Kiến trúc hệ thống tác tử của GitHub Copilot, Cursor và Windsurf

Kiến trúc hệ thống Agent của GitHub Copilot, Cursor và Windsurf

Trong những năm gần đây, một số sản phẩm trợ lý lập trình AI đã xuất hiện, như GitHub Copilot, Cursor và Windsurf. Các triển khai của chúng đều giới thiệu khái niệm "Agent" (tác nhân thông minh), cho phép AI hỗ trợ công việc mã hóa một cách chủ động hơn. Bài viết này cung cấp một khảo sát chuyên sâu về việc xây dựng hệ thống Agent của các sản phẩm này từ góc độ kiến trúc kỹ thuật, bao gồm triết lý thiết kế kiến trúc, phân tách và lập kế hoạch tác vụ, chiến lược gọi mô hình, quản lý trạng thái ngữ cảnh, cơ chế mở rộng plugin, cùng với các đánh đổi và đổi mới quan trọng trong thiết kế của từng sản phẩm. Nội dung sau đây chủ yếu dựa trên các blog kỹ thuật chính thức, bài viết của các nhà phát triển dự án và các tài liệu kỹ thuật liên quan.

Kiến trúc Agent của GitHub Copilot

Triết lý thiết kế kiến trúc: GitHub Copilot ban đầu định vị mình là một "lập trình viên cặp đôi AI" của nhà phát triển, và giờ đây đã mở rộng điều này với chế độ "Agent". Hệ thống Agent của nó không phải là một tập hợp các tác nhân độc lập, mà là một tác nhân thông minh được nhúng có thể tham gia vào các cuộc hội thoại đa lượt và thực thi tác vụ đa bước, hỗ trợ đầu vào đa phương thức (ví dụ: sử dụng mô hình thị giác để diễn giải ảnh chụp màn hình). Copilot nhấn mạnh hỗ trợ AI thay vì thay thế các nhà phát triển. Ở chế độ Agent, nó hoạt động giống như một kỹ sư tự động trong một nhóm, chấp nhận các tác vụ được giao, tự động viết mã, gỡ lỗi và gửi kết quả qua Pull Request. Agent này có thể được kích hoạt qua giao diện trò chuyện hoặc bằng cách giao một GitHub Issue cho Copilot.

Phân tách và Lập kế hoạch Tác vụ: Agent của Copilot xuất sắc trong việc chia nhỏ các tác vụ phần mềm phức tạp thành các tác vụ con và hoàn thành chúng từng bước một, sử dụng một quy trình suy luận nội bộ tương tự như Chain-of-Thought. Nó liên tục lặp lại chu trình "phân tích vấn đề → thực thi thay đổi mã hoặc lệnh → xác minh kết quả" cho đến khi đáp ứng được yêu cầu của người dùng. Ví dụ, ở Chế độ Agent, Copilot không chỉ thực thi các bước do người dùng chỉ định mà còn ngầm định suy luận và tự động thực thi các bước bổ sung cần thiết để đạt được mục tiêu chính. Nếu lỗi biên dịch hoặc lỗi kiểm thử xảy ra trong quá trình, Agent tự xác định và sửa lỗi, sau đó thử lại, để các nhà phát triển không phải liên tục sao chép và dán thông báo lỗi làm lời nhắc. Một blog của VS Code tóm tắt chu trình làm việc của nó: Agent Copilot tự động xác định ngữ cảnh và tệp liên quan cần chỉnh sửa, đề xuất các sửa đổi mã và lệnh để chạy, giám sát tính đúng đắn của các chỉnh sửa hoặc đầu ra terminal, và liên tục lặp lại cho đến khi tác vụ hoàn thành. Việc thực thi đa lượt tự động này cho phép Copilot xử lý nhiều loại tác vụ, từ việc tạo một ứng dụng đơn giản đến tái cấu trúc quy mô lớn trên nhiều tệp.

Chiến lược gọi mô hình: Các mô hình đằng sau GitHub Copilot ban đầu là Codex của OpenAI, giờ đây đã được nâng cấp lên một kiến trúc đa mô hình mạnh mẽ hơn. Copilot cho phép người dùng chọn các mô hình cơ sở khác nhau trong "Tùy chọn Mô hình", chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI (tên mã nội bộ gpt-4o) và phiên bản đơn giản hóa của nó, Claude 3.5 của Anthropic (tên mã Sonnet), và Gemini 2.0 Flash mới nhất của Google, cùng nhiều mô hình khác. Hỗ trợ đa mô hình này có nghĩa là Copilot có thể chuyển đổi nguồn mô hình dựa trên yêu cầu tác vụ hoặc sở thích của người dùng. Trong chức năng Copilot Edits (chỉnh sửa đa tệp), GitHub cũng sử dụng kiến trúc mô hình kép để cải thiện hiệu quả: đầu tiên, "mô hình lớn" được chọn tạo ra một kế hoạch chỉnh sửa ban đầu với đầy đủ ngữ cảnh, sau đó một điểm cuối "giải mã suy đoán" chuyên biệt nhanh chóng áp dụng các thay đổi này. Bộ giải mã suy đoán có thể được xem là một mô hình nhẹ hoặc công cụ quy tắc tạo trước kết quả chỉnh sửa trong khi mô hình lớn xem xét các thay đổi mã, từ đó giảm độ trễ. Tóm lại, chiến lược mô hình của Copilot là tích hợp nhiều LLM tiên tiến trên đám mây, được tối ưu hóa cho các kịch bản khác nhau, và cân bằng tốc độ phản hồi và độ chính xác thông qua các biện pháp kỹ thuật (đường ống mô hình kép).

Quản lý trạng thái và Duy trì ngữ cảnh: Agent Copilot rất chú trọng vào việc tận dụng ngữ cảnh phát triển. Vì việc cung cấp toàn bộ mã kho lưu trữ trực tiếp làm đầu vào cho các mô hình lớn là không thực tế, Copilot sử dụng chiến lược Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG): nó tìm kiếm nội dung liên quan trong kho lưu trữ bằng các công cụ như GitHub Code Search và tự động chèn các đoạn mã được truy xuất vào ngữ cảnh của mô hình. Khi Agent khởi động, nó sao chép mã dự án vào một môi trường biệt lập và trước tiên phân tích cấu trúc cơ sở mã, tạo các bản tóm tắt cần thiết để tiết kiệm token. Ví dụ, một lời nhắc được Copilot xây dựng có thể bao gồm "tóm tắt cấu trúc tệp dự án + nội dung tệp chính + yêu cầu người dùng". Điều này cho phép mô hình hiểu bức tranh tổng thể khi tạo giải pháp mà không vượt quá giới hạn độ dài ngữ cảnh. Trong các cuộc hội thoại, Copilot cũng theo dõi lịch sử phiên (ví dụ: các hướng dẫn đã được người dùng cung cấp trước đó trong Chat) để duy trì tính liên tục. Đồng thời, Copilot được tích hợp sâu với nền tảng GitHub, cho phép nó sử dụng mô tả vấn đề, thảo luận PR liên quan, v.v., làm ngữ cảnh bổ sung. Cụ thể, nếu kho lưu trữ có tệp cấu hình chỉ định tiêu chuẩn mã hóa hoặc hướng dẫn trước đó cho việc sử dụng AI, Agent cũng sẽ tuân thủ các hướng dẫn kho lưu trữ tùy chỉnh này. Điều quan trọng cần lưu ý là bản thân Copilot không có bộ nhớ dài hạn về mã người dùng—nó không tự động lưu trạng thái ngoài mỗi phiên cho phiên tiếp theo (trừ khi được người dùng mã hóa cứng vào tài liệu). Tuy nhiên, thông qua các phương tiện Issue/PR của GitHub, người dùng có thể cung cấp hiệu quả các mô tả tác vụ và ảnh chụp màn hình liên tục cho Agent, điều này có thể được xem là một phương tiện để mang ngữ cảnh.

