AWS ra mắt Kiro với các tích hợp Stripe, Figma và Datadog để hỗ trợ lập trình AI
AWS đã đưa ra thông báo tại hội nghị thường niên re-Invent của mình ở Las Vegas. Khả năng này đánh dấu sự khác biệt so với cách hầu hết các công cụ lập trình AI hoạt động ngày nay. Thông thường, các công cụ này tải mọi khả năng có thể vào bộ nhớ trước — một quá trình tiêu tốn tài nguyên tính toán và có thể làm quá tải AI với thông tin không liên quan. Kiro powers đi theo hướng ngược lại, kích hoạt kiến thức chuyên ngành chỉ tại thời điểm nhà phát triển thực sự cần nó.
- 11 min read
AWS ra mắt Kiro powers với tích hợp Stripe, Figma và Datadog cho lập trình có hỗ trợ AI
Amazon Web Services (AWS) vừa giới thiệu Kiro powers, một hệ thống cho phép các trợ lý mã hóa AI tải các công cụ chuyên biệt như Stripe và Figma theo yêu cầu, giúp cắt giảm chi phí token và tăng tốc phát triển phần mềm.
Amazon Web Services (AWS) vào thứ Tư đã giới thiệu Kiro powers, một hệ thống cho phép các nhà phát triển phần mềm cung cấp cho trợ lý mã hóa AI của họ kiến thức chuyên sâu tức thời về các công cụ và quy trình làm việc cụ thể – giải quyết điều mà công ty gọi là nút thắt cổ chai cơ bản trong cách các tác nhân AI hoạt động ngày nay.
AWS đã đưa ra thông báo này tại hội nghị thường niên re:Invent ở Las Vegas. Khả năng này đánh dấu sự khác biệt so với cách hầu hết các công cụ mã hóa AI hoạt động ngày nay. Thông thường, các công cụ này tải tất cả các khả năng có thể có vào bộ nhớ ngay từ đầu – một quy trình tiêu tốn tài nguyên tính toán và có thể làm quá tải AI với thông tin không liên quan. Kiro powers thực hiện cách tiếp cận ngược lại, chỉ kích hoạt kiến thức chuyên biệt tại thời điểm nhà phát triển thực sự cần nó.
“Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp cho tác nhân ngữ cảnh chuyên biệt để nó có thể đạt được kết quả mong muốn nhanh hơn – và theo cách cũng giảm chi phí,” Deepak Singh, Phó Chủ tịch Tác nhân và Trải nghiệm Nhà phát triển tại Amazon, cho biết trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat.
Nguồn: VentureBeat (tạo bằng Midjourney)
Việc ra mắt bao gồm quan hệ đối tác với chín công ty công nghệ: Datadog, Dynatrace, Figma, Neon, Netlify, Postman, Stripe, Supabase, và các dịch vụ của chính AWS. Các nhà phát triển cũng có thể tạo và chia sẻ các powers của riêng họ với cộng đồng.
Tại sao trợ lý mã hóa AI gặp khó khăn khi nhà phát triển kết nối quá nhiều công cụ
Để hiểu tại sao Kiro powers lại quan trọng, cần phải hiểu một sự căng thẳng ngày càng tăng trên thị trường công cụ phát triển AI.
Các trợ lý mã hóa AI hiện đại dựa vào một thứ gọi là Model Context Protocol (MCP) để kết nối với các công cụ và dịch vụ bên ngoài. Khi nhà phát triển muốn trợ lý AI của họ làm việc với Stripe cho các khoản thanh toán, Figma cho thiết kế và Supabase cho cơ sở dữ liệu, họ kết nối các máy chủ MCP cho mỗi dịch vụ.
Vấn đề: mỗi kết nối tải hàng tá định nghĩa công cụ vào bộ nhớ làm việc của AI trước khi nó viết một dòng mã nào. Theo tài liệu của AWS, chỉ cần kết nối năm máy chủ MCP có thể tiêu tốn hơn 50.000 token – khoảng 40% cửa sổ ngữ cảnh của mô hình AI – trước khi nhà phát triển nhập yêu cầu đầu tiên của họ.
Các nhà phát triển ngày càng bày tỏ ý kiến về vấn đề này. Nhiều người phàn nàn rằng họ không muốn tiêu hết phân bổ token chỉ để có một tác nhân AI xác định công cụ nào có liên quan đến một tác vụ cụ thể. Họ muốn truy cập quy trình làm việc ngay lập tức – chứ không phải xem một tác nhân quá tải gặp khó khăn trong việc sắp xếp thông tin không liên quan.
Hiện tượng này, mà một số người trong ngành gọi là “context rot” (sự mục ruỗng ngữ cảnh), dẫn đến phản hồi chậm hơn, đầu ra chất lượng thấp hơn và chi phí cao hơn đáng kể – vì các dịch vụ AI thường tính phí theo token.
