Người phụ trách Dots của OpenAI nói về tương lai của ChatGPT

1. Vì sao personal agent bùng lên đúng lúc này

Tập này của Sources Podcast là cuộc trò chuyện giữa host Alex Heath và Alexander Embiricos, người phụ trách sản phẩm Dots ở OpenAI (theo mô tả video đăng ngày 01/10/2026). Cũng theo phần mô tả, cuộc trò chuyện được ghi trước khán giả tại hội nghị OpenAI DevDay 2026.

Heath mở đầu: anh muốn đi sâu vào Dots, nhưng trước hết muốn nói về thời điểm mà cả ngành đang ở. Đó là điều anh nghĩ tới rất nhiều: có quá nhiều sản phẩm mới liên tục xuất hiện, và đó là sự nổi lên của personal agent. Theo anh, cảm giác như đây là kết hợp của nhiều thứ: model đủ mạnh để vận hành những trải nghiệm này, những thứ như browser use và computer use thật sự cất cánh, và người ta đã tìm ra cách làm harness. Giờ OpenAI có Dots, canh bạc của OpenAI cho form factor này. Anh muốn nghe Embiricos nói về bức tranh lớn: vì sao khoảnh khắc này lại đến vào lúc này (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos đồng ý đây là một khoảnh khắc rất lớn. Anh gia nhập OpenAI hơn hai năm trước một chút, và từ khi vào, về cơ bản anh mang theo sứ mệnh ship Dots, nên anh rất phấn khích khi nó đang thành hiện thực (theo lời anh trong video đăng ngày 01/10/2026).

Anh tóm lại nhanh lịch sử. Đầu tiên có chat. Hôm nay điều đó nghe rất hiển nhiên, nhưng lúc mới bắt đầu thì không hề hiển nhiên rằng chat sẽ là cách đúng để nhiều người nhận được giá trị từ LLM. Làn sóng sau chat là coding agent, rồi dần dần những agent đó trở nên hữu ích cho knowledge work (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Bước tiến lớn từ chat sang coding agent, theo anh, là: giờ agent làm được việc. Nhưng vẫn còn một vấn đề căn bản, và anh nghĩ đó là vấn đề chính mà OpenAI đang giải trong kỷ nguyên tiếp theo, chương thứ ba, mà anh và nhóm gọi là "active intelligence". Dù bạn có một coding agent cực mạnh, nó giống như có một principal engineer xuất sắc nhưng từ chối check Slack, từ chối check Linear, và về cơ bản chỉ làm việc khi được bạn bảo (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nếu bạn là power user, bạn có thể dựng automation để chúng chạy độc lập hơn. Nhưng với một người dùng bình thường, chuyện đó không xảy ra. Vì vậy, với anh, điều này đang diễn ra lúc này vì cuối cùng OpenAI đã sẵn sàng cung cấp trí thông minh theo cách trực quan hơn nhiều với mọi người: bạn không phải tự gánh hết trách nhiệm để lấy được giá trị từ sản phẩm, mà nó có thể bắt đầu đề xuất với bạn nó sẽ làm gì và sẽ giúp bạn thế nào (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Đó là vấn đề. Về lý do, nói rộng ra, năng lực của model đã tới. Anh đồng ý với những gì Heath vừa nói. Còn thứ Heath chưa nhắc tới mà anh nghĩ đang bị đánh giá thấp: cần rất nhiều thay đổi từ phía con người thì những sản phẩm này mới được dùng. Nếu nhìn một công ty hay một team đưa coding agent vào, ở ngày 0, khi họ chưa biết dùng và agent chưa nối với tool nào, cho tới ngày 400, khi agent đã nối với cả loạt tool, có quyền truy cập context, và mọi người đã có best practice. Anh nghĩ đó là thứ lớn còn lại cần có: nếu nghĩ về một agent chủ động, mà nó không có quyền truy cập context, thì nó không thể thật sự chủ động giúp bạn. Anh nói mình còn có thể nói tiếp (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói thêm: đúng vậy, connector và mọi thứ quanh nó trở thành nơi mọi người đưa dữ liệu của mình vào những trải nghiệm này (video đăng ngày 01/10/2026).

2. Sứ mệnh ship Dots, và cảm giác "chưa chạy đủ loop"

Heath nói điều đó hợp lý, rồi quay lại câu Embiricos vừa nói: anh vào OpenAI và sứ mệnh của anh là ship Dots kể từ đó. Anh nhờ Embiricos nói rõ hơn: hai năm trước, các anh đã hình dung ra form factor này chưa (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos nói anh chỉ nói cho bản thân mình. Anh có một ý tưởng rộng rằng chat cực kỳ mạnh, rằng AI sẽ biến đổi thế giới và điều đó thật sự quan trọng. Sứ mệnh của OpenAI, mang lợi ích của AGI tới toàn nhân loại, rất cộng hưởng với anh, và đó là lý do anh gia nhập (theo lời anh, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nói mình không nhất thiết là người train model, nhưng với chat, anh thấy có rất nhiều "quả thấp" để làm cho model hữu ích hơn. Đó là hai điều anh vừa nhắc: cho nó làm được việc, và để anh không phải tự nghĩ xem nên nhờ nó làm gì. Vì ngay cả hôm nay, khi lên Twitter và thấy ai đó nói về tất cả những loop họ đang chạy, cá nhân anh thấy hơi tệ về bản thân. Anh nghĩ: "Ôi, mình không phải advanced practitioner. Mình chạy chưa đủ loop" (theo lời anh, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói anh khá chắc Embiricos là một advanced practitioner. Embiricos đáp rằng anh đúng là vậy, nhưng ngay cả anh cũng có cảm giác đó, rồi hỏi lại Heath có thấy thế không. Heath nói anh choáng ngợp: mỗi lần mở ra là "wow, 10 thứ mới" (video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói chuyện đó thật khó chịu, đúng không? Có những loại sản phẩm nào mà càng giỏi, bạn lại càng thấy rõ những thiếu sót của chính mình? Heath đáp "Yeah". Embiricos đoán: có lẽ những sở thích thể thao? Anh không biết. Anh nói chuyện đó khá khó chịu (video đăng ngày 01/10/2026).

3. Từ desktop app chụp màn hình tới coding, và sự trở lại của computer use

Nói rộng ra, Embiricos muốn tìm cách giải những vấn đề đó. Anh kể một chuyện thú vị: khi làm chat, những ngày đầu anh làm desktop app, và nhóm cố biến nó thành một contextual assistant. Model khi đó chưa tới ở một vài mặt (theo lời anh, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh kể thêm một chuyện vui. Anh vào OpenAI qua thương vụ OpenAI mua lại một startup nhỏ của anh. Hai bên ký deal đúng một ngày trước khi OpenAI launch sản phẩm voice. Anh quên tên nó, chỉ là voice: cái demo khiến người ta há hốc miệng (jaw-dropping) vài năm trước. Anh và nhóm ký deal tối hôm trước, rồi lên call với team, cùng xem demo đó live. Anh và nhóm không hề biết OpenAI sắp launch voice. Đó là một khoảnh khắc há hốc, rồi anh và nhóm nói với cả team: "Này, chúng ta sắp gia nhập công ty đó. Họ vừa mua lại chúng ta." Theo anh, chuyện đó thật điên rồ (video đăng ngày 01/10/2026).

Vì vậy, khi đó anh và nhóm nghĩ tiến bộ về multimodal sẽ là chìa khóa, đó là cách để có làn sóng năng lực tiếp theo, và đó là hướng tiếp cận anh và nhóm chọn. Desktop app khi đó chụp màn hình các app của bạn và cố làm việc trên đó. Nhưng nó rất chậm và không chạy tốt lắm. Hóa ra coding mới là frontier tiếp theo (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Thế là có một năm tiến bộ về coding. Anh nghĩ, với coding, cuối cùng OpenAI đã xây rất nhiều công nghệ giúp agent làm được nhiều hơn. Anh và nhóm xây tất cả những connector theo cách dễ hơn nhiều so với việc để agent click lung tung trên máy tính của bạn. Nhóm cũng phát triển những cách để "nâng" agent lên cloud: tất cả những primitive nền cần có trước khi có thể ship những persistent agent này (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Và giờ, anh thấy buồn cười vì computer use đang có một màn trở lại. Theo anh, model giờ code rất giỏi, và cũng giỏi dùng code để điều khiển máy tính. Nếu bạn cho Astra điều khiển browser hay máy tính, nó có thể viết code snippet để làm việc đó, vì như vậy nhanh hơn chụp màn hình rồi click. Nên giờ đang có màn trở lại kiểu: model làm được mọi thứ bạn làm được trên máy tính (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

4. Persistence: ý tưởng quan trọng nhất của Dots

Heath nhờ Embiricos đưa anh vào mấy tháng gần đây khi xây Dots. Hai người đã nói về quá trình các thứ tiến triển; vậy đến lúc nào thì các anh nói "à, giờ phải làm cái này, mình đang xây cái này, đây là cú swing lớn tiếp theo"? (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)

Embiricos đề nghị nghĩ về chuyện này hơi trừu tượng một chút. Những điểm then chốt của Dots là: thứ nhất, đó là một model được train để bền bỉ (persistent) và theo đuổi task một cách chủ động. Ban đầu là những task tầm dài, chẳng hạn bạn có thể nói "babysit this PR": bạn không bảo model chính xác cách giải vấn đề, nhưng nó tự tìm cách. Rồi dần dần là những task mở hơn nữa, như "stay on top of this feedback channel". Đó là một ý tưởng then chốt, persistence, và có lẽ là ý tưởng quan trọng nhất (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Một vài ý khác là: nó có mặt ở bất kỳ đâu bạn đang ở, nên bạn có thể nói chuyện với nó trong bất kỳ tool nào; và nó làm được mọi thứ bạn làm được, vì nó có máy tính riêng, không phải máy của bạn (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Quay lại ý đầu tiên là persistence, anh nói OpenAI đã làm việc này trong một thời gian thật sự dài. Nó không phải một bước nhảy năng lực tức thì, mà là model ngày càng giỏi hơn ở việc đó, và sản phẩm cũng dần tốt hơn ở việc đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Ví dụ, slash goal là một tính năng được fan yêu thích trong Codex, cho phép model theo đuổi một vấn đề trong thời gian rất dài. Anh và nhóm ship những thứ như slash goal. Nhóm cũng ship những prototype nội bộ cho phép bạn có agent hay thread cứ chạy trong thời gian rất dài. Rồi anh và nhóm bắt đầu thấy nó bùng nổ khắp công ty, tới mức có hẳn một kênh feedback quanh một trong những prototype nội bộ đó lúc nào cũng sôi động, mọi người chia sẻ đủ kiểu cách hay ho mà họ đang tăng tốc công việc của chính mình một cách đáng kể (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

5. Chạy local hay chờ cloud, thêm vào thread hay cho agent một danh tính

Nhìn vào những gì đang diễn ra, Embiricos nhớ có một cuộc tranh luận rất vui: có nên ship prototype này chạy local trên máy của bạn không? Nó giống slash goal: không có máy tính riêng, chỉ tạo ra agent này và nó đi theo đuổi các việc. Nên anh và nhóm tự hỏi: ship nó chạy local trên máy bạn, hay chờ tới khi có cloud computer, một thứ khó xây hơn? Và ship nó như một cải tiến cho Codex thread, kiểu bạn chỉ đang dùng Codex và thread làm được nhiều hơn, hay embody nó thành một agent có danh tính riêng mà bạn có thể liên lạc trong Slack, vân vân (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026)?

Anh và nhóm đi qua một quá trình lặp: ship cho cả công ty, xem những gì thấy được, những use case thú vị, vân vân. Cuối cùng quyết định: với nội bộ OpenAI, có thể tăng tốc rất nhiều từ sản phẩm chạy local, không embodied này. Nhưng form factor trực quan nhất để giúp mọi người hưởng lợi bằng cách nhờ agent làm những task thật khó và thật dài là: đặt nó lên cloud và embody nó. Embody nghĩa là cho nó một cái tên, một danh tính, vân vân (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Rồi anh và nhóm bắt đầu một sprint để có được hai thứ đó, hai thay đổi nhỏ về form factor, xây quanh năng lực model nền là Astra (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

6. Vì sao embody một agent: một context ở mọi nơi

Heath nói anh tò mò về quyết định embody nó, về những danh tính bạn có thể cho nó và chuyện tùy biến. Vì sao lại trao mức kiểm soát đó cho người dùng?

Embiricos nói đó là một câu hỏi rất hay. Thật lòng, anh nghĩ OpenAI đã chọn đúng. Nhưng anh cũng nghĩ cả ngành sẽ cùng nhau tìm ra câu trả lời cho một số câu hỏi kiểu: agent có nên được embody không? Mỗi người nên có bao nhiêu agent? Consumer và enterprise có khác nhau không? OpenAI có quan điểm của mình, anh có thể nói quan điểm của anh, nhưng mọi người sẽ cùng tìm ra. Còn để trả lời câu hỏi của Heath, anh nghĩ embodiment là một phép so sánh rất mạnh, giúp người ta hiểu cách dùng sản phẩm (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Có hai điều chính. Thứ nhất, anh nghĩ những power user thật sự giỏi sẽ nhận ra những cách dùng tool nâng cao. Nhưng một người dùng bình thường nhìn vào thứ không được embody thì sẽ chỉ nhờ agent làm một việc ngay bây giờ, một lần. Còn khoảnh khắc bạn có một thực thể xuất hiện trong, chẳng hạn, Slack, thì có gì đó "click" trong đầu người ta, và họ bắt đầu nhận ra: "à, mình có thể nhờ nó những việc mất nhiều ngày, hoặc những việc không liên tục", có thể là "stay on top of this project and let me know". Thế là người ta bắt đầu giao cho nó những task khó hơn nhiều, và điều đó rất quan trọng với anh và nhóm, vì nhóm muốn có những task thật sự tốt (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Điều mạnh thứ hai của embodiment là nó giúp người ta hiểu rằng mình đang nói chuyện với một context duy nhất, dù nói ở đâu. Anh lấy ví dụ cách mình làm việc: khi đi lại, anh thường gọi điện với dot của mình. Anh ở nhiều thời gian trong Slack vì ở product team, nên anh nhắn cho nó qua nhiều thread khác nhau. Đôi khi anh forward DM cho nó, đôi khi anh ở trong thread, và đôi khi anh nói chuyện với nó trong app. Nhưng dù nói với nó ở đâu, đó vẫn là một context, và nó biết tất cả các cuộc trò chuyện anh đã có (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Có vài cách để dạy người dùng điều đó. Một là embodiment. Cách kia là cố đồng bộ thread giữa các surface, nhưng với anh thì cách đó không thật sự hợp lý. Nếu anh và Heath nói chuyện bây giờ, trực tiếp trong căn phòng này, rồi sau đó anh nhắn tin cho Heath, thì trong tin nhắn sẽ không có bản chép lại cuộc nói chuyện. Heath đáp "Right". Nhưng Heath vẫn biết đó là anh, vì anh là một thực thể (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