Hệ thống Plugin và Cơ chế mở rộng: Agent GitHub Copilot thực hiện các thao tác trên IDE và môi trường bên ngoài thông qua các cuộc gọi công cụ (Tool Use). Một mặt, trong môi trường cục bộ hoặc Codespaces, Copilot có thể gọi các API được cung cấp bởi tiện ích mở rộng VS Code để thực hiện các thao tác như đọc tệp, mở trình chỉnh sửa, chèn đoạn mã và chạy lệnh terminal. Mặt khác, GitHub đã giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) để mở rộng "tầm nhìn" và khả năng của Agent. MCP cho phép cấu hình "máy chủ tài nguyên" bên ngoài, và Agent có thể yêu cầu dữ liệu hoặc thao tác bổ sung thông qua một giao diện tiêu chuẩn hóa. Ví dụ, GitHub chính thức cung cấp máy chủ MCP riêng của mình, cho phép Agent thu thập thêm thông tin về kho lưu trữ hiện tại (ví dụ: kết quả tìm kiếm mã, Wiki dự án, v.v.). Cơ chế MCP cũng hỗ trợ bên thứ ba: miễn là họ triển khai giao diện MCP, Agent có thể kết nối, chẳng hạn như gọi dịch vụ truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc gửi yêu cầu HTTP. Agent Copilot đã sở hữu một số khả năng đa phương thức. Bằng cách tích hợp với các mô hình thị giác, nó có thể phân tích ảnh chụp màn hình, sơ đồ thiết kế và các hình ảnh khác được người dùng đính kèm trong Issues làm đầu vào phụ trợ. Điều này có nghĩa là khi gỡ lỗi các vấn đề UI hoặc tái tạo lỗi, các nhà phát triển có thể cung cấp ảnh chụp màn hình cho Copilot, và Agent có thể "nói chuyện từ hình ảnh" để đưa ra các đề xuất sửa đổi mã tương ứng. Hơn nữa, sau khi hoàn thành một tác vụ, Agent Copilot tự động commit các thay đổi qua Git và mở một Draft PR, sau đó @đề cập các nhà phát triển liên quan để yêu cầu xem xét. Bình luận và phản hồi của người đánh giá (ví dụ: yêu cầu sửa đổi một triển khai nhất định) cũng được Agent đọc và hoạt động như các hướng dẫn mới, kích hoạt vòng cập nhật mã tiếp theo. Toàn bộ quá trình giống như sự hợp tác của nhà phát triển con người: Agent AI gửi mã → con người xem xét và cung cấp phản hồi → Agent AI tinh chỉnh, đảm bảo con người luôn có quyền kiểm soát.

Các đánh đổi và Đổi mới chính trong thiết kế: Hệ thống Agent của GitHub Copilot tận dụng tối đa hệ sinh thái nền tảng GitHub hiện có, đây là đặc điểm quan trọng của nó. Một mặt, nó chọn thiết lập môi trường thực thi mã trên các vùng chứa đám mây GitHub Actions, đạt được khả năng cách ly và mở rộng tốt. "Project Padawan" là tên mã cho kiến trúc này, tránh xây dựng một cơ sở hạ tầng thực thi mới từ đầu và thay vào đó xây dựng dựa trên một hệ thống CI/CD trưởng thành. Mặt khác, Copilot thực hiện các đánh đổi nghiêm ngặt về mặt bảo mật: theo mặc định, Agent chỉ có thể đẩy mã lên các nhánh mới được tạo, không thể trực tiếp sửa đổi nhánh chính, và các PR được kích hoạt phải được người khác phê duyệt trước khi hợp nhất, và các đường ống CI bị tạm dừng trước khi phê duyệt. Các chiến lược này đảm bảo rằng việc giới thiệu tự động hóa AI không làm gián đoạn hệ thống xem xét và cổng phát hành hiện có của nhóm. Đề xuất Giao thức Ngữ cảnh Mô hình có thể được xem là một đổi mới kỹ thuật đáng kể cho Copilot—nó định nghĩa một tiêu chuẩn mở cho các Agent LLM để truy cập các công cụ/dữ liệu bên ngoài, cho phép các nguồn dữ liệu khác nhau, cả trong và ngoài GitHub, được tích hợp liền mạch vào các lời nhắc AI trong tương lai. Ngoài ra, Agent Copilot ghi lại nhật ký suy nghĩ (nhật ký phiên) trong quá trình thực thi, bao gồm các bước nó thực hiện để gọi công cụ và các đầu ra nó tạo ra, và trình bày các bản ghi này cho nhà phát triển. Tính minh bạch này cho phép người dùng xem xét "suy nghĩ" và hành động của Agent, tạo điều kiện gỡ lỗi và xây dựng lòng tin. Nhìn chung, GitHub Copilot nhúng các Agent AI vào các giai đoạn khác nhau của vòng đời phát triển (viết mã -> gửi PR -> xem xét mã), và thông qua một loạt các quyết định kiến trúc, đạt được sự tích hợp tự động hóa liền mạch với các quy trình làm việc hiện có.

Kiến trúc Agent của Cursor

Triết lý thiết kế kiến trúc: Cursor là một công cụ lập trình được hỗ trợ bởi AI, được phát triển bởi startup Anysphere. Về cơ bản, đây là một trình soạn thảo mã (được sửa đổi dựa trên VS Code) tích hợp sâu với một trợ lý AI. Cursor cung cấp hai chế độ tương tác chính: trợ lý trò chuyện và Agent tự hành. Ở chế độ trò chuyện thông thường, nó hoạt động như một trợ lý mã truyền thống, trả lời câu hỏi hoặc tạo mã dựa trên hướng dẫn; khi chuyển sang chế độ Agent (còn được gọi là "Composer"), Cursor có thể chủ động thực hiện một loạt các thao tác thay mặt nhà phát triển. Kiến trúc này mang lại cho người dùng sự tự do lựa chọn theo nhu cầu: các tác vụ đơn giản có thể được xử lý bằng cách hỏi từng dòng trong chế độ trợ lý, trong khi các tác vụ phức tạp hoặc lặp đi lặp lại có thể được xử lý hàng loạt bằng cách triệu hồi Agent. Hiện tại, Cursor chủ yếu tập trung vào việc hỗ trợ trong lĩnh vực văn bản (mã), không nhấn mạnh đầu vào/đầu ra đa phương thức (mặc dù nó cung cấp chức năng nhập liệu bằng giọng nói, chuyển đổi giọng nói thành văn bản cho các lời nhắc). Tương tự như Copilot, hệ thống Agent của Cursor cũng hoạt động như một tác nhân thông minh duy nhất theo chuỗi, chứ không phải nhiều tác nhân hoạt động song song. Tuy nhiên, tính năng đặc biệt của nó là sự nhấn mạnh vào sự hợp tác giữa con người và AI: ở chế độ Agent, AI thực hiện càng nhiều hành động càng tốt, nhưng nhìn chung vẫn cho phép các nhà phát triển can thiệp và kiểm soát bất cứ lúc nào, thay vì chạy hoàn toàn không giám sát trong thời gian dài.

Phân tách và lập kế hoạch tác vụ: Ở chế độ Agent của Cursor, AI có thể xử lý các tác vụ phức tạp liên quan đến nhiều tệp, nhưng thiết kế nghiêng về kiểu yêu cầu từng bước. Sau khi nhận được một hướng dẫn cấp cao từ người dùng, Agent tự động tìm kiếm các đoạn mã liên quan, mở các tệp cần chỉnh sửa, tạo kế hoạch sửa đổi và thậm chí chạy các lệnh kiểm tra/xây dựng để xác minh hiệu quả. Tuy nhiên, không giống như Agent của Copilot hay Windsurf, Agent của Cursor thường tạm dừng sau khi hoàn thành một đề xuất ban đầu, chờ người dùng xem xét và đưa ra hướng dẫn thêm. Điều này có nghĩa là Agent của Cursor thường không tự cải thiện liên tục và lặp đi lặp lại trừ khi nhận được một lời nhắc mới từ người dùng. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu Cursor thực hiện một tác vụ tái cấu trúc liên dự án, nó sẽ thu thập tất cả các vị trí cần sửa đổi và tạo ra một bản diff cho mỗi tệp để người dùng xem xét; tại thời điểm này, người dùng quyết định chấp nhận và áp dụng những thay đổi nào. Nếu những thay đổi này gây ra vấn đề mới, Cursor sẽ không tự ý tiếp tục sửa đổi trừ khi người dùng đưa ra các yêu cầu tiếp theo như "sửa các vấn đề đã xuất hiện". Cơ chế này đảm bảo sự giám sát của con người tại các điểm quyết định quan trọng, ngăn AI hoạt động ngoài tầm kiểm soát. Tuy nhiên, nó cũng có nghĩa là Agent của Cursor thiếu khả năng tự chủ trong việc lập kế hoạch chuỗi dài, yêu cầu sự hướng dẫn từng bước của con người để hoàn thành các vòng lặp phức tạp. Để cải thiện một phần khả năng tự chủ liên tục, nhóm Cursor cũng đã thêm một số tính năng lặp lại vào hệ thống Agent. Ví dụ, nó sẽ cố gắng biên dịch và chạy mã và bắt lỗi, tự động sửa một số vấn đề đơn giản như lỗi cú pháp hoặc lỗi lint, nhưng thường dừng lại sau vài lần thử, trả lại quyền kiểm soát cho người dùng. Các nhà phát triển đã quan sát thấy rằng Agent của Cursor hoạt động rất hiệu quả trong việc tái cấu trúc cục bộ hoặc thay đổi phạm vi hạn chế, nhưng đối với các thay đổi trên diện rộng, nó thường yêu cầu người dùng nhắc nhở theo từng phân đoạn, hoàn thành tác vụ từng bước. Nhìn chung, Cursor định vị Agent là một "trợ lý thực thi thông minh" hơn là một robot lập trình tự động toàn năng; việc lập kế hoạch tác vụ của nó có xu hướng hướng tới thực thi ngắn hạn, báo cáo kịp thời và để con người quyết định bước tiếp theo.

Chiến lược gọi mô hình: Cursor không tự đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình; nó áp dụng chiến lược tích hợp các API của bên thứ ba. Người dùng có thể cấu hình khóa API từ các nhà cung cấp như OpenAI hoặc Anthropic trong Cursor, và sau đó backend của Cursor sẽ gọi mô hình lớn tương ứng thay mặt người dùng. Bất kể người dùng chọn nhà cung cấp mô hình nào, tất cả các yêu cầu AI sẽ đi qua máy chủ của Cursor: ứng dụng cục bộ đóng gói ngữ cảnh trình soạn thảo và câu hỏi của người dùng và gửi chúng lên đám mây, máy chủ của Cursor tập hợp lời nhắc hoàn chỉnh và gọi mô hình, sau đó trả về kết quả cho trình soạn thảo. Kiến trúc này tạo điều kiện thuận lợi cho Cursor tối ưu hóa lời nhắc và quản lý trạng thái phiên thống nhất, nhưng nó cũng có nghĩa là nó phải được sử dụng trực tuyến, và các chức năng AI cốt lõi không khả dụng ở chế độ ngoại tuyến. Để cân nhắc chi phí cho nhà phát triển, Cursor hỗ trợ người dùng sử dụng hạn mức API của riêng họ (do đó, việc thanh toán gọi mô hình sẽ thuộc về người dùng), nhưng ngay cả như vậy, các yêu cầu vẫn đi qua máy chủ chính thức để thực hiện các thao tác như truy xuất nhúng mã và định dạng phản hồi. Về lựa chọn mô hình, Cursor thường cung cấp một vài mô hình chính thống để lựa chọn (ví dụ: GPT-4, GPT-3.5, Claude 2, v.v.); người dùng có thể ưu tiên một mô hình, nhưng không thể truy cập các mô hình không được Cursor hỗ trợ. Ngược lại, các hệ thống như Windsurf cho phép thay thế công cụ cơ bản, trong khi Cursor khép kín hơn, với các bản cập nhật và điều chỉnh mô hình chủ yếu được kiểm soát bởi nhóm chính thức. Ngoài ra, Cursor không có các giải pháp triển khai cục bộ như Copilot Enterprise, cũng không tích hợp các mô hình mã nguồn mở — nó hoàn toàn hướng dịch vụ đám mây, vì vậy nó có thể nhanh chóng bắt kịp các phiên bản mô hình lớn mới nhất, nhưng nó cũng yêu cầu người dùng tin tưởng vào quá trình xử lý đám mây của nó và tuân thủ các chính sách quyền riêng tư liên quan. Điều đáng nói là Cursor cung cấp "chế độ Tư duy" (Thinking mode); theo phản hồi của người dùng, việc bật chế độ này làm cho phản hồi của AI sâu sắc và chặt chẽ hơn, có thể ngụ ý chuyển sang một mô hình mạnh hơn hoặc cài đặt lời nhắc đặc biệt, nhưng chi tiết triển khai cụ thể không được nhóm chính thức giải thích.

Quản lý trạng thái và duy trì ngữ cảnh: Để nâng cao khả năng hiểu toàn bộ dự án, Cursor tiền xử lý cơ sở mã cục bộ hoặc trên đám mây: nó tính toán các nhúng vector cho tất cả các tệp và xây dựng một chỉ mục ngữ nghĩa để hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa và khớp mức độ liên quan. Theo mặc định, khi một dự án mới được mở, Cursor tự động tải lên các đoạn mã theo lô lên máy chủ đám mây để tạo nhúng và lưu chúng (chỉ lưu trữ các vector nhúng và băm tệp, không phải mã văn bản thuần túy). Bằng cách này, khi người dùng đặt câu hỏi về mã, Cursor có thể tìm kiếm các tệp hoặc đoạn mã liên quan trong không gian nhúng và trích xuất nội dung của chúng để cung cấp cho mô hình tham khảo, mà không cần phải đưa toàn bộ cơ sở mã vào lời nhắc. Tuy nhiên, do cửa sổ ngữ cảnh mô hình bị giới hạn (hàng nghìn đến hàng chục nghìn token), chiến lược của Cursor là tập trung vào ngữ cảnh hiện tại: tức là, chủ yếu để mô hình tập trung vào tệp hiện đang được người dùng chỉnh sửa, đoạn mã được chọn hoặc các đoạn mã được người dùng chủ động cung cấp. Cursor có một điểm truy cập "Biết cơ sở mã của bạn" (Knows your codebase) cho phép bạn hỏi về nội dung của các tệp chưa mở; điều này về cơ bản thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa trong nền và chèn nội dung liên quan tìm thấy vào lời nhắc. Nói cách khác, nếu bạn muốn AI xem xét một đoạn mã nhất định, bạn thường cần mở tệp đó hoặc dán nó vào cuộc trò chuyện; nếu không, Cursor sẽ không theo mặc định đưa quá nhiều nội dung tệp "không liên quan" vào mô hình. Việc quản lý ngữ cảnh này đảm bảo rằng các câu trả lời được tập trung chính xác, nhưng nó có thể bỏ lỡ các liên kết ngầm giữa các tệp trong dự án, trừ khi người dùng nhận ra và nhắc AI truy xuất chúng. Để giải quyết vấn đề bộ nhớ dài hạn, Cursor cung cấp cơ chế Quy tắc dự án (Project Rules). Các nhà phát triển có thể tạo các tệp .cursor/rules/*.mdc để ghi lại kiến thức dự án quan trọng, tiêu chuẩn mã hóa hoặc thậm chí các hướng dẫn cụ thể, và Cursor sẽ tự động tải các quy tắc này như một phần của lời nhắc hệ thống khi mỗi phiên khởi tạo. Ví dụ, bạn có thể thiết lập một quy tắc như "Tất cả các hàm API phải ghi nhật ký," và Cursor sẽ tuân theo quy ước này khi tạo mã — một số người dùng đã báo cáo rằng bằng cách liên tục tích lũy kinh nghiệm dự án trong các tệp quy tắc, khả năng hiểu và tính nhất quán của Cursor với dự án được cải thiện đáng kể. Các tệp quy tắc này tương đương với bộ nhớ dài hạn được nhà phát triển cung cấp cho Agent, được con người duy trì và cập nhật (cũng có thể yêu cầu Cursor "thêm kết luận của cuộc trò chuyện này vào các quy tắc"). Ngoài ra, Cursor hỗ trợ tiếp tục ngữ cảnh lịch sử trò chuyện: trong cùng một phiên, các câu hỏi trước đây của người dùng và câu trả lời do Cursor cung cấp được chuyển đến mô hình như một phần của chuỗi trò chuyện, đảm bảo tính nhất quán trong giao tiếp đa lượt. Tuy nhiên, Cursor hiện không tự động ghi nhớ các cuộc trò chuyện trước đó giữa các phiên (trừ khi được lưu trong các tệp quy tắc đã đề cập ở trên); mỗi phiên mới bắt đầu lại với các quy tắc dự án + ngữ cảnh hiện tại.

