7 framework hàng đầu để xây dựng các tác nhân AI vào năm 2025

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ của AI Agent – những thực thể phần mềm tự động có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu. Khác với các mô hình học tăng cường (reinforcement learning) truyền thống, các agent này sở hữu khả năng lập kế hoạch và suy luận tiên tiến. Để xây dựng chúng, các framework AI Agent đóng vai trò quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá 7 framework hàng đầu để tạo ra AI Agent.

  • Hệ thống AI Agentic – Nền tảng của AI Agent hiện đại

Cốt lõi của các AI Agent ngày nay là hệ thống AI Agentic, kết hợp:

  • Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Đóng vai trò “bộ não”, xử lý hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên.
  • Công cụ (Tools): Cho phép tương tác với tài nguyên bên ngoài hoặc API.
  • Lệnh (Prompts): Hướng dẫn hành động và suy luận của LLM.

Sự kết hợp này tạo nên nền tảng cho các AI Agent tiên tiến, giúp chúng thực hiện những nhiệm vụ phức tạp một cách tự động và thông minh.

  • AI Agent Frameworks là gì?

AI agent frameworks là nền tảng phần mềm được thiết kế để đơn giản hóa việc tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI. Các framework này cung cấp cho các nhà phát triển các thành phần, trừu tượng và công cụ được xây dựng sẵn giúp hợp lý hóa quá trình phát triển các hệ thống AI phức tạp. Bằng cách cung cấp các phương pháp tiếp cận chuẩn hóa cho các thách thức phổ biến trong quá trình phát triển tác nhân AI, các framework này cho phép các nhà phát triển tập trung vào các khía cạnh độc đáo của ứng dụng của họ thay vì phải phát minh lại bánh xe cho từng dự án.

  • Các thành phần chính của AI Agent

Các thành phần chính của framworks AI agent thường bao gồm:

  • Kiến trúc tác nhân: Cấu trúc để xác định tổ chức nội bộ của tác nhân AI, bao gồm các quy trình ra quyết định, hệ thống bộ nhớ và khả năng tương tác.
  • Giao diện môi trường: Công cụ kết nối tác nhân với môi trường hoạt động của chúng, dù là mô phỏng hay thực tế.
  • Quản lý tác vụ: Hệ thống để xác định, chỉ định và theo dõi việc hoàn thành tác vụ của tác nhân.
  • Giao thức truyền thông: Phương pháp cho phép tương tác giữa các tác nhân và giữa tác nhân với con người.
  • Cơ chế học tập: Triển khai nhiều thuật toán học máy khác nhau để cho phép tác nhân cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.
  • Công cụ tích hợp: Tiện ích để kết nối tác nhân với các nguồn dữ liệu bên ngoài, API và các hệ thống phần mềm khác.
  • Giám sát và gỡ lỗi: Các tính năng cho phép nhà phát triển quan sát hành vi của tác nhân, theo dõi hiệu suất và xác định các vấn đề.
  • Tầm quan trọng của framwork tác nhân AI

Framework tác nhân AI đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vì một số lý do:

  • Phát triển nhanh: Bằng cách cung cấp các thành phần được xây dựng sẵn và các biện pháp thực hành tốt nhất, các khung này giúp giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để tạo ra các tác nhân AI tinh vi.
  • Chuẩn hóa: Các khuôn khổ thúc đẩy các cách tiếp cận nhất quán đối với những thách thức chung, tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác và chia sẻ kiến ​​thức trong cộng đồng AI.
  • Khả năng mở rộng: Nhiều khuôn khổ được thiết kế để hỗ trợ phát triển các hệ thống từ các ứng dụng tác nhân đơn giản đến các môi trường đa tác nhân phức tạp.
  • Khả năng truy cập: Bằng cách trừu tượng hóa nhiều sự phức tạp của quá trình phát triển AI, các khuôn khổ này giúp các kỹ thuật AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn với nhiều nhà phát triển và nhà nghiên cứu hơn.
  • Đổi mới: Bằng cách xử lý nhiều khía cạnh cơ bản của quá trình phát triển tác nhân AI, các khuôn khổ giải phóng các nhà nghiên cứu và nhà phát triển để tập trung vào việc mở rộng ranh giới của những gì có thể trong AI.

Khi chúng ta khám phá các frameworks và công cụ cụ thể trong bài viết này, hãy lưu ý rằng mỗi framwork đều cung cấp cách tiếp cận độc đáo riêng để giải quyết những thách thức cốt lõi này trong quá trình phát triển tác nhân AI. Cho dù bạn là nhà nghiên cứu AI dày dặn kinh nghiệm hay nhà phát triển mới bắt đầu khám phá các khả năng của AI dựa trên tác nhân, việc hiểu các framework này là rất quan trọng để luôn đi đầu trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.

Bây giờ, chúng ta hãy cùng tìm hiểu một số công cụ và framwork tác nhân AI nổi bật nhất hiện nay:

  1. Langchain

LangChain, một framwork mạnh mẽ và có khả năng thích ứng, giúp phát triển các ứng dụng chạy bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dễ dàng hơn. Nhờ bộ công cụ và trừu tượng hóa rộng lớn, các nhà phát triển có thể thiết kế các tác nhân AI mạnh mẽ với khả năng lập luận phức tạp, thực hiện tác vụ và tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài và API.

Về cơ bản, việc duy trì ngữ cảnh trong suốt các cuộc thảo luận dài, kết hợp thông tin bên ngoài và phối hợp các dự án nhiều bước chỉ là một số ít khó khăn mà các nhà phát triển gặp phải khi cộng tác với LLM. LangChain giải quyết những vấn đề này. Do kiến ​​trúc mô-đun của mình, framwork này dễ dàng được tạo thành từ nhiều thành phần khác nhau và có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.

  • Các tính năng chính của LangChain
  • Trừu tượng chuỗi và tác nhân cho quy trình làm việc phức tạp
  • Tích hợp với nhiều LLM (OpenAI, Hugging Face, v.v.)
  • Quản lý bộ nhớ và xử lý ngữ cảnh
  • Hỗ trợ kỹ thuật và tạo mẫu nhanh chóng
  • Các công cụ tích hợp để thu thập dữ liệu web, tương tác API và truy vấn cơ sở dữ liệu
  • Hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa và kho lưu trữ vectơ
  • Bộ phân tích cú pháp đầu ra có thể tùy chỉnh cho các phản hồi có cấu trúc
  • Hỗ trợ tác nhân đa phương thức để xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau
  • Lý luận liên miền để tạo đầu ra có nhận thức theo ngữ cảnh
  • Ưu điểm của LangChain
  • Linh hoạt trong việc thiết kế các hành vi tác nhân phức tạp
  • Dễ dàng tích hợp với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài
  • Cộng đồng năng động với các bản cập nhật thường xuyên
  • Tài liệu và ví dụ mở rộng
  • Nguyên tắc thiết kế không phụ thuộc vào ngôn ngữ
  • Khả năng mở rộng từ nguyên mẫu sang ứng dụng sẵn sàng sản xuất
  • Khả năng tự tối ưu hóa cho các tác nhân
  • Mạng tác nhân phi tập trung cho các tác vụ cộng tác
  • Ứng dụng của LangChain
  • AI đàm thoại trợ lý
  • Hệ thống hoàn thành nhiệm vụ tự động
  • Các tác nhân phân tích tài liệu và trả lời câu hỏi
  • Công cụ tạo và phân tích mã
  • Hệ thống đề xuất được cá nhân hóa
  • Trợ lý nghiên cứu tự động
  • Tóm tắt và tