AI agent framework: Định nghĩa, so sánh và hướng dẫn

Trong năm vừa qua, chúng ta đã chứng kiến ​​sự thay đổi trong cách các nhóm thảo luận về AI. Chatbot, từng là tâm điểm chú ý, giờ đây không còn là trọng tâm chính nữa. Thay vào đó, ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển sang các hệ thống AI tự động. Các AI agent là lựa chọn bạn tìm đến khi muốn một hệ thống có thể phân tích nhiệm vụ, đưa ra quyết định, tương tác với các công cụ và học hỏi từ những sai lầm của chính nó.

Thiết kế và tích hợp các hệ thống phức tạp này với các công cụ bên ngoài không hề đơn giản. Các AI agent framework, cung cấp những thành phần được xây dựng sẵn để giúp bạn phát triển, triển khai và quản lý các agent, giúp đơn giản hóa quá trình này. Nhưng để đạt được kết quả có ý nghĩa, bạn cần chọn đúng bộ công cụ phù hợp với nhu cầu của mình.

Hướng dẫn này sẽ giải thích AI agent framework là gì, so sánh các tùy chọn được sử dụng rộng rãi nhất và hướng dẫn bạn cách chọn một framework dựa trên trường hợp sử dụng và những ràng buộc cụ thể.

AI agent framework là gì?

AI agent framework là các bộ công cụ phần mềm giúp các nhóm phát triển, triển khai và quản lý những hệ thống AI tự động. Một framework cung cấp cho bạn các building block có thể tái sử dụng cho những việc mà các agent cần làm: Lập kế hoạch, sử dụng công cụ (gọi API), quản lý bộ nhớ, chuyển giao giữa các agent và theo dõi những gì đã xảy ra.

Trước khi chọn một framework, điều đáng lưu ý là bạn cần hiểu rõ mình đang thực sự xây dựng cái gì — bởi vì chatbot và hệ thống dựa trên agent khác nhau nhiều hơn vẻ bề ngoài của chúng. Chúng có thể sử dụng cùng một mô hình cơ bản, nhưng chúng hoạt động theo những cách khác nhau về cơ bản.

• Chatbot AI truyền thống mang tính phản ứng. Bạn nhập một prompt, chúng trả lời và quá trình dừng lại.
• Các AI agent mang tính chủ động. Chúng lập kế hoạch hành động, đưa ra quyết định, gọi các công cụ và lặp lại dựa trên kết quả. AI agent framework là thứ cho phép hành vi chủ động này. Chúng là cấu trúc cho phép các agent của bạn suy nghĩ, hành động và không hoàn toàn bị sụp đổ khi có điều gì đó bất ngờ xảy ra.

Các thành phần cốt lõi của Agentic AI framework

Mọi AI agent framework đều được xây dựng dựa trên cùng các khả năng cốt lõi, quyết định những gì agent của bạn có thể ghi nhớ, những gì nó có thể làm và mức độ hiển thị mà bạn có được sau khi nó hoạt động.

• Tích hợp LLM: Trong các AI agent framework, bạn có thể sử dụng những connector tích hợp cho phép các agent kết nối với nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau (như GPT, Claude hoặc những mô hình mã nguồn mở mà bạn đang chạy trên thiết lập cục bộ không ổn định của mình).
• Công cụ và gọi hàm: Thành phần này cho phép các agent gọi những công cụ như tìm kiếm web, trình thông dịch code và API của bên thứ ba để lấy dữ liệu, cập nhật hệ thống hoặc kích hoạt workflow, điều này làm cho chúng có khả năng hơn nhiều. Đối với các nhóm muốn các agent hoạt động trên nhiều ứng dụng mà không cần viết code API tùy chỉnh, Zapier kết nối các agent một cách an toàn với hơn 9.000 ứng dụng dưới dạng một lớp công cụ sẵn có, với xác thực dựa trên OAuth và quyền chi tiết kiểm soát chính xác những gì agent của bạn có thể truy cập.
• Quản lý bộ nhớ: Các agent cần ngữ cảnh để đưa ra quyết định. Bộ nhớ ngắn hạn theo dõi phiên hiện tại. Bộ nhớ dài hạn cho phép chúng nhớ lại các tương tác trong quá khứ giữa các phiên.
• Điều phối: Điều phối AI agent giúp quản lý workflow multi-agent. Thành phần này giúp phân công vai trò cho những agent khác nhau và thúc đẩy sự hợp tác giữa các agent.
• Khả năng quan sát: Thành phần này cho phép bạn quan sát các quyết định, việc sử dụng công cụ, hành động và lỗi của một agent. Các tính năng chính bao gồm ghi nhật ký, theo dõi và giám sát.
• Ra quyết định cá nhân hóa: Các agent có thể phân tích ngữ cảnh và hành vi người dùng để đưa ra phán đoán - chẳng hạn như ưu tiên một khách hàng tiềm năng lên đầu hàng đợi vì họ vừa truy cập trang giá cả lần thứ ba trong tuần này.

Những AI agent framework tốt nhất

Dưới đây là các AI agent framework được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay. Phần lớn trong số chúng là mã nguồn mở, mỗi framework được xây dựng dựa trên một tập hợp các sự đánh đổi riêng biệt.

Bài viết đã bao gồm các trường hợp sử dụng được đề xuất như một điểm khởi đầu, nhưng chúng không mang tính bắt buộc. Cùng một framework có thể hỗ trợ một agent hỗ trợ khách hàng cũng dễ dàng như một công cụ nghiên cứu nội bộ. Điều quan trọng hơn là trình độ chuyên môn kỹ thuật của nhóm bạn, hệ thống công nghệ bạn đang sử dụng và mức độ kiểm soát bạn cần đối với hành vi của các agent.

LangGraph

LangGraph là phần mở rộng của LangChain, một công cụ điều phối AI phổ biến. Trong khi hầu hết các framework vận hành agent theo trình tự các bước cố định, LangGraph mô hình hóa hành vi dưới dạng đồ thị - các bước của agent là các nút (node) và logic kết nối chúng là những edge - nhờ đó agent có thể lặp lại, phân nhánh và phục hồi sau lỗi mà không làm mất trạng thái.

Kiến trúc này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng nếu bạn đang xây dựng các hệ thống cần thực hiện lặp lại cho đến khi đạt kết quả đúng, tạm dừng để chờ quyết định từ con người, hoặc phối hợp giữa nhiều agent với các vai trò khác nhau.

CrewAI

CrewAI được xây dựng dựa trên các nhóm agent phân theo vai trò: mỗi agent được giao một nhiệm vụ cụ thể và chúng cộng tác với nhau để hoàn thành công việc mà không cần sự điều phối từng bước một. Đây là lựa chọn phù hợp khi tính linh hoạt và khả năng ủy quyền quan trọng hơn sự kiểm soát chặt chẽ. Nếu bạn cần các agent có khả năng tự phối hợp thực hiện những công việc như tạo nội dung, tiếp cận đối tượng hoặc quy trình sản xuất có cấu trúc, thì CrewAI là một trong những framework giúp triển khai nhanh chóng nhất.

LlamaIndex

Về cốt lõi, LlamaIndex là một bộ công cụ hỗ trợ RAG. Bạn có thể sử dụng nó như một phần trong hệ thống LLM agent quy mô lớn hơn, nhưng chức năng chính của nó là kết nối nguồn dữ liệu với các mô hình, đồng thời giúp dữ liệu đó có thể truy xuất và sử dụng được.

Nếu các agent của bạn cần suy luận dựa trên khối lượng nội dung lớn - chẳng hạn như cơ sở kiến thức nội bộ hoặc các luồng dữ liệu bên ngoài - thì LlamaIndex xử lý khâu này tốt hơn hầu hết các giải pháp khác.

Microsoft Agent Framework

Microsoft Agent Framework hợp nhất các agent framework trước đây (AutoGen và Semantic Kernel) thành một framework thống nhất duy nhất với mô hình lập trình chung cho cả .NET và Python. Nếu bạn đang sử dụng một trong hai công cụ cũ, đã có lộ trình chuyển đổi và Microsoft khuyến nghị nên thực hiện việc chuyển đổi này.

Framework cung cấp ba cấp độ năng lực: Các agent riêng lẻ để sử dụng công cụ và suy luận bằng LLM; hệ thống quản lý agent harness cho những tác vụ dài, nhiều bước có khả năng lập kế hoạch và ghi nhớ; quy trình làm việc dựa trên đồ thị để điều phối nhiều agent một cách có cấu trúc. Việc tích hợp với Azure AI Foundry bổ sung các cơ chế kiểm soát AI có trách nhiệm cho các nhóm hoạt động dưới những yêu cầu quản trị doanh nghiệp.

Đây là lựa chọn rõ ràng nhất cho các tổ chức đang vận hành trên hạ tầng Microsoft và muốn sử dụng một framework duy nhất, được hỗ trợ chính thức thay vì phải kết hợp hai công cụ cũ.

