Hướng Dẫn Phát Triển AI Có Khả Năng Mở Rộng: Quy Trình Làm Việc và Tác Nhân | Towards Data Science

Skip to content

Artificial Intelligence

Hướng Dẫn Dành Cho Nhà Phát Triển Về Xây Dựng AI Có Khả Năng Mở Rộng: Quy Trình Làm Việc vs Đại Lý

Tác giả: Hailey Quach

Ngày xuất bản: 27 tháng 6, 2025

Thời gian đọc: 38 phút

Cách đây không lâu — khoảng ba tháng trước — tôi đã khám phá sâu về hệ thống đại lý AI.

Tôi bắt đầu thử nghiệm với CrewAI và LangGraph, và cảm giác như mình đã mở ra một chiều kích hoàn toàn mới trong việc xây dựng. Tôi không chỉ có công cụ và quy trình nữa — mà còn có đội nhóm. Tôi có thể tạo ra các đại lý biết suy luận, lập kế hoạch, tương tác với công cụ và giao tiếp với nhau. Hệ thống đa đại lý! Các đại lý gọi các đại lý khác! Tôi gần như đang xây dựng phiên bản AI cho một đội khởi nghiệp.

Mỗi trường hợp sử dụng đều trở thành ứng viên cho một đội nhóm. Chuẩn bị họp? Đội nhóm. Tạo slide? Đội nhóm. Xem xét báo cáo phòng thí nghiệm? Đội nhóm.

Rất thú vị — cho đến khi nó không còn thú vị nữa.

Càng xây dựng nhiều, tôi càng gặp những câu hỏi chưa từng nghĩ tới: Làm thế nào để giám sát hệ thống? Làm sao sửa lỗi khi đại lý cứ mãi "suy nghĩ"? Nếu có lỗi xảy ra thì sao? Liệu ai khác có thể cùng tôi duy trì hệ thống này?

Tôi nhận ra mình đã bỏ qua một câu hỏi quan trọng: Liệu có thật sự cần dùng đại lý tự động hóa không? Hay tôi chỉ đang say mê thứ công nghệ mới lạ?

Kể từ đó, tôi trở nên thận trọng hơn và thực tế hơn. Vì theo Anthropic, có sự khác biệt lớn giữa:

• Quy trình làm việc (workflows): một chuỗi pipeline LLM có cấu trúc rõ ràng, bạn xác định các bước — sử dụng công cụ, lấy bối cảnh, gọi mô hình, xử lý kết quả.
• Đại lý (agents): hệ thống tự động nơi LLM quyết định bước tiếp theo, chọn công cụ, và xác định khi nào hoàn thành.

Quy trình làm việc giống như bạn ra lệnh và LLM tuân theo. Đại lý giống như bạn thuê một thực tập sinh thông minh nhưng hơi hỗn loạn, tự tìm cách giải quyết — đôi khi tuyệt vời, đôi khi tốn kém.

Bài viết này dành cho những ai từng bị cám dỗ xây dựng đế chế đa đại lý mà chưa suy nghĩ kỹ về việc duy trì. Đây không phải cảnh báo, mà là kiểm tra hiện thực và hướng dẫn thực tiễn. Bởi có những lúc đại lý là điều bạn cần. Nhưng phần lớn, bạn chỉ cần quy trình làm việc chắc chắn.

---

Mục Lục

• Tình trạng hiện tại của đại lý AI: Ai cũng làm, nhưng chẳng ai biết vì sao
• Kiểm tra thực tế kỹ thuật: Bạn thực sự đang lựa chọn giữa gì
  • Quy trình: Người bạn đáng tin cậy luôn đến đúng giờ
  • Đại lý: Đứa trẻ thông minh đôi lúc nổi loạn
• Chi phí ẩn mà ít ai nói tới
• Khi đại lý thực sự có ý nghĩa
• Khi quy trình làm việc rõ ràng vượt trội (dù ít hấp dẫn hơn)
• Khung quyết định hiệu quả thực sự
  • Quy trình chấm điểm: Vì quyết định dựa trên một yếu tố sẽ làm chết dự án
• Bước ngoặt: Bạn không phải chọn một trong hai
• Triển khai sản xuất — Khi lý thuyết gặp thực tế
  • Giám sát (vì “chạy trên máy tôi” không có nghĩa là có thể mở rộng)
  • Quản lý chi phí (trước khi CFO của bạn can thiệp)
  • Bảo mật (vì AI tự động và bảo mật là bạn tốt)
  • Phương pháp kiểm thử (vì “tin tưởng nhưng phải kiểm tra” cũng áp dụng với AI)
• Khuyến nghị chân thành
• Tài liệu tham khảo

---

Tình Trạng Hiện Tại Của Đại Lý AI: Ai Cũng Làm, Nhưng Không Ai Biết Vì Sao

Bạn có thể đã nhìn thấy thống kê. Theo cuộc khảo sát của Bain năm 2024, 95% công ty hiện đang sử dụng AI sinh tạo, trong đó 79% triển khai đại lý AI. Rất ấn tượng — cho đến khi bạn nhận ra chỉ có 1% coi đó là triển khai “chín muồi”.

Nói