CopilotKit đang định hình lại hạ tầng AI Agent như thế nào trong năm 2026?

Trong nhiều năm, việc tích hợp AI vào phần mềm thường chỉ dừng lại ở một cửa sổ chat được gắn vào góc giao diện ứng dụng. Người dùng nhập câu hỏi, mô hình AI trả về một đoạn văn bản, sau đó họ phải tự chuyển đổi kết quả đó thành hành động thực tế. Cách tiếp cận này hữu ích, nhưng vẫn mang tính thụ động.

Theo quan điểm của CopilotKit, một startup có trụ sở tại Seattle do Atai Barkai và Uli Barkai đồng sáng lập, mô hình đó không còn phù hợp với thế hệ AI agent hiện đại. Thay vì chỉ trò chuyện với người dùng, AI cần được tích hợp trực tiếp vào ứng dụng, hiểu ngữ cảnh công việc đang diễn ra, có khả năng thực hiện hành động và hiển thị các giao diện phù hợp thay vì chỉ trả về những đoạn văn bản dài.

Trong năm 2026, CopilotKit đã liên tiếp giới thiệu nhiều công nghệ mới nhằm giải quyết ba vấn đề lớn nhất đang cản trở AI agent bước từ giai đoạn demo sang triển khai thực tế: truy xuất tri thức (knowledge retrieval), kiểm thử độ tin cậy (testing reliability) và khả năng duy trì trạng thái hoạt động lâu dài (runtime persistence).

AG-UI: Mảnh ghép còn thiếu trong hệ sinh thái AI Agent

Để hiểu những công cụ mới của CopilotKit, trước tiên cần nhìn vào lớp giao thức mà công ty này đang xây dựng.

Trong vài năm qua, hệ sinh thái AI agent dần hình thành một kiến trúc ba tầng tương đối rõ ràng. Ở tầng dưới cùng, giao thức MCP (Model Context Protocol) giúp agent kết nối tới công cụ, cơ sở dữ liệu và dịch vụ bên ngoài. Tầng tiếp theo là A2A (Agent-to-Agent), chịu trách nhiệm điều phối và trao đổi thông tin giữa các agent khác nhau.

Tuy nhiên, vẫn còn một khoảng trống quan trọng: làm thế nào để agent tương tác với người dùng bên trong ứng dụng?

Được phát triển bởi CopilotKit, AG-UI tập trung vào lớp giao tiếp giữa người dùng, ứng dụng và AI agent. Nếu MCP đóng vai trò như hệ thống kết nối dữ liệu, còn A2A điều phối các agent, thì AG-UI chính là lớp hiển thị và tương tác mà người dùng trực tiếp nhìn thấy.

Giao thức này hỗ trợ phản hồi theo thời gian thực, tạo giao diện động, đồng bộ trạng thái hai chiều giữa agent và ứng dụng, đồng thời cho phép triển khai các cơ chế human-in-the-loop, tức là AI sẽ dừng lại và chờ người dùng xác nhận trước khi thực hiện những hành động quan trọng.

Hiện nay, AG-UI đã nhận được sự hỗ trợ từ nhiều tên tuổi lớn như Google , Microsoft , Amazon và Oracle . Đồng thời, giao thức này cũng được tích hợp vào các framework phổ biến như LangChain , Mastra , PydanticAI và Agno.

Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, AG-UI hiện đã có SDK chính thức cho nhiều nền tảng và ngôn ngữ lập trình khác nhau như Kotlin, Go, Dart, Java, Rust, Ruby và C++. Một số dự án hỗ trợ .NET, Nim, Flowise và Langflow cũng đang được phát triển.

Đáng chú ý, nền tảng Amazon Web Services (AWS) đã tích hợp AG-UI vào các ví dụ triển khai FAST (Fullstack AgentCore Solution Template) và Bedrock AgentCore, cho thấy giao thức này đang dần được xem là một thành phần hạ tầng thực tế thay vì chỉ là một ý tưởng thử nghiệm.

Nếu ví MCP, A2A và AG-UI như các giao thức của web truyền thống, CopilotKit cho rằng mối quan hệ giữa chúng tương tự TCP, HTTP và HTML. Trong cách nhìn này, AG-UI đóng vai trò như HTML – lớp hiển thị và tương tác mà người dùng cuối trực tiếp sử dụng.

AIMock: Khi bộ test của AI có thể đang "nói dối" bạn

Một trong những sản phẩm đáng chú ý nhất mà CopilotKit phát hành trong năm 2026 là AIMock.

Theo CopilotKit, phần lớn hệ thống kiểm thử dành cho AI agent hiện nay đều tồn tại một vấn đề lớn: chúng không thực sự phản ánh môi trường vận hành thực tế.

Một yêu cầu từ AI agent hiện đại có thể đi qua hàng loạt thành phần khác nhau như:

Trong thực tế, nhiều nhóm phát triển chỉ mock một hoặc hai thành phần, còn lại vẫn sử dụng dịch vụ thật. Điều này khiến kết quả kiểm thử thiếu tính ổn định và rất khó tái hiện chính xác trong các môi trường khác nhau.

