Microsoft AI Frontiers kết thúc, John Langford rời Microsoft sau khi AutoGen bị archived

Ngày 6 tháng 11 năm 2026, John Langford đăng một câu lên blog: “So AI Frontiers is over”, rồi gọi vụ việc trên X là một train wreck. Hai ngày sau, bài viết đó lên số 1 Hacker News với 396 điểm và 236 comment, Microsoft vẫn im lặng. Anh em nghe tin này thì câu hỏi thực tế là code mình đang chạy có sao không, và ngành AI có đang bỏ research để chạy theo scale hay không.

Tóm tắt nhanh: John Langford, người đồng sáng lập AI Frontiers, đăng bài The End of AI Frontiers ngày 6/11/2026 với câu “So AI Frontiers is over.” Nhóm khoảng 50 người bị reorg vào Microsoft AI đầu tháng 9/2026. AutoGen đã archived, không còn bug fix hay security fix, bản cuối 0.7.5 ngày 30/9/2025. Fara vẫn sống trên GitHub, giấy phép MIT, push cuối ngày 22/9/2026. Microsoft chưa có tuyên bố nào phản hồi bài của Langford tính tới 8/11/2026.

Langford viết “AI Frontiers is over”, nhóm 50 người phía sau tan theo

Câu đó chỉ có 5 chữ, mà nó kéo theo cả một tuần tranh cãi, vì người viết ra nó là người lập ra nhóm, và nhóm đó làm ra những thứ anh em dev vẫn đang dùng hằng ngày.

AI Frontiers là nhóm 50 người lập năm 2023, làm ra AutoGen, Fara và họ model Phi

AI Frontiers là một sub-organization bên trong Microsoft Research, do Langford cùng một số đồng nghiệp lập ra năm 2023, sau khi ChatGPT ra mắt tháng 11/2022, và trang lab chính thức của Microsoft ghi tháng 10/2023 là tháng thành lập nhóm. Nhóm chỉ khoảng 50 người, nhưng làm ra AutoGen, Fara, AgentInstruct, họ model Phi, Magentic-One, MagenticUI, Magentic Marketplace, cộng thêm red teaming, benchmarking và nghiên cứu an toàn cho agent, với ba hướng nghiên cứu là Adaptive Agents, Agentic Robustness và Agentic Ecosystems.

Mảng nghiên cứu nền tảng của nhóm đặt ở New York, với ba hướng là Next Latent objective cho phép model ngoại suy, Dion3 là bản Muon tối ưu và cải tiến, và Full Bandwidth Transformer làm model mạnh hơn hẳn nhờ đệ quy. Nhóm còn xây một monorepo dùng chung, tức là một kho code duy nhất cho toàn bộ Microsoft Research, trong đó có codebase pretraining quy mô edge mà Langford nhắc tới trong keynote COLM, và ông kể có ít nhất 4 nỗ lực trong Microsoft đang cố xây pipeline làm model, mà chỉ 1 được chia sẻ qua monorepo này.

Đầu tháng 9 năm 2026, AI Frontiers bị reorg vào Microsoft AI của Mustafa Suleyman

Đầu tháng 9/2026, AI Frontiers bị reorg vào Microsoft AI, theo đúng lời Langford, “In early September we were reorged into Microsoft AI”, và Microsoft AI là tổ chức được lập tháng 3/2024 theo bài viết của CEO Satya Nadella, do Mustafa Suleyman làm EVP và CEO, Karen Simonyan cùng gia nhập, cả hai đều từ Inflection, với trọng tâm là Copilot và các sản phẩm AI tiêu dùng.

Trang lab của Microsoft cập nhật ngày 14/9/2026 viết, “Microsoft Research AI Frontiers is now part of Microsoft AI!”, và nói nhóm sẽ theo đuổi cùng mục tiêu nghiên cứu agentic và model tiên tiến ở Microsoft AI. Langford kể lại cùng một sự việc bằng giọng hoàn toàn khác, “As far as I can tell we did good work and were non-consensually reorged away.”, và ông còn báo trước, “I’m sorry to say that there will not be internships with the folks there in the coming year.”

