VSAF · COVER
2026 / VSAF — Viettel SDLC Agentic Framework

Nền tảng năng suất
chiến lược.

Thành công = Con người (hiểu sâu ngành) × VSAF (khuếch đại ở scale).

TTCN · Trung tâm Công nghệ
PHẦN 1 · VÌ SAO
Phần 1●Vì sao 02 / 22

AI Agentic là con đường PHẢI ĐI.

Câu hỏi không còn là "có nên làm". Câu hỏi đã là "làm sao thành công trước".

1 · TOP TECH ĐÃ CHỨNG MINH
Stripe AI agents "minions" ship 1.300 PR/tuần production · trigger bằng 1 emoji
Google 75% code mới do AI sinh · CEO Sundar Pichai
Microsoft 30–40% code dự án nội bộ · CEO Satya Nadella
Airbnb 60% code mỗi quý · "agentic coding at scale"
Uber 90%+ harness engineers · 21k dev hours/năm tiết kiệm
Industry benchmarks · DX 2025 · 135k+ kỹ sư
+21%
tasks hoàn thành bởi AI
3.6h
tiết kiệm/kỹ sư/tuần
40%
prod code bởi AI
2 · TRONG NƯỚC ĐÃ ĐI TRƯỚC
FPT
Đã ra mắt Q3 năm 2025
 CodeVista — AI coding assistant nội bộ · cut dev time 60% · sprints +80% · bug catch +30%
Techcombank
"Virtual Squad" · 9/2025
 Agentic AI Platform cho full SDLC · đầu tư ~$1 tỉ USD · BA doc 10 → 3 ngày · agent build 8 tháng → < 1 tuần · tiết kiệm ~1.000 giờ · target 2026 2–3× productivity
Cơ hội disruptive chỉ xuất hiện một lần. VDS nhảy sang sân chơi mới: từ trung tâm sản xuất nội bộ → bán năng lực SDLC ra mọi domain.
PHẦN 1 · VÌ SAO
Phần 1●Vì sao 03 / 22

7 nguyên nhân khiến đa số tổ chức thất bại với AI Agentic.

Thất bại KHÔNG phải vì AI "không biết code" — mà vì tổ chức triển khai AI sai cách.

  1. Mua công cụ thay vì đổi cách làm việc. Kỹ sư code nhanh hơn, công ty vẫn không giao sản phẩm nhanh hơn.
  2. Đo SAI chỉ số. Đếm dòng code và số lần gọi AI — số lượng tăng, giá trị không tăng.
  3. Không xử lý điểm nghẽn ở khâu khác. AI tăng tốc viết code, nhưng test · bảo mật · triển khai vẫn nghẽn.
  4. Không phân loại việc nào nên giao cho AI. Việc dễ chưa tận dụng đủ, việc khó lại giao quá tay.
  1. Thiếu cơ chế kiểm soát chất lượng. Output "nhìn hợp lý" nhưng sai chi tiết. Tốc độ tăng kéo theo rủi ro tăng.
  2. Đào tạo quá nông. Chỉ dạy "ra lệnh cho AI" — không dạy review, phân nhỏ bài toán, đánh giá rủi ro.
  3. Không có người chịu trách nhiệm. IT mua công cụ, kỹ thuật thử, HR đào tạo — không ai sở hữu cả vòng.
DORA 2025 · Google Cloud · 5.000 chuyên gia "AI is an AMPLIFIER — it magnifies the strengths of high-performing organizations and the dysfunctions of struggling ones."
PHẦN 2 · THESIS
Phần 2●Thesis 04 / 22

Công thức thắng: Con người × VSAF.

Phép NHÂN, không phải phép cộng. Thiếu 1 trong 2 trụ cột = không có đột biến — chỉ có cộng tuyến tính.

TRỤ CỘT 1 — ĐỊNH HƯỚNG

Con người (hiểu sâu ngành)

Trả lời CÁI GÌ đáng làm và TẠI SAO. Domain expertise — không sao chép được.

  • Phán đoán context · Hiểu khách hàng
  • Ra quyết định khó · Chịu trách nhiệm
  • Vai trò mới: Orchestrator · Reviewer · Owner
×
TRỤ CỘT 2 — KHUẾCH ĐẠI

VSAF (Viettel SDLC Agentic Framework)

Trả lời LÀM thế nào ở SCALE. Tích lũy tri thức — moat tăng dần theo thời gian.

  • Tốc độ · Đồng nhất · Verify tự động
  • Skill library + Knowledge base + Lessons
  • 4 trụ chuẩn: Context · Control · Action · Observation
PHẦN 2 · THESIS
Phần 2●Thesis 05 / 22

7 chặng tiến hoá — TTCN đi đâu, đến đâu.

Không nhảy cóc. DORA cluster trên 5.000 chuyên gia: 3 cluster, 7 profile. Đỉnh là Profile 7 — Harmonious high-achievers.

# Profile Đặc trưng Cluster
1 Foundational challenges Chế độ sinh tồn — gap process, môi trường, output STRUGGLE
2 Legacy bottleneck Bị động đối phó hệ thống cũ — bất ổn + thiếu kiểm soát STRUGGLE
3 Constrained by process Hệ thống ổn nhưng harness chưa tốt → BURNOUT cao STRUGGLE
4 High impact, low cadence Có cả 2 trụ cột nhưng lệch nhịp — Output chưa tăng mạnh MIXED
5 Stable and methodical "Nghệ nhân" — chất lượng cao, nhịp thận trọng SUCCESS
6 Pragmatic performers Tốc độ + ổn định cao, môi trường chưa optimal SUCCESS
7 Harmonious high-achievers Vòng tuần hoàn tích cực — ít ma sát × output cao × KHÔNG burnout TTCN TARGET
Q3 2026

Thoát cluster STRUGGLE → đạt Profile 5

Q4 2026 — Q1 2027

Lên Profile 6 — Pragmatic performers

2027

Profile 7 trên toàn TTCN

PHẦN 3 · TRỤ CỘT 1
Phần 3●Trụ cột 1 06 / 22
— Trụ cột 1 —

Con người.

Vai trò, năng lực, lộ trình đào tạo. Trục dọc bắt buộc — không thể outsource cho công nghệ.

PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 07 / 22

"AI thay người" — hiểu cho đúng.

1 lập trình viên làm 15+ loại việc/tháng. Tách thành 3 nhóm — AI tác động khác hẳn.

NHÓM A · 30–50% VIỆC

AI làm TỐT — người chỉ review

Boilerplate · CRUD · unit test · format dữ liệu · regex · documentation · refactor theo rule.

→ Đầu vào rõ · đúng/sai rõ · rủi ro thấp

NHÓM B · ~20% VIỆC

AI TĂNG TỐC — phải có người kiểm tra

Kiến trúc module · tối ưu SQL · phân tích bug phức tạp · migration framework · review security.

→ Bản nháp tốt · có thể sót edge case

NHÓM C · PHẦN CÒN LẠI

AI KHÔNG làm thay — giá trị CON NGƯỜI

Mục tiêu KD mơ hồ · trade-off · ship/rollback · chịu trách nhiệm · ưu tiên việc gì trước.

→ Cần phán đoán · ngữ cảnh · trách nhiệm

"Thay người" theo nghĩa thật: AI ăn các miếng việc DỄ → tổng số người cần cho cùng output giảm xuống — người còn lại làm việc KHÓ HƠN, GIÁ TRỊ HƠN. Cơ hội cùng nhân sự hiện tại làm 2× công việc.
PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 08 / 22

AI đang "ăn" công việc từ dưới lên.

Tác động không đều. Biết lớp nào bị ăn trước → biết đào tạo ai trước.