Bên trong công nghệ tải kiến thức chuyên môn AI theo yêu cầu
Kiro powers giải quyết vấn đề này bằng cách đóng gói ba thành phần vào một gói duy nhất, tải động.
Thành phần đầu tiên là một tệp điều hướng gọi là POWER.md, hoạt động như một hướng dẫn giới thiệu cho tác nhân AI. Nó cho tác nhân biết những công cụ nào có sẵn và quan trọng là khi nào nên sử dụng chúng. Thành phần thứ hai là cấu hình máy chủ MCP – kết nối thực tế với các dịch vụ bên ngoài. Thành phần thứ ba bao gồm các hook tùy chọn và tự động hóa để kích hoạt các hành động cụ thể.
Khi nhà phát triển đề cập đến “thanh toán” hoặc “thanh toán đơn hàng” trong cuộc trò chuyện với Kiro, hệ thống sẽ tự động kích hoạt power của Stripe, tải các công cụ và phương pháp tốt nhất của nó vào ngữ cảnh. Khi nhà phát triển chuyển sang làm việc với cơ sở dữ liệu, Supabase sẽ kích hoạt trong khi Stripe sẽ vô hiệu hóa. Việc sử dụng ngữ cảnh cơ bản khi không có power nào hoạt động gần như bằng không.
“Bạn nhấp vào một nút và nó tự động tải,” Singh nói. “Sau khi một power được tạo, các nhà phát triển chỉ cần chọn ‘mở trong Kiro’ và nó sẽ khởi chạy IDE với mọi thứ sẵn sàng.”
AWS đang mang các kỹ thuật phát triển tinh nhuệ đến với số đông như thế nào
Singh coi Kiro powers như một sự dân chủ hóa các thực hành phát triển tiên tiến. Trước khả năng này, chỉ những nhà phát triển tinh vi nhất mới biết cách cấu hình đúng các tác nhân AI của họ với ngữ cảnh chuyên biệt – viết tệp điều hướng tùy chỉnh, tạo các lời nhắc chính xác và quản lý thủ công các công cụ nào đang hoạt động tại bất kỳ thời điểm nào.
“Chúng tôi nhận thấy rằng các nhà phát triển của chúng tôi đang bổ sung các khả năng để làm cho tác nhân của họ chuyên biệt hơn,” Singh nói. “Họ muốn cung cấp cho tác nhân một số sức mạnh đặc biệt để giải quyết một vấn đề cụ thể. Ví dụ, họ muốn nhà phát triển front-end của họ, và họ muốn tác nhân trở thành chuyên gia về backend như một dịch vụ.”
Quan sát này đã dẫn đến một hiểu biết quan trọng: nếu Supabase hoặc Stripe có thể xây dựng cấu hình ngữ cảnh tối ưu một lần, mọi nhà phát triển sử dụng các dịch vụ đó đều có thể hưởng lợi.
“Kiro powers chính thức hóa điều đó – những thứ mà mọi người, chỉ những người tiên tiến nhất mới làm – và cho phép bất kỳ ai cũng có được những kỹ năng như vậy,” Singh nói.
Tại sao tải động lại tốt hơn tinh chỉnh cho hầu hết các trường hợp sử dụng mã hóa AI
Thông báo này cũng định vị Kiro powers như một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí hơn so với tinh chỉnh, quy trình đào tạo một mô hình AI trên dữ liệu chuyên biệt để cải thiện hiệu suất của nó trong các lĩnh vực cụ thể.
“Nó rẻ hơn nhiều,” Singh nói, khi được hỏi làm thế nào powers so với tinh chỉnh. “Tinh chỉnh rất tốn kém, và bạn không thể tinh chỉnh hầu hết các mô hình tiên phong.”
Đây là một điểm quan trọng. Các mô hình AI có khả năng nhất từ Anthropic, OpenAI, và Google thường là “mã nguồn đóng,” có nghĩa là các nhà phát triển không thể sửa đổi quá trình đào tạo cơ bản của chúng. Họ chỉ có thể ảnh hưởng đến hành vi của mô hình thông qua các lời nhắc và ngữ cảnh mà họ cung cấp.
“Hầu hết mọi người đã sử dụng các mô hình mạnh mẽ như Sonnet 4.5 hoặc Opus 4.5,” Singh nói. “Điều mà các mô hình đó cần là được chỉ đúng hướng.”
Cơ chế tải động cũng giảm chi phí hoạt động. Vì powers chỉ kích hoạt khi có liên quan, các nhà phát triển không phải trả tiền cho việc sử dụng token cho các công cụ mà họ không sử dụng.
