GitLab AI Hackathon 2026: Gặp gỡ những người chiến thắng

AI viết mã. Điều đó giờ đã là điều tất nhiên. Nhưng lập kế hoạch, bảo mật, tuân thủ và triển khai thì sao? Những khoảng trống đó vẫn tồn tại. Tôi đã điều hành các chương trình đóng góp trong nhiều năm. Tôi chưa từng thấy một cộng đồng phản ứng với công nghệ như thế này.

Đó là lý do chúng tôi mở GitLab Duo Agent Platform và mời các nhà phát triển trên toàn thế giới xây dựng các agent AI giúp các đội đưa phần mềm an toàn ra thị trường nhanh hơn. Không phải chatbot trả lời câu hỏi, mà là các agent nhảy vào quy trình làm việc, phản hồi sự kiện và hành động thay cho bạn. Hackathon AI của GitLab diễn ra từ ngày 9 tháng 2 đến 25 tháng 3, 2026, trên Devpost — nền tảng tổ chức hackathon. Google Cloud và Anthropic đã tham gia với vai trò đồng tài trợ.

Khi đội của tôi lên kế hoạch cho hackathon này cùng Google Cloud và Anthropic, tôi yêu cầu các giám khảo chấm bốn tiêu chí: công trình kỹ thuật, thiết kế, tác động tiềm năng, và chất lượng ý tưởng. Chúng tôi hy vọng sẽ có sự tham gia mạnh mẽ. Những gì xảy ra đã khiến tất cả chúng tôi ngạc nhiên. Mười chín giám khảo đã mất 18 ngày để xem xét mọi bài dự thi. Google Cloud và Anthropic cung cấp giám khảo, tiền thưởng và quyền truy cập đám mây. Cộng đồng đã xây dựng hàng trăm agent và flow vì họ thực sự muốn giải quyết những vấn đề này.

Gần 7.000 nhà phát triển đã tham gia. Họ đã xây dựng hơn 600 agent và flow chỉ trong vài tuần. Tổng tiền thưởng cho tất cả các hạng mục là 65.000 USD do GitLab, Google Cloud và Anthropic tài trợ.

Nếu bạn từng chứng kiến một kỹ sư cao cấp rời đi và mang theo nửa lượng kiến thức của đội, bạn sẽ hiểu vì sao dự án chiến thắng lại gây ấn tượng mạnh như vậy.

Hãy đọc tiếp để biết cộng đồng đã xây dựng những gì.

Giải thưởng lớn: LORE

LORE, Living Organizational Record Engine, sử dụng tám agent với một bộ định tuyến (router) chuyển từng câu hỏi đến agent phù hợp, logic để ngăn vòng lặp vòng trong đồ thị kiến thức, một bảng điều khiển trực quan, và theo dõi lượng carbon. Công cụ dòng lệnh đi kèm với 43 bài kiểm tra (vâng, 43 bài kiểm tra trong một dự án hackathon).

LORE giải quyết một vấn đề thực tế: kiến thức nằm trong đầu các kỹ sư và đi ra khỏi cánh cửa khi họ rời đi. Theo kinh nghiệm của tôi, một dự án hackathon có 43 bài kiểm tra là điều hiếm gặp. Số lượng bài kiểm tra như vậy trong một dự án hackathon nói lên nhiều điều về đội ngũ đứng sau nó.

Giám khảo April Guo (Anthropic) viết: “This feels like a product, not a hackathon project.”

Người chiến thắng do Google Cloud trao

Gitdefender đã giành Giải Nhất do Google Cloud trao. Nó hoạt động trong quy trình xem xét mã, phát hiện và sửa lỗi bảo mật. Nó phát hiện lỗi, viết bản sửa và mở yêu cầu xét duyệt mã. Không cần lập trình viên can thiệp.

Aegis giành Giải Á quân do Google Cloud trao. Nó cung cấp lời giải thích do AI tạo cho mọi quyết định mà nó thực hiện, được triển khai trên Google Cloud và sẵn sàng cho môi trường sản xuất.

Người chiến thắng do Anthropic trao

GraphDev đã giành Giải Nhất do Anthropic trao. Nó ánh xạ liên kết mã và cho thấy cách các hệ thống thay đổi theo thời gian. Giám khảo Aboobacker MK (GitLab) lưu ý rằng dự án “in sync with our work on GitLab knowledge graph.” Giám khảo Ayush Billore (GitLab) viết: “Loved the demo and UX, super useful for understanding how the system evolved and what gets impacted by changes.” Bạn có thể thấy đầy đủ tác động của một thay đổi trước khi thực hiện nó.

DocSync giành Giải Á quân do Anthropic trao. Nó sử dụng ba agent: Detector, Writer và Reviewer. Nếu DocSync đủ tự tin vào bản sửa, nó sẽ mở một yêu cầu xem lại mã. Nếu không, nó tạo một issue để con người kiểm tra.

Người thắng các hạng mục

Ấn tượng kỹ thuật nhất

Các migration cơ sở dữ liệu thường gây lỗi. Time-Traveler tạo một bản sao an toàn của môi trường production, chạy migration trên bản sao đó và báo cáo kết quả. Nó chạy năm agent được kết nối qua một bridge, với triển khai thực tế trên Google Cloud, migration thực tế cho PostgreSQL, và dữ liệu thật.

