Một ngày nọ, bài toán của đối tác là nhóm kỹ sư nhà Phần mềm FPT phải dựng lại hồ sơ từ mã nguồn (source code) với yêu cầu tạo ra được sơ đồ mô tả cách các đối tượng tương tác với nhau theo thời gian (sequence diagram). Điểm khó là việc này phải làm rõ thứ tự trước sau của các thông điệp hoặc lời gọi hàm giữa các thành phần trong một hệ thống phần mềm được ví như mê cung.
Nhưng không hề có mô tả. Đối tác chỉ gửi khoảng 400.000 dòng mã (LOC - Lines of Code). Thử nhập vào công cụ AI quen dùng, Lê Quang Hiệp, kỹ sư đơn vị GPE.AIP nhà Phần mềm, nhận được thông báo từ chối lịch sự. Trong giây lát, Hiệp cũng đứng hình vì ngạc nhiên. Định thần, cậu bỏ dữ liệu sang vài công cụ phổ biến khác nhưng câu trả lời tương tự: “Yêu cầu này vượt quá khả năng của tôi”.
Tìm hiểu kỹ trên các diễn đàn công nghệ, Hiệp nhận ra công cụ AI thường chỉ dựng được những yêu cầu nhẹ nhàng. Trong khi đối tác muốn truy sâu module và các logic của họ nằm rải rác khắp nơi thành bản mô tả hoàn chỉnh, trực quan.
“Tôi nghĩ lúc đó mình đã chạm đến giới hạn của công cụ AI thông thường”, Hiệp nói và giải thích, với khung mã nguồn hoặc hồ sơ quá lớn là AI không thể xử lý. “Khi ấy, chi phí cho AI cũng trở nên tốn kém. Lượng token đốt nhiều nhưng kết quả không phù hợp”.
 |
| Anh Lê Quang Hiệp, kỹ sư đơn vị GPE.AIP nhà Phần mềm, "cha đẻ" ý tưởng HyperDev. |
Nền tảng siêu lập trình
Vài năm gần đây, AI Agent lập trình - tác nhân có thể tự thực hiện nhiều bước phát triển phần mềm - bùng nổ đang làm thay đổi cách nhiều kỹ sư phần mềm nhà F vận hành công việc. Nhưng với “bài toán lớn” mà Lê Quang Hiệp giao, công cụ AI thông dụng chưa thể xử lý mượt mà. Tình huống ấy khiến kỹ sư FPT nảy ý tưởng về HyperDev để giải các bài toán chuyên biệt.
HyperDev (tên khác là Flezi Native Code Migration) là một giải pháp thuộc hệ sinh thái FleziNext của FPT. Khởi động từ tháng 10/2025 và phát hành phiên bản 1.0 vào tháng 4/2026, HyperDev được phát triển nhằm hỗ trợ các dự án phần mềm quy mô lớn, phức tạp và có vòng đời dài. Đây là nhóm hệ thống thường gặp nhiều thách thức như tri thức phân tán, tài liệu không còn đồng bộ với mã nguồn, phụ thuộc lớn vào chuyên gia lâu năm và mất nhiều thời gian để phân tích trước khi thay đổi hoặc hiện đại hóa.
Khác với các AI tool phổ biến như ChatGPT, Claude hay GitHub Copilot, HyperDev không chỉ hỗ trợ sinh mã hoặc trả lời câu hỏi độc lập. HyperDev đóng vai trò như một nền tảng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI Engineering Platform), giúp kết nối AI với mã nguỗn, tài liệu thiết kế, tri thức dự án, yêu cầu, lịch sử lỗi (defect history) và quy trình sản xuất. Nhờ đó, AI có thể hiểu ngữ cảnh thực tế của hệ thống và tham gia vào các hoạt động kỹ thuật như hiểu hệ thống (system understanding), kỹ thuật đảo ngược (reverse engineering), phân tích tác động (impact analysis), điều tra lỗi (bug investigation) hay viết tài liệu (documentation)…
“Ban đầu HyperDev ban đầu nó phục vụ chu trình phát triển phần mềm (SDLC), từ kế hoạch, lập trình, kiểm thử…”, Lê Quang Hiệp chia sẻ. “Tuy nhiên, sau này đơn vị GPE có chiến lược về chuyển đổi hệ thống di sản (legacy migration) từ ngôn ngữ C++ lên Java nên team đã chuyển từ lõi ban đầu rồi xây dựng xung quanh nó các luồng công việc chuyên biệt cho từng bài toán chuyên biệt”.