Kiro powers nằm ở đâu trong khoản đặt cược lớn hơn của Amazon vào các tác nhân AI tự hành
Kiro powers ra mắt như một phần của nỗ lực rộng lớn hơn của AWS vào cái mà công ty gọi là “agentic AI” – các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể hoạt động tự hành trong thời gian dài.
Trước đó tại re:Invent, AWS đã công bố ba " tác nhân tiên phong " được thiết kế để hoạt động hàng giờ hoặc hàng ngày mà không cần sự can thiệp của con người: tác nhân tự hành Kiro cho phát triển phần mềm, tác nhân bảo mật AWS và tác nhân DevOps AWS. Chúng đại diện cho một cách tiếp cận khác với Kiro powers – giải quyết các vấn đề lớn, mơ hồ thay vì cung cấp kiến thức chuyên môn cho các tác vụ cụ thể.
Hai phương pháp này bổ sung cho nhau. Các tác nhân tiên phong xử lý các dự án phức tạp, kéo dài nhiều ngày đòi hỏi khả năng ra quyết định tự hành trên nhiều cơ sở mã. Ngược lại, Kiro powers cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ chính xác, hiệu quả cho các tác vụ phát triển hàng ngày mà tốc độ và hiệu quả token là quan trọng nhất.
Công ty đặt cược rằng các nhà phát triển cần cả hai khía cạnh của phổ này để năng suất.
Kiro powers tiết lộ điều gì về tương lai của phát triển phần mềm có hỗ trợ AI
Việc ra mắt phản ánh một thị trường trưởng thành cho các công cụ phát triển AI. GitHub Copilot, được Microsoft ra mắt vào năm 2021, đã giới thiệu hàng triệu nhà phát triển với lập trình có hỗ trợ AI. Kể từ đó, một loạt các công cụ – bao gồm Cursor, Cline, và Claude Code – đã cạnh tranh để thu hút sự chú ý của các nhà phát triển.
Nhưng khi các công cụ này ngày càng mạnh mẽ, chúng cũng ngày càng phức tạp. Model Context Protocol, mà Anthropic đã mở nguồn năm ngoái, đã tạo ra một tiêu chuẩn để kết nối các tác nhân AI với các dịch vụ bên ngoài. Điều đó giải quyết một vấn đề trong khi tạo ra một vấn đề khác: sự quá tải ngữ cảnh mà Kiro powers hiện đang giải quyết.
AWS đang định vị mình là công ty hiểu phát triển phần mềm sản xuất ở quy mô lớn. Singh nhấn mạnh rằng kinh nghiệm 20 năm của Amazon trong việc vận hành AWS, kết hợp với tổ chức kỹ thuật phần mềm nội bộ khổng lồ của riêng mình, mang lại cho họ hiểu biết độc đáo về cách các nhà phát triển thực sự làm việc.
“Đây không phải là thứ mà bạn chỉ sử dụng cho bản mẫu hoặc ứng dụng thử nghiệm của mình,” Singh nói về các công cụ phát triển AI của AWS. “Nếu bạn muốn xây dựng các ứng dụng sản xuất, có rất nhiều kiến thức mà chúng tôi mang lại với tư cách là AWS áp dụng ở đây.”
Con đường phía trước cho Kiro powers và khả năng tương thích đa nền tảng
AWS chỉ ra rằng Kiro powers hiện chỉ hoạt động trong Kiro IDE, nhưng công ty đang xây dựng để tương thích chéo với các công cụ phát triển AI khác, bao gồm giao diện dòng lệnh, Cursor, Cline, và Claude Code. Tài liệu của công ty mô tả một tương lai nơi các nhà phát triển có thể “xây dựng một power một lần, sử dụng nó ở mọi nơi” – mặc dù tầm nhìn đó vẫn còn mang tính tham vọng vào lúc này.
Đối với các đối tác công nghệ ra mắt powers ngày hôm nay, sức hấp dẫn rất rõ ràng: thay vì duy trì các tài liệu tích hợp riêng biệt cho mọi công cụ AI trên thị trường, họ có thể tạo ra một power duy nhất hoạt động ở mọi nơi mà Kiro hoạt động. Khi ngày càng nhiều trợ lý mã hóa AI cạnh tranh trên thị trường, hiệu quả như vậy ngày càng trở nên có giá trị.
Kiro powers có sẵn ngay bây giờ cho các nhà phát triển sử dụng Kiro IDE phiên bản 0.7 trở lên mà không phải trả thêm phí ngoài đăng ký Kiro tiêu chuẩn.
Khoản đặt cược cơ bản là một khoản quen thuộc trong lịch sử máy tính: những người chiến thắng trong phát triển có hỗ trợ AI sẽ không phải là các công cụ cố gắng làm mọi thứ cùng một lúc, mà là những công cụ đủ thông minh để biết điều gì cần quên.