Giới Thiệu

Trong thời đại công nghệ hiện nay, mọi người đang bàn tán về năm 2025 sẽ là "năm của AI agents". Tuy nhiên, khi nhìn vào thực tế sản xuất, chúng ta nhận ra rằng cuộc trò chuyện cần chuyển từ sự phấn khích sang việc triển khai thực sự. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về thực tế của việc xây dựng AI agents, từ các khung công tác đến những thách thức mà các lập trình viên phải đối mặt.

Lời Hứa So Với Thực Tế

Thực tế cho thấy rằng vòng đời tin tức công nghệ muốn bạn tin rằng các AI agents tự động sẽ cách mạng hóa mọi thứ ngay lập tức. Thế nhưng, các lập trình viên xây dựng những hệ thống này lại có một trải nghiệm khác: khoảng cách giữa một bản demo hoạt động và một hệ thống sản xuất là rất lớn.

Một nghiên cứu gần đây cho thấy rằng các lập trình viên có kinh nghiệm thực hiện các tác vụ lâu hơn 19% khi sử dụng công cụ AI. Không phải vì công cụ không hoạt động, mà vì thực tế phức tạp hơn nhiều so với các tiêu chuẩn.

Khi bạn kết nối các hành động của agent với nhau, tỷ lệ lỗi sẽ tăng theo cấp số nhân. Một hệ thống với độ tin cậy 95% cho mỗi bước sẽ giảm xuống chỉ còn 36% sau 20 bước. Trong môi trường sản xuất, bạn cần độ tin cậy 99.9% trở lên, đó là lý do tại sao 76% lập trình viên vẫn không sử dụng AI cho các tác vụ triển khai và giám sát.

Lựa Chọn Khung Công Tác Của Bạn: Không Chỉ Là LangGraph

Thị trường khung công tác agent rất đa dạng và mỗi khung đều có triết lý riêng:

• LangGraph: Cung cấp quyền kiểm soát dựa trên đồ thị, nơi bạn quản lý trạng thái và luồng một cách rõ ràng. Các công ty như LinkedIn, Uber và Klarna sử dụng nó vì nó ưu tiên kiểm soát hơn là tiện lợi. Nếu bạn cần thấy chính xác những gì đang diễn ra ở mỗi bước, đây là công cụ dành cho bạn.
• CrewAI: Tập trung vào các đội nhiều agent với sự phối hợp theo vai trò. Hãy tưởng tượng việc tổ chức các agent AI giống như bạn tổ chức một đội ngũ con người, với các vai trò chuyên biệt và giao thức hợp tác. Phù hợp khi bạn có các trách nhiệm rõ ràng.
• AutoGen từ Microsoft: Nhấn mạnh vào hệ thống đa agent giao tiếp với nhau, có sự tham gia của con người. Nó được thiết kế với ý tưởng rằng các agent nên giao tiếp như con người.
• Semantic Kernel: Tích hợp chặt chẽ với Azure và hệ sinh thái Microsoft. Nếu bạn đã đầu tư vào đó, nó giảm thiểu sự rắc rối.

Câu hỏi thực sự không phải là khung nào là "tốt nhất"—mà là khung nào phù hợp với kỹ năng của đội ngũ bạn và trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Khảo sát của Stack Overflow năm 2025 cho thấy Ollama (51%) và LangChain (33%) dẫn đầu việc áp dụng trong số các lập trình viên xây dựng agent, nhưng đó chỉ là mối tương quan, không phải nguyên nhân.

Ba Điều Quan Trọng Nhất

Sau khi xem xét hàng chục triển khai sản xuất, ba mô hình nổi bật cho các hệ thống agent thành công:

1. Quản Lý Trạng Thái Là Nền Tảng

Hầu hết các lỗi của agent đều liên quan đến vấn đề ngữ cảnh. LLM không có thông tin đúng vào thời điểm cần thiết. Đó là lý do tại sao các khung trạng thái như LangGraph hoạt động—chúng làm cho ngữ cảnh trở nên rõ ràng và có thể theo dõi.

Thay vì hy vọng agent của bạn nhớ những gì đã xảy ra ba bước trước, bạn cần thiết kế chính xác thông tin nào sẽ được lưu giữ và cách nó luân chuyển giữa các hoạt động. Điều này không phải là điều hấp dẫn, nhưng nó phân biệt giữa đồ chơi và công cụ.

2. Con Người Vẫn Ở Trong Vòng Lặp

Các agent hoạt động trong sản xuất không hoàn toàn tự động. Chúng là sự hợp tác.