Hệ thống plugin và cơ chế mở rộng: Agent của Cursor có thể gọi các thao tác tương tự như Copilot, nhưng vì bản thân Cursor là một IDE hoàn chỉnh, việc tích hợp công cụ của nó được tích hợp sâu hơn. Ví dụ, Cursor định nghĩa các công cụ như open_file, read_file, edit_code, run_terminal, v.v., và mô tả mục đích cũng như cách sử dụng của chúng một cách chi tiết trong lời nhắc hệ thống. Những mô tả này đã được nhóm tinh chỉnh nhiều lần để đảm bảo rằng LLM biết khi nào nên sử dụng đúng công cụ trong đúng ngữ cảnh. Blog chính thức của Anthropic đã từng đề cập rằng việc thiết kế các lời nhắc hiệu quả để dạy một mô hình cách sử dụng công cụ là một nghệ thuật riêng, và Cursor rõ ràng đã đầu tư rất nhiều công sức vào điều này. Ví dụ, Cursor nêu rõ trong lời nhắc hệ thống: "Không trực tiếp xuất các đoạn mã đầy đủ cho người dùng; thay vào đó, hãy gửi các sửa đổi thông qua edit_tool" để ngăn AI bỏ qua công cụ và trực tiếp in ra các khối văn bản lớn. Một ví dụ khác là: "Trước khi gọi mỗi công cụ, hãy giải thích cho người dùng bằng một câu lý do bạn đang làm như vậy," để khi AI "im lặng" thực hiện một thao tác trong thời gian dài, người dùng không nhầm lẫn rằng nó đã bị treo. Những thiết kế chi tiết này nâng cao trải nghiệm và sự tin cậy của người dùng. Ngoài các công cụ tích hợp sẵn, Cursor cũng hỗ trợ gắn thêm "plugin" thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP). Từ góc độ kỹ thuật, Cursor xem MCP là một giao diện tiêu chuẩn để mở rộng khả năng của Agent: các nhà phát triển có thể viết một dịch vụ theo đặc tả MCP để Cursor gọi, từ đó đạt được nhiều chức năng khác nhau như truy cập cơ sở dữ liệu, gọi API bên ngoài hoặc thậm chí điều khiển trình duyệt. Ví dụ, một số người dùng cộng đồng đã chia sẻ việc tích hợp cơ sở dữ liệu vector của OpenAI thông qua MCP để lưu trữ và truy xuất kiến thức dự án dài hạn hơn, điều này bổ sung hiệu quả "bộ nhớ dài hạn" cho Agent của Cursor. Điều quan trọng cần lưu ý là các dịch vụ MCP thường được khởi chạy cục bộ hoặc trong đám mây riêng. Cursor biết địa chỉ và các hướng dẫn có sẵn của các dịch vụ này thông qua các tệp cấu hình, và sau đó mô hình có thể gọi chúng dựa trên danh sách các công cụ được cung cấp trong lời nhắc hệ thống. Tóm lại, cơ chế plugin của Cursor mang lại cho Agent của nó một mức độ lập trình nhất định, cho phép người dùng mở rộng khả năng của AI.

Các đánh đổi thiết kế và đổi mới chính: Là một sản phẩm IDE, Cursor đã thực hiện các đánh đổi khác nhau trong thiết kế hệ thống Agent so với GitHub Copilot. Thứ nhất, nó chọn kiến trúc thực thi dựa trên đám mây, điều này có nghĩa là người dùng không cần chuẩn bị sức mạnh tính toán cục bộ để tận dụng các mô hình AI mạnh mẽ, và Cursor có thể nâng cấp và tối ưu hóa các chức năng backend một cách thống nhất. Chi phí là người dùng phải tin tưởng vào các dịch vụ đám mây của nó và chấp nhận độ trễ mạng, nhưng Cursor cung cấp một số đảm bảo thông qua "chế độ riêng tư" (cam kết không lưu trữ mã người dùng và lịch sử trò chuyện dài hạn). Thứ hai, về mặt tương tác với các mô hình, Cursor nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ thuật lời nhắc (prompt engineering). Như các nhà phát triển đã giải thích, lời nhắc hệ thống của Cursor thiết lập tỉ mỉ vô số quy tắc, từ việc không xin lỗi trong cách diễn đạt đến việc tránh các tham chiếu ảo giác đến các công cụ không tồn tại — nhiều chi tiết được xem xét. Những hướng dẫn ẩn này ảnh hưởng lớn đến chất lượng và tính nhất quán hành vi của phản hồi AI. "Tinh chỉnh sâu" này tự thân nó là một đổi mới kỹ thuật: nhóm Cursor đã tìm ra một tập hợp các mô hình lời nhắc thông qua thử nghiệm liên tục biến các LLM đa năng thành "chuyên gia lập trình," và liên tục điều chỉnh chúng khi các phiên bản mô hình phát triển. Thứ ba, Cursor áp dụng một chiến lược bảo thủ trong phân công lao động giữa người và máy — nó thà để AI làm ít hơn một chút còn hơn là đảm bảo người dùng luôn nhận thức được. Ví dụ, mỗi thay đổi lớn đều sử dụng danh sách diff để người dùng xác nhận, không giống như một số Agent trực tiếp sửa đổi mã và sau đó nói với bạn "đã xong." Quyết định sản phẩm này thừa nhận sự không hoàn hảo hiện tại của AI và nhu cầu giám sát của con người. Mặc dù nó hy sinh một số hiệu quả tự động hóa, nhưng nó đạt được độ tin cậy và sự chấp nhận cao hơn từ người dùng. Cuối cùng, cách tiếp cận khả năng mở rộng của Cursor đáng được lưu ý: sử dụng các quy tắc dự án để cho phép người dùng bù đắp những thiếu sót về ngữ cảnh và bộ nhớ, và sử dụng các plugin MCP để cho phép người dùng nâng cao mở rộng khả năng AI. Những thiết kế này cung cấp cho người dùng không gian tùy chỉnh sâu và là cơ sở để nó thích ứng linh hoạt với các nhóm và tác vụ khác nhau. Trong lĩnh vực trợ lý AI cạnh tranh khốc liệt, Cursor không theo đuổi tự động hóa đầu cuối tối đa mà thay vào đó xây dựng một nền tảng trợ lý AI có khả năng tùy biến cao, có thể được đào tạo bởi các nhà phát triển, đây là một đặc điểm chính trong triết lý kỹ thuật của nó.

