AISoftwareFeatured

Hệ thống đa tác tử AI tự động hóa lập trình

Xây dựng hệ thống AI Agent phối hợp đọc ticket, phân tích lỗi và tìm kiếm các đoạn mã nguồn liên quan. Ứng dụng LLM để đề xuất chỉnh sửa mã nguồn, hỗ trợ kiểm thử, review và tự động tạo Pull Request cho đối tác.

PythonCrewAILangGraphAutoGenLLMsGitHub API

Tài liệu Mã nguồn

Tài liệu kỹ thuật dự án

Vai tròTechnical Leader, Software & AI Engineer - Phát triển cho đối tác của Fosorex

Thời gian02/2026 - Hiện tại

Trạng tháiĐang thử nghiệm

Danh mục

AISoftware

Tổng quan dự án

Dự án phát triển hệ thống đa tác tử (Multi-Agent System) tự trị nhằm mục tiêu tự động hóa hoàn toàn quy trình lập trình và sửa lỗi phần mềm cho đối tác của Công ty Cổ phần Fosorex. Hệ thống định nghĩa các tác tử AI có vai trò chuyên biệt (Phân tích, Lập trình, Kiểm thử, CI/CD) cộng tác với nhau thông qua một luồng điều phối trạng thái để tự sửa lỗi từ ticket mô tả lỗi và tự động gửi Pull Request sạch lên GitHub.

Trải nghiệm Demo tương tác

* Lưu ý: Đây là bản giả lập mô phỏng một tính năng nhỏ thuộc hệ thống lớn của dự án thực tế.

Chọn mẫu đầu vào:

📂 WORKSPACE: /src/utils/math.ts

// ERROR REPORTED IN TICKET:

function calculateAverage(sum, count) {

- return sum / count; // ZeroDivisionError risk

}

SANDBOX RUNNING

SYSTEM CONSOLE LOGS:

Sơ đồ kiến trúc kỹ thuật

* Lưu ý: Đây là sơ đồ khối rút gọn mô tả luồng xử lý chính của dự án thực tế.

ANALYST

Đọc bug log, tìm tệp tin lỗi

CrewAI Analyst Agent

CODER

Lập trình & Sửa code logic

CrewAI Coder Agent

TESTER

Chạy pytest trong Docker sandbox

CrewAI Tester Agent

DEVOPS

Tạo GitHub Pull Request

CrewAI DevOps Agent

→ Mô hình điều hợp CrewAI & LangGraph: Vòng lặp tự kiểm tra & phản hồi sửa lỗi (Self-Correction Loop)

Tính năng chính

Phối hợp tác tử chuyên biệt: Thiết lập vai trò rõ ràng cho Analyst Agent, Coder Agent, Tester Agent sử dụng framework CrewAI.

Phân tích cú pháp mã nguồn (AST): Giúp tác tử nhanh chóng định vị tệp tin và dòng lệnh chứa lỗi logic trong kho code lớn.

Vòng lặp tự sửa lỗi (Self-Correction): Tester Agent tự chạy thử nghiệm trong sandbox và gửi log phản hồi ngược lại cho Coder Agent nếu có lỗi.

Tự động tạo Pull Request: Tương tác với GitHub API để tạo nhánh mới, commit code sạch và viết báo cáo mô tả các thay đổi.

Kiến trúc hệ thống

Hệ thống chạy trên nền tảng Python, kết hợp CrewAI để phân vai tác tử và LangGraph để quản lý luồng điều phối trạng thái phức tạp. Các Agent sử dụng các mô hình LLM tiên tiến (Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o) để thực hiện suy luận logic code. Quy trình chạy kiểm thử mã nguồn được thực hiện cô lập trong Docker Container nhằm bảo mật tài nguyên cho đối tác.

Thành tựu đạt được

Tự động sửa lỗi thành công hơn 65% số lỗi logic đơn giản trong tập kiểm thử nội bộ.

Rút ngắn thời gian xử lý các ticket lỗi từ trung bình 2 giờ xuống còn 8 phút.

Tích hợp thành công vào quy trình CI/CD giúp giảm thiểu đáng kể thao tác thủ công của kỹ sư.

Dự án trướcAI Agent tra cứu tri thức doanh nghiệp

Dự án tiếp theoHệ thống vận chuyển vật liệu tự động AMHS