Agent kiểm tra mã của bạn? Nó đánh dấu các vấn đề và đề xuất sửa lỗi, nhưng một lập trình viên phải phê duyệt các thay đổi. Agent cơ sở dữ liệu của bạn? Nó tạo ra các truy vấn SQL, nhưng cần xác nhận trước khi thực thi. Mô hình này lặp lại: AI xử lý sự phức tạp, con người xử lý phán đoán.

Đây không phải là một giới hạn—đó là một sự lựa chọn thiết kế. Dữ liệu gần đây cho thấy 70% các triển khai agent thành công bao gồm các bước phê duyệt của con người. Các đội bỏ qua bước này là những đội gặp phải sự cố trong sản xuất.

3. Thiết Kế Công Cụ Quan Trọng Hơn Lựa Chọn Mô Hình

Phần này khiến tôi ngạc nhiên: chất lượng của các công cụ bạn sử dụng quan trọng hơn việc bạn dùng LLM nào.

Mỗi công cụ bạn cung cấp cho một agent cần được thiết kế cẩn thận. Nó thông báo thành công như thế nào? Điều gì xảy ra trong trường hợp thất bại một phần? Làm thế nào để bạn tránh đốt cháy ngữ cảnh với các phản hồi dài dòng?

Thách thức kỹ thuật thực sự không phải là viết prompt—mà là xây dựng một hệ sinh thái công cụ mà các agent thực sự có thể sử dụng hiệu quả.

Điều Này Có Nghĩa Là Gì Đối Với Tổ Chức Của Bạn

Nếu bạn là một lãnh đạo kỹ thuật đánh giá các agent, đây là góc nhìn kinh doanh quan trọng:

• Thực Tế Chi Phí: Các cửa sổ ngữ cảnh tạo ra chi phí token theo cấp số bậc hai. Một cuộc trò chuyện agent kéo dài có thể tốn 10-100 lần hơn bạn mong đợi từ các phép tính đơn giản. Hãy lập ngân sách phù hợp và xây dựng hệ thống theo dõi chi phí từ ngày đầu tiên.
• Thời Gian Để Nhận Giá Trị: Các công ty thấy ROI là những công ty bắt đầu với các trường hợp sử dụng hẹp, được xác định rõ ràng. Wells Fargo đã xử lý thành công 245 triệu tương tác—nhưng họ không bắt đầu ở đó. Họ bắt đầu nhỏ và mở rộng những gì hoạt động.
• Tác Động Đến Đội Ngũ: 52% lập trình viên báo cáo rằng công cụ AI đã cải thiện năng suất của họ, nhưng điều đó phụ thuộc nhiều vào trường hợp sử dụng. Lợi ích đến từ việc tự động hóa các tác vụ cụ thể (tài liệu, kiểm tra mã, kiểm thử), không phải thay thế hoàn toàn quy trình làm việc.
• Quản Lý Rủi Ro: Đối với các ngành công nghiệp nặng về tuân thủ, bạn cần các dấu vết kiểm toán, cơ chế hoàn tác và sự giám sát của con người. Hầu hết các tổ chức không sẵn sàng cho agent từ góc độ quản trị. Công việc kỹ thuật là xây dựng các API và điểm tích hợp; công việc khó khăn hơn là chính sách và quy trình.

Câu hỏi không phải là "chúng ta có nên sử dụng agents không?" mà là "những vấn đề cụ thể nào xứng đáng với khoản đầu tư kỹ thuật, chi phí liên tục và chi phí vận hành?"

Bắt Đầu Mà Không Chìm

Nếu bạn đang nghĩ đến việc xây dựng với các agent, hãy bắt đầu từ những vấn đề cụ thể:

Chọn một vấn đề cụ thể mà tự động hóa thực sự sẽ hữu ích. Không phải "tự động hóa toàn bộ mã nguồn của chúng tôi" mà là "đánh dấu các vấn đề bảo mật tiềm ẩn trong các pull request" hoặc "tạo tài liệu API từ mã."

Xây dựng với các nguyên tắc này:

• Rõ ràng hơn là mơ hồ: Làm cho các điểm quyết định của agent của bạn trở nên rõ ràng
• Giới hạn hơn là rộng: Thu hẹp phạm vi dẫn đến kết quả tốt hơn
• Được giám sát hơn là tự động: Tính quan sát không phải là tùy chọn

Sử dụng mô hình ReAct (Reasoning and Acting). Hãy để agent của bạn suy nghĩ qua các vấn đề từng bước, sử dụng công cụ để thu thập thông tin, sau đó quan sát kết quả trước khi quyết định bước tiếp theo. Điều này tạo ra một dấu vết kiểm toán và làm cho việc gỡ lỗi trở nên khả thi.

