Multi-AI Agent có phải là tương lai của No-Code?

Nguồn: timesofindia

Trong hơn một thập kỷ qua, phong trào no-code đã mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận công nghệ, cho phép những người không có nền tảng lập trình vẫn có thể tạo ra website, ứng dụng và các hệ thống tự động hóa. Thông qua giao diện trực quan và cơ chế cấu hình thay cho viết mã, no-code góp phần thúc đẩy đổi mới sáng tạo, đặc biệt trong cộng đồng doanh nghiệp nhỏ và các nhóm khởi nghiệp.

Tuy nhiên, cùng với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các hệ thống AI có khả năng tự hành động, no-code đang đứng trước một giai đoạn chuyển đổi quan trọng. Một khái niệm mới xuất hiện ngày càng nhiều trong các nghiên cứu và sản phẩm công nghệ là multi-AI agent – hệ thống gồm nhiều tác nhân AI phối hợp với nhau để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu multi-AI agent có đơn thuần là một xu hướng AI độc lập, hay chính là bước tiến tiếp theo của no-code?

Về bản chất, no-code truyền thống tập trung vào việc trừu tượng hóa mã nguồn, cho phép người dùng xây dựng logic ứng dụng thông qua các thành phần kéo-thả và quy tắc định sẵn. Cách tiếp cận này tỏ ra hiệu quả trong việc xây dựng nhanh các hệ thống có cấu trúc rõ ràng, nhưng bắt đầu bộc lộ hạn chế khi ứng dụng cần xử lý nhiều tình huống động, dữ liệu biến đổi liên tục hoặc các quyết định phức tạp. Trong những trường hợp đó, người dùng buộc phải tự thiết kế các luồng xử lý ngày càng rối rắm, làm tăng chi phí bảo trì và giảm khả năng mở rộng.

Trong khi đó, các hệ thống AI agent được phát triển với mục tiêu khác. Thay vì chỉ phản hồi yêu cầu của con người, AI agent được thiết kế để hiểu mục tiêu, lập kế hoạch, sử dụng công cụ và thực hiện hành động trong môi trường số. Khi nhiều AI agent cùng tồn tại trong một hệ thống và đảm nhiệm các vai trò khác nhau, mô hình multi-AI agent ra đời. Mô hình này cho phép chia nhỏ vấn đề thành các nhiệm vụ chuyên biệt, mỗi tác nhân chịu trách nhiệm cho một khía cạnh như phân tích dữ liệu, ra quyết định, thực thi hay giám sát.

Điểm giao thoa giữa multi-AI agent và no-code nằm ở chỗ: cả hai đều hướng tới việc giảm gánh nặng kỹ thuật cho con người. Thay vì yêu cầu người dùng thiết kế chi tiết từng bước xử lý, các hệ thống kết hợp no-code và multi-agent cho phép người dùng mô tả mục tiêu ở mức cao hơn. Phần còn lại được đảm nhiệm bởi các tác nhân AI, vốn có khả năng tự tổ chức, phối hợp và điều chỉnh hành vi dựa trên dữ liệu đầu vào và kết quả đạt được. Ở góc nhìn này, multi-AI agent không thay thế no-code mà mở rộng phạm vi của nó từ việc “xây dựng ứng dụng” sang “điều phối hệ thống thông minh”.

Sự quan tâm ngày càng lớn của các tập đoàn công nghệ đối với kiến trúc agentic AI cũng phản ánh xu hướng này. Khi AI được trao quyền truy cập vào dữ liệu doanh nghiệp và khả năng gọi các công cụ nội bộ, nhu cầu về một lớp trừu tượng an toàn, dễ sử dụng trở nên cấp thiết. No-code, với vai trò là cầu nối giữa người dùng không chuyên và hệ thống kỹ thuật phức tạp, trở thành nền tảng tự nhiên để triển khai các hệ thống multi-AI agent ở quy mô lớn.

Nhìn về tương lai, có thể nhận thấy no-code đang dần chuyển từ việc tập trung vào giao diện và thao tác sang việc hỗ trợ thiết kế các hệ thống tự vận hành. Vai trò của người dùng theo đó cũng thay đổi, từ người trực tiếp xây dựng logic sang người định nghĩa mục tiêu, giám sát và điều chỉnh hoạt động của các tác nhân AI. Sự chuyển dịch này không chỉ mở rộng khả năng ứng dụng của no-code trong doanh nghiệp mà còn đặt ra những yêu cầu mới về tư duy hệ thống và quản trị AI.

Tóm lại, multi-AI agent không phải là một trào lưu tách rời khỏi no-code, mà là biểu hiện của giai đoạn tiến hóa tiếp theo. Nếu no-code từng giúp “dân chủ hóa” việc tạo phần mềm, thì sự kết hợp với multi-AI agent hứa hẹn sẽ đưa no-code tiến xa hơn, hướng tới các hệ thống có khả năng tự thích ứng và vận hành thông minh. Trong bối cảnh đó, no-code không còn chỉ mang ý nghĩa “không cần viết mã”, mà dần trở thành phương thức để con người tương tác và quản lý các hệ thống AI ngày càng tự chủ.