Kiến trúc tác nhân Windsurf (Codeium)

Triết lý thiết kế kiến trúc: Windsurf là một sản phẩm lập trình được hỗ trợ bởi AI do nhóm Codeium ra mắt, được định vị là "Agentic IDE" (Môi trường phát triển tích hợp tác nhân thông minh) đầu tiên trong ngành. Không giống như Copilot yêu cầu chuyển đổi giữa các chế độ Chat/Agent, trợ lý AI của Windsurf (tên là Cascade) sở hữu khả năng tác nhân xuyên suốt, chuyển đổi liền mạch giữa việc trả lời câu hỏi và tự động thực hiện các tác vụ đa bước khi cần. Codeium chính thức tóm tắt triết lý của mình là "Flows = Agents + Copilots." Một Flow đề cập đến việc nhà phát triển và AI ở trong trạng thái cộng tác đồng bộ: AI cung cấp các gợi ý như một trợ lý bất cứ lúc nào và cũng có thể chủ động tiếp quản và thực hiện một loạt các thao tác khi cần, trong khi toàn bộ quá trình vẫn đồng bộ hóa theo thời gian thực với các thao tác của nhà phát triển. Kiến trúc này không có các điểm chuyển đổi vai trò người-máy rõ ràng; AI liên tục "nghe lén" các hành động của nhà phát triển và thích ứng với nhịp điệu. Khi bạn trò chuyện với Cascade trong Windsurf, nó có thể trực tiếp trả lời câu hỏi của bạn hoặc diễn giải câu nói của bạn thành một tác vụ, sau đó kích hoạt một loạt các thao tác. Ví dụ, nếu người dùng chỉ đơn giản nói với Cascade trong một cuộc trò chuyện, "Vui lòng triển khai xác thực người dùng và cập nhật các phần mã liên quan," Cascade có thể tự động hiểu đây là một yêu cầu đa mô-đun: nó sẽ tìm kiếm cơ sở mã để định vị các tệp liên quan đến xác thực người dùng, mở và chỉnh sửa các tệp này (ví dụ: thêm chức năng xác thực, tạo cấu hình mới, sửa đổi logic gọi), chạy các bài kiểm tra dự án nếu cần, và cuối cùng báo cáo trạng thái hoàn thành cho người dùng. Trong suốt quá trình, nhà phát triển không cần phải chuyển đổi chế độ hoặc nhắc từng bước. Về tính đa phương thức, Windsurf/Cascade hiện tại chủ yếu tập trung vào miền văn bản mã và chưa đề cập đến việc hỗ trợ phân tích hình ảnh hoặc âm thanh. Tuy nhiên, khả năng nắm bắt "ý định của nhà phát triển" của Cascade không chỉ đến từ đầu vào văn bản thuần túy mà còn từ nhiều tín hiệu khác nhau trong môi trường IDE (xem phần ngữ cảnh bên dưới). Nhìn chung, triết lý kiến trúc của Windsurf là tích hợp AI vào IDE: phát triển từ một công cụ trả lời câu hỏi thụ động thành một đối tác cộng tác tích cực để tối đa hóa hiệu quả phát triển.

Phân tách tác vụ và khả năng tự chủ: Cascade sở hữu một trong những khả năng điều phối tự chủ mạnh nhất trong số các sản phẩm hiện tại. Đối với các hướng dẫn cấp cao do người dùng đưa ra, nó trước tiên thực hiện phân tích ý định toàn diện và đánh giá phạm vi, sau đó tự động khởi tạo một loạt các hành động cụ thể để đạt được mục tiêu. Trong ví dụ về việc thêm chức năng xác thực mới, Cascade có thể thực hiện các bước nội bộ sau: 1) Quét dự án để tìm các mô-đun cần sửa đổi hoặc tạo mới (ví dụ: mô hình người dùng, dịch vụ xác thực, cấu hình, thành phần UI, v.v.); 2) Tạo các thay đổi mã tương ứng, bao gồm thêm chức năng, điều chỉnh các lời gọi và cập nhật cấu hình; 3) Sử dụng các công cụ do Windsurf cung cấp để mở tệp và chèn sửa đổi; 4) Chạy các bộ kiểm tra hiện có hoặc khởi động máy chủ phát triển để kiểm tra xem các thay đổi mới có hoạt động đúng không. Nếu các bài kiểm tra phát hiện vấn đề, Cascade sẽ không dừng lại và chờ sự can thiệp của con người mà sẽ tiếp tục phân tích lỗi, định vị lỗi, tự động sửa đổi mã và chạy lại các bài kiểm tra để xác minh. Vòng lặp khép kín này có thể tiếp tục trong vài vòng cho đến khi Cascade tự tin rằng tác vụ đã hoàn thành hoặc gặp phải một trở ngại không thể giải quyết. Đáng chú ý, Windsurf nhấn mạnh việc giữ nhà phát triển trong vòng lặp nhưng không gây gánh nặng quá mức cho họ. Cụ thể, Cascade sẽ hiển thị sự khác biệt cho tất cả các tệp đã sửa đổi cho người dùng sau khi thực hiện các thay đổi chính, yêu cầu xác nhận hàng loạt một lần. Người dùng có thể duyệt từng diff và quyết định chấp nhận thay đổi hay hoàn nguyên. Bước này bổ sung hiệu quả một giai đoạn xem xét của con người giữa việc tái cấu trúc tự động của AI và việc gửi mã, vừa không làm gián đoạn quá mức các hoạt động liên tục của AI vừa đảm bảo kết quả cuối cùng đáp ứng mong đợi của con người. So với Cursor, yêu cầu người dùng điều khiển từng bước, Cascade của Windsurf nghiêng về khả năng tự chủ mặc định: người dùng chỉ cần nêu yêu cầu, và AI sẽ hoàn thành tất cả các tác vụ phụ càng nhiều càng tốt, sau đó cung cấp kết quả cho người dùng để chấp nhận. Chế độ làm việc này tận dụng tối đa lợi thế của AI trong việc xử lý các hoạt động phức tạp trong khi quản lý rủi ro thông qua thiết kế "xác nhận cuối cùng".

Chiến lược gọi mô hình: Công nghệ AI đằng sau Windsurf chủ yếu đến từ các mô hình và cơ sở hạ tầng tự phát triển của Codeium. Codeium đã tích lũy kinh nghiệm trong lĩnh vực trợ lý mã hóa AI (plugin Codeium của họ cung cấp các tính năng hoàn thành giống Copilot), và người ta suy đoán rằng mô hình được Cascade sử dụng là mô hình ngôn ngữ lớn của Codeium được tối ưu hóa cho lập trình (có thể được tinh chỉnh dựa trên các mô hình mã nguồn mở, hoặc tích hợp nhiều mô hình). Một điểm khác biệt rõ ràng là Codeium cung cấp các tùy chọn tự lưu trữ cho người dùng doanh nghiệp, nghĩa là các mô hình và dịch vụ suy luận được Windsurf sử dụng có thể được triển khai trên máy chủ của chính công ty. Điều này có nghĩa là về mặt kiến trúc, Codeium không dựa vào các API của bên thứ ba như OpenAI; các mô hình cốt lõi của nó có thể được Codeium cung cấp và chạy trong môi trường của khách hàng. Trên thực tế, nền tảng Codeium hỗ trợ khái niệm "Engines" (Công cụ), nơi người dùng có thể chọn công cụ backend AI, ví dụ, sử dụng mô hình riêng của Codeium "Sonnet" (một trong những tên mã mô hình nội bộ của Codeium) hoặc một mô hình mã nguồn mở thay thế. Thiết kế này về mặt lý thuyết mang lại cho Windsurf sự linh hoạt về mô hình: nếu cần, nó có thể chuyển sang một công cụ mô hình tương đương khác, không giống như Cursor, chỉ có thể sử dụng một vài mô hình cố định được liệt kê bởi nhóm chính thức. Theo cấu hình mặc định hiện tại, hầu hết trí thông minh của Windsurf đến từ các dịch vụ trực tuyến của Codeium, và suy luận của nó cũng được thực hiện trên đám mây. Tuy nhiên, không giống như Cursor, dựa hoàn toàn vào các dịch vụ từ xa, Windsurf đã tối ưu hóa một số chức năng AI cục bộ: ví dụ, tính năng hoàn thành Tab (Supercomplete), theo thông tin chính thức, được điều khiển bởi mô hình nhỏ tự phát triển của Codeium, chạy với tốc độ cao trên các máy chủ cục bộ/gần đó. Điều này làm cho các gợi ý tức thì trong quá trình mã hóa hàng ngày gần như không thể nhận thấy về độ trễ, trong khi các mô hình đám mây mạnh mẽ được gọi cho các cuộc trò chuyện phức tạp hoặc tạo ra quy mô lớn. Đối với khách hàng doanh nghiệp quan tâm đến bảo mật dữ liệu, điểm bán hàng lớn nhất của Windsurf là hỗ trợ triển khai "air-gapped": các công ty có thể cài đặt công cụ AI Codeium hoàn chỉnh trong tường lửa của họ, và tất cả mã và dữ liệu nhắc vẫn nằm trong mạng nội bộ. Do đó, Windsurf đã đưa ra lựa chọn ngược lại với Cursor trong chiến lược mô hình của mình—phấn đấu để có quyền tự chủ mô hình và tính linh hoạt triển khai lớn hơn, thay vì hoàn toàn dựa vào các API của các công ty AI hàng đầu. Lựa chọn này đòi hỏi đầu tư kỹ thuật lớn hơn (đào tạo và duy trì các mô hình độc quyền, cũng như hỗ trợ triển khai phức tạp), nhưng nó đã được công nhận trên thị trường doanh nghiệp. Đây cũng là một trong những ưu tiên thiết kế kỹ thuật của Codeium.