Lớp Tính chất Ví dụ cụ thể Nhóm bị ảnh hưởng Trạng thái
Lớp 1 Lặp lại · khuôn mẫu rõ · output dễ kiểm tra CRUD · API endpoint · unit test cơ bản · generate doc · format dữ liệu JUNIOR · ảnh hưởng nặng nhất ĐÃ BỊ ĂN
Lớp 2 Khám phá có biên rõ · output cần kiểm tra PoC · prototype · tích hợp API bên 3 · migration một phần MID-LEVEL · ép nâng cấp ĐANG BỊ ĂN
Lớp 3 Hệ thống đang chạy · nhiều ràng buộc ngầm Bug hệ thống lớn · legacy code · tối ưu performance · bảo mật SENIOR · vẫn cần CHẬM
Lớp 4 Niềm tin · quyền quyết định · trách nhiệm Hiểu khách hàng · quyết định ship/rollback · chịu trách nhiệm · dẫn dắt team TECH LEAD · EM · vùng an toàn CHƯA ĐỘNG
PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 09 / 22

4 tầng năng lực AI — khung TTCN dùng để tuyển, đào tạo, thăng tiến.

T1

AI User

Dùng AI tools hàng ngày · viết prompt hiệu quả · review output.

100%

toàn TTCN · mặt sàn cuối 2026

T2

AI Power User

Tối ưu workflow · custom instructions · agentic tools · auto-gen code/test.

35–40%

lực lượng sản xuất chủ lực

T3 · MULTIPLIER

AI Expert

Thiết kế AI workflow team · build custom agents · team playbook · mentor.

12–17%

đa số productivity gain từ tầng này

T4 · MOAT

AI Architect

Transform tổ chức · thiết kế Platform · định hướng AI strategy · R&D.

3–5%

đội xây VSAF v1 · định hình spin-off

TTCN KHÔNG còn tuyển dụng/đánh giá theo cách làm cũ. Tuyển dụng/đánh giá theo TẦNG năng lực AI × chiều sâu domain (5 trục).
PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 10 / 22

Vai trò cốt lõi: Operator → Orchestrator.

Mỗi cá nhân TTCN dịch chuyển: từ "tự làm" → "giao việc đúng, kiểm soát đầu ra đúng, chịu trách nhiệm cuối".

MÔ HÌNH CŨ

Operator

  • Tự xử lý từng tác vụ
  • Giá trị ở effort cá nhân
  • Workflow tuyến tính · handoff thủ công
→
MÔ HÌNH MỚI · 2026

Orchestrator · Reviewer · Owner

  • Giao việc cho agent + kiểm duyệt
  • Giá trị ở judgement, guardrails
  • Human-in-the-loop trước mọi thay đổi quan trọng
TƯ DUY

"Làm tác vụ" → "thiết kế công việc cho người + agent"

WORKFLOW

Tuyến tính → vòng draft · review · approve

KỸ NĂNG

Decomposition · evaluation · risk-based decision

KIẾN THỨC

Giới hạn AI · dữ liệu nhạy cảm · governance

3 nguyên tắc vận hành — KHÔNG thỏa hiệp:  (1) AI làm draft + việc lặp lại  ·  (2) Người chỉ dẫn & kiểm soát rủi ro  ·  (3) KHÔNG deploy thay đổi quan trọng nếu chưa có owner phê duyệt.
PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 11 / 22

Lộ trình tiến hoá: Core Team First — phổ cập sau.

KHÔNG đào tạo đại trà TRƯỚC khi có practice thành công. Framework sẵn sàng RỒI mới mass adoption.

PHA 1 · Q2 2026

Core team first

Xây T4 AI Architect ~3–5% + top T3 ~10% nhân sự. Pilot 4 dự án thật.

~10% nhân sự

PHA 2 · Q3 2026 — Q4 2026

Mở rộng có chọn lọc

Lan toả qua câu chuyện pilot. T2–T3 mở rộng — team tình nguyện tự xin vào.

~30% nhân sự

PHA 3 · Q1 2027+

Mass adoption

T1 phủ 100%. Nhân sự học bằng DÙNG THẬT — playbook đã có.