Microsoft Research vẫn tuyển người, chỉ AI Frontiers mất bản sắc riêng

Chỗ dễ hiểu lầm nhất nằm ở cái tên, vì AI Frontiers là tên một nhóm trong Microsoft Research, còn biên giới nghiên cứu AI thật sự thì là chuyện khác hẳn, và commenter smokel trên Hacker News đã đề xuất tiêu đề rõ hơn là “The End of Microsoft Research’s AI Frontiers Group”. Điều thực sự kết thúc, theo lời Langford, là AI Frontiers với tư cách một tổ chức nghiên cứu có bản sắc riêng, cộng với ban lãnh đạo sáng lập của nó.

Microsoft Research thì vẫn hoạt động và vẫn tuyển người, với bằng chứng là lab Redmond đăng hai vị trí Research Intern ngày 28/10/2026, còn lab Cambridge đăng vị trí Senior Researcher ngày 9/10/2026. Microsoft Research còn có các lab khác ngoài Redmond và Cambridge, trong đó có lab ở Bắc Kinh. Trang emergent.sh đã viết quá lên là “Microsoft has officially closed its AI Frontiers research group”, thổi phồng một câu mà thực ra không có tuyên bố chính thức nào của Microsoft đứng sau, trong khi FourWeekMBA xác nhận họ không tìm thấy tuyên bố nào của Microsoft phản hồi bài của Langford tính tới 8/11/2026.

AutoGen đã archived, người đang chạy AutoGen trong production phải làm gì ngay

Tin nhóm tan rã thì buồn, nhưng thứ anh em đang chạy trong máy mới là thứ cần xử lý ngay, vì AutoGen đã dừng vá lỗi từ trước cả bài của Langford.

README AutoGen ghi archived ngày 16 tháng 10 năm 2026, bản cuối 0.7.5 ra ngày 30 tháng 9 năm 2025

AutoGen không chết vì bài của Langford, nó đã đi xuống hơn một năm trước đó, khi maintainer Eric Zhu thông báo chuyển sang maintenance mode ngày 2/10/2025, từ đó AutoGen chỉ nhận critical bug fix và security patch, không có tính năng mới.

Bản cuối của autogen-agentchat trên PyPI là 0.7.5, ra ngày 30/9/2025, còn hai bản trước đó, 0.7.4 và 0.7.3, đều ra ngày 19/8/2025.

Thay đổi README đặt cảnh báo archived lên đầu repo được merge ngày 16/10/2026, theo nguồn thứ cấp là dev.to và kanerika. Ngày này chưa đối chiếu trực tiếp được với GitHub, vì GitHub API trả về lỗi rate limit 403 khi tra ngày 8/11/2026.

Nội dung cảnh báo thì mình đã đọc trực tiếp trên README, “Project archived and no longer maintained.”, kèm câu “Microsoft is not providing bug fixes, security fixes, new features, or support for this project.” Repo vẫn cài và chạy được, khoảng 61.000 sao GitHub, lần push cuối ngày 15/4/2026. Một dependency không còn ai vá bảo mật mà vẫn chạy trong production thì rủi ro nằm ở đó, và AutoGen Studio thì cũng chỉ để prototype, chưa bao giờ là app production.

Cái bẫy tên gói autogen-agentchat của Microsoft và gói autogen trơn của AG2

Cái bẫy đầu tiên nằm ở chỗ repo chưa bị archived theo nghĩa kỹ thuật của GitHub, vì GitHub API vẫn báo archived:false theo bài dev.to, nên công cụ kiểm tra dependency nào chỉ dựa vào cờ archive sẽ bỏ sót hoàn toàn, chỉ có đọc README mới thấy cảnh báo.

Cái bẫy thứ hai nằm ở tên gói trên PyPI, vì gói autogen-agentchat và autogen-ext là của Microsoft, còn gói autogen trơn lại thuộc về AG2, fork của chính các tác giả gốc, và gói pyautogen giờ chỉ là proxy cho autogen-agentchat. Làm theo ngay, anh em mở terminal và chạy pip list, kiểm tra xem máy mình đang cài gói nào đã, vì quyết định migrate đi đâu phụ thuộc hoàn toàn vào câu trả lời đó, và AutoGen yêu cầu Python 3.10 trở lên.