Quản lý trạng thái và duy trì ngữ cảnh: Vì người dùng mục tiêu bao gồm các nhóm xử lý các kho mã lớn, Windsurf đã đầu tư rất nhiều vào thiết kế kỹ thuật để quản lý ngữ cảnh. Cốt lõi của nó là một tập hợp các cơ chế lập chỉ mục và truy xuất mã: khi người dùng mở một kho lưu trữ, Windsurf tự động quét tất cả mã và xây dựng một chỉ mục ngữ nghĩa cục bộ (sử dụng nhúng vector). Quá trình này tương tự như việc xây dựng tìm kiếm toàn văn bản dự án, nhưng thông minh hơn—chỉ mục cho phép AI truy xuất nội dung liên quan từ bất kỳ tệp nào theo yêu cầu mà không cần tải rõ ràng tệp đó. Do đó, khi Cascade cần trả lời các câu hỏi liên quan đến nhiều tệp, nó có thể nhanh chóng tìm thấy các đoạn mã liên quan từ chỉ mục và thêm nội dung của chúng vào ngữ cảnh mô hình. Ví dụ, nếu bạn hỏi "Hàm X được định nghĩa ở đâu?", Cascade có thể ngay lập tức định vị định nghĩa thông qua chỉ mục và cung cấp câu trả lời, ngay cả khi nó chưa bao giờ mở tệp đó. "Nhận thức ngữ cảnh toàn cầu" này tăng cường đáng kể khả năng của AI trong việc hiểu các dự án lớn vì nó phá vỡ các giới hạn vật lý của cửa sổ ngữ cảnh, về cơ bản cung cấp cho AI một cơ sở dữ liệu truy vấn tức thì về dự án. Ngoài ra, Windsurf rất chú trọng đến bộ nhớ dài hạn, giới thiệu tính năng "Memories" (Ký ức). Memories được chia thành hai loại: một là "ghi chú" hoặc "quy tắc" do người dùng định nghĩa, nơi các nhà phát triển có thể chủ động cung cấp cho Cascade một số thông tin vĩnh viễn (ví dụ: mô tả kiến trúc dự án, hướng dẫn kiểu mã hóa, v.v.), sẽ được lưu trữ liên tục và cung cấp cho mô hình để tham khảo khi có liên quan. Loại khác là các ký ức được ghi lại tự động, chẳng hạn như tóm tắt các cuộc trò chuyện trước đây giữa AI và người dùng, các quyết định quan trọng do AI đưa ra về dự án, v.v., cũng được lưu trữ. Khi bạn mở Windsurf lại vài ngày sau, Cascade vẫn "nhớ" nội dung và kết luận đã thảo luận trước đó, mà bạn không cần phải giải thích lại. Điều này tương đương với việc mở rộng bộ nhớ cuộc trò chuyện kiểu ChatGPT sang các chiều xuyên phiên. Về mặt triển khai, Memories nên được triển khai thông qua cơ sở dữ liệu cục bộ hoặc tệp cấu hình người dùng, đảm bảo rằng chỉ người dùng hoặc nhóm mới có thể truy cập chúng. Ngoài lập chỉ mục toàn cầu và Memories, Windsurf có một nguồn ngữ cảnh độc đáo: hành vi của nhà phát triển theo thời gian thực. Bởi vì Cascade được tích hợp hoàn toàn vào IDE, nó có thể nhận biết các hành động của bạn trong IDE theo thời gian thực. Ví dụ, vị trí con trỏ của bạn, mã bạn đang chỉnh sửa, hoặc các lệnh terminal bạn chạy—Cascade có thể lấy thông tin này và tích hợp nó vào ngữ cảnh cuộc trò chuyện. Codeium gọi đây là "nhận thức theo thời gian thực về các hành động của bạn." Hãy xem xét một kịch bản: nếu bạn vừa chạy các bài kiểm tra, Cascade có thể đọc kết quả kiểm tra, phát hiện một bài kiểm tra đơn vị bị lỗi và chủ động đề xuất một bản sửa lỗi—ngay cả khi bạn chưa sao chép rõ ràng nhật ký lỗi để nó xem. Hoặc, nếu bạn mở một tệp mã frontend, Cascade ngay lập tức kéo tệp đó và phân tích nó trong nền, để khi bạn hỏi một câu hỏi liên quan, không có độ trễ. Việc theo dõi các thao tác của con người theo thời gian thực này làm cho sự cộng tác giữa người và máy trở nên tự nhiên và linh hoạt hơn, như thể Cascade là một trợ lý liên tục theo dõi màn hình của bạn. Tóm lại, Windsurf đạt được khả năng quản lý ngữ cảnh IDE mạnh nhất hiện có thông qua sự kết hợp giữa lập chỉ mục cục bộ + bộ nhớ xuyên phiên + nhận thức môi trường theo thời gian thực, làm cho Cascade gần như giống một lập trình viên con người với "khả năng hiểu ngữ cảnh"—biết bức tranh tổng thể, ghi nhớ lịch sử và hiểu những gì bạn đang làm ngay bây giờ.

Công cụ và hệ thống Plugin: Hộp công cụ của Cascade có nhiều điểm tương đồng với Cursor/Copilot và cũng hỗ trợ nhiều hoạt động liên quan đến lập trình, bao gồm: mở/đọc tệp, chỉnh sửa và chèn mã, thực thi lệnh shell, truy cập đầu ra của trình biên dịch hoặc kiểm tra, v.v. Nhóm Windsurf đã tích hợp terminal vào quy trình làm việc của Cascade ngay từ đầu, cho phép Agent trực tiếp đưa ra các lệnh như build, run, install dependencies và database migrations, sau đó thực hiện các hành động tiếp theo dựa trên đầu ra. Đáng chú ý, Codeium cũng đã thêm hỗ trợ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP). Trong bản cập nhật Windsurf Wave 3 được phát hành vào tháng 2 năm 2025, tích hợp MCP đã trở thành một điểm nhấn lớn. Bằng cách chỉnh sửa ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json, người dùng có thể đăng ký các dịch vụ MCP bên ngoài để Cascade gọi. Ví dụ, ví dụ chính thức minh họa cách cấu hình một plugin Google Maps MCP: cung cấp một lệnh dịch vụ để chạy @modelcontextprotocol/server-google-maps và một khóa API, sau đó Cascade có được một công cụ mới có thể hỗ trợ mã hóa dựa trên thông tin địa lý. Về cơ bản, MCP cung cấp cho Windsurf một kênh để kết nối dữ liệu với bất kỳ dịch vụ bên thứ ba nào, sử dụng JSON để cấu hình, an toàn và có thể kiểm soát (người dùng doanh nghiệp có thể giới hạn các dịch vụ MCP nào có sẵn). Ngoài MCP, Windsurf còn có các tiện ích mở rộng như Chế độ Lệnh (Command Mode): các nhà phát triển có thể đưa ra một số lệnh IDE trực tiếp thông qua các từ kích hoạt đặc biệt, và Cascade sẽ phân tích các lệnh này để thực hiện các hành động tương ứng hoặc cung cấp kết quả. Trong phần giới thiệu chính thức của Codeium, Windsurf có một loạt các mẫu "AI Flows" có thể được kích hoạt bằng một cú nhấp chuột, chẳng hạn như Flow đánh giá chất lượng mã, Flow sửa lỗi tự động, v.v., tất cả đều được Cascade điều phối trong nền. Điều đáng chú ý là trong khi trao quyền cho Agent với khả năng mạnh mẽ, Windsurf rất chú ý đến quyền hạn và trải nghiệm người dùng. Ví dụ, yêu cầu xác nhận diff của người dùng đã được đề cập trước đó là để ngăn Agent hành động tùy tiện và gây rắc rối. Ngoài ra, Cascade thường giải thích ý định của mình trong cuộc trò chuyện trước khi gọi một công cụ và cập nhật trạng thái của nó trong các hoạt động tốn thời gian (Cursor sau đó đã áp dụng một chiến lược tương tự). Những chi tiết này khiến người dùng cảm thấy rằng Cascade đang "cộng tác" chứ không phải hoạt động như một hộp đen.