HyperDev giải bài toán lớn
Từ tháng 5, kỹ sư Nguyễn Mạnh Tú được giao nhiệm vụ quản trị HyperDev với việc điều phối đội ngũ tiếp tục phát triển các giải pháp đóng gói chuyên biệt như: HyperX - AI-powered Migration & Modernization HyperInsight - AI-powered Maintenance & System Understanding. Các giải pháp này cùng sử dụng chung nền tảng nhưng được đóng gói theo từng bài toán sản xuất cụ thể để dễ triển khai cho khách hàng và dự án.
 |
| Anh Nguyễn Mạnh Tú (bên trái) và các đồng nghiệp team GPE.AIP. Anh Tú bật mí, về tỷ lệ, team sử dụng AI 100% để xây dựng nền tảng này. Sau khi AI sinh mã gợi ý, thành viên nhóm sẽ đánh giá/xác nhận và đưa ra quyết định cuối cùng. |
“Khi nhận dự án, tôi vừa hào hứng xen lẫn áp lực”, Tú trải lòng. “Hào hứng vì đây là cơ hội xây một nền tảng AI có thể thay đổi cách đơn vị làm sản xuất thời AI. Nhưng áp lực cũng lớn vì AI trong môi trường dự án thật phải có chứng cứ, khả năng truy xuất nguồn gốc và kiểm soát chất lượng rất chặt.
Với GPE, đơn vị đang đảm nhiệm nhiều “hệ thống kế thừa" (legacy system) lớn của khách hàng quốc tế, Nguyễn Mạnh Tú cho rằng nền tảng này đóng vai trò như chiếc la bàn, giúp AI-Agents đi đúng hướng giữa hàng triệu dòng code trong các hệ thống phần mềm khổng lồ. “Khó khăn nhất là làm sao để AI hiểu được ngữ cảnh dự án đủ sâu và đủ tin cậy”, Tú chia sẻ về nhiệm vụ. “Team giải bài toán này bằng cách xây tri thức nền kết hợp phân tích code và tài liệu, chia luồng công việc thành từng bước rõ ràng, mỗi đầu ra quan trọng đều có bằng chứng/độ tin cậy, và con người luôn giữ vai trò quyết định”.
Sau khi phát hành phiên bản 1.0, HyperDev được áp dụng vào hơn 30 dự án thực tế ở nhà Phần mềm. Một trường hợp tiêu biểu là dự án bảo trì hệ thống C++ quy mô lớn (khoảng 5 triệu dòng mã - LOC), nơi FPT cần nhanh chóng xây dựng hiểu biết hệ thống để cạnh tranh với các vendor đã có nhiều năm kinh nghiệm. Với sự hỗ trợ của HyperDev, đội dự án có thể tăng tốc quá trình nắm bắt tri thức, điều tra lỗi, phân tích ảnh hưởng và đề xuất phương án xử lý. Kết quả giúp nâng cao chất lượng delivery, cải thiện năng suất và tạo được đánh giá tích cực từ khách hàng.
Bên cạnh năng suất phát triển phần mềm, giá trị dài hạn của HyperDev nằm ở khả năng bảo tồn tri thức hệ thống, giảm phụ thuộc vào chuyên gia lâu năm, nâng cao khả năng truy xuất và giảm rủi ro khi thực hiện các chương trình bảo trì, chuyển đổi và hiện đại hóa quy mô lớn. Từ một sáng kiến AI Engineering, HyperDev đang phát triển thành nền tảng quan trọng trong hệ sinh thái FleziPT, giúp AI hiểu hệ thống, khai thác tri thức doanh nghiệp và tham gia hiệu quả hơn vào toàn bộ vòng đời sản xuất phần mềm cho các hệ thống lớn và phức tạp.
Anh Hoàng Xuân Quang, Phó giám đốc đơn vị GPE nhà Phần mềm FPT, đánh giá, với một nhóm nhỏ khoảng 5-10 người, việc áp dụng AI vào công việc khá đơn giản. Nhưng với một đơn vị quy mô khoảng 1.300 người như GPE hiện nay, nếu không có một công cụ đủ mạnh để hỗ trợ, việc triển khai AI sẽ rất khó khăn và không thể tạo ra hiệu quả lớn.
“Đó chính là điều thôi thúc GPE xây dựng một nền tảng AI HyperDev. Khi mọi người đang “wow” với những chức năng mà AI có thể làm được, thì với HyperDev, chúng tôi lại tập trung vào một câu hỏi khác: làm thế nào để hỗ trợ AI để công việc trở nên dễ dàng hơn?”, anh Quang bày tỏ.
Chứng kiến “đứa con tinh thần khai sinh từ việc lười và tò mò đi tìm giới hạn của AI” trở thành giải pháp hỗ trợ đắc lực cho chính mình và các đồng nghiệp nhà Phần mềm, Lê Quang Hiệp, kỹ sư đơn vị GPE.AIP, vẫn trăn trở để HyperDev “mượt” hơn nữa. “Tôi luôn mong giải pháp có thể sử dụng tiện nhất, và ai cũng có thể đóng góp giống với một mô hình open source. Tôi muốn nó mở hơn, nhiều người chung tay thì HyperDev sẽ tốt hơn”.
Song Ngư
Ý kiến
()