~50%+ ở T2 trở lên

Nhóm Tình thế Hướng đào tạo của TTCN
Junior · ảnh hưởng NẶNG Mất "đất luyện tay" truyền thống Dùng AI làm task cơ bản — VẪN phải hiểu bản chất
Mid-level · bị ÉP nâng cấp Không thể chỉ "code task được giao" Học review · kiểm chứng · tích hợp output AI
Senior · áp lực tăng Quản lý "đội quân output" AI + dev Học thiết kế quy trình · guardrail · tiêu chuẩn chất lượng
PHẦN 3 · CON NGƯỜI
Phần 3●Con người 12 / 22

Rủi ro lớn nhất: nhân sự không lên kịp T2 cuối 2026.

KHÔNG phải công nghệ. KHÔNG phải budget. Là con người shift mindset, workflow, kỹ năng không kịp.

WORST CASE SCENARIO
  1. Core team T4 (3–5% nhân sự) xây xong VSAF v1 đúng hạn Q3/2026.
  2. 90% còn lại VẪN ở dưới T1 — chưa shift kịp năng lực + mindset.
  3. Bộ công cụ có — nhưng không có năng suất tăng ở quy mô.
  4. Mất kiên nhẫn → cắt budget → mất luôn năng lực đã xây.
  5. Dừng lại = Cửa sổ spin-off 2027 đóng vĩnh viễn.
VÌ SAO MỖI NHÓM KHÓ SHIFT
Junior AI ăn task dễ truyền thống → dễ rơi vào "biết dùng AI nhưng KHÔNG hiểu bản chất". Lên T1 dễ, lên T2 thật sự khó nếu thiếu nền tảng.
Mid-level Khó shift identity từ "người viết code" sang "người review + judgement". Dùng AI thiếu kiểm soát → tạo technical debt ngầm.
Senior Khó shift sang Orchestrator / Reviewer / Owner. Áp lực tăng nhưng KPI cá nhân chưa đổi.
Cần TGĐ hỗ trợ 3 điều:  (1) Kiên nhẫn 6–12 tháng để evidence xuất hiện  ·  (2) Hỗ trợ chính trị khi đa số chưa thấy giá trị  ·  (3) Tin quyền tự chủ pilot — KHÔNG yêu cầu ROI tháng 1.
PHẦN 4 · TRỤ CỘT 2
Phần 4●Trụ cột 2 13 / 22
— Trụ cột 2 —

VSAF

Viettel SDLC Agentic Framework — bộ công cụ nền tảng TTCN tự xây.
Kiến trúc cụ thể, không phải concept — đây là deliverable thật.

PHẦN 4 · VSAF
Phần 4●VSAF 14 / 22

Vì sao TTCN cần FRAMEWORK — không phải vài tool rời rạc.

KHI KHÔNG CÓ FRAMEWORK
Nợ kỹ thuật AI sinh code "nhìn đúng" nhưng vi phạm nguyên tắc hệ thống
Không scale Mỗi dev tự chế quy trình → không tái sử dụng được
Rủi ro cao Thiếu observability & guardrail → không dám deploy
AI thuần = thợ giỏi mới vào, không có khuôn · đồng hồ · quy ước. VSAF = nhà máy hoàn chỉnh.
TOP TECH ĐỀU CÓ FRAMEWORK
Stripe "Minions" — multi-agent ship 1.300 PR/tuần
Techcombank "Virtual Squad" — full SDLC · ~$1 tỉ USD
Uber uReview — AI multi-stage · 90%+ engineers
TTCN chọn đi cùng 80% công ty Việt Nam — chỉ dùng AI rời rạc — hay đứng vào 2% top tech — tự xây Framework cho riêng mình? Câu hỏi cốt lõi cho TGĐ
PHẦN 4 · VSAF
Phần 4●VSAF 15 / 22

Agent = Model + Harness.

Sức mạnh đến từ kiến trúc, không phải từ chọn model xịn hơn. Đầu tư đúng = đầu tư vào VSAF.

