Xây dựng AI Agent ngắn gọn với GPT-5

Chúng ta sẽ xây dựng một AI agent sử dụng GPT-5. Chúng ta sẽ sử dụng Langbase để thực hiện điều này. AI agent này hoạt động như một runtime LLM agent, cho phép bạn chỉ định tất cả các tham số tại thời điểm chạy và nhận phản hồi từ agent. Langbase cung cấp một API LLM thống nhất giúp tương tác với hơn 600+ LLMs từ các nhà cung cấp hàng đầu.

Mục lục

• Cài đặt
• Khóa API Langbase
• Thiết lập mã nguồn
• Mã nguồn AI Agent
• Chạy Agent của bạn
• Thực hành tốt nhất
• Các lỗi thường gặp
• Mẹo hiệu suất
• Câu hỏi thường gặp

Cài đặt

Bước đầu tiên là cài đặt SDK của Langbase, có sẵn cho cả TypeScript và Python.

npm install langbase

Khóa API Langbase

Mỗi yêu cầu bạn gửi tới Langbase đều cần một khóa API. Bạn cần tạo khóa API của mình bằng cách làm theo các bước sau:

1. Đăng ký tại Langbase.com
2. Từ thanh bên, nhấp vào Khóa API
3. Tại đây, bạn có thể tạo một khóa API mới. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo hướng dẫn này.

Tạo một tệp .env và đặt khóa API Langbase như sau:

LANGBASE_API_KEY=your_langbase_api_key

Ngoài ra, bạn cần thêm một biến môi trường khác cho mô hình LLM mà bạn quyết định sử dụng. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ sử dụng GPT-5 của OpenAI. Vì vậy, hãy thêm khóa API LLM như sau:

LLM_API_KEY=your_openai_api_key

Thiết lập mã nguồn

Tiếp theo, hãy tạo một tệp index.ts và nhập các gói cần thiết.

import { Langbase } from 'langbase';
import 'dotenv/config';

Chúng ta sẽ khởi tạo Langbase:

const langbase = new Langbase({
    apiKey: process.env.LANGBASE_API_KEY!
});

Mã nguồn AI Agent

Cuối cùng, đây là mã nguồn cho AI agent. Đây có thể là AI agent ngắn nhất từ trước tới nay. Dưới đây là mã:

const {output} = await langbase.agent.run({
    model: 'openai:gpt-5-mini-2025-08-07',
    instructions: 'Bạn là một AI Agent hữu ích.',
    input: 'AI Engineer là ai?',
    apiKey: process.env.LLM_API_KEY!,
    stream: false,
});

console.log(output)

Chạy Agent của bạn

Cuối cùng, hãy chạy mã của bạn:

npx tsx index.ts

Thực hành tốt nhất

• Sử dụng biến môi trường: Đảm bảo không lưu trữ trực tiếp khóa API trong mã nguồn.
• Bảo mật thông tin: Luôn kiểm tra và mã hóa thông tin nhạy cảm.

Các lỗi thường gặp

• Lỗi không tìm thấy khóa API: Đảm bảo rằng khóa API được đặt đúng trong tệp .env.
• Kết nối mạng: Kiểm tra kết nối internet khi gửi yêu cầu đến Langbase.

Mẹo hiệu suất

• Tối ưu hóa mô hình: Thử nghiệm với các mô hình khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng của bạn.
• Quản lý tài nguyên: Theo dõi và quản lý tài nguyên sử dụng để tránh tắc nghẽn.

Câu hỏi thường gặp

• Tôi có thể sử dụng mô hình nào với Langbase?
  • Langbase hỗ trợ hơn 600 mô hình AI, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở như Kimi K2, DeepSeek R1, Grok 4 và nhiều mô hình khác.
• Có thể mở rộng AI Agent không?
  • Có, bạn có thể thay đổi động các tham số như prompt, mô hình, và các tham số khác để tùy chỉnh agent của mình.

Kết luận

Vậy là chỉ với 5–6 dòng mã, bạn đã có thể xây dựng một AI Agent đơn giản và hiệu quả. Hãy thử nghiệm và tạo ra AI Agent của riêng bạn ngay hôm nay! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy để lại ý kiến bên dưới.

Bắt đầu xây dựng AI agent của bạn ngay hôm nay!