Chuyển AutoGen sang Microsoft Agent Framework 1.0 hay sang AG2

Hướng đi thứ nhất là Microsoft Agent Framework 1.0, gọi tắt là MAF, ra mắt ngày 3/4/2026, gói 1.0.0 lên PyPI ngày 2/4/2026, chênh một ngày do múi giờ. MAF chạy trên .NET và Python, Go đang ở public preview, hợp nhất nền tảng enterprise của Semantic Kernel với cách điều phối của AutoGen thành một SDK duy nhất, có API ổn định và cam kết hỗ trợ dài hạn. Nhịp phát hành thì gần như mỗi tuần một bản minor, với Python 1.24.0 và .NET 1.27.0 ra ngày 30/10/2026.

Microsoft có migration guide chính thức trên learn.microsoft.com, nhưng lúc port code thì anh em nhớ 4 khác biệt mặc định, vì mặc định của hai bên khác nhau khá nhiều. Agent bên này đa lượt trong khi AssistantAgent của AutoGen chỉ một lượt, và Agent không giữ state giữa các lần gọi, state phải tự mang theo trong AgentSession. Team thì trở thành Workflow dạng đồ thị có checkpoint, còn thực thi phân tán thì vẫn đang lên kế hoạch chứ chưa có.

Vài connector vẫn đang ở dạng beta hoặc Planned, bảng client của guide ngày 23/10 vẫn ghi Anthropic và Ollama là Planned trong khi repo đã có package, và gói agent-framework-anthropic chỉ ở dạng beta 1.0.0b261106 tải lên ngày 7/11.

Hướng đi thứ hai là AG2, fork độc lập của các tác giả gốc, tổ chức AG2AI lập ngày 11/11/2024, giấy phép Apache 2.0, do Chi Wang và Qingyun Wu làm project administrators. AG2 Classic giữ nguyên namespace autogen cùng các class quen thuộc, nhưng bản thân nó cũng đang ở maintenance mode.

Còn AG2 v1, cài bằng pip install ag2 và import bằng ag2, mới là dòng đang phát triển tích cực, với 1.0.0 ngày 27/7/2026, 1.1.2 ngày 3/10/2026 và 1.2.2 ngày 27/10/2026 theo kanerika. AG2 v1 là dòng cần viết lại code, anh em đừng mong cài lên là chạy ngay từ AutoGen Classic.

Fara vẫn sống trên GitHub với giấy phép MIT, push cuối ngày 22 tháng 9 năm 2026

Giữa lúc AutoGen bị archived thì Fara lại là mảnh còn sáng của nhóm, repo vẫn mở, số liệu benchmark vẫn đẹp, nhưng bài của Langford thì tạm không nhắc gì tới số phận của nó.

Fara1.5 ra mắt ngày 22 tháng 7 năm 2026 với 3 kích thước 4B, 9B và 27B trên nền Qwen3.5

Fara là một computer-use agent, tức là agent điều khiển máy tính bằng cách nhìn màn hình và thao tác như người dùng. Fara1.5 ra mắt ngày 22/7/2026 với ba kích thước 4B, 9B và 27B, xây trên Qwen3.5.

Pipeline train FaraGen1.5 dùng khoảng 2 triệu mẫu, trong đó web trajectories chiếm khoảng 60%, synthetic environments 12,8% và form filling 12,5%. Phần còn lại thì nhỏ hơn nhiều, grounding 8,8%, VQA 4,9% và GUI drag chỉ 0,8%.

Cách nó làm việc là observe-think-act qua ảnh chụp màn hình, mà không dùng accessibility tree, và nó là research preview, nên khuyến nghị chạy trong sandbox.

Fara có một cơ chế critical point, dừng lại trước các hành động nhạy cảm như nhập thông tin cá nhân, mua hàng, gửi tin nhắn hay đăng nhập, và anh em có thể chạy nó qua Microsoft Foundry hoặc tự host bằng vLLM, chạy cùng Magentic-UI.

Fara1.5 27B đạt 89,3% WebVoyager và 72,3% Online-Mind2Web, vượt OpenAI Operator

Số liệu benchmark mà nhóm công bố cho Fara1.5 khá đẹp. Bản 27B đạt 89,3% trên WebVoyager và 72,3% trên Online-Mind2Web, bản 9B đạt 86,6% và 63,4%.

