Google ra mắt Data Science Agent miễn phí dùng công nghệ Gemini, mở rộng hệ sinh thái AI “tác tử”

Việc “hợp nhất” AI tạo sinh vào hạ tầng dữ liệu không phải mới mẻ. Tuy nhiên, Data Science Agent của Google mở ra khả năng tự động phân tích dữ liệu, cạnh tranh trực tiếp với các giải pháp “đào sâu” như Deep Research (OpenAI) hoặc OctoTools (Stanford). Dưới đây là thông tin chi tiết về công cụ mới này, cùng bối cảnh thị trường AI “tác tử” đang nóng hiện nay.

Google Colab: Nơi Colab “bắt tay” với Data Science Agent

Google Colab (viết tắt “colaboratory”) là dịch vụ đám mây giúp chạy mã Python ngay trên trình duyệt, ra mắt từ năm 2017. Người dùng có sẵn tài nguyên GPU hoặc TPU của Google để huấn luyện hay suy luận các mô hình học máy (ML) mà không phải lo cài đặt phức tạp.

1. Tích hợp Data Science Agent
   • Giờ đây, AI “tác tử” này tự động soạn và chạy notebook Jupyter dựa trên yêu cầu “ngôn ngữ tự nhiên.” Thay vì viết từng dòng lệnh để xử lý dữ liệu, bạn chỉ cần nói “hãy trực quan hóa xu hướng” hoặc “huấn luyện mô hình dự đoán,” tác tử sẽ sinh ra một notebook hoàn chỉnh.
   • Theo Google, tác tử này ban đầu thử nghiệm cùng người dùng “tin cậy” vào tháng 12/2024, giờ chính thức khả dụng cho người từ 18 tuổi trở lên, ở một số ngôn ngữ và quốc gia.
2. So sánh với ChatGPT Code Interpreter và công cụ khác
   • Giống ChatGPT Advanced Data Analysis (OpenAI), Data Science Agent ở Colab hướng đến đơn giản hóa chuỗi thao tác “phân tích–mã hóa–visual hóa.”
   • Trong bối cảnh “duyệt web” hay “agentic AI,” một loạt giải pháp như Operator (OpenAI), Proxy (Convergence) và OctoTools (Stanford) cũng đang cạnh tranh, cho thấy sự “sôi động” trong mảng “tác tử AI.”

Dữ liệu lớn, mô hình nhỏ hơn: Thực tế trải nghiệm

Phóng viên của chúng tôi thử một ví dụ: tải lên 5 tệp CSV, hỏi “Tôi chi trả tiện ích tháng và quý bao nhiêu?”

• Tác tử nhanh chóng gộp dữ liệu, xử lý cột không khớp, nhóm các giao dịch theo tháng/quý để tính chi phí, vẽ biểu đồ.
• Mọi thứ diễn ra mượt, hiển thị trên notebook, tuy nhiên kết quả cuối lại chưa đúng hoàn toàn (chỉ hiện 1 tháng thay vì cả năm). Khi yêu cầu sửa, tác tử cố gắng nhưng chưa cho được đáp án hoàn hảo.
• Câu chuyện này cho thấy AI vẫn gặp trục trặc ở bước xác thực và chia nhỏ logic, đặc biệt với dữ liệu phức tạp hoặc định dạng lạ.

Mô hình “Miễn phí” hay Tính phí?

• Colab cung cấp bản miễn phí, nhưng ai cần GPU mạnh hơn có thể nâng lên các gói Pro (9,99 đô/tháng) hoặc Pro+ (49,99 đô/tháng), mỗi gói có hạn mức “compute unit” khác nhau.
• Google cảnh báo: người dùng đừng đưa thông tin nhạy cảm lên. Dữ liệu, prompt có thể bị con người kiểm duyệt, mô hình AI cũng có thể tạo mã sai.
• Agentic “data science” cũng cần tương tác “API” khác, Google luôn hiển thị cảnh báo xác nhận.

Hạ tầng, bảo mật và tương lai “AI tác tử”

1. Hỗ trợ AI “tác tử” ở nhiều nơi
   • Google Colab sắp xếp mô hình “serverless notebook,” tối ưu cho nhà nghiên cứu cần chạy “tạm thời,” thay vì cài đặt dài hơi.
   • Các “agentic frameworks” khác, như OctoTools hay LangChain, cũng giải quyết “phân rã nhiệm vụ,” hỗ trợ tích hợp công cụ. Google chọn hướng “tích hợp” ngay tại Colab.
2. Phiên bản “edge” hoặc cục bộ
   • Nhiều doanh nghiệp e ngại đưa dữ liệu nội bộ lên đám mây. Mô hình Colab còn hạn chế, trừ khi dùng gói doanh nghiệp (Enterprise).
   • Nếu ai muốn mô hình tương tự trên hạ tầng riêng, có thể phải tự dựng solution “LangChain + mô hình local” hoặc “OctoTools,” v.v.
3. Phản hồi từ giới nghiên cứu
   • Google cho biết các nhà khoa học đầu ngành như “Phòng Thí nghiệm Quốc gia Lawrence Berkeley” đã tiết kiệm được đáng kể thời gian xử lý.
   • Trong khi đó, OpenAI, Anthropic và DeepSeek vẫn là những “kỳ phùng địch thủ” ở mảng AI tác tử, với lợi thế về mô hình “reasoning.”
   • Agent của Google chưa đạt thứ hạng cao nhất, vẫn thua “o3-mini” và “Claude 3.5 Sonnet” ở chuẩn DABStep. Song Google tin họ có thể cải thiện tiếp.

Lời kết

Data Science Agent trên Google Colab đánh dấu bước quan trọng, cho phép người dùng “kể lệnh” bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhận lại notebook Python “hoàn hảo,” rút ngắn thao tác và trao “tự do” cho nhà nghiên cứu khám phá dữ liệu. Dù còn nhiều “điểm đen” về độ chính xác và thao tác phức tạp, công cụ này thể hiện xu thế chung: AI “tác tử” đang ngày càng xâm nhập sâu vào tác vụ phân tích dữ liệu.

Với việc Google mở rộng tính năng AI “tự động mã hóa, phân tích,” mô hình agentic “Gemini” sẽ tiếp tục mang lại cơ hội cho người dùng, từ nghiên cứu khoa học đến doanh nghiệp. Liệu đây có thể trở thành “chất keo” thay đổi cách con người tương tác với dữ liệu lớn? Câu trả lời còn tùy thuộc vào hiệu năng thực tế, cơ chế bảo mật, cũng như mức độ sẵn sàng của người dùng.

Nhưng chắc chắn, khi AI “tác tử” tiếp tục lan rộng, Google Colab Data Science Agent có tiềm năng định hình cách phân tích và khai thác dữ liệu của hàng triệu nhà phát triển, nhà nghiên cứu khắp thế giới.