘tài sản’
• FPT công bố phương pháp luận CASAN, giúp tổ chức, doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi AI
• Từ một ‘máy tính trên mây’ đến bước đi làm chủ công nghệ của nhà F