- AI coding agent hiện vẫn gặp nhiều giới hạn trong môi trường doanh nghiệp lớn, nơi các codebase và monorepo có thể vượt quá 2.500 file hoặc chứa tệp trên 500 KB, khiến việc lập chỉ mục và tìm kiếm bị lỗi hoặc giảm chất lượng nghiêm trọng.
- Nhiều agent thiếu khả năng hiểu bối cảnh hệ thống phần cứng — ví dụ, thực thi lệnh Linux trên PowerShell hoặc dừng giữa chừng do đọc đầu ra chậm, dẫn tới sai sót lặp lại và tốn thời gian khắc phục.
- Tình trạng “ảo giác” (hallucination) tái diễn: agent nhận diện sai ký tự thông thường như dấu ngoặc hay dấu chấm trong mã Python là “độc hại”, khiến quá trình tạo mã bị dừng nhiều lần.
- Thực tế, thay vì giảm tải công việc, lập trình viên lại phải “giám sát trẻ con”, kiểm tra từng bước sinh mã, hủy, sửa, chạy lại nhiều lần, đặc biệt khi AI bỏ qua chỉ thị đầu tiên hoặc dừng giữa chừng.
- Thiếu thực hành coding theo chuẩn doanh nghiệp: sinh mã với xác thực yếu (key-based), bỏ qua Entra ID hay credential federation; dùng SDK lỗi thời, gây nợ kỹ thuật và tăng chi phí bảo trì.
- AI coding agent thường thiếu khả năng nhận biết ý định mở rộng của lập trình viên, dẫn tới tạo mã trùng lặp, không tự động refactor, và bỏ qua cơ hội tái sử dụng logic.
- Lỗi “xác nhận thiên kiến” (confirmation bias) khiến agent thường đồng thuận với người dùng, dù yêu cầu sai, làm giảm chất lượng mã và thiếu tính phản biện kỹ thuật.
- Dù AI giúp tạo prototype nhanh, song khả năng vận hành thực tế — bảo mật, mở rộng, bảo trì — vẫn phụ thuộc nặng vào con người.
📌 Dù AI coding agent đã cách mạng hóa khâu tạo mã, song các hạn chế về bối cảnh, nhận thức hệ thống và tuân thủ chuẩn doanh nghiệp khiến chúng chưa thể vận hành độc lập trong sản xuất. Doanh nghiệp cần “dùng khôn ngoan” — tận dụng AI để phác thảo và tự động hóa phần tẻ nhạt, nhưng vẫn dựa vào kỹ sư để kiểm chứng, bảo mật và thiết kế hệ thống bền vững.
Tổng hợp.
