GitHub Canvases: Giải pháp giúp quy trình làm việc của AI Agent trở nên trực quan và tối ưu chi phí

Chat rất tuyệt vời để thể hiện ý định, nhưng công việc của các agent (tác nhân AI) lại dễ bị trôi mất trong dòng tin nhắn. Đây là cách tôi sử dụng các canvas cho quy trình làm việc với agent của mình—và lý do tại sao quy trình của bạn cũng cần một canvas.

17 tháng 8, 2026

5 phút đọc

Khi còn học đại học, tôi đã tham gia bản beta của một trong những phiên bản đầu tiên về tính năng gợi ý mã nguồn (inline completions) bằng AI trong VS Code. Nó thực sự là một bước ngoặt. Kể từ đó, GenAI đã thay đổi căn bản cách phát triển phần mềm: các đội ngũ kết hợp giữa agent và con người làm việc song song, với lập trình viên đóng vai trò trung tâm là người định hướng và điều phối. Chúng ta đang sống trong giai đoạn chuyển đổi đó ngay lúc này.

Là kết quả tất yếu của tốc độ đổi mới chóng mặt trong GenAI, chúng ta hiện có các công cụ để giúp lập kế hoạch, xây dựng, đánh giá và triển khai mã nguồn. Tuy nhiên, ở trạng thái hiện tại, nhiều quy trình làm việc vẫn còn rời rạc. Ngữ cảnh bị mất đi giữa các luồng hội thoại và giao diện, và quá nhiều thời gian bị lãng phí để kiểm tra công việc do agent tạo ra. Các agent có thể tạo ra thay đổi nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể kiểm tra, và hầu hết các công cụ dành cho lập trình viên ban đầu không được thiết kế cho việc điều phối đa agent. Thật dễ dàng để mất dấu những gì đã chạy, những gì đã thay đổi, những gì đã được xác thực và những gì vẫn cần sự phán đoán của con người.

Ứng dụng GitHub Copilot là một bước tiến lớn để giải quyết vấn đề này. Một tính năng cụ thể mà tôi đã học cách yêu thích và sử dụng gần như mỗi ngày chính là canvases. Canvases cho phép các lập trình viên và agent tương tác trên một bề mặt làm việc chung, bền vững. Thay vì coi chat là nơi duy nhất diễn ra công việc, canvases làm cho công việc trở nên trực quan, có thể điều hướng và phê duyệt ngay khi nó đang diễn ra.

Chat rất tốt cho ý định, nhưng lại yếu trong việc thực thi bền vững

Tôi vẫn tin rằng chat là một trong những giao diện tốt nhất mà chúng ta có để thể hiện ý định. Đó là nơi bạn có thể suy nghĩ, tinh chỉnh và chỉ đạo. Nó nhanh chóng và linh hoạt, đặc biệt là khi vấn đề vẫn còn mơ hồ.

Nhưng một khi agent bắt đầu thực hiện công việc thực tế, chat trở thành một cuộn dài các hướng dẫn, nhật ký, thay đổi và sửa lỗi. Các phần quan trọng về mặt kỹ thuật vẫn ở đó nhưng bị chôn vùi: kế hoạch, các điểm quyết định, xác thực và các thời điểm phê duyệt. Nếu bạn phải tái cấu trúc tất cả những điều đó từ lịch sử, bạn đang phải trả một "thuế điều phối".

Canvases giải quyết vấn đề đó bằng cách cung cấp một "ngôi nhà" cho các quy trình làm việc. Chúng làm cho trạng thái trở nên rõ ràng và bền vững. Con người có thể kiểm tra và hướng dẫn. Agent có thể cập nhật và tiến triển. Cả hai đều có thể duy trì sự đồng bộ mà không cần phải liên tục lặp lại ngữ cảnh.

Bản dựng đầu tiên: Java Modernization Studio

Một trong những canvas đầu tiên tôi xây dựng là Java Modernization Studio. Hiện đại hóa Java chính xác là loại quy trình làm việc mà ở đó tính minh bạch và quản trị là rất quan trọng: đánh giá, lập kế hoạch, các tác vụ di chuyển, các cổng xác thực và sự sẵn sàng để triển khai.

Trong trải nghiệm chỉ có chat, các bước đó bị nhòe đi. Bạn vẫn có thể tiến về phía trước, nhưng việc kiểm toán và tạo niềm tin ở quy mô lớn trở nên khó khăn hơn, đặc biệt là với nhiều người cùng đóng góp. Các đội ngũ cứ phải hỏi đi hỏi lại những câu hỏi tốn kém: Chúng ta đang ở giai đoạn nào? Những quyết định nào đã được đưa ra? Điều gì đang bị chặn? Điều gì vẫn cần sự phê duyệt của con người?

Studio này làm cho từng giai đoạn trở nên rõ ràng và có thể kiểm tra được. Thay vì phân tích lịch sử tường thuật, các đội ngũ có thể thấy trực tiếp trạng thái vận hành. Thay vì đoán xem chuyện gì đã xảy ra, họ có thể xác minh nó. Những người đánh giá là con người có thể tập trung vào các phán đoán quan trọng trong khi các agent duy trì việc thực thi giữa các điểm kiểm tra.