7. Một agent hay nhiều agent, và cái tên có tiền tố

Heath nói điều đó cũng hợp lý khi nhìn vào tiến hóa sản phẩm của ChatGPT: OpenAI đã cố hợp nhất Work, chat và mọi thứ lại với nhau, nhưng vẫn còn những silo. Cho tới gần đây, voice mode vẫn chưa có quyền truy cập connector như tab Work và tab chat (theo Heath, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh kể một thói quen của mình: anh dắt chó đi dạo vào buổi sáng và buổi tối, gọi các cuộc gọi công việc, nói chuyện với AI và đủ thứ. Vài tuần qua anh dùng bản beta sớm của dot, thử nó trong những lần đi dạo đó, và theo anh thật tuyệt khi cuối cùng có tất cả context và connector của mình ở cùng một chỗ. Anh nghĩ việc embody nó hợp lý trong bối cảnh đó, nhưng anh cũng tò mò: thế giới mà ta đang hướng tới là mỗi người có một agent duy nhất, agent cá nhân của họ, rồi agent đó delegate cho cả loạt sub-agent, hay mỗi người có agent cho từng mảng nhỏ của đời sống? Anh hỏi Embiricos nghĩ chuyện đó sẽ đi thế nào (video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói cách anh nghĩ về câu hỏi đó là: ta đang phơi ra giao diện nào, cho ai? Với agent thì anh nghĩ có một câu trả lời khác, và anh để chuyện đó sang một bên. Còn với con người, chỉ có giới hạn số người mà anh muốn nhớ tên, đơn giản vì trí nhớ anh kém. Nếu giờ mỗi người trong số đó có chừng tám agent, và tất cả đều có tên kỳ quặc... Anh hỏi Heath thích môn thể thao nào. Heath trả lời anh chơi ultimate frisbee. Embiricos nói tiếp: vậy nếu có nhiều loại frisbee khác nhau, tưởng tượng bạn có năm agent và tất cả được đặt theo tên các hãng frisbee khác nhau, làm sao anh nhớ được? Một cái lo GTM, kiểu go to market, một cái lo chuyện nếu anh muốn hẹn Heath đi ăn tối... Theo anh, chuyện đó khó với anh; có thể với Heath thì ổn, nhưng với anh thì khó (video đăng ngày 01/10/2026).

Anh và nhóm thấy tương lai của những agent này rõ ràng là người và agent cùng làm việc để trao thêm sức mạnh cho chúng ta và cải thiện cuộc sống. Nhưng nếu điều đó đi kèm cả đống gánh nặng nhận thức, khi anh phải biết tất cả agent của bạn tên gì và là ai, thì thật tệ. Nên quan điểm hiện tại của OpenAI là hỗ trợ người dùng có nhiều agent, nhưng với hai điều. Thứ nhất, với một người tiêu dùng bình thường, có lẽ bạn chỉ muốn một agent; chỉ power user mới có thể tạo nhiều agent, và anh có thể nói lý do sau. Vậy hầu hết mọi người sẽ chỉ có một, và agent đó nên giống như một phần mở rộng của họ (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Ví dụ, một quyết định sản phẩm mà nhóm đã đưa ra: nếu bạn đặt agent của mình vào Slack hay Teams, tên của nó thật ra có tiền tố là tên bạn. Anh đặt tên agent của mình đơn giản là "dot", vì anh thích cái tên đó, nên trong Slack agent của anh hiện ra là handle Slack của anh, gạch ngang, rồi "dot". Nếu bạn đặt tên agent là Alice, nó sẽ là handle của bạn, gạch ngang, Alice (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nói đây không phải điều anh và nhóm nghĩ ra từ đầu và làm đúng ngay. Nhóm phát hiện ra nó trong lúc xây, vì đã lỡ cho mọi người tạo nhiều agent với tên ngẫu nhiên, thậm chí còn khuyến khích mọi người đặt tên vui. Rồi không ai hiểu chuyện gì đang diễn ra trong Slack, và mọi thứ trở nên thật sự khó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath chen vào: Slack của OpenAI vốn đã là một nơi khá sôi động. Embiricos đồng ý, và nói đó là khi mọi người cùng làm việc với nhau. Anh và Heath không ở cùng một Slack; giả sử hai người đang nhắn tin, thì không đời nào anh biết được agent của Heath tên gì. Theo anh, đó là quan điểm của nhóm ở điểm này (video đăng ngày 01/10/2026).

8. Vì sao giao diện là một thread như nhắn tin

Heath hỏi: vậy vì sao lại là giao diện này, kiểu một master thread duy nhất? Anh nghĩ người ta đã quen có nhiều chat thread khác nhau và nhảy qua lại. Anh nhắc có Muse, có Instinct, có những sản phẩm khác dùng kiểu giao diện này mà mọi người dường như đều đang hội tụ về. Vì sao lại là giao diện này (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos nói một điều OpenAI tin, mà Sam có nói tới, là thế giới của con người được định hình quanh con người, nên rất nhiều tool ta có cũng được định hình quanh ta. Điều anh thấy rất thú vị là ngay khi bạn bắt đầu, chẳng hạn, thiết kế phần mềm để được embody, hay trong một tương lai nào đó xây robot hình người, bạn bắt đầu được tái sử dụng rất nhiều tư duy thiết kế xuất sắc đã được làm ở những nơi khác trên thế giới (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nếu nhìn consumer và enterprise, và nhìn cách ta nói chuyện với người khác: hiển nhiên ở cả hai nơi ta đều có thể nói chuyện trực tiếp trong cùng một phòng, và cũng có thể nhắn tin, và nhắn tin là trọng tâm của cách ta nói chuyện với hầu hết mọi người. Các sản phẩm nhắn tin rất khác nhau. iMessage là thứ bạn dùng trong đời sống cá nhân: mono-thread theo từng người. Còn ở chỗ làm có Slack hay Teams, với những primitive threading rất nặng: có channel để tách context, trong channel có thread với những điều khiển nâng cao. Anh nghĩ có lý do cho kiểu tiến hóa hội tụ này: WhatsApp khá giống iMessage, khá giống các tool nhắn tin khác (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nên quan điểm của anh là có thể học từ đó. OpenAI quyết định làm giao diện cho dot của bạn thật đơn giản, như bạn chỉ đang nhắn tin với một người khác. Theo thời gian, anh nghĩ nhóm sẽ tạo thêm cách để phân đoạn context ở chỗ làm. Thật ra Space và dots, anh và nhóm gọi là "dots and space", một cái tên khá vui, kết hợp với nhau rất tốt. Có nhiều space khác nhau để cộng tác với dot của bạn trong đó là một cách hay để gói các context khác nhau lại (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

9. Space: các phương tiện cộng tác và kỷ luật của form factor

Heath nói vì Embiricos vừa nhắc tới, anh nhờ giải thích Space và nó nằm ở đâu trong product roadmap, vì đó cũng là một thứ mới rất lớn. Embiricos nói nó rất lớn và anh rất hào hứng về nó (video đăng ngày 01/10/2026).