Các đánh đổi và đổi mới chính trong thiết kế: Sự ra đời của Windsurf/Cascade, ở một mức độ nào đó, là sự phản ánh và cải tiến đối với phương pháp "lập trình AI hoàn toàn tự động". Nhóm Codeium chỉ ra rằng một số nguyên mẫu Agent ban đầu đã cố gắng tiếp quản toàn bộ quá trình lập trình, nhưng thường khiến người dùng phải chờ đợi lâu, và chất lượng kết quả không đạt yêu cầu, đòi hỏi nhiều thời gian hơn để xem xét và sửa đổi. Để giải quyết vấn đề này, họ đã giới thiệu khái niệm Flows, lần đầu tiên được phát hành vào tháng 11 năm 2024, kết hợp một cách tinh tế sự chủ động của AI với sự kiểm soát của nhà phát triển. Sự đổi mới này cho phép Cascade liên tục nhận biết các hành động của nhà phát triển, cho phép cộng tác tức thì: thay vì để AI làm việc độc lập trong 10 phút, tốt hơn là để nó điều chỉnh hướng đi sau mỗi vài giây dựa trên phản hồi của bạn. Chế độ Flows giảm "thời gian trống của AI" và cải thiện hiệu quả tương tác, đại diện cho một bước đột phá lớn của Windsurf trong trải nghiệm người dùng. Thứ hai, Windsurf tích hợp sâu các yêu cầu của doanh nghiệp. Họ chọn tự phát triển các mô hình và cung cấp triển khai riêng tư, cho phép các doanh nghiệp lớn "sở hữu" cơ sở hạ tầng AI của họ. Từ góc độ kỹ thuật, điều này có nghĩa là Windsurf phải giải quyết một loạt các vấn đề như tối ưu hóa mô hình, triển khai container hóa và cộng tác nhóm, nhưng nó cũng xây dựng một rào cản cạnh tranh. Trong các môi trường có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư và tuân thủ, Windsurf có thể triển khai cục bộ hấp dẫn hơn so với Copilot/Cursor chỉ dựa trên đám mây. Hơn nữa, khả năng tích hợp ngữ cảnh được Cascade thể hiện là một đổi mới lớn. Thông qua lập chỉ mục cục bộ + bộ nhớ + giám sát thời gian thực, Codeium đã đạt được khả năng quản lý trạng thái AI toàn diện nhất gần với tư duy của nhà phát triển con người trong ngành. Kiến trúc này đòi hỏi những sửa đổi đáng kể đối với IDE và các cơ chế đồng bộ hóa thông tin phức tạp, nhưng nó mang lại một trợ lý AI "hoàn toàn hiểu" ngữ cảnh phát triển, giảm đáng kể gánh nặng cho người dùng khi phải chuyển đổi qua lại và nhắc nhở. Cuối cùng, những cân nhắc của Windsurf về bảo mật và độ tin cậy cũng phản ánh sự khôn ngoan trong kỹ thuật. Nó đặt ra yêu cầu trước rằng AI phải vượt qua các bài kiểm tra trước khi cung cấp kết quả; nếu các thay đổi của AI không vượt qua các bài kiểm tra, Cascade sẽ chủ động chỉ ra điều đó ngay cả khi người dùng không thấy vấn đề, điều này tương đương với việc có một người đánh giá chất lượng AI tích hợp sẵn. Ngoài ra, việc yêu cầu người dùng xác nhận cuối cùng các thay đổi, mặc dù dường như thêm một bước, nhưng thực tế đã chứng minh là một vùng đệm cần thiết cho hầu hết các nhóm phát triển, và cũng làm cho các hành động táo bạo của AI trở nên đáng tin cậy hơn. Tóm lại, hệ thống Agent của Windsurf tuân thủ triết lý "tự động hóa lấy con người làm trung tâm": để AI chủ động nhất có thể mà không ủy quyền quá mức, đạt được sự đồng sáng tạo giữa người và AI thông qua các hình thức tương tác mới (Flows), và trao cho người dùng toàn quyền kiểm soát mô hình và triển khai. Đây là những yếu tố then chốt giúp nó nhanh chóng tích lũy hàng triệu người dùng trong cuộc cạnh tranh khốc liệt.

Tóm tắt So sánh Hệ thống

Dưới đây là bảng tổng quan về những điểm tương đồng và khác biệt trong kiến trúc Agent của GitHub Copilot, Cursor và Windsurf:

