Markdown đang nổi lên như một định dạng tài liệu phù hợp với thời đại AI, khi cả cơ quan nhà nước lẫn doanh nghiệp bắt đầu đẩy nhanh ứng dụng cùng làn sóng agent AI.

Markdown là một ngôn ngữ đánh dấu gọn nhẹ do hai lập trình viên Mỹ John Gruber và Aaron Swartz phát triển vào năm 2004. Định dạng này sử dụng các ký hiệu đơn giản như “#” cho tiêu đề, “**” cho chữ đậm và “-” cho danh sách để thể hiện cấu trúc tài liệu.

Tài liệu Markdown được lưu dưới dạng tệp văn bản thuần với đuôi .md, có thể mở bằng hầu hết trình soạn thảo văn bản. Đây cũng là định dạng được dùng rộng rãi trong phát triển phần mềm và AI, chẳng hạn trong các tệp README trên GitHub hoặc dữ liệu huấn luyện cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Theo giới trong ngành, lý do Markdown được chú ý trở lại nằm ở mức độ phù hợp với AI. Thông thường, để máy có thể hiểu tài liệu ở các định dạng khác nhau, cần có trình phân tích riêng cho từng loại tệp. Trong khi đó, Markdown là văn bản thuần nên AI có thể xử lý dễ hơn mà không phụ thuộc nhiều vào công cụ phân tích theo định dạng.

Nhờ đặc tính này, Markdown giúp tiết kiệm tài nguyên trong quá trình huấn luyện và xử lý AI, đồng thời thuận tiện hơn cho việc trao đổi tài liệu giữa các agent AI.

Tại Hàn Quốc, Markdown cũng đang được xem là một lựa chọn để khai thác dữ liệu công cho AI. Phần lớn dịch vụ AI toàn cầu như ChatGPT chưa tích hợp công cụ phân tích cho các định dạng HWP và HWPX, khiến dữ liệu công khó được đưa vào quá trình phát triển sản phẩm và dịch vụ AI.

Trong bối cảnh đó, ngày 5/3, Ủy ban Chiến lược Trí tuệ nhân tạo Quốc gia cho biết sẽ soạn thảo, quản lý và công bố trên website của Ủy ban các kết quả họp và nội dung thảo luận theo từng tiểu ban dưới định dạng Markdown.

Ông Im Moon-young, Phó chủ tịch thường trực của Ủy ban, nhấn mạnh rằng trong thời đại AI, điều quan trọng không chỉ là nội dung chính sách mà còn là cách chính sách được tích lũy và quản lý. Theo ông, việc chuyển đổi hệ thống tài liệu sẽ là điểm khởi đầu để thay đổi phương thức ứng dụng AI trong chính phủ cũng như văn hóa làm việc.

Ở khối doanh nghiệp, nhu cầu với Markdown cũng tăng lên cùng đà phổ biến của agent AI. Trong hoạt động lập trình bằng chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên, chất lượng đầu ra phụ thuộc lớn vào “context engineering” - tức quá trình chuẩn bị trước thông tin nền, quy tắc và ngữ cảnh cho agent AI phục vụ lập trình.

Quá trình này thường được thực hiện thông qua các tệp Markdown. Nhiều công cụ lập trình AI như Claude Code và Cursor cũng có thể đọc trực tiếp các tệp này để hỗ trợ tạo mã.

Obsidian, ứng dụng quản trị tri thức dựa trên Markdown, cũng đang thu hút thêm sự chú ý. Toàn bộ ghi chú trên Obsidian được lưu cục bộ dưới dạng tệp Markdown, nên có thể kết nối trực tiếp với các agent AI phục vụ lập trình. Nhờ đó, lượng người dùng của nền tảng này đang gia tăng, chủ yếu trong nhóm lập trình viên và nhà nghiên cứu.

Trong khi đó, Notion - công cụ cộng tác trên nền tảng đám mây - hỗ trợ nhập và xuất dữ liệu ở định dạng Markdown. Dù không lưu nội bộ dưới dạng tệp Markdown, nền tảng này vẫn cho phép người dùng chuyển đổi nội dung theo định dạng đó.

Notion cho biết số người dùng toàn cầu của nền tảng đã vượt 100 triệu vào đầu năm nay. Tại Hàn Quốc, công ty đang mở rộng tệp khách hàng, chủ yếu là các tập đoàn và doanh nghiệp nền tảng IT như GS, Hyosung, LG AI Research, Today’s House và Kakao Style.

Đại diện Notion nhận định các dịch vụ có cấu trúc theo Markdown, giúp AI dễ nắm bắt ngữ cảnh, đang ngày càng được đánh giá cao. Người này cũng cho rằng ngay cả khi doanh nghiệp xây dựng hệ thống tìm kiếm tăng cường sinh (RAG) nhưng chất lượng chưa đạt kỳ vọng, nguyên nhân cốt lõi vẫn nằm ở cấu trúc dữ liệu, và việc tổ chức dữ liệu trên nền tảng Markdown có thể trở thành lời giải.