Danh Sách Kiểm Tra Sản Xuất

Trước khi triển khai, bạn cần:

• Khả Năng Quan Sát: Bạn có thể thấy agent của mình đang làm gì ở mỗi bước không? Theo khảo sát mới nhất của Stack Overflow, 43% đội ngũ sử dụng Grafana + Prometheus để giám sát agent—họ đang điều chỉnh các công cụ DevOps truyền thống vì các giải pháp gốc AI chưa trưởng thành.
• Kiểm Soát Chi Phí: Các cuộc trò chuyện dài có thể trở nên đắt đỏ nhanh chóng. Thiết kế với các giới hạn trong tâm trí. Đặt ngân sách cho mỗi cuộc trò chuyện, thực hiện các chiến lược lưu trữ, và theo dõi việc sử dụng token một cách nghiêm ngặt.
• Xử Lý Lỗi: Điều gì xảy ra khi một công cụ thất bại? Khi LLM trả về đầu ra không mong đợi? Khi các API bên ngoài không hoạt động? Agent của bạn cần có khả năng giảm thiểu một cách duyên dáng, không phải chỉ là thất bại im lặng.
• Hạ Tầng Kiểm Tra: Bạn không thể chỉ "thử và xem." Bạn cần đánh giá hệ thống cả đầu ra và con đường thực thi. Liệu nó có hoạt động không? Liệu nó có hoạt động đúng cách không?

Điều Gì Thực Sự Hoạt Động

Các triển khai agent thành công mà tôi thấy chia sẻ một mô hình: chúng không cố gắng thay thế con người, mà là bổ sung các quy trình làm việc cụ thể với ranh giới rõ ràng.

Một hệ thống tự tài liệu hóa mã thêm docstrings và đánh dấu các vấn đề? Điều đó hoạt động. Một agent cố gắng hiểu yêu cầu, viết mã, kiểm tra nó và triển khai? Điều đó vẫn còn là khoa học viễn tưởng.

Sự khác biệt nằm ở phạm vi. Cái đầu tiên có đầu vào rõ ràng, đầu ra xác định và thành công có thể đo lường. Cái thứ hai có quá nhiều biến số và quá nhiều cách để thất bại.

Sự Thật Trung Thực Về Năm 2025

AI agents sẽ xuất hiện ở khắp mọi nơi trong năm nay, nhưng có thể không như bạn nghĩ.

Chúng ta sẽ thấy nhiều copilots và trợ lý hơn. Nhiều công cụ giúp lập trình viên nhanh hơn trong các tác vụ cụ thể. Nhiều hệ thống xử lý các phần nhàm chán để con người có thể tập trung vào những vấn đề thú vị.

Nhưng điều chúng ta sẽ không thấy—mặc dù các tiêu đề vẫn viết như vậy—là các hệ thống hoàn toàn tự động thay thế các đội ngũ phát triển. Toán học không hoạt động. Độ tin cậy không có. Niềm tin chưa được xây dựng.

Và thành thật mà nói? Điều đó cũng không sao. Giá trị thực sự không nằm ở việc thay thế, mà là ở sự hợp tác. Xây dựng các hệ thống giúp đội ngũ bạn nhanh hơn, không phải những hệ thống cố gắng thay thế họ.

Tiếp Tục Từ Đây

Nếu bạn đang xây dựng các hệ thống agent:

• Bắt đầu với vấn đề, không phải công nghệ. Đừng xây dựng một agent chỉ vì agents đang hot. Hãy xây dựng một cái vì bạn có một quy trình làm việc cụ thể cần tự động hóa.
• Chọn trận đánh của bạn. Một số tác vụ rất phù hợp cho các agent (tài liệu, phân tích, nhận diện mẫu). Những tác vụ khác không phải (triển khai, quyết định kiến trúc, bất cứ điều gì cần ngữ cảnh kinh doanh sâu sắc).
• Đầu tư vào công cụ của bạn. Khung công tác quan trọng, nhưng thư viện công cụ của bạn còn quan trọng hơn. Xây dựng các thành phần tái sử dụng mà các agent tương lai có thể tận dụng.
• Theo dõi mọi thứ. Các agent trong sản xuất cần khả năng quan sát trong sản xuất. Đầu tư vào việc theo dõi, ghi log và đánh giá từ ngày đầu tiên.

Cách mạng agent có thể không giống như những gì được viết trên tiêu đề, nhưng nó là có thật. Các đội ngũ chiến thắng là những đội xây dựng một cách có chủ định, không phải tuyệt vọng chạy theo sự phấn khích.