Cử nhân Khoa học Máy tính loại Xuất sắc là tác giả chính của 4 công trình nghiên cứu quốc tế về Agentic AI

Hình thành hướng nghiên cứu về hệ thống AI

Trong những năm đại học, Minh Quý lựa chọn kết hợp nghiên cứu khoa học với việc xây dựng các hệ thống AI có khả năng vận hành trong thực tế. Anh quan tâm không chỉ đến từng mô hình riêng lẻ mà còn đến cách xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh, từ kiến trúc, khả năng phối hợp giữa các AI agent, sử dụng công cụ đến theo dõi, đánh giá và kiểm soát quá trình vận hành.

Các dự án nghiên cứu ban đầu của Quý được thực hiện trong điều kiện nguồn lực tính toán còn hạn chế. Anh phải tìm hiểu cách tối ưu mô hình, thiết kế hệ thống phù hợp với tài nguyên và khai thác hiệu quả hạ tầng sẵn có.

“Qua quá trình đó, mình dần hình thành quan điểm rằng, một hệ thống AI có giá trị không chỉ cần đạt kết quả tốt trong môi trường thử nghiệm mà còn phải đủ tin cậy, có khả năng kiểm chứng, kiểm soát và triển khai được trong điều kiện thực tế”, Quý chia sẻ.

Từ những trải nghiệm này, Quý dần định hình hướng chuyên môn về hạ tầng AI và kiến trúc hệ thống cho Agentic AI, tại giao điểm giữa học tăng cường, hệ thống phân tán và thiết kế hệ thống. Anh đặc biệt quan tâm đến các hệ thống AI có thể thực hiện những quy trình dài, nhiều bước và phức tạp, sử dụng công cụ, phối hợp nhiều tác nhân và học hỏi qua quá trình tương tác.

Một câu hỏi xuyên suốt trong hướng nghiên cứu của Quý là làm thế nào thu hẹp khoảng cách giữa các hệ thống AI được phát triển trong phòng thí nghiệm và khả năng vận hành chúng một cách đáng tin cậy ở quy mô thực tế.

Bốn công trình nghiên cứu với vai trò tác giả chính

Trong thời gian học đại học, Quý tham gia các nghiên cứu về Agentic AI, hệ thống đa tác tử, học tăng cường và kiến trúc hệ thống AI, trong đó có các hướng ứng dụng trong giáo dục và y tế. Trong quá trình này, anh có cơ hội cộng tác với các nhà nghiên cứu, tiến sĩ và giáo sư tại các trường đại học và nhóm nghiên cứu ở nước ngoài, cùng phát triển ý tưởng, xây dựng hệ thống, thực hiện thực nghiệm và hoàn thiện các công trình khoa học.

Quý là tác giả chính của bốn công trình được chấp nhận tại các hội nghị và workshop quốc tế.

Công trình thứ nhất, “TraceBrain: An Open-Source Framework for Agentic Trace Management”, phát triển một nền tảng mã nguồn mở hỗ trợ theo dõi, quản lý và phân tích quá trình thực thi của AI agent. Công trình được chấp nhận tại IJCAI-ECAI 2026, Demonstration Track.

Công trình thứ hai, “ToolBrain: A Flexible Reinforcement Learning Framework for Agentic Tools”, tập trung xây dựng một framework mã nguồn mở phục vụ huấn luyện các AI agent có khả năng sử dụng công cụ và thực hiện những quy trình nhiều bước bằng học tăng cường. Công trình được chấp nhận tại AAMAS 2026, Demonstration Track.

Hai nghiên cứu còn lại tập trung vào những hướng ứng dụng cụ thể. Một công trình phát triển hệ thống đa tác tử hỗ trợ học toán qua hội thoại đa phương thức, được chấp nhận tại AIQAM Workshop thuộc ACM Multimedia 2025. Công trình còn lại nghiên cứu hệ thống Agentic AI hỗ trợ điều phối quy trình lâm sàng thích ứng, được chấp nhận tại RIVF 2025.

Ngoài bốn công trình với vai trò tác giả chính, Quý còn là đồng tác giả với đóng góp ngang nhau của nghiên cứu “Agentic Design Patterns: A System-Theoretic Framework”, được chấp nhận tại LAW Workshop, thuộc NeurIPS 2025.

Phát triển sản phẩm AI trong giáo dục

Song song với nghiên cứu, Quý tham gia xây dựng các sản phẩm ứng dụng AI. Với AI Lab Việt, anh đảm nhiệm vai trò Product & Technology Lead, phụ trách định hướng sản phẩm, kiến trúc kỹ thuật và dẫn dắt nhóm năm thành viên. Nền tảng hướng tới giúp người trẻ Việt Nam phát triển năng lực sử dụng AI một cách chủ động, sáng tạo và có tư duy phản biện thông qua học tập dựa trên dự án. AI Lab Việt được xây dựng trên kiến trúc hệ thống đa tác tử, trong đó các AI agent đảm nhiệm những vai trò chuyên biệt như hướng dẫn, luyện tập, đánh giá và hỗ trợ thực hiện dự án. Dự án đạt Top 10 TechXpo Challenge 2025 trong hơn 200 đội tham dự.

