Giới thiệu

AI agents là một lớp mới của các ứng dụng phần mềm sử dụng các mô hình AI sinh để lý luận, lập kế hoạch, hành động, học hỏi và thích ứng theo các mục tiêu do người dùng đặt ra. Thông qua các bước này trong một vòng lặp, chúng có thể hoạt động với sự giám sát hạn chế của con người.

Khi bắt đầu xây dựng AI agents, tôi đã gặp phải một thách thức phổ biến: làm thế nào để chuyển từ một nguyên mẫu hoạt động sang một hệ thống sẵn sàng sản xuất có khả năng mở rộng, duy trì ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện và tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng doanh nghiệp? Đó chính là lý do tại sao Amazon Bedrock AgentCore được xây dựng: cung cấp một bộ dịch vụ cấp doanh nghiệp toàn diện giúp các nhà phát triển nhanh chóng và an toàn triển khai và vận hành AI agents ở quy mô lớn, bất kể framework hoặc mô hình nào tôi chọn để xây dựng.

Trong chuỗi bài viết này, tôi sẽ chia sẻ hành trình triển khai của mình qua nhiều framework AI agents, tất cả đều được thống nhất thông qua cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của AgentCore. Tôi sẽ minh họa cách các framework khác nhau có thể tận dụng cùng các khả năng triển khai cấp sản xuất và quản lý bộ nhớ mà AgentCore cung cấp, mang đến cho bạn sự linh hoạt trong việc lựa chọn công cụ phù hợp cho từng trường hợp sử dụng trong khi vẫn duy trì các thực tiễn vận hành nhất quán.

Tất cả các ví dụ mã và triển khai hoàn chỉnh cho chuỗi này đều có sẵn trên GitHub tại agentcore-multi-framework-examples.

Tại sao Nhiều Framework với Một Hạ Tầng?

Mỗi framework AI agent đều mang đến những điểm mạnh riêng. Một số nổi trội trong việc hợp tác giữa các agent, một số khác lại ưu việt trong độ an toàn kiểu, hoặc trong xử lý tài liệu và quy trình phức tạp. Thay vì bị khóa vào một phương pháp duy nhất, tôi muốn có sự linh hoạt để chọn công cụ phù hợp cho từng trường hợp sử dụng trong khi vẫn duy trì các thực tiễn triển khai, quản lý bộ nhớ và vận hành nhất quán.

Đây chính là điểm mạnh của AgentCore. Nó vừa độc lập với framework, vừa độc lập với mô hình, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ hoạt động với bất kỳ triển khai agent nào. Cho dù tôi đang xây dựng với kiến trúc sạch sẽ và dựa vào hook của Strands Agents hay các quy trình đồ thị tinh vi của LangGraph, AgentCore sẽ xử lý khối lượng công việc nặng nề trong việc cách ly phiên, duy trì bộ nhớ và mở rộng an toàn.

Cách tiếp cận hiện tại tập trung vào hai dịch vụ chính của AgentCore:

AgentCore Runtime: Một runtime an toàn, không máy chủ cung cấp cách ly phiên hoàn toàn, đảm bảo dữ liệu của mỗi người dùng vẫn riêng tư và được bảo vệ. Nó hỗ trợ bất kỳ framework agent nào và xử lý cả tương tác thời gian thực và các tác vụ dài hạn lên đến 8 giờ.
AgentCore Memory: Một dịch vụ bộ nhớ hoàn toàn được quản lý cho phép các agent duy trì cả ngữ cảnh cuộc trò chuyện ngắn hạn và kiến thức dài hạn qua các phiên. Nó cung cấp các chiến lược tích hợp để trích xuất sở thích người dùng, sự thật ngữ nghĩa và tóm tắt phiên.

Tôi dự định sẽ cung cấp cập nhật trong tương lai để chỉ cho bạn cách sử dụng các dịch vụ khác của AgentCore, chẳng hạn như Identity và Gateways, với nhiều framework khác nhau.

Các Framework Trong Chuỗi Bài Viết Này

Trong chuỗi bài viết này, tôi sẽ minh họa cách xây dựng các agent sẵn sàng sản xuất với năm framework phổ biến, mỗi framework mang đến những khả năng độc đáo:

1. Strands Agents

Strands Agents là một SDK để xây dựng AI agents với trọng tâm là sự đơn giản và sẵn sàng sản xuất. Nó cung cấp một API sạch sẽ, trực quan để tạo ra các agent với hỗ trợ tích hợp cho nhiều công cụ và nhà cung cấp LLM khác nhau. Strands Agents nhấn mạnh vào trải nghiệm của nhà phát triển với mã khởi tạo tối thiểu, giúp dễ dàng xây dựng và triển khai các AI agents tinh vi có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp trong khi vẫn duy trì mã sạch và dễ bảo trì.

2. CrewAI

CrewAI là một framework AI đa agent cho phép tạo ra các AI agents hợp tác làm việc cùng nhau để giải quyết các tác vụ phức tạp. Nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để xây dựng các nhóm AI, nơi các agent chuyên biệt có thể được giao các vai trò cụ thể, hợp tác thông qua bộ nhớ chung và thực hiện các tác vụ song song hoặc tuần tự. CrewAI đơn giản hóa việc phối hợp nhiều AI agents, giúp dễ dàng xây dựng các hệ thống AI tinh vi có thể xử lý các quy trình làm việc phức tạp và quyết định.