AIMock được tạo ra để giải quyết vấn đề đó.

Công cụ này cho phép mô phỏng toàn bộ chuỗi dịch vụ AI thông qua một file cấu hình JSON duy nhất. Nó hỗ trợ tới 11 nhà cung cấp LLM khác nhau, bao gồm OpenAI, Claude, Gemini, Bedrock, Azure, Vertex AI, Ollama và Cohere. Đồng thời, AIMock còn hỗ trợ MCP, A2A, AG-UI, cơ sở dữ liệu vector và nhiều loại API tìm kiếm hoặc kiểm duyệt nội dung khác.

Ba tính năng nổi bật nhất của AIMock gồm:

Nhờ đó, các nhóm phát triển có thể phát hiện nhiều vấn đề tiềm ẩn trước khi sản phẩm được đưa vào môi trường thực tế.

Một chi tiết thú vị là chính AG-UI hiện cũng sử dụng AIMock để kiểm thử bộ giao thức của mình.

Pathfinder: Hạ tầng tri thức Dành Riêng Cho AI Agent

Nếu AG-UI giải quyết bài toán tương tác và AIMock xử lý vấn đề kiểm thử, thì Pathfinder được xây dựng để giải quyết một thách thức khác: làm thế nào để AI agent truy cập đúng thông tin mà nó cần.

Trong các bản demo, agent thường được cung cấp dữ liệu hoàn hảo. Nhưng trong môi trường doanh nghiệp thực tế, thông tin nằm rải rác ở nhiều nơi khác nhau như tài liệu nội bộ, mã nguồn, Notion, Slack hoặc Discord.

Pathfinder là một MCP Server tự lưu trữ (self-hosted) có khả năng lập chỉ mục tất cả các nguồn dữ liệu đó và biến chúng thành kho tri thức mà agent có thể truy cập.

Hệ thống có thể thu thập dữ liệu từ:

Một điểm đáng chú ý là Pathfinder không chỉ sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search) mà còn kết hợp với tìm kiếm từ khóa truyền thống.

Theo CopilotKit, chỉ sử dụng vector search thường không hiệu quả đối với những truy vấn chứa mã lỗi, API cụ thể hoặc các định danh kỹ thuật chính xác. Việc kết hợp cả hai phương pháp giúp agent tìm đúng thông tin hơn trong các môi trường kỹ thuật.

Pathfinder cũng hỗ trợ triển khai hoàn toàn cục bộ thông qua Ollama hoặc transformers.js, cho phép doanh nghiệp xây dựng hệ thống AI nội bộ mà không cần gửi dữ liệu ra bên ngoài.

Một file cấu hình duy nhất mang tên pathfinder.yaml là đủ để thiết lập toàn bộ hệ thống. Khi kho mã nguồn trên GitHub được cập nhật, Pathfinder có thể tự động tái lập chỉ mục thông qua webhook mà không cần thao tác thủ công.

CopilotKit đang lấp đầy khoảng cách giữa demo và thực tế

Khi nhìn riêng lẻ, AG-UI, AIMock hay Pathfinder có thể chỉ giống những công cụ kỹ thuật phục vụ một số nhu cầu cụ thể. Nhưng khi ghép lại với nhau, chúng tạo thành một bộ giải pháp hoàn chỉnh cho các hệ thống AI agent trong môi trường thực tế.

Pathfinder giải quyết bài toán tri thức và ngữ cảnh. AIMock đảm bảo hệ thống có thể được kiểm thử đáng tin cậy trước khi triển khai. Trong khi đó, AG-UI giúp xây dựng trải nghiệm tương tác giữa người dùng và agent.

Theo CopilotKit, đây chính là những thành phần thường bị bỏ qua trong các bản demo nhưng lại là nguyên nhân khiến nhiều dự án AI agent không thể triển khai ở quy mô lớn.

Công ty cho biết các công cụ của họ hiện ghi nhận hàng triệu lượt cài đặt mỗi tuần và đang được sử dụng trong nhiều doanh nghiệp thuộc Fortune 500.

Thị trường AI agent đang bước vào giai đoạn trưởng thành hơn, nơi các cuộc thảo luận không còn chỉ xoay quanh mô hình nào thông minh nhất mà tập trung nhiều hơn vào hạ tầng vận hành.

Thông qua AG-UI, AIMock và Pathfinder, CopilotKit đang cố gắng xây dựng những lớp nền tảng còn thiếu giữa AI model và ứng dụng thực tế. Thay vì tạo ra một runtime độc quyền mới, công ty chọn cách cung cấp các công cụ có thể hoạt động cùng nhiều framework, dịch vụ đám mây và kiến trúc khác nhau.

Đó cũng là lý do CopilotKit đang dần được xem như một trong những dự án hạ tầng đáng chú ý nhất trong hệ sinh thái AI agent hiện nay.