Quý cũng phụ trách thiết kế kiến trúc hệ thống đa tác tử cho LingLooma, nền tảng ứng dụng AI nhằm hỗ trợ giáo viên và cá nhân hóa quá trình học tiếng Anh. Hệ thống được định hướng hỗ trợ cả bốn kỹ năng Nghe, Nói, Đọc và Viết, trong đó IELTS được lựa chọn làm môi trường ứng dụng đầu tiên. LingLooma giành giải Nhất AIxBlock AI-Agents Hackathon 2025 và giải Ba UET FIT TechSpark 2025.

Những dự án này giúp Quý có thêm kinh nghiệm trong việc chuyển những ý tưởng về kiến trúc AI thành các hệ thống phục vụ bài toán cụ thể, bên cạnh quá trình nghiên cứu và thử nghiệm trong môi trường học thuật.

Phát triển hệ thống Agentic AI ở quy mô doanh nghiệp

Trước đó, Quý từng làm việc với vai trò AI Engineer tại VinBigData, trong khuôn khổ Chương trình Đào tạo Kỹ sư AI Vingroup, tham gia phát triển các dịch vụ AI phục vụ xử lý tài liệu thông minh, trích xuất thông tin và tự động hóa quy trình. Anh cũng từng là thành viên sáng lập phụ trách AI tại ISY Education Technology, tham gia phát triển các hệ thống hỗ trợ học tập cá nhân hóa.

Hiện Quý là Principal AI Engineer tại FPT Software, tập trung thiết kế kiến trúc và phát triển các hệ thống Agentic AI ở quy mô doanh nghiệp. Song song với công việc toàn thời gian, anh tiếp tục nghiên cứu bán thời gian tại Reliable AI Lab, University College Cork (UCC), Ai Len, theo hình thức làm việc từ xa, qua đó duy trì sự kết nối giữa nghiên cứu học thuật và các bài toán triển khai thực tế.

Trong quá trình học tập và nghiên cứu, Quý nhận Học bổng Odon Vallet 2026, Học bổng EVN 2025, giải Nhì Hội nghị Nghiên cứu Khoa học Sinh viên cấp Khoa, năm 2026 và giải Nhì UET Code Camp Campathon 2024. Anh đồng thời đạt danh hiệu "Sinh viên 5 tốt" cấp Thành phố Hà Nội, cấp ĐHQG Hà Nội và cấp Trường ĐH Công nghệ.

Hướng tới các hệ thống AI tự chủ và đáng tin cậy

Trong thời gian tới, Quý muốn tiếp tục nghiên cứu chuyên sâu về AI Systems và Agentic AI, đặc biệt là hạ tầng và kiến trúc cho những hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ dài, phức tạp và có mức độ tự chủ cao hơn.

“Mình muốn AI không chỉ hoàn thành một nhiệm vụ tại một thời điểm mà có thể lập kế hoạch, phối hợp nhiều tác nhân, sử dụng công cụ, tương tác với môi trường và học hỏi từ kết quả của chính quá trình vận hành. Đi cùng khả năng tự chủ đó phải là những cơ chế để con người có thể quan sát, đánh giá, kiểm chứng và can thiệp khi cần thiết”, Quý cho biết.

Theo Quý, thách thức của Agentic AI không chỉ là nâng cao năng lực của từng mô hình, mà còn là xây dựng các hệ thống có thể duy trì mục tiêu và thực hiện đáng tin cậy những quy trình dài, nhiều bước và phức tạp, trong khi vẫn có khả năng quan sát, kiểm chứng, học hỏi và cải thiện qua quá trình vận hành. Giải quyết được những vấn đề này là điều kiện quan trọng để thu hẹp khoảng cách giữa các kết quả trong phòng thí nghiệm và việc triển khai Agentic AI ở quy mô ứng dụng.

Bên cạnh các bài toán nền tảng, Quý quan tâm đến khả năng ứng dụng Agentic AI trong giáo dục, y tế và những quy trình vận hành phức tạp, nơi AI cần phối hợp chặt chẽ với con người. Anh hướng tới việc tiếp tục đóng góp thông qua các công trình nghiên cứu, dự án mã nguồn mở và những hệ thống có khả năng chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành giá trị thực tế.

(Ảnh: NVCC)

Giữa rất nhiều cánh cửa đang rộng mở, thật đáng tiếc nếu tuổi trẻ chỉ đứng nhìn

Hàn Quốc: AI miễn phí cho toàn bộ người dân

Nội dung tổng hợp từ nguồn bên ngoài — vui lòng biên tập lại và kiểm tra bản quyền trước khi xuất bản.