Google ADK

Framework này còn khá mới so với LangGraph hoặc CrewAI, do đó cộng đồng và hệ sinh thái bên thứ ba vẫn đang trong quá trình phát triển để bắt kịp. Bộ công cụ phát triển agent (ADK) của Google xử lý việc quản lý ngữ cảnh một cách có tính toán và bài bản hơn so với hầu hết các giải pháp thay thế: Thay vì thêm mọi thứ vào câu lệnh (prompt) cho đến khi vượt quá giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, nó coi ngữ cảnh là dữ liệu có cấu trúc và chỉ tải những gì thực sự cần thiết. Nó cũng hỗ trợ quy trình làm việc dựa trên đồ thị, điều phối multi-agent và tính năng quản lý ngữ cảnh tích hợp sẵn. Ngoài ra, nó có thể được triển khai trực tiếp lên Google Cloud chỉ với một câu lệnh duy nhất.

PydanticAI

PydanticAI sử dụng các mô hình Pydantic - các Python class định nghĩa cấu trúc dữ liệu thông qua chú thích kiểu (type hints) - để kiểm soát cách thức phản hồi của agent. Trọng tâm của nó là tính chính xác và khả năng dự đoán. (Bởi vì chẳng gì thể hiện tinh thần "thích sự an toàn tuyệt đối" bằng việc muốn phần mềm của mình luôn hoạt động theo cùng một cách trong mọi lần chạy).

Nó rất phù hợp cho các hệ thống thực tế, nơi các agent cần tương tác đáng tin cậy với API hoặc cơ sở dữ liệu, và nơi những kết quả đầu ra không thể dự đoán trước có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng cho những quy trình xử lý tiếp theo.

Haystack

Haystack được thiết kế cho các agent tập trung vào tài liệu và ưu tiên tìm kiếm. Nó xử lý việc nạp tài liệu, truy vấn và lập chỉ mục để agent có thể hiển thị nội dung liên quan một cách chính xác. Đây là lựa chọn tuyệt vời cho các hệ thống RAG và ứng dụng cơ sở tri thức, nơi độ chính xác quan trọng hơn sự linh hoạt.

OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK cho phép bạn xây dựng agent trực tiếp trên nền tảng gốc của OpenAI mà không cần thiết lập lớp điều phối riêng biệt. Việc thực thi, quản lý bộ nhớ và kiểm soát an toàn đều được xử lý trong môi trường do OpenAI quản lý, giúp đơn giản hóa quy trình vận hành, nhưng đồng thời cũng có nghĩa là bạn sẽ làm việc trong phạm vi hệ sinh thái OpenAI ngay từ khâu thiết kế.

Mastra

Mastra là một framework xây dựng AI agent được thiết kế chuyên biệt cho TypeScript, do đội ngũ đứng sau Gatsby phát triển. Nó được tạo ra dành cho các lập trình viên JS/TS muốn xây dựng các agent sẵn sàng cho môi trường thực tế (production) mà không cần chuyển sang dùng Python. Mastra tích hợp sẵn các thành phần như agent, workflow, bộ nhớ và quy trình RAG vào một gói duy nhất, đồng thời cung cấp môi trường Studio cục bộ để kiểm thử và gỡ lỗi trước khi triển khai.

Hầu hết các framework trong danh sách này đều ưu tiên Python, điều này có thể gây trở ngại cho các nhóm phát triển frontend và full-stack vốn sử dụng TypeScript làm ngôn ngữ chính. Mastra là lựa chọn phù hợp nếu nhóm của bạn hoạt động trong hệ sinh thái JavaScript và đang tìm kiếm một framework có thể xử lý toàn bộ quy trình triển khai thực tế - chứ không chỉ riêng logic của agent - bằng chính ngôn ngữ mà các bạn đang sử dụng.

Cách chọn AI agent framework phù hợp

Nếu bạn không chắc nên bắt đầu từ đâu, thì dưới đây là một khung hướng dẫn để lựa chọn framework cho bạn. Hãy sử dụng các framework được đề xuất làm điểm khởi đầu thay vì những quy tắc cứng nhắc (hầu hết các framework đều có sự chồng chéo nhiều hơn so với tên gọi của chúng).

1. Bạn đang xây dựng cái gì?

2. Ai đang xây dựng nó?

3. Nó cần kết nối với cái gì?

4. Bạn có thể quản lý được bao nhiêu chi phí chung?