OnCell.ai: Giải pháp tạo môi trường AI agent riêng biệt cho từng người dùng dễ dàng

Trong quá trình phát triển AI agent, một thách thức phổ biến đó là làm sao mỗi người dùng có môi trường riêng biệt: với dữ liệu, file, cơ sở dữ liệu, và khả năng tính toán riêng, đồng thời đảm bảo không lẫn lộn dữ liệu giữa các người dùng. Thông thường, để làm được điều này đòi hỏi xây dựng hệ thống hạ tầng phức tạp với Docker, S3, cơ sở dữ liệu riêng, logic cô lập, mở rộng mở rộng quy mô và xử lý trạng thái người dùng khi không hoạt động...

Nhà sáng lập OnCell.ai từng mất 3 tháng phát triển hạ tầng cho AI coding agent có tới 100.000 người dùng, rồi nhận ra nhiều startup AI agent cũng phải xây dựng những phần hạ tầng giống nhau. Vì vậy, anh đã phát triển OnCell.ai - một nền tảng cung cấp API đơn giản giúp tạo môi trường agent riêng biệt, cô lập hoàn toàn cho từng người dùng mà không cần tốn công xây dựng.

Tính năng nổi bật của OnCell.ai

Chỉ với một API, mỗi người dùng sẽ có:

• File storage: đọc, ghi, liệt kê, xóa file, dữ liệu lưu trữ bền vững qua nhiều phiên làm việc.
• Database key-value: lưu trữ dữ liệu theo dạng key-value, truy cập tức thì.
• Search: tìm kiếm văn bản trên toàn bộ file trong môi trường.
• Shell: chạy câu lệnh shell tùy ý trong môi trường của người dùng.
• Live URL: mỗi môi trường có đường dẫn riêng dạng {id}.cells.oncell.ai, phục vụ nội dung trực tiếp.
• Observability: ghi lại nhật ký workflow, logs, và đo lường hiệu năng tích hợp sẵn.

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Cài đặt SDK:

npm install @oncell/sdk

Tạo môi trường agent cho từng người dùng:

import { OnCell } from "@oncell/sdk";

const oncell = new OnCell({ apiKey: process.env.ONCELL_API_KEY });

const cell = await oncell.cells.create({
  customerId: "user-123",
  tier: "starter",
  agent: `
    module.exports = {
      async generate(ctx, params) {
        // Tìm kiếm dữ liệu hiện có trong môi trường (local - 0ms)
        const context = ctx.search.query(params.instruction);

        // Gọi LLM (mạng chỉ gọi 1 lần)
        const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
          method: "POST",
          headers: {
            "Authorization": "Bearer " + process.env.API_KEY,
            "Content-Type": "application/json",
          },
          body: JSON.stringify({
            model: "google/gemini-2.5-flash",
            messages: [{ role: "user", content: params.instruction }],
          }),
        });
        const data = await res.json();
        const code = data.choices[0].message.content;

        // Viết dữ liệu vào file lưu trữ (local - 0ms)
        ctx.store.write("index.html", code);

        // Lưu lịch sử vào database (local - 0ms)
        const history = ctx.db.get("history") || [];
        history.push({ instruction: params.instruction, ts: Date.now() });
        ctx.db.set("history", history);

        // Ghi lại bước thực hiện
        ctx.journal.step("generate", "Wrote index.html");

        return { code, files: ctx.store.list() };
      }
    };
  `,
  secrets: {
    API_KEY: process.env.OPENROUTER_KEY,
  },
});

console.log(cell.previewUrl); // https://dev-abc--user-123.cells.oncell.ai

Gửi yêu cầu chạy agent:

const result = await oncell.cells.agentRequest("user-123", "generate", {
  instruction: "Build a pricing page with 3 tiers"
});

console.log(result.code);  // mã HTML đầy đủ  
console.log(result.files); // ["index.html"]

Môi trường hoạt động hoàn toàn địa phương, không có độ trễ mạng khi truy cập file, database hay tìm kiếm.

Quản lý trạng thái và bảo mật

• Môi trường tự động tạm dừng sau 15 phút không hoạt động để tiết kiệm chi phí (chỉ tính phí lưu trữ rất thấp).
• Khôi phục nhanh chỉ mất 200ms nhờ caching NVMe.
• Mỗi môi trường chạy trong process độc lập với giới hạn tài nguyên nghiêm ngặt.
• Bí mật (API key...) được tiêm vào biến môi trường, không ghi lên đĩa hoặc hiển thị dưới dạng file.
• Không thể truy cập hoặc nhìn thấy dữ liệu của nhau giữa các người dùng.

Tiết kiệm thời gian, tập trung phát triển AI agent

Trước đây bạn sẽ phải xây dựng docker, terraform, logic isolation, storage, scaling, pause-resume,... mất ít nhất vài tháng. Với OnCell.ai, chỉ cần cài SDK và gọi API là đã có môi trường agent riêng biệt, sẵn sàng hoạt động.

Lời kết

OnCell.ai là giải pháp hấp dẫn dành cho startup AI muốn phát triển agent với mô hình đa người dùng mà không phải loay hoay xây dựng hạ tầng backend phức tạp. Sản phẩm đã được ra mắt trên Product Hunt và có tài liệu đầy đủ cho lập trình viên.

Nếu bạn đang hoặc sẽ xây dựng AI agent riêng cho từng khách hàng, OnCell.ai xứng đáng là công cụ nên thử để tăng tốc độ phát triển, giảm chi phí vận hành.

---

Tài liệu và mã nguồn:

• Trang chủ: https://oncell.ai
• Docs: https://oncell.ai/docs
• GitHub: https://github.com/oncellai
• SDK npm: https://www.npmjs.com/package/@oncell/sdk
• Product Hunt: https://www.producthunt.com/products/oncell-ai