3. Pydantic AI

Pydantic AI là một framework Python để xây dựng AI agents tận dụng khả năng xác thực và tuần tự hóa kiểu của Pydantic. Nó cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để tạo ra các AI agents với kiểu mạnh mẽ, xác thực tự động và tích hợp liền mạch với nhiều nhà cung cấp LLM khác nhau. PydanticAI cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy, an toàn theo kiểu với các hợp đồng dữ liệu rõ ràng và xử lý lỗi mạnh mẽ, làm cho nó lý tưởng cho phát triển AI agent sẵn sàng sản xuất.

4. LlamaIndex

LlamaIndex là một framework dữ liệu cho các ứng dụng LLM cung cấp các công cụ để nhập, cấu trúc và truy cập dữ liệu riêng tư hoặc theo miền. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng cách tạo các chỉ mục từ nhiều nguồn dữ liệu và cung cấp giao diện truy vấn cho LLMs. LlamaIndex đơn giản hóa quy trình kết nối LLMs với dữ liệu bên ngoài, giúp dễ dàng xây dựng các ứng dụng thông minh có thể lý luận qua các tài liệu riêng tư, cơ sở dữ liệu và API.

5. LangGraph

LangGraph là một thư viện để xây dựng các ứng dụng đa tác nhân, có trạng thái với LLMs từ cùng một nhóm với LangChain. Nó mở rộng các khái niệm cốt lõi của LangChain bằng cách cung cấp một cách tiếp cận dựa trên đồ thị cho các quy trình làm việc của agent, nơi các nút đại diện cho các chức năng hoặc agent và các cạnh xác định luồng thực thi. LangGraph cho phép tạo ra các ứng dụng AI phức tạp, có trạng thái với các vòng lặp, logic điều kiện và tương tác giữa con người và máy, làm cho nó lý tưởng cho việc xây dựng các hệ thống agent tinh vi có thể xử lý lý luận đa bước và ra quyết định động.

Kiến Trúc Thống Nhất, Khả Năng Đa Dạng

Điều làm cho cách tiếp cận này mạnh mẽ là tất cả năm framework chia sẻ cùng một cơ sở hạ tầng và quản lý bộ nhớ. Tôi đã thiết kế một module bộ nhớ chung giống hệt nhau trên tất cả các triển khai, đảm bảo:

Tính nhất quán: Tất cả các agent tương tác với bộ nhớ theo cùng một cách
Tính di động: Bộ nhớ được tạo bởi một framework có thể được sử dụng bởi framework khác
Tính bảo trì: Các bản sửa lỗi và cải tiến có lợi cho tất cả các triển khai
Đơn giản: Các framework mới có thể được thêm vào mà không cần tái triển khai logic cốt lõi

Điều này có nghĩa là bạn có thể xây dựng một đường ống xử lý tài liệu với LlamaIndex, một hệ thống dịch vụ khách hàng đa agent với CrewAI, và một tích hợp API an toàn kiểu với Pydantic AI—tất cả trong khi sử dụng cùng cơ sở hạ tầng triển khai, quản lý bộ nhớ và công cụ vận hành.

Những Gì Bạn Sẽ Học

Trong mỗi bài viết của chuỗi này, tôi sẽ hướng dẫn bạn:

Tích hợp Framework: Cách tích hợp từng framework với AgentCore Runtime để triển khai an toàn, có thể mở rộng
Quản lý Bộ Nhớ: Triển khai cả ngữ cảnh cuộc trò chuyện ngắn hạn và trích xuất bộ nhớ dài hạn
Phát Triển Địa Phương: Kiểm tra và lặp lại agent của bạn tại địa phương trước khi triển khai
Triển Khai Sản Xuất: Sử dụng Bộ Công Cụ Khởi Động AgentCore để triển khai lên AWS chỉ với một lệnh
Thực Tiễn Tốt Nhất: Các mẫu và tối ưu hóa riêng cho từng framework khi sử dụng trong sản xuất

Bắt Đầu

Mã hoàn chỉnh cho tất cả các triển khai có sẵn trên GitHub. Mỗi dự án bao gồm:

Mã hoàn chỉnh hoạt động với framework tích hợp với AgentCore
README chi tiết với hướng dẫn triển khai từng bước
Module quản lý bộ nhớ chung được sử dụng trên tất cả các framework
Các kịch bản cấu hình để thiết lập AgentCore Memory

Cho dù bạn đã sử dụng một trong những framework này hay đang khám phá các tùy chọn cho dự án AI agent tiếp theo của mình, chuỗi bài viết này sẽ chỉ cho bạn cách tận dụng Amazon Bedrock AgentCore để chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất với sự tự tin.

Sắp Đến

Trong bài viết tiếp theo, tôi sẽ đi sâu vào việc triển khai cơ bản của chúng tôi bằng Strands Agents. Bạn sẽ học cách xây dựng một agent sẵn sàng sản xuất với bộ nhớ bền vững, tích hợp nó với AgentCore Runtime, và triển khai lên AWS—tất cả trong khi duy trì mã sạch và dễ bảo trì.

Hãy theo dõi khi chúng ta khám phá thế giới thú vị của AI agents sản xuất qua nhiều framework khác nhau!

Xây Dựng AI Agents Sẵn Sàng Sản Xuất với Amazon Bedrock