MUA NGOÀI

Model

Claude · GPT · Gemini · Llama

+
TỰ XÂY · TÀI SẢN TTCN

Harness

Kiến trúc tùy biến cho domain Viettel

Nguyên tắc vàng: Model trung bình + VSAF tốt > Model xịn + VSAF tệ.
BẰNG CHỨNG · TERMINAL BENCH 2.0
Top 33→Top 5
CÙNG Claude Opus · khác VSAF
Cùng bộ não. Khác Platform. Khác hẳn kết quả benchmark.
HỆ QUẢ CHIẾN LƯỢC

Đầu tư vào VSAF = đầu tư vào TỔ CHỨC + tài sản dài hạn. KHÔNG đua đổi model mỗi quý. Đây là tài sản TTCN bán ra ngoài 2027.

PHẦN 4 · VSAF · PHÉP LOẠI SUY
Phần 4●VSAF · Phép loại suy 16 / 22

VSAF = nhà bếp.

AI model thuần là người đầu bếp mới làm nghề. Để sản xuất được thì cần đầy đủ — công thức, dụng cụ, máy móc, kết nối với bồi bàn/khách hàng.

VSAF · NHÀ BẾP ① Orchestrator Claude Code Cowork bếp trưởng ② Model LLM · Claude · GPT đầu bếp ③ Skills SOP · playbook công thức ④ Tools built-in dụng cụ ⑤ MCP kết nối DB · API máy móc ⑥ Your work cwd · repo · files nguyên liệu ⑦ Hooks trigger · ticket chuông gọi ⑧ You the user chủ bếp — 8 THÀNH PHẦN CỦA MỘT NHÀ BẾP HOÀN CHỈNH — thiếu một thành phần — nhà bếp không chạy được
PHẦN 4 · KIẾN TRÚC VSAF
Phần 4●Kiến trúc VSAF 17 / 22

Một nền tảng — hai lối vào. Vừa là framework để tự dệt, vừa là guideline để áp dụng ngay.

— AI CHO MỌI NGƯỜI · DEMOCRATIZE AI — PERSONA · A Người dùng nghiệp vụ không cần biết code · chỉ cần chọn & dùng PERSONA · B ★ Harness Engineer tự dệt dây cương · tuỳ biến cho nghiệp vụ riêng VSAF · VIETTEL SDLC AGENTIC FRAMEWORK · NỀN TẢNG LÕI LANE 01 · GUIDELINE Built-in Harnesses thư viện dây cương đúc sẵn · chọn & áp dụng ngay Chatbot Q&A hỏi-đáp tài liệu Trợ lý tài liệu tóm tắt · soạn thảo Phân tích dữ liệu SQL · báo cáo Code Review kiểm tra mã nguồn LANE 02 · FRAMEWORK Custom Harness Builder tự dệt dây cương riêng · drag & drop · config-as-code Prompt + persona + rules + Tri thức + tài liệu + SOP riêng + Công cụ + API + MCP = Harness riêng cho nghiệp vụ của bạn — HẠ TẦNG DÙNG CHUNG · CORE ENGINE — AI Gateway kiểm soát an ninh chống rò rỉ · lọc nội dung phân quyền · audit log Multi-Agent multiplier ×5 Sub-agent · Mailbox · FSM Worktree · Orchestrator LLM Pool "con ngựa" · BUY Claude · GPT Gemini · Llama Knowledge tài sản tích luỹ Skill Registry · Memory Store Task Graph · RAG Integration "cánh tay robot" MCP Runtime · External Servers DB · API · Email Observability Event Bus · Hooks · Lifecycle Background Executor · Daemon · Non-blocking
PHẦN 4 · VSAF
Phần 4●VSAF 18 / 22

4 lớp tạo ra giá trị cốt lõi cho TTCN.

Trong 8 lớp của VSAF, có 4 lớp QUYẾT ĐỊNH lợi thế cạnh tranh dài hạn. TTCN ưu tiên đầu tư phần lớn effort vào đây.