Feature Dimension	GitHub Copilot	Cursor	Windsurf (Codeium)
Vị trí Kiến trúc	Ban đầu là một chatbot hỗ trợ lập trình, sau đó mở rộng sang "chế độ Agent" (tên mã Project Padawan); Agent có thể được nhúng vào nền tảng GitHub, tích hợp với quy trình làm việc của Issues/PR. Đối thoại nhiều lượt với một Agent duy nhất, không có kiến trúc đa Agent rõ ràng. Hỗ trợ đầu vào đa phương thức (hình ảnh).	Trình soạn thảo cục bộ ưu tiên AI (phái sinh từ VS Code), bao gồm chế độ Chat và tương tác chế độ Agent. Chế độ trợ lý mặc định tập trung vào Q&A và hoàn thành, chế độ Agent yêu cầu kích hoạt rõ ràng để AI tự động thực thi tác vụ. Kiến trúc một Agent duy nhất, không xử lý đa phương thức.	Được thiết kế ngay từ đầu như một "IDE có Agent": trợ lý AI Cascade luôn trực tuyến, có khả năng vừa trò chuyện vừa thực hiện các thao tác tự động nhiều bước, không yêu cầu chuyển đổi chế độ. Thực thi một Agent duy nhất, đạt được sự cộng tác đồng bộ giữa con người và AI thông qua Flows, hiện tại tập trung vào văn bản mã.
Lập kế hoạch & Thực thi Tác vụ	Hỗ trợ phân rã tác vụ tự động và thực thi lặp lại. Agent chia nhỏ yêu cầu của người dùng thành các tác vụ con và hoàn thành chúng một cách lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được mục tiêu hoặc bị dừng rõ ràng. Có khả năng tự phục hồi (có thể xác định và sửa lỗi biên dịch/kiểm thử). Gửi kết quả dưới dạng PR sau mỗi lần hoàn thành tác vụ và chờ người dùng xem xét; phản hồi xem xét sẽ kích hoạt lần lặp tiếp theo.	Có thể xử lý các sửa đổi đa tệp nhưng thiên về thực thi một lượt: Agent nhận hướng dẫn và cung cấp tất cả các đề xuất sửa đổi cùng một lúc, liệt kê các khác biệt để người dùng phê duyệt. Thường không tự động lặp lại nhiều lượt (trừ khi người dùng nhắc lại), và lỗi thường được để người dùng quyết định có để AI sửa hay không. Mặc định chỉ thực hiện một số chu kỳ sửa lỗi tự động hạn chế, tránh bị treo vô thời hạn.	Tự chủ sâu: Cascade có thể phân rã các yêu cầu cấp cao thành một loạt các hành động và liên tục thực thi cho đến khi tác vụ hoàn thành. Nổi trội trong các tác vụ tái cấu trúc lớn và đa module, tự động chuỗi các lệnh gọi để chỉnh sửa, tạo tệp, thực thi lệnh, xác minh kiểm thử, v.v., cho đến khi mã vượt qua các kiểm tra tự động. Nếu tìm thấy vấn đề mới trong quá trình, nó tiếp tục lặp lại và sửa chúng, hầu như không yêu cầu sự can thiệp của con người ngoại trừ kết quả cuối cùng (nhưng các thay đổi quan trọng sẽ yêu cầu xác nhận cuối cùng từ con người).
Chiến lược Mô hình	Kết hợp đa mô hình trên đám mây: Hỗ trợ OpenAI GPT-4, dòng GPT-3.5 (tên mã nội bộ o1, o3-mini, v.v.), Anthropic Claude 3.5, Google Gemini 2.0, v.v., và người dùng có thể chuyển đổi mô hình ưu tiên trong giao diện. Cải thiện hiệu quả thông qua kiến trúc hai mô hình (mô hình lớn tạo giải pháp, mô hình nhỏ nhanh chóng áp dụng thay đổi). Các mô hình được GitHub lưu trữ và gọi đồng nhất; yêu cầu của người dùng Copilot Enterprise đi qua các phiên bản chuyên dụng. Không hỗ trợ triển khai riêng tư.	Hoàn toàn dựa vào API mô hình lớn của bên thứ ba: tất cả các yêu cầu được chuyển tiếp qua đám mây của Cursor và gọi các mô hình OpenAI/Anthropic. Người dùng có thể sử dụng khóa API của riêng họ (tự quản lý thanh toán) nhưng việc gọi vẫn diễn ra trên các máy chủ chính thức. Không có tùy chọn mô hình ngoại tuyến hoặc cục bộ. Các loại mô hình phụ thuộc vào phạm vi được Cursor hỗ trợ; người dùng không thể tự do tích hợp các mô hình mới. Cursor không trực tiếp đào tạo mô hình mà điều chỉnh các mô hình bên ngoài bằng cách tối ưu hóa lời nhắc.	Chủ yếu là các mô hình tự phát triển, backend linh hoạt: mặc định sử dụng các mô hình mã độc quyền của Codeium, và cho phép người dùng doanh nghiệp chọn triển khai tự lưu trữ. Kiến trúc hỗ trợ thay đổi các công cụ mô hình khác nhau (mô hình "Sonnet" của Codeium hoặc mã nguồn mở, v.v.), và có thể mở rộng giao diện bên thứ ba trong tương lai. Một số chức năng nhẹ sử dụng các mô hình nhỏ để tính toán cục bộ/biên để giảm độ trễ. Nhấn mạnh quyền kiểm soát của người dùng đối với môi trường AI (tốc độ cập nhật mô hình, sự ổn định phiên bản do người dùng kiểm soát).
Ngữ cảnh & Bộ nhớ	Sử dụng chiến lược RAG để lấy ngữ cảnh mã: truy xuất các đoạn mã liên quan qua GitHub Code Search và đưa chúng vào lời nhắc. Lời nhắc bao gồm tóm tắt cấu trúc dự án thay vì toàn bộ văn bản để tiết kiệm token. Hỗ trợ kết hợp mô tả Issue, thảo luận PR liên quan vào ngữ cảnh để hiểu ý định tác vụ và tiêu chuẩn dự án. Lịch sử hội thoại được giữ lại trong một phiên duy nhất; không có bộ nhớ tự động giữa các phiên (yêu cầu dựa vào Issues/PRs hoặc README để mang thông tin giữa các phiên).	Xây dựng chỉ mục vector cho dự án khi khởi động để hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa. Lời nhắc mô hình tập trung vào ngữ cảnh mã hiện được người dùng cung cấp (tệp đang mở hoặc đoạn mã); khi cần các phần khác, chúng được truy xuất thông qua sự liên quan ngữ nghĩa và được chèn vào. Cung cấp cơ chế tệp .cursor/rules, cho phép nhà phát triển đặt kiến thức và tiêu chuẩn vĩnh viễn cho dự án; Agent đọc các quy tắc này trong mỗi cuộc hội thoại, tương đương với bộ nhớ dài hạn do con người cung cấp. Không có bộ nhớ tự động giữa các phiên theo mặc định (yêu cầu người dùng ghi thủ công vào tệp quy tắc).	Lập chỉ mục ngữ nghĩa toàn bộ dự án: quét trước toàn bộ cơ sở mã cục bộ để xây dựng chỉ mục; Cascade có thể truy xuất bất kỳ nội dung tệp nào làm ngữ cảnh bất cứ lúc nào. Có hệ thống Memories tự động và liên tục lưu trữ nội dung hội thoại quan trọng và ghi chú/quy tắc do người dùng chỉ định, đạt được bộ nhớ giữa các phiên. Do đó, Cascade "ghi nhớ" các quy ước dự án và các cuộc thảo luận trước đó ngay cả sau khi khởi động lại. Cũng tích hợp trạng thái môi trường IDE làm nguồn ngữ cảnh: nhận biết thời gian thực các tệp người dùng đang mở, vị trí con trỏ, đầu ra terminal, v.v., sử dụng thông tin ngầm này để hiểu ý định của người dùng. Nhìn chung, Cascade có cái nhìn ngữ cảnh rộng hơn và năng động hơn.
Công cụ & Tiện ích mở rộng	Tích hợp sâu với quy trình làm việc của GitHub: Agent có được môi trường phát triển biệt lập trên đám mây thông qua GitHub Actions, có khả năng thực thi kiểm thử đơn vị, chạy dự án, v.v. Các công cụ tích hợp bao gồm đọc tệp, tìm kiếm kho lưu trữ, áp dụng thay đổi mã, lệnh terminal, v.v., mà LLM có thể gọi khi cần. Giới thiệu tiêu chuẩn MCP (Model Context Protocol), hỗ trợ kết nối với các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài; các plugin MCP chính thức có thể truy cập dữ liệu GitHub, và một giao diện mở toàn cầu cho các tiện ích mở rộng của bên thứ ba. Sở hữu khả năng thị giác máy tính, có thể phân tích ảnh chụp màn hình đính kèm trong Issues làm cơ sở vấn đề.	Cung cấp các công cụ thao tác IDE phong phú, được hướng dẫn chính xác bằng các lời nhắc hệ thống về cách sử dụng chúng (ví dụ: yêu cầu AI đọc nội dung tệp trước khi sửa đổi, tránh viết mù quáng không dựa trên ngữ cảnh). Đạt được khả năng plugin thông qua giao diện MCP, cho phép kết nối với các công cụ/nguồn dữ liệu tùy chỉnh để mở rộng khả năng của Agent. Ví dụ, nhà phát triển có thể thêm một plugin truy vấn cơ sở dữ liệu để cho phép Cursor Agent sử dụng thông tin lược đồ cơ sở dữ liệu mới nhất trong mã. Cursor Agent tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc được xác định trước để sử dụng công cụ (ví dụ: giải thích hành động trước khi gọi), cải thiện khả năng dự đoán tương tác.	Tích hợp công cụ toàn diện nhất: Cascade có quyền kiểm soát hoạt động rộng rãi đối với trình soạn thảo và hệ thống, từ hệ thống tệp đến terminal. Hỗ trợ thực thi lệnh tự động (ví dụ: build, test) và sử dụng kết quả cho các hành động tiếp theo. Từ Wave 3 trở đi hỗ trợ các plugin MCP, cho phép các dịch vụ bên ngoài trở thành công cụ của Cascade thông qua cấu hình JSON, chẳng hạn như API bản đồ, giao diện cơ sở dữ liệu, v.v. Cascade cũng giám sát trạng thái IDE (nội dung clipboard, lựa chọn hiện tại, v.v.) để đưa ra phản hồi thông minh hơn. Về bảo mật, Windsurf yêu cầu người dùng xác nhận đối với các thay đổi quan trọng và cấu hình trước cho các cuộc gọi dịch vụ bên ngoài để ngăn chặn lạm dụng. Nhìn chung, Cascade gần như tương đương với một đối tác phát triển AI với khả năng plugin IDE và script Shell.
Đánh đổi Kỹ thuật & Đổi mới	Tích hợp nền tảng: tận dụng tối đa cơ sở hạ tầng GitHub hiện có (Actions, cơ chế PR, v.v.) để lưu trữ Agent. Bảo mật là ưu tiên hàng đầu: các chính sách tích hợp để ngăn chặn mã chưa được xem xét ảnh hưởng trực tiếp đến nhánh chính và môi trường sản xuất. Đề xuất tiêu chuẩn mở MCP, tiên phong trong việc khám phá giải pháp phổ quát cho LL