Trong sáu tháng qua, các AI agent đã trở nên giỏi hơn trong việc xây dựng và chỉnh sửa sổ Excel, nhưng việc đánh giá các công thức vẫn là một thách thức lớn, nhất là khi môi trường không cài đặt ứng dụng Excel. Đây là một rào cản ngày càng phổ biến khi AI được triển khai trên đám mây dưới dạng dịch vụ luôn‑bật.
Định dạng .xlsx thực chất là một tập tin zip chứa nhiều file XML có cấu trúc chặt chẽ. Nội dung ô được mô tả bằng thẻ <c>, trong đó thẻ <f> lưu công thức (ví dụ C19*$B$6) và thẻ <v> lưu giá trị đã được tính toán gần nhất. Các thư viện mã nguồn mở như openpyxl cho phép đọc‑ghi các file này một cách dễ dàng.
Tuy nhiên, để tái tính giá trị <v>, cần một trình thông dịch công thức – thường là chính Excel. Khi Excel không có, các agent thường chuyển sang LibreOffice ở chế độ headless hoặc thậm chí thực hiện tính toán bằng script Python ẩn. LibreOffice hỗ trợ đa nền tảng và có CLI, nhưng vẫn còn một số lỗ hổng, ví dụ các bảng phân tích “What‑If” có thể bị lỗi khi chuyển đổi.
Trong bộ benchmark Orcaset eval suite, một phiên thử nghiệm với GPT‑5.6‑Sol và LibreOffice đã tạo ra một workbook chứa bảng nhạy cảm, nhưng agent lại ghi giá trị ước tính từ script Python vào thẻ <v> mà không làm mới workbook. Kết quả báo cáo không khớp với giá trị thực tế của Excel, cho thấy nguy cơ sai lệch dữ liệu khi dựa vào các giải pháp thay thế.
Việc các AI agent chưa thể tự động hoá Excel một cách tin cậy ảnh hưởng trực tiếp tới các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu ở Việt Nam, nơi Excel vẫn là công cụ phân tích dữ liệu chủ đạo. Cần có thêm nỗ lực phát triển công cụ tính toán công thức mở và cải thiện khả năng tích hợp môi trường đám mây để AI thực sự hỗ trợ công việc văn phòng một cách an toàn.
Nguồn: Hacker News — Biên dịch & tổng hợp: danhbaai.com