Lớp ưu tiên Vì sao QUYẾT ĐỊNH Tài sản tạo ra
KNOWLEDGE Kho tri thức + skill library — tài sản tích luỹ của tổ chức Skill Registry Memory Store Task Graph
MULTI-AGENT Kiến trúc thật sự cho multiplier ×5 — Stripe ship 1.300 PR/tuần nhờ đây Sub-agent Mailbox FSM Worktree
INTEGRATION Tích hợp các hệ thống trong VDS — compliance với quy định của VDS MCP Runtime External Servers hệ thống Viettel
OBSERVABILITY Điều kiện để SCALE — không có observability = không thể vận hành an toàn, hiệu quả Event Bus Hooks Background Executor
PHẦN 4 · VSAF · TRIẾT LÝ XÂY
Phần 4●VSAF · Triết lý xây 19 / 22

Build × Buy — lộ trình v1 → v2 → v3.

Chọn BUILD cho phần tạo tài sản dài hạn, BUY cho phần thay đổi nhanh. Triển khai theo 3 phiên bản — capability trước, doanh thu sau.

BUILD × BUY
Quyết định Lớp · lựa chọn
BUILD Knowledge · Multi-Agent · Integration · Observability — tài sản TTCN, chỉ Viettel có
BUY LLM · Claude (primary) + GPT (fallback) — đổi model theo thị trường, không khoá vendor
"Mỗi khi AI mắc lỗi, hãy engineer giải pháp để nó KHÔNG bao giờ mắc lỗi đó nữa." Mitchell Hashimoto · HashiCorp Founder
ROADMAP 3 PHIÊN BẢN
VSAF v1 · Foundation Q2–Q3 2026

Knowledge · Integration · LLM Router

Pilot 4 dự án thật · core team ~10% nhân sự

VSAF v2 · Scaling Q4 2026 — Q1 2027

Multi-Agent · Observability

Mở rộng ~25–33% nhân sự · target 2× productivity

VSAF v3 · Commercial Q2 2027+

Multi-tenant · spin-off

Doanh thu thật từ partner

PHẦN 5 · CỘNG HƯỞNG
Phần 5●Cộng hưởng 20 / 22

Đường cong compounding — cần kiên nhẫn 6–12 tháng.

0× 1× 2× 3× 5×+ T0 6 tháng 12 tháng 18 tháng 24 tháng DIP ĐẦU — nhìn như chưa hiệu quả Compounding — cả 2 trụ cùng nhau J-Curve dip learning + verify tax Tách rời 5–10× baseline
6 tháng đầu, năng suất có thể GIẢM NHẸ vì tuition cost: learning curve, verification tax, pipeline adaptation. Từ tháng 12, đường cong bắt đầu tách. Tháng 24 = gấp 5–10 lần baseline.
"Tuition cost" của J-Curve gồm 3 phần: learning curve · verification tax · pipeline adaptation — DORA confirm 12–18 tháng là chuẩn industry.
PHẦN 6 · ĐỀ XUẤT
Phần 6●Đề xuất 21 / 22

Đề xuất TGĐ + cam kết TTCN.

TGĐ ỦNG HỘ 2 ĐIỀU
01

Chiến lược 2 trụ cột — đầu tư SONG SONG vào Con người và Harness

02

Kiên nhẫn 12 tháng — capability before revenue. Bằng chứng tháng 12–18

TTCN CAM KẾT VỚI BTGĐ
Q3 2026

Baseline + bằng chứng đầu tiên từ pilot

Q4 2026

2× productivity trên ít nhất 2/4 pilot

2027

Mở đường spin-off · doanh thu thật từ partner

AI Agentic KHÔNG phải hứa hẹn tương lai. Đây là nền tảng năng suất chiến lược TTCN xây cho VDS — bắt đầu hôm nay để VDS nằm trong nhóm 2–5% tổ chức thành công.
KẾT
Kết 22 / 22
— Trung tâm Công nghệ —

Xin cảm ơn.

Sẵn sàng cho câu hỏi và thảo luận.

VSAF · Viettel SDLC Agentic Framework · 2026
1 / 22