Có tác động lớn nhất

RedAgent kiểm tra các báo cáo bảo mật do AI tạo, thu hẹp khoảng cách tin cậy giữa phát hiện của AI và hành động của lập trình viên. Nếu đội của bạn dùng AI cho quét bảo mật, bạn hiểu vấn đề này. Tôi đã thấy các đội loại bỏ các phát hiện của AI vì họ không thể xác minh chúng. RedAgent cung cấp cách để kiểm tra đầu ra của AI trước khi đến tay lập trình viên.

Dễ sử dụng nhất

Launch Control mang đến trải nghiệm người dùng tinh tế và hạ tầng vững chắc, và cũng đạt điểm tốt về tính bền vững.

Tín hiệu về tính bền vững

Có năm dự án giành giải hoặc tiền thưởng vì tác động môi trường. Việc chuyển giao phần mềm có chi phí carbon khi CI/CD chạy, và giờ đây các LLM cũng tiêu thụ nhiều tài nguyên tính toán. Chúng tôi tạo ra hạng mục Green Agent để thách thức các nhà phát triển đo và giảm dấu chân carbon đó. Stacy Cline và Kim Buncle từ đội bền vững của GitLab đã giúp chấm hạng mục Green Agent.

Giải Green Agent

GreenPipe quét các pipeline CI/CD để đánh giá tác động môi trường và tạo báo cáo dấu chân carbon. Giám khảo Kim Buncle và Rajesh Agadi (Google) đều ủng hộ dự án này.

Tiền thưởng Thiết kế Bền vững

Tiền thưởng Thiết kế Bền vững được trao cho các dự án có thực hành bền vững xuất sắc trong thiết kế, từ kỹ thuật tối ưu hóa mô hình đến các lựa chọn kiến trúc tiết kiệm năng lượng.

Chúc mừng tất cả các dự án nhận Tiền thưởng Thiết kế Bền vững!

Giám khảo Jens-Joris Decorte (TechWolf) dẫn kết quả: Chi phí giảm từ $556 xuống còn $18 mỗi tháng, giảm 96% carbon (tức tiết kiệm $538 hàng tháng kèm nhãn bền vững).

Lưu ý đặc biệt và các dự án dài hạn

Sáu dự án nhận lời khen đặc biệt:

• SecurityMonkey chèn các lỗ hổng đã biết vào một nhánh thử nghiệm và chấm điểm mức độ phát hiện của các bộ quét bảo mật.
• stregent giám sát pipeline CI/CD và cho phép lập trình viên điều tra và merge sửa từ WhatsApp mà không cần mở laptop.
• Compliance Sentinel chấm điểm mỗi merge request theo rủi ro tuân thủ và chặn việc merge nếu phát hiện vi phạm nghiêm trọng.
• Carbon Tracker tính toán dấu chân carbon của từng job trong pipeline CI/CD và đăng các mẹo tối ưu hóa trên merge request.
• RepoWarden là Engine Bản Quyền Sống (Living Specification Engine) đầu tiên, một hệ thống AI ghi lại lý do tại sao mã được viết, chứ không chỉ mô tả nó làm gì.
• MR Compliance Auditor thu thập bằng chứng xuyên suốt các merge request, ánh xạ chúng tới các kiểm soát SOC 2 và phát trực tiếp điểm tuân thủ lên bảng điều khiển trực tiếp.

Trích dẫn tôi thích nhất từ ban giám khảo đến từ Luca Chun Lun Lit (Anthropic), người mô tả cách tiếp cận mobile-first của stregent: “Being able to essentially code from your phone is a next level in the engineering experience.”

Khám phá hơn 600 bài dự thi trong project gallery.

Điều gì tiếp theo

Mỗi agent trong hackathon này hoạt động trong phạm vi một dự án đơn lẻ. Tuy nhiên họ vẫn đạt kết quả ấn tượng. Một số người tham gia chạy một đồ thị kiến thức local song song với agent để làm nổi bật mối quan hệ và phụ thuộc mã trong repo. LORE ghi lại lịch sử dự án. Gitdefender tìm lỗ hổng. Việc ghép các agent với ngữ cảnh local phong phú hơn đã giúp những người đóng góp xây dựng công cụ sắc bén hơn. Hackathon tiếp theo sẽ xây dựng trên những gì cộng đồng đã làm với ngữ cảnh phong phú hơn. Đăng ký trên contributors.gitlab.com để là người đầu tiên biết khi có thông tin mới.

Bắt đầu

Một lời cảm ơn đặc biệt tới Lee Tickett (GitLab) và Mattias Michaux (GitLab) vì đã điều phối những người điều phối và những nhà sáng tạo đứng sau hackathon này!

Cảm ơn mọi nhà phát triển đã gửi bài. Gần 7.000 bạn đã cho thấy GitLab Duo Agent Platform có thể làm gì khi một cộng đồng quyết định xây dựng. Tôi tự hào về những gì các bạn đã xây dựng ở đây, và tôi rất mong chờ xem các bạn sẽ xây dựng gì tiếp theo.

Xây dựng agent của riêng bạn trên GitLab Duo Agent Platform. Duyệt các agent do cộng đồng xây dựng trong AI Catalog. Bạn điều phối. AI tăng tốc.

Để được tư vấn chuyên sâu về cách triển khai agent, tối ưu bảo mật, hoặc mua giải pháp tích hợp sẵn, hãy liên hệ Softribution — đội ngũ tư vấn công nghệ của chúng tôi sẵn sàng hỗ trợ bạn từ đánh giá đến triển khai sản phẩm.