Riêng dòng Fara-7B đời trước, không thuộc họ Fara1.5, đạt 73,5% và 34,1% trên cùng hai bộ đo. Còn GPT-5 SoM đạt 90,6% và 57,7%, OpenAI Operator đạt 87,0% và 58,3%.

Nhìn vào đó thì Fara1.5 27B vượt Operator ở cả hai bộ đo, và vượt GPT-5 SoM ở Online-Mind2Web dù thua một chút ở WebVoyager. Nhắc lại, đây là số hãng tự đo, chưa có kiểm chứng độc lập, nên anh em đọc thì cứ ghi nhận là số báo cáo. Repo microsoft/fara thì đang ở trạng thái khỏe, giấy phép MIT, không bị archive, 6.249 sao, 603 fork, 44 issue mở, lần push cuối ngày 22/9/2026 lúc 14:45:27 UTC, repo tạo ngày 29/10/2025.

Số phận Fara chưa ai nói tới, repo GitHub là thứ duy nhất còn cho thấy nó sống

Bài của Langford không nói một chữ nào về số phận Fara, Microsoft cũng chưa nói gì về Fara, nên người đọc không được kết luận Fara chết theo nhóm, mà cũng không được kết luận Fara an toàn, chỉ được nói những gì repo đang cho thấy.

Chỗ đáng lo nhất nằm ở phần nghiên cứu nền tảng của nhóm ở New York, vì startuphub.ai là nguồn thứ cấp duy nhất nhấn mạnh Full Bandwidth Transformer đã mất lab của nó, và các hướng như Next Latent objective hay Dion3 là phần research thuần túy nhất, cũng là phần dễ bị bỏ rơi nhất khi một tổ chức chuyển sang chỉ làm scaling, nhưng đó vẫn là nhấn mạnh của một nguồn thứ cấp, chưa có tuyên bố nào của Microsoft xác nhận điều đó.

John Langford nêu hai lý do rời Microsoft, Microsoft im lặng tới ngày 8/11

Langford rời đi vì hai lý do rất cụ thể trong bài, và phía Microsoft thì tới ngày 8 tháng 11 vẫn chưa nói gì để đối chiếu.

Nghiên cứu không có đường đi tới ứng dụng thực tế, Langford quyết định rời đi

Langford nêu lý do này rất thẳng, ông viết, “I am just not comfortable being at a company where the research I do has no path to real use.”, tức là ông không thoải mái ở một công ty mà nghiên cứu ông làm không có đường đi tới ứng dụng thực tế. Ông nói mình không đưa được đổi mới vào ứng dụng, thậm chí không được cân nhắc nghiêm túc, khi còn ở Microsoft AI, nên triển vọng thành công từ Microsoft Research nhìn từ phía ông có vẻ rất nhỏ. Ông kết lại bằng một câu ngắn, “So I situated my folks as best I could and left.”

Cùng ngày 6/11/2026, ông đăng lên X lúc 1:05 p.m. ET, status 2118766797549895770, câu “There’s a bit of a train wreck here that’s painful to express.” Langford cũng tự thừa nhận model lớn hơn thì dự đoán tốt hơn, lợi nhuận từ scale dễ đoán hơn lợi nhuận từ research, và trong môi trường chỉ scaling thì công việc chính là lấy, làm và tinh chỉnh dữ liệu.

Thỏa thuận làm tốt thì điều tốt sẽ đến đã đổ vỡ, theo lời Langford

Một câu mà cộng đồng Hacker News nhắc lại nhiều nhất nằm ở chỗ này, vì nó chạm tới nỗi lo chung của người làm nghiên cứu trong tập đoàn lớn, làm tốt cũng không bảo đảm an toàn. Langford viết, “As far as I can tell we did good work and were non-consensually reorged away.”, và ông gọi đó là sự đổ vỡ của thỏa thuận cơ bản trong Microsoft Research, làm việc tốt thì điều tốt sẽ đến.

Ông còn nói thêm, “Every other founding AIF leadership team member seems to have come to a similar conclusion.”, tức là mọi thành viên sáng lập khác trong ban lãnh đạo dường như cũng đi tới kết luận tương tự là rời đi, nhưng ông không nêu tên những người đó, nên bài này cũng không nêu tên ai.