Anh quay lại điểm vừa nói: có rất nhiều thiết kế xuất sắc nói chung đã do người khác làm. Một trong số đó là: nếu bạn đang cố cộng tác với ai, có những phương tiện cho việc đó. Có ba, có thể bốn. Ba cái chính là nói chuyện trực tiếp (live), nhắn tin, và tài liệu, nếu tính slide là tài liệu. Chúng có mục đích rất khác nhau, và ai trong chúng ta cũng biết theo trực giác khi nào nên dùng cái nào. Đôi khi bạn có thể bất đồng với team, kiểu "ước gì bạn Slack cho tôi, không cần gửi link doc", nhưng nói chung ai cũng biết mình đang làm gì. Thứ tư có lẽ là functional tooling: bạn đang ở trong Salesforce, trong Figma hay gì đó, và đang làm một workflow cụ thể (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nếu bạn đang xây một thứ là nhắn tin và muốn nó thật sự có cảm giác như nhắn tin, bạn phải bắt đầu kỷ luật về form factor. So sánh nói chuyện với dot và nói chuyện với ChatGPT: form factor của dot có bong bóng tin nhắn thật. Nếu đặt một câu trả lời rất dài vào một bong bóng như thế, cảm giác không dễ chịu bằng một câu trả lời dài được ChatGPT tạo ra, mà câu trả lời đó có khi cũng không dễ chịu bằng một tài liệu thật (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Vì vậy, anh và nhóm đã "hard pivot" thiết kế sang nhắn tin. Rồi bạn sẽ thấy: mình cần một chỗ để đặt nội dung dài. Nếu dot của anh brainstorm 12 cách nó có thể giúp anh rồi gửi 12 tin nhắn, anh không chắc mình sẽ vui. Nhưng nếu nó tạo một space cho anh, một page trong space có checklist, anh sẽ khá vui. Những thứ này ăn khớp với nhau và cho phép mỗi thứ có chủ kiến rõ hơn (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Rồi Embiricos xin lỗi vì câu trả lời quá dài dòng. Anh nói về cơ bản Space là một không gian cộng tác, rồi tự nói: "wow, bạn chưa trả lời câu hỏi của anh ấy gì cả". Anh bảo Heath cứ cắt lời anh, và Heath nói không sao.

10. Space trong thực tế: tag dot, chỉ dẫn trên page và HTML

Embiricos giải thích: Space là một collaboration workspace được xây, anh không nói là agent-first, nhưng là để agent và người cộng tác với trọng số ngang nhau. Có rất nhiều thứ hay có thể làm với nó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Ví dụ, một việc anh làm, vì anh ở product team, là thường viết một doc và phác sẵn khung nội dung, rồi đồng đội thường phải đi làm việc gì đó. Anh phải xử lý chuyện đó, phải đi ping họ: anh đang ở Google Docs, viết gì đó, rồi command-tab sang Slack: "này, bạn lấy link Google Doc này và điền phần này giúp nhé". Giờ anh có thể liên tục tag dot của mình ngay trong đó: "flesh this out", "pull that data", "đi ping người này hỏi xong chưa; nếu xong thì tick ô này". Và bạn có thể vào trạng thái flow rất sâu với agent (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Một điều rất hay nữa có thể làm trên một page là đặt chỉ dẫn cho agent. Theo anh nó giống AGENTS.md của một repo, nhưng nằm trên một page. Rồi agent có thể cứ thế giữ cho doc đó luôn cập nhật (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Điều thứ ba, và có lẽ là điều cuối anh kể, mà anh rất thích: nếu nhìn tài liệu như một định dạng, trong lịch sử nó luôn có một ràng buộc rất cứng là phải được tối ưu cho con người viết. Nếu anh xây cho bạn trình soạn thảo tài liệu tuyệt nhất thế giới nhưng khó gõ vào, bạn sẽ không dùng, vì trước thời AI bạn phải tự gõ. Thú vị là giờ ta có thứ gọi là HTML. Cá nhân anh không thấy HTML, ít nhất là HTML và CSS hiện đại, thân thiện cho con người viết, nhưng nó giàu biểu đạt hơn nhiều so với một định dạng tài liệu thuần. Và agent thì lại rất "vui vẻ" với HTML (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Vì vậy Space tích hợp sẵn visualization, những visualization bằng HTML. Theo anh, nhiều page nội bộ ở OpenAI, khi bàn về metric, sẽ có một live chart do agent giữ cập nhật, bạn có thể click vào và nhờ agent tùy chỉnh. Hoặc sẽ có một prototype: cách nhóm xem một quyết định thiết kế bây giờ có thể là những prototype click được, nằm ngay trong page. Nên khi bạn bắt đầu nghĩ "mình đang xây agent và sẽ nói chuyện với chúng qua giao diện nhắn tin, vậy cần một giao diện tài liệu tương ứng, và giao diện tài liệu đó có thể là agent-first", thì rất nhiều "phép màu" kết hợp lại với nhau (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

11. Agent capable nhất, an toàn nhất, và một khởi đầu thận trọng

Heath hỏi: nếu tóm gọn lại, điều gì khiến dot khác với Muse, Grok Bot, Instinct, cái form factor mới mà mọi người đều đang đặt cược lúc này (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos trả lời có hai điều. Thứ nhất, agent capable nhất. Thứ hai, agent an toàn nhất và đáng tin nhất. Đó là hai điều chính. Theo anh, khi anh và nhóm quyết định đó sẽ là hai điều của mình, mọi thứ trở nên rất rõ ràng, và điều đó cho phép nhóm đưa ra nhiều quyết định mạnh (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026). Anh nói Heath đã ở trong bản alpha, và anh chắc Heath đã thử nó cho những việc mà Heath vẫn dùng sản phẩm khác để làm, và đã thấy chỗ nó làm tốt.