Khám phá canvas Java Modernization Studio >

Bản dựng thứ hai: Site Studio

Sau đó, tôi đã xây dựng Site Studio cho một quy trình làm việc rất khác: tạo và quản lý nội dung trang web cá nhân. Nó thiên về nội dung hơn là di chuyển hệ thống, nhưng thách thức về điều phối thì tương tự: tiến độ từng phần, chỉnh sửa lặp đi lặp lại, các vòng lặp đánh giá và chuyển đổi trạng thái.

Trong luồng chỉ có chat, nội dung có thể bị lệch hướng nhanh chóng. Một phần được sửa đổi, rồi lại sửa đổi lần nữa, và sự tự tin vào phiên bản hiện tại giảm dần. Phản hồi bị phân tán, các bản nháp lặp lại và đà làm việc chậm lại vì mỗi lần lặp lại đều bắt đầu bằng việc xây dựng lại ngữ cảnh.

Site Studio giữ cho trạng thái đó bền vững. Trạng thái của từng phần đều hiển thị. Các giá trị bản nháp được lưu giữ khi công việc diễn ra. Các điểm đánh giá của con người được thể hiện rõ ràng. Agent có thể tiếp tục công việc trong khi con người có thể điều hướng, phê duyệt hoặc chuyển hướng mà không làm mất mạch công việc.

Khám phá canvas Site Studio >

Mô hình có thể lặp lại

Trên cả hai canvas, tôi đã tìm thấy cùng một bản thiết kế có thể lặp lại:

Điều này chuyển dịch mô hình từ tương tác theo từng prompt sang các quy trình làm việc cộng tác bền vững. Bạn ngừng coi mỗi lượt chat là một khởi đầu mới và bắt đầu coi mỗi quy trình làm việc như một hệ thống có bộ nhớ, cấu trúc và sự kiểm soát.

Chi phí và hiệu quả: vâng, canvases là một khoản đầu tư

Tôi cũng muốn nói rõ về chi phí: canvases có thể là một khoản đầu tư. Ví dụ, Site Studio tiêu tốn của tôi khoảng 2.000 AI credits, và canvas hiện đại hóa tiêu tốn khoảng 3.000 AI credits. Chúng cần nỗ lực để thiết kế và định hình tốt.

Nhưng về lâu dài, đặc biệt là đối với các quy trình làm việc lặp đi lặp lại, khoản đầu tư đó sẽ được đền đáp. Các bề mặt bền vững giúp giảm bớt việc nhắc lệnh (prompting) lặp lại, giảm mất mát ngữ cảnh, giảm sự qua lại không cần thiết và giảm việc phải làm lại. Theo thời gian, điều đó có thể tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc đồng thời cải thiện niềm tin và năng suất.

Vì vậy, đối với tôi, đây không phải là "chi tiêu nhiều token hơn cho UX đẹp hơn". Đó là "đầu tư vào kiến trúc quy trình làm việc tốt hơn để công việc định kỳ trở nên hiệu quả, dễ dự đoán và dễ quản lý hơn".

Hiện đã có sẵn trong awesome-copilot

Các canvas mà tôi đã xây dựng—Java Modernization Studio và Site Studio—đã có sẵn trong awesome-copilot cho bất kỳ ai muốn sử dụng, tùy chỉnh hoặc học hỏi từ chúng.

Nếu bạn đã sử dụng Copilot agents, bước tiếp theo thiết thực là chọn một quy trình làm việc lặp đi lặp lại và xây dựng một canvas tối giản xung quanh nó bằng lệnh /create-canvas. Hãy bắt đầu nhỏ, thực hiện công việc thực tế và lặp lại dựa trên việc sử dụng thực tế. Nếu nó giúp ích cho đội ngũ của bạn, hãy đóng góp ngược lại cho awesome-copilot để những người khác cũng có thể hưởng lợi.

Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi này, nhưng hướng đi đã rất rõ ràng. Các agent có thể tăng tốc thực thi. Con người cung cấp tầm nhìn, sự phán đoán và trách nhiệm giải trình. Canvases là một cách để biến sự hợp tác đó thành hiện thực, bền vững và có thể mở rộng.

Xây dựng canvas của riêng bạn với /create-canvas và đóng góp lại cho awesome-copilot >

Thẻ:

Viết bởi

Ayan Gupta là một Developer Advocate tại GitHub, nơi anh giúp các lập trình viên và đội ngũ áp dụng các quy trình phát triển thực tế, hỗ trợ bởi AI trên GitHub Copilot, Azure và mã nguồn mở. Là người có tên trong danh sách Forbes 30 Under 30, trước đây anh từng đồng sáng lập các dự án công nghệ tập trung vào việc mở rộng khả năng tiếp cận sức khỏe và giáo dục. Công việc hiện tại của anh tập trung vào việc làm cho các quy trình làm việc do agent điều khiển trở nên minh bạch, có thể điều hướng và lặp lại — và ngoài công việc, anh thích làm mộc và làm tình nguyện.

Bài viết liên quan

Chúng tôi cũng có bản tin (newsletter)