Ông là Partner Research Manager tại Microsoft Research New York, đồng sáng lập Microsoft Research New York, developer chính của Vowpal Wabbit, chủ tịch ICML giai đoạn 2019-2021, tác giả bài báo Isomap với hơn 15.000 trích dẫn trên Google Scholar. Nhưng đây vẫn là lời kể một phía, chưa có tài liệu độc lập nào xác nhận các khẳng định của ông về thái độ của lãnh đạo Microsoft AI.

Trang lab Microsoft ngày 14 tháng 9 năm 2026 nói mục tiêu nghiên cứu tiếp tục ở Microsoft AI

Phía Microsoft, qua trang lab AI Frontiers cập nhật ngày 14/9/2026, viết rằng, “We’ll pursue our same goal of frontier and cutting edge agentic and model research at Microsoft AI (MAI) starting now.”, và gọi Microsoft AI là nơi phù hợp tự nhiên cho công việc của nhóm, vì nơi này tập trung vào humanist superintelligence và xây hệ thống AI phục vụ con người. Langford mô tả ban lãnh đạo Microsoft AI xuất thân từ Inflection bằng câu, “The core philosophy there is scaling, and aggressively not research.”, và ông kết luận, “I consider the scaling-only focus to be both misdirected and not fun.”

Ông bênh vực giá trị của research bằng một câu ngắn, “But returns to research are real and significant.”, kèm theo một con số, thí nghiệm của Bytedance gợi ý một biến thể của Full Bandwidth Transformer có thể tương đương model gấp đôi kích thước, nghĩa là giảm một nửa chi phí train và inference cho cùng năng lực, trong lúc ngành đang đổ gần một nghìn tỉ đô vào hạ tầng.

Tính tới ngày 8/11/2026, Microsoft chưa có tuyên bố nào phản hồi bài của Langford, FourWeekMBA ghi rõ “we found no Microsoft statement responding to it”. Trang NewsBytes gọi Langford là “head” của nhóm, trong khi chức danh thật của ông là Partner Research Manager và đồng sáng lập.

Hacker News cãi nhau về scaling và research sau khi bài Langford lên số 1

Bài của Langford lên số 1 Hacker News ngày 8 tháng 11 với 396 điểm và 236 comment, và thread đó mới là nơi tranh luận thật, vì báo chí gần như chỉ tóm tắt lại bài gốc.

Phía đồng cảm với Langford nói research đang bị bỏ rơi, từ iagiagiag tới rhyperior

Phía đồng cảm mở đầu bằng nỗi tiếc. Ngày 7/11, iagiagiag tiếc là còn quá nhiều hướng nghiên cứu AI chưa ai thử, ngay cả trong text generation, mà hàng tỉ đô lại dồn vào gần như một ý tưởng duy nhất, và các công ty thì sợ mạo hiểm. Anh nhắc tới JEPA như một hướng khác đáng thử, dù tự thừa nhận mình cũng không đặt 1 tỉ đô vào JEPA.

Với s_u_d_o, điều khó hiểu là công ty có hàng tỉ đô lại dừng R&D trên công nghệ mang tính cách mạng nhất. Có một cuộc đua AI phải thắng bằng transformer và kiến trúc LLM hiện tại, anh đồng ý thế, nhưng nếu research tìm ra cách tốt hơn và hiệu quả hơn thì nó sẽ định hình lại cuộc đua. Cần nói cho đủ là Microsoft không dừng toàn bộ R&D, chỉ một nhóm kết thúc, còn MSR vẫn tuyển dụng.

Câu đắt nhất phía này là của rhyperior, anh này lấy lại câu của Langford về thỏa thuận cơ bản đã đổ vỡ rồi đáp một câu mà nhiều người trong thread gật gù: “This really hit home for me. This is the contract that held for a long time at Microsoft and has been broken and rebroken with current leadership. It’s culture-destroying.”, và đây là cảm nhận cá nhân, chưa kiểm chứng.

Ngày 8/11, frolix đi xa hơn, tin thật theo anh này là “The End of Microsoft Research”, rằng bộ phận T&R dưới thời Kevin Scott đã âm thầm giải thể khoảng một năm trước và MSR bị reorg về dưới Azure Security, nhưng tất cả các khẳng định đó đều chưa kiểm chứng, không có nguồn độc lập nào xác nhận, và bằng chứng ngược là MSR vẫn đăng tuyển tháng 10/2026.

keeda thì nhìn từ góc khác, mượn bài oral history của Quanta, “When ChatGPT Broke an Entire Field”, để nói frontier model giờ đủ tốt và đủ rẻ để một người tự làm research nhỏ nếu không bị giới hạn tài nguyên, còn nhận định của anh này rằng giao việc quá tải tới khi người ta kiệt sức rồi bỏ đi đã thành cách vận hành mặc định của nhiều công ty thì vẫn là ý kiến cá nhân, chưa kiểm chứng.

AnotherGoodName, ilaksh và shermantanktop phản biện rằng scaling là lựa chọn đúng lúc này, vấn đề thật là quản lý và chuyển giao công nghệ

Phía phản biện thì đáng đọc nghiêm túc, đọc kỹ mới thấy họ không đồng tình hết với Langford đâu. AnotherGoodName mở đầu bằng hình ảnh transformer là một con đường cao tốc để các công ty dồn hết sức chạy xuống, nghiên cứu khám phá các phương pháp AI khác thì lúc này không được khuyến khích. Anh lấy ví dụ Meta bằng đúng chữ của mình, “Meta literally fired it’s previously head of AI who held views that transformers won’t scale.”, rồi gọi việc scale thay vì nghiên cứu khám phá như LeCun mong muốn là lựa chọn hoàn toàn đúng.

Chữ “fired” ở đây cần đọc lại cho đúng, vì LeCun thực tế thông báo rời đi để lập startup theo Reuters, tức là câu chuyện rời đi tự nguyện, khác hẳn cách diễn đạt sa thải của commenter. Anh cũng nói rõ là mình đồng cảm với Langford về mặt cảm xúc nhưng không đồng ý về mặt chiến lược.

Phản biện sắc nhất là của ilaksh, Langford có bảo họ ngừng nghiên cứu transformer đâu, ông còn nhắc tới một loại transformer mà nhóm đang làm, và các lab như Qwen và DeepSeek đã cho thấy kết quả tuyệt vời khi đổi mới bên trong LLM. Vấn đề thật, theo anh này, là chính trị văn phòng, quản lý kém, đấu đá nội bộ và chuyển giao công nghệ từ research sang product làm kém.

shermantanktop thì hoài nghi hơn, tiêu đề bài với anh này là mồi nhử tốt cho người hoài nghi AI, vì nhóm chỉ có 50 người với cái tên kêu, và Microsoft có thể đã bỏ nghiên cứu AI vì tiền đầu tư vào các công ty khác là cược tốt hơn. Nhưng hai điểm trong lập luận này chưa đúng: Microsoft chưa bỏ nghiên cứu AI, MSR vẫn tuyển dụng, và nhóm không chỉ đăng paper, họ còn xây AutoGen, Fara và monorepo dùng chung. Điểm đúng của anh này là 50 người quả thật nhỏ so với quy mô Microsoft.

Pattern 41 tháng từ Google Brain tới Meta FAIR rồi tới AI Frontiers của Microsoft

FourWeekMBA đếm được ba lần reorg trong khoảng 41 tháng. Vụ đầu là Google gộp Brain team vào DeepMind tháng 4/2023, Demis Hassabis làm CEO và Jeff Dean làm Chief Scientist. Vụ thứ hai là Meta đưa FAIR vào Superintelligence Labs ngày 30/6/2025 do Alexandr Wang và Nat Friedman dẫn đầu, rồi cắt khoảng 600 vị trí ngày 22/10/2025, LeCun thông báo rời ngày 19/11/2025 để lập startup, Meta ra mắt Muse Spark ngày 8/4/2026. Vụ thứ ba, vụ của bài này, là Microsoft đưa AI Frontiers vào Microsoft AI đầu tháng 9/2026.

Ba vụ này giống nhau ở cấp độ cấu trúc, một nhóm nghiên cứu có tên tuổi được đưa xuống dưới một đơn vị chuyên làm model và sản phẩm, nhưng khác nhau ở mức độ, Google gọi đó là gom hai nhóm nghiên cứu lại, Meta có cắt giảm nhân sự cộng với LeCun rời đi, còn Microsoft thì chỉ có lời kể của một founder nói nhóm đã kết thúc, không có tuyên bố chính thức nào, nên anh em đừng gom ba vụ thành một câu chuyện duy nhất rồi kết luận research đã chết ở cả ba công ty.

Giọng kết cân bằng nhất trong thread là của linuxhansl, ngày 8/11 anh này chốt một câu thế này, cả research lẫn scale đều cần, không bên nào được để bên kia chết đói, research có thể ảnh hưởng tới quy mô cần thiết và ngược lại cũng vậy, và khi dính tới tiền thì người ta luôn chọn con đường đáng tin và dễ đoán nhất, với rủi ro bị bỏ lại nếu đó là con đường sai hoặc chưa tối ưu.

Còn fraywing thì nghiêng về phía thị trường, Mỹ đang đầu tư quá mức vào hạ tầng phần cứng để phục vụ frontier trong khi đột phá lớn tiếp theo có thể là tối ưu hóa triệt để cho train và inference rẻ hơn, và định giá IPO AI khổng lồ thì đáng nghi khi model mở đang tiến gần tới model frontier, tất cả vẫn chỉ là suy đoán thị trường, chưa kiểm chứng.

Người dùng AutoGen kiểm tra pip list ngay, người làm research đừng đọc vụ AI Frontiers kết thúc thành dấu chấm hết

Tin này buồn thật, nhưng nó không nói Microsoft đóng cửa nghiên cứu AI, và nó cũng không xóa code anh em đang chạy, nó chỉ bắt anh em phải chọn đường đi tiếp cho rõ ràng thôi.

Cái kết thúc là AI Frontiers với tư cách một tổ chức nghiên cứu có bản sắc riêng, cộng với ban lãnh đạo sáng lập của nó, còn cái vẫn tiếp tục thì nhiều hơn anh em tưởng, Microsoft Research vẫn tuyển dụng tháng 10/2026, Agent Framework vẫn phát hành gần như mỗi tuần với Python 1.24.0 ra ngày 30/10/2026, Fara vẫn nằm trên GitHub với giấy phép MIT và lần push cuối ngày 22/9/2026.

Anh em đang dùng AutoGen thì làm theo checklist này ngay:

• Chạy pip list để xem máy đang cài autogen-agentchat của Microsoft hay gói autogen trơn của AG2.
• Dừng chạy AutoGen trong production khi đã không còn security fix.
• Chọn một trong hai hướng là Microsoft Agent Framework 1.0 hoặc AG2 rồi lên kế hoạch viết lại code.
• Lúc port sang Agent Framework thì nhớ 4 khác biệt mặc định: Agent đa lượt, state mang theo trong AgentSession, Team thành Workflow có checkpoint, và thực thi phân tán thì chưa có.

Anh em quan tâm Fara thì cứ theo dõi repo, vì tới giờ chưa có thông báo nào về tương lai của nó, cả từ Langford lẫn từ Microsoft. Còn về bức tranh lớn, research đang bị kéo lại gần product và model hơn trong các tập đoàn lớn, nhưng cá nhân thì vẫn có thể làm research nhỏ với frontier model vừa tốt vừa rẻ, nên tin này đáng đọc kỹ, đáng bàn kỹ, chứ không đáng đọc thành dấu chấm hết. Anh em nào đã migrate AutoGen rồi thì chia sẻ trải nghiệm thật dưới comment, vì đó mới là thứ người đọc sau cần nhất.

Nguồn tham khảo

• Bài viết gốc của John Langford trên hunch.net
• Hacker News, thread về bài của Langford
• Trang lab AI Frontiers của Microsoft
• README repo microsoft/autogen
• Repo microsoft/fara trên GitHub
• Bài công bố Microsoft Agent Framework 1.0
• FourWeekMBA về 3 lần reorg trong 41 tháng
• dev.to về AutoGen và AI Frontiers
• NewsBytes về Langford rời Microsoft
• Kanerika so sánh AutoGen và các lựa chọn thay thế
• Quanta Magazine, oral history về ChatGPT và NLP
• PyPI, gói autogen-agentchat