Heath nói nó rất gắt chuyện xin quyền (permissioning). Anh nghĩ các anh đang ủi phẳng những chỗ gồ ghề, nhưng khi đó nó rất kiểu "bạn có chắc muốn mua món này không?". Theo anh, có một sự cân bằng giữa việc nó chủ động tới đâu và bạn muốn nó thật sự có bao nhiêu agency. Niềm tin đó được tích lũy theo thời gian? Là thứ bạn trao ngay lập tức? Hay các anh làm theo một thang trượt dựa trên những gì người dùng nói họ muốn? Anh hình dung chuyện này khá khó đưa vào sản phẩm. Anh có cảm giác lúc trước các anh nghiêng rất nặng về permissioning, và có lẽ bây giờ đang tìm được sự cân bằng hơn (theo Heath, video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói cách anh nghĩ về chuyện này là: OpenAI đang xây agent capable nhất và đáng tin nhất. Nhóm muốn người ta giao cho nó những task thật khó, và task thật khó có lẽ đi kèm rất nhiều trách nhiệm, tùy tính chất của task: những thứ như land PR, đánh giá phần cứng hay lên kế hoạch cho một đợt launch. Anh nói có thể bàn vì sao nó là assistant capable nhất, nhưng quay về điểm an toàn của Heath, nhóm đã quyết định: có rất nhiều ước mơ và tham vọng về cách thứ này sẽ vận hành trong tương lai, nhưng để bắt đầu, sẽ thận trọng (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Vì vậy anh và nhóm đã đánh đổi về năng lực, đánh đổi về sản phẩm, và đánh đổi về rollout để có agent đáng tin nhất này, rồi sẽ dần dần nới rộng những thứ đó theo thời gian (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Ví dụ về model: vì nhiều lý do, bạn có thể tranh luận nên launch với model nào, nhưng nhóm quyết định launch với model capable nhất và cũng aligned nhất của OpenAI, là GPT-6 Astra (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026). Có tiếng xen vào rằng muốn nói về model này, nhưng ở phần an toàn thì sẽ nói thêm. Embiricos chốt: đó là phía model.

Tiếp theo là tính năng. Có nhiều tính năng mà nhóm muốn và nhiều người dùng muốn. Ví dụ, một khi bạn cho agent danh tính riêng, chẳng hạn trong Slack, hay email (nhóm đang thử email), bạn lập tức muốn nó email cho mọi người hay Slack cho mọi người, và ai cũng email được cho nó. Đó là một tính năng hiển nhiên mà nhóm muốn, nhưng nhóm đã không ship tính năng đó. Khi bạn cho agent danh tính riêng trong Slack, nó chỉ trả lời khi bạn tag nó, trừ khi bạn nói rõ: "này, nghe cả người khác nữa". Lý do là nhóm chắc chắn muốn nó multiplayer, nhưng muốn đi tới đó thật cẩn thận. Khoảnh khắc agent của bạn bắt đầu trả lời những câu hỏi không được mời từ người khác, bạn phải cực kỳ kỹ về ranh giới những gì nó được chia sẻ và không được chia sẻ (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Đó là một chút về sản phẩm; anh nói có thể bàn nhiều hơn về các control trong sản phẩm. Điều cuối anh nói là về rollout. Rất có chủ đích, OpenAI bắt đầu với Pro, Business và Enterprise, cụ thể là Business Premium. Đó là nhóm người dùng hiểu AI nhất. Bạn có thể bàn chuyện đi rộng hơn nhiều, nhanh hơn nhiều, nhưng với anh và nhóm, muốn làm thật cẩn thận: tới nhóm người dùng đó, xem mọi thứ diễn ra thế nào, tinh chỉnh, vân vân, rồi mới tới nhóm người dùng rộng hơn (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

12. Những sự cố đã công bố và kiến trúc an toàn: model, harness

Heath nói anh muốn nói về pricing và khả năng tiếp cận sau. Còn về an toàn, anh nghĩ nhất là khi người ta đọc về hacking, về rogue agent và đủ thứ như vậy, về những việc alignment mà Sam và các đồng nghiệp đang làm ở frontier, người ta có lý do chính đáng để lo những agent này có hack không, và có thể ngại giao dữ liệu cá nhân. Anh hỏi: OpenAI tiếp cận thẻ tín dụng, thông tin cá nhân, những thứ như vậy thế nào? Có sandbox hoàn toàn không? Kiến trúc liên quan thế nào với phần còn lại của chat (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos nói cá nhân anh rất vui vì đang có cuộc thảo luận này trên thị trường nói chung về mức trách nhiệm mà người ta giao cho agent. Anh nghĩ điều đó hợp với OpenAI, vì nhóm đang rất nghiêm túc chuyện này trong sản phẩm (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Một điều anh muốn nói rõ: những sự cố mà OpenAI đã công bố xảy ra với những model không được định ship ra ngoài (anh nói "internally", Heath chen vào "shipped externally", và anh đồng ý), và không chạy với cùng mức sandbox hay các safeguard có trong sản phẩm. Nên những model đó rất khác. Theo anh, GPT-6 Astra là một model aligned cực kỳ tốt, và trong sản phẩm có rất, rất nhiều lớp an toàn, defense in depth (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Để nói qua kiến trúc và cách nó vận hành, anh đề nghị nghĩ thế này: bắt đầu từ model, rất aligned, và anh có thể nói mãi về chuyện đó. Rồi chạy model đó trong một harness: nhóm chạy model trong Codex harness, một harness đã được test rất kỹ, có nhiều evaluation, kể cả evaluation từ góc an toàn về cách model hoạt động trong harness đó. Rồi nhóm sửa harness để sản phẩm có hành vi persistent agent này. Chẳng hạn, điều đó nghĩa là những thứ như chạy nó trong thời gian rất dài, nó delegate cho sub-agent, và vân vân (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nhóm thiết kế harness đó để chắc chắn nó an toàn, và đánh giá lại, test lại mọi thứ trong harness đó. Ví dụ, khi có harness này, có persistent agent này, và như anh nói nhóm đang thử email, nhóm đã đánh giá: nếu bạn email cho nó, có exfil được dữ liệu từ nó không? Nhóm chạy những eval đó: cho một model thử hack nó, prompt inject nó, và không có prompt injection nào thành công ở đó. Anh nói điều đó rất tốt. Về cơ bản, nhóm làm tất cả những việc đó ngay ở tầng harness (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

13. Mặc định thận trọng, over-confirmation, auto review và audit

Rồi trong chính sản phẩm, theo Embiricos, có hai mặt, hoặc có lẽ ba. Thứ nhất là hành vi mặc định và các luật mà bạn có thể tùy chỉnh. Thứ hai là cách thực thi những luật đó. Thứ ba là cách cho bạn thấy chuyện gì đã xảy ra khi tất cả những hệ thống đó chạy (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Về hành vi của model, OpenAI có một số mặc định rất thận trọng, những thứ Heath đã nhận ra. Anh nói thêm: những mặc định Heath thử từ sớm là lúc nhóm bắt đầu với một chính sách rất thận trọng, rồi gọt dần nó theo feedback của người dùng (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath kể lại: đó là kiểu phải chấp nhận điều khoản dịch vụ của nhà bán lẻ trước khi mua đôi giày, những chuyện như thế. Embiricos cảm ơn Heath vì đã là early tester, nói nhóm thật sự trân trọng điều đó, và nhờ Heath test mà vài người trong phòng không phải chịu đúng những thứ đó. Về cơ bản, mỗi khi nhận feedback như cái Heath chia sẻ, nhóm đem ra bàn: "Okay, mình muốn model hành xử thế nào ở đây?". Thế là nhóm giảm hẳn những thứ anh và nhóm gọi là over-confirmation, khi thật ra bạn không cần xác nhận chuyện đó, bạn đã thấy thoải mái rồi (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Vậy là có hành vi mặc định này. Model được chỉ dẫn hành xử thế này: nó làm nghiên cứu chủ động cho bạn trên các tool bạn đã kết nối, và nghĩ cách giúp bạn, nhưng nó không làm bất cứ việc gì để giúp bạn mà chưa được bạn xác nhận trước. Ví dụ, nếu nó thấy lịch của bạn có xung đột, nó sẽ không tự dời cuộc họp, mà sẽ nói: "Này, tôi thấy có xung đột. Bạn có muốn tôi dời cuộc họp không?". Hay nếu ai đó hỏi anh một câu mà nó đã biết đáp án vì có toàn bộ context của anh, nó sẽ không gửi câu trả lời đi, mà hỏi anh có muốn gửi không (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Rồi bạn có thể prompt cho nó thêm chỉ dẫn, kiểu: "Này, lần tới nếu tôi nghỉ PTO, kiểu đi nghỉ lễ, bạn có thể nói với mọi người là tôi đang nghỉ, nếu họ cũng là đồng nghiệp" hay gì đó. Ngoài ra còn một lớp custom rules mà bạn có thể đặt và vào xem trong UI (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Tất cả những thứ đó là model được train để làm theo chỉ dẫn của bạn. Nhưng nhóm thêm một lớp ở trên: lỡ model không thật sự làm theo chỉ dẫn thì sao? Có một lớp gọi là auto review, là một model khác quan sát và "canh gác" model nền. Lớp này biết các luật của bạn, các custom instruction và mọi thứ, và chỉ lo đảm bảo mọi thứ diễn ra ổn. Đó là phần controls (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Cuối cùng là khả năng audit: bất cứ thứ gì bạn làm trong sản phẩm, hay model làm trong sản phẩm, bạn có thể vào xem các sub-agent nó đang chạy và chính xác những sub-agent đó đang làm gì (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

14. Texting, mua sắm trên web, Web Bot Auth và bài toán quảng cáo

Heath nói Embiricos đã hé lộ email có thể là thứ sắp có. Vậy khi nào nó có trong iMessage, WhatsApp? Hay nó sẽ chỉ nằm trong chat (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos nói nhóm chắc chắn muốn nó có ở mọi nơi bạn làm việc, hay đúng hơn là mọi nơi bạn giao tiếp, vượt ra khỏi công việc sang cả consumer. Texting sắp có. Hành trình để làm được điều đó là một câu chuyện để kể vào một dịp vui khác, còn bây giờ anh không thể chia sẻ gì thêm ngoài việc nó sắp có (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói phần web của chuyện này có lẽ ít được bàn tới vì công nghệ đang đi quá nhanh. Nhưng Amazon đã lên báo rất nhiều vì gần đây chặn Muse, khi người ta dùng Muse để mua hàng. Rồi có những công ty như Shopify, có vẻ đang nghiêng về phía đón nhận, hợp tác với nhiều công ty trong mảng này. Anh nghĩ mọi người đều đang chờ xem chuyện gì xảy ra. Những trang web và công ty mà người ta dùng để mua sắm cần thích nghi hay không trước sự nổi lên của những agent như thế này? Và OpenAI tiếp cận chuyện này từ góc partnership thế nào: cứ vào và nói "chúng tôi sẽ để người dùng làm việc này rồi tính partnership sau", hay nói "không, các anh không được crawl cái này cho tới khi có partnership"? (theo Heath, video đăng ngày 01/10/2026)

Embiricos nghĩ OpenAI sẽ cùng hệ sinh thái tìm ra chuyện này nên vận hành thế nào, mua sắm và thanh toán nên vận hành thế nào. Có những cách tiếp cận khác nhau: bạn có thể cứ đi và làm "cướp biển" một chút; đó là một cách làm. OpenAI chọn một cách tiếp cận rất đặt partnership và hệ sinh thái lên trước. Nhiều công bố hôm nay ở DevDay thật ra đều xoay quanh hệ sinh thái, và ở đây nhóm cũng làm như vậy (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Ví dụ, Web Bot Auth là thứ OpenAI làm việc rất sát với Cloudflare: agent của OpenAI khai báo rõ ràng rằng nó là bot. Đây là chuyện nhóm đang tích cực suy nghĩ, và đang thảo luận với nhiều đối tác về cách làm điều này. Nhưng nhóm không muốn đi theo kiểu "okay, cứ đi ra ngoài rồi xem chuyện gì xảy ra"; nhóm muốn tiếp cận có chừng mực với khách hàng, và nghĩ cách này hợp với OpenAI (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026). Theo trang tài liệu của Cloudflare (đọc ngày 03/11/2026), Web Bot Auth là một phương thức xác thực dùng chữ ký mật mã trong HTTP message để xác minh một request đến từ một bot tự động.

Anh nói đây cũng một phần là lý do nhóm hướng tới những use case năng suất cho người đi làm: theo anh, ở đó có rất nhiều nhu cầu về sức mạnh của AI, và có rất nhiều động lực thẳng hàng giữa những người đang cố cùng nhau làm xong việc. Nên nhóm hy vọng đứng chân trước với một assistant cực kỳ capable cho những người đang cố làm những task tham vọng, rồi mở rộng khả năng tiếp cận và năng lực từ đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói chỗ duy nhất anh thấy động lực có thể không thẳng hàng là những công ty dựa vào engagement, hay có mảng quảng cáo khổng lồ dựa vào việc con người nhìn thấy quảng cáo. Giờ đột nhiên agent crawl các bề mặt của họ và làm việc thay cho những người không bao giờ nhìn thấy quảng cáo. Anh nói phần lớn web được nuôi bằng quảng cáo, và anh không nghĩ ai trong ngành, không riêng OpenAI, đã có câu trả lời. Dù chỉ là brainstorm, Embiricos có ý gì về chuyện này sẽ ngã ngũ thế nào không (theo Heath, video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos nói đó là lý do anh vừa nhắc tới phía bên kia: nếu mọi người đang cố cùng nhau làm xong việc, như ví dụ một kỹ sư phần cứng xem xét lỗi ở nhà máy, thì anh cảm thấy toàn bộ toolchain mà kỹ sư đó dùng rất thẳng hàng với cách làm này (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath hỏi tiếp: nhưng anh đã nghĩ về phần quảng cáo chưa, những công ty kiếm tiền dựa trên việc con người nhìn vào và dành thời gian với nó, giờ agent có thể sẽ đi làm việc đó? Embiricos nói anh không chắc chuyện sẽ diễn ra thế nào. Nhưng nói rộng ra, ít nhất theo ý kiến của anh, những công ty đó đang cung cấp một dịch vụ. Nếu trước đây họ kiếm tiền bằng quảng cáo, thì hoặc phải đảm bảo họ tiếp tục được trả công cho dịch vụ đó bằng quảng cáo, hoặc phải đưa ra một cách đền bù khác cho họ. Anh không nghĩ có kịch bản nào mà họ không có điều đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

15. Pricing cho một agent luôn sẵn sàng

Heath chuyển sang pricing và việc OpenAI đưa Astra vào đây, điều anh thấy tuyệt cho mọi người. Anh nhờ Embiricos sửa nếu sai: các anh không tính dot usage vào plan limits, đúng không? Embiricos xác nhận. Heath nói đó không thể là chuyện vĩnh viễn; đây chỉ là tạm thời để mọi người hào hứng? Embiricos đáp không, đó là vĩnh viễn. Heath hỏi lại: "Thật à?" (theo cuộc trò chuyện trong video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói đây là chuyện rất vui để bàn. OpenAI sẽ thử pricing cho Dots theo một cách mới, trong đó bạn không bao giờ hết rate limit. Anh giải thích phải gỡ ra một chút vì đây là một ý tưởng hơi mới. Hôm nay, nếu bạn dùng Codex và dùng hết rate limit, rồi cố nhờ Codex làm thêm, nó sẽ dừng vì bạn đã hết rate limit (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nhưng nghĩ từ góc sản phẩm: thứ nhất, không dùng thêm được thì đã rất dở. Thứ hai, khi đây là một persistent agent mà bạn trông vào để "đỡ lưng" cho mình, bạn bảo nó những thứ như: "này, theo dõi chuyến bay của tôi và đặt Uber ra sân bay đúng lúc dựa trên tình hình giao thông". Hay những task kiểu bạn trông vào nó để lo cho mình trong tương lai, rồi tối hôm trước bạn lỡ code quá nhiều và nó không làm được việc của nó. Nhóm không muốn chuyện đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nên anh và nhóm phải quay lại bàn vẽ một chút, nghĩ xem pricing nên vận hành thế nào, và đặt ra vài nguyên tắc khá cơ bản. Một là dot của bạn phải sẵn sàng 24/7, và không được có cách nào khiến nó không sẵn sàng 24/7, trừ trường hợp lạm dụng hay gì đó. Nguyên tắc khác là, đã sẵn sàng 24/7 thì nó phải luôn trả lời bạn nhanh (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh bắt đầu ví cách nhóm muốn định giá giống một nhà thầu (contractor). Nếu bạn có một nhà thầu rất nhanh nhạy và rất lịch sự, họ sẽ luôn trả lời tin nhắn của bạn. Còn nếu bạn nhờ họ làm việc, khối lượng việc họ làm cho bạn sẽ thay đổi tùy theo cách bạn trả công, nhưng họ luôn sẵn sàng với bạn. Chẳng hạn họ dựng cái installation tuyệt đẹp phía sau hai người, rồi bạn có câu hỏi về nó, bạn cứ hỏi. Họ không phải tính tiền theo giờ để trả lời họ đã làm nó thế nào; đó chỉ là một câu hỏi bạn có thể hỏi (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Đó là cách nhóm muốn định giá: dot của bạn sẵn sàng 24/7, bạn trả một khoản cố định mỗi tháng để có dot. Có thể bạn trả thêm một khoản cố định khác mỗi tháng nếu muốn một dot mạnh hơn, chạy trên máy tính mạnh hơn, với model mạnh hơn, chạy nhanh hơn, hay làm được nhiều việc song song hơn. Nhưng rốt cuộc, bạn trả một khoản cố định, giống như mua internet. Anh xin lỗi vì thêm ẩn dụ, và nói rõ là anh vẫn đang tìm cách nói về chuyện này. Nó làm một khối lượng việc khác nhau cho bạn tùy theo bạn trả bao nhiêu, nhưng không bao giờ là không sẵn sàng (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Có thể khi bạn tới gần giới hạn, nó bắt đầu nói: "Này, tôi đã làm nhiều việc cho bạn rồi, nên tôi sẽ bắt đầu dùng một model tiết kiệm chi phí hơn." Hoặc: "Tôi làm việc này qua đêm có được không? Vì nếu làm qua đêm thì cực kỳ rẻ. Việc này có gấp không?". Và nó sẽ có cảm nhận về việc đó có gấp hay không. Ngược lại, nếu cả tháng bạn chưa dùng nó, nó có thể nhắn: "Này, bạn chưa tận dụng hết tôi. Đây là vài việc tôi có thể làm cho bạn" (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nói đó là vài suy nghĩ về cách nhóm sẽ thiết lập chuyện này. Cách làm pricing sẽ là lâu dài. Nó sẽ là một "bucket" riêng, tách khỏi giới hạn Codex chính, vì nhóm đang làm một điều rất mới với nó. Trong tháng tới, nhóm đơn giản là để những giới hạn rất hào phóng, trong lúc nhóm xây dựng, đo đạc và tinh chỉnh setup mới này: một model biết nó có thể làm bao nhiêu việc cho bạn, nhưng luôn sẵn sàng với bạn (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

16. Không lấy take rate, và Dots đứng ở đâu cạnh ChatGPT

Heath hỏi: sao không làm một mô hình kinh doanh take rate, nếu các anh tin người ta sẽ dùng thứ này để mua hàng và giao dịch ở quy mô lớn? Cứ lấy một phần nhỏ trên mọi hoạt động chảy qua nó (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nghĩ cách đó có thể hợp với một số mô hình kinh doanh khác, nơi bạn đặt cược rằng giao dịch là một trong những việc chính đang diễn ra. Nhưng như anh đã nói, OpenAI không thật sự đặt cược vào đó. OpenAI đặt cược vào việc người ta làm những công việc thật sự tham vọng với công cụ này, và khi làm những việc tham vọng đó thì họ không nhất thiết mua gì cả (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói, nhân tiện nói về canh bạc đó, điều này dẫn anh tới có lẽ là câu hỏi lớn nhất anh nghĩ tới từ khi bắt đầu thử sản phẩm, và chắc chắn từ keynote sáng nay: điều này nghĩa là gì cho chat? OpenAI có 1,2 tỷ người dùng hàng tuần của ChatGPT, có tab Work, và chat hiển nhiên vẫn khổng lồ. Anh hỏi những thứ này cùng tồn tại thế nào, và dot có phải giao diện tương lai cho tất cả không (theo Heath, video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói chat chắc chắn sẽ ở lại. Với ai chưa theo dõi: chat là consumer assistant tăng trưởng nhanh nhất, với hơn 1,2 tỷ người dùng. Rồi có các sản phẩm agent là Codex và Work, có 35 triệu người dùng và vẫn đang tăng. Và giờ OpenAI vừa launch Dot (theo Embiricos, số liệu trong video đăng ngày 01/10/2026).

Cách anh nhìn là: chat là consumer assistant cho mọi người. Hiện có một sản phẩm khác tên Work, mà theo anh thật ra nên gộp vào chat, và chuyện đó sẽ xảy ra. Codex là sản phẩm cho developer, rất tốt. Rồi có Dot. Theo cách anh nghĩ, OpenAI đang phần nào lặp lại playbook của Codex: lấy một năng lực frontier, ship nó theo cách cẩn thận, thận trọng và rất mạnh, rồi tìm cách đưa năng lực đó tới mọi người (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Nên OpenAI bắt đầu với Dots như một sản phẩm standalone premium, bắt đầu với Pro. Rồi cần đưa nó tới Plus, sau khi đã tìm ra, học được cách mọi người dùng nó, câu chuyện an toàn, câu chuyện scaling, mọi thứ. Rồi cuối cùng những năng lực này cần đi hết tới gói Free. Anh nghĩ cách đi tới Free thật ra là gói tất cả vào chat, biến ChatGPT thành một thứ cực kỳ mạnh (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath xen vào: nó capable hơn rất nhiều; với anh, đây nên là giao diện cho mọi người vì nó làm được nhiều hơn rất nhiều (ý kiến của Heath, video đăng ngày 01/10/2026). Embiricos nói có thể mong nhiều bài học từ đây sẽ đi vào chat. Nhưng anh không nghĩ OpenAI muốn yêu cầu 1,2 tỷ người thay đổi việc họ đang làm hay cách họ đang dùng. OpenAI chỉ muốn nó được nâng cấp (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026). Heath hỏi lại: vậy anh xem nó là thay đổi dần dần theo thời gian? Embiricos đáp đúng vậy.

17. Thành công trong hai tháng: chuyện với Greg, và những việc tiếp theo

Heath hỏi: khi nghĩ về roadmap của Dot trong năm tới, nếu nói chuyện lại vào một năm nữa, anh nghĩ thay đổi ý nghĩa nhất sẽ là gì (câu hỏi trong video đăng ngày 01/10/2026)?

Embiricos hỏi anh có thể kể một chuyện vui không, rồi sẽ quay lại câu hỏi. Khi anh mới vào OpenAI, qua thương vụ mua lại đó, có một buổi họp, vài người trong team của anh có mặt trong phòng, và Greg cũng ở đó. Mọi người nói rất vui khi được ở cùng nhau. Rồi Greg hỏi: team Multi, startup của anh, có ai có câu hỏi gì không? Không ai có câu hỏi, ai cũng hơi run. Anh là CEO của công ty đó, nên mọi người đều nhìn anh, kiểu: "Thôi, anh phải hỏi câu hỏi bắt buộc đi" (theo lời anh, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nghĩ: "Ôi, mình sẽ hỏi gì đây?", anh đang run. Rồi anh hỏi: "Okay, hai năm nữa, thành công trông như thế nào?". Và Greg, anh luôn nhắc Greg chuyện này, nhìn anh và nói: hai năm là một khoảng thời gian cực kỳ dài, đó không phải thời lượng đúng để hỏi; anh nên hỏi về thành công trong hai tháng. Anh nghĩ: "Trời ơi, mình bị đuổi rồi" (theo lời anh, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói: "Okay, vậy thì đừng đuổi tôi nhé". Embiricos nói không, không, mọi chuyện ổn cả. Heath nói anh hiểu ý: mọi thứ đi quá nhanh, sáu tháng trước có lẽ bạn đã không thể tưởng tượng ra tất cả những điều này (video đăng ngày 01/10/2026).

Embiricos nói điều anh có thể nói là: khi nghĩ về điều tiếp theo, OpenAI đang tiếp cận việc ship những năng lực này một cách cực kỳ cẩn thận. Tiếp theo, anh muốn bắt đầu xem lại một số thứ nhóm chưa muốn làm ngay và đưa chúng vào. Ví dụ: có thêm người dùng, đi xa hơn Pro. Hay ví dụ: cho dot của bạn nói chuyện với người khác, thậm chí với dot khác. Nhóm cần cực kỳ kỹ và cẩn thận trong cách tiếp cận việc đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nói, trong đầu anh, OpenAI vừa ship về cơ bản một bản reboot của Codex Cloud. Anh rất hào hứng vì chính anh từng làm Codex Cloud đầu tiên, và nó rất mạnh. Dot của bạn cũng có thể điều khiển Codex local của bạn, một cách rất mạnh. OpenAI vừa ship Space. Theo anh, toàn bộ sự tương tác giữa những thứ đó hiện có thể được mài nhẵn rất nhiều và làm cho thật trơn tru, nên anh cũng muốn làm việc đó (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

18. Specialist dots và cái PR tự merge

Embiricos nói một điều thật sự thú vị khác mà anh nghĩ hai người chưa nói tới là specialist dots. Heath đáp "Yes". Anh giải thích: OpenAI có ý tưởng là về cơ bản có hai thứ đang diễn ra. Có assistant dots: mỗi người có một dot là phần mở rộng của chính mình. Còn riêng ra, nếu bạn là một tổ chức và có một chức năng hay workflow muốn được tự động hóa nhiều hơn, bạn có thể không muốn việc đó do những cá nhân có dot riêng gánh. Bạn có thể muốn kiểm soát nó tập trung (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Vì vậy bạn có thể tạo specialist dots: chuyên làm một việc cụ thể, được IT quản lý tập trung, có danh tính riêng hoàn toàn tách khỏi bất kỳ người dùng cá nhân nào, và tăng tốc cho cả một team hay cả một tổ chức. Anh nói điều khác anh rất hào hứng trong những tháng sắp tới là đưa specialist dots vào đời, bước vào một thế giới có chúng ta, có personal assistant dots của chúng ta, rồi có dots được triển khai rộng hơn nhiều trong enterprise. Nhưng đó cũng là chỗ OpenAI bắt đầu rất chậm, rất cẩn thận, làm việc với một nhóm nhỏ khách hàng (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath hỏi câu cuối: điều điên rồ nhất mà dot đã làm cho anh, kiểu "wow, nó xảy ra thật và làm anh choáng", là gì?

Embiricos kể câu chuyện điên rồ nhất anh từng nghe. Đó là một người anh làm cùng trong giai đoạn chuẩn bị cho đợt này: một kỹ sư thức dậy và thấy trong Slack mình nhận được cả loạt kudos, kiểu lời khen, như những giải thưởng nhỏ, vì đã sửa một bug trước khi nó lọt lên production. Người kỹ sư đó kiểu: "Chuyện gì vừa xảy ra vậy?" (theo lời Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Anh nói anh kể chuyện này với một chút ngần ngại, vì đó thật ra không phải điều bạn muốn xảy ra mà người đó không biết. Vì vậy nhóm đang xây rất nhiều safety control quanh chuyện đó, và đây là lý do nhóm làm ở quy mô nhỏ. Chuyện này xảy ra từ rất sớm, khi chỉ có team của anh đang test (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Người kỹ sư đó đã nhờ dot của mình theo dõi kênh feedback. Dot thấy feedback, xác định ra một vấn đề, rồi tạo một PR và không để PR đó ở draft mode; anh nói Dots nên để PR ở draft mode. Rồi nó đặt PR sang auto-merge, vì đó là sở thích cá nhân của người kỹ sư, và dot đã tự nhận ra điều đó: "à, bạn luôn tạo PR trực tiếp và luôn đặt chúng sang auto-merge". Rồi một người khác đã approve PR, và nó đã làm vậy. Với anh, đó chắc chắn là một khoảnh khắc rất tuyệt (theo Embiricos, video đăng ngày 01/10/2026).

Heath nói "Wow", và mong ai cũng có được những khoảnh khắc như thế, gõ vào gỗ cho may. Anh cảm ơn Embiricos, và Embiricos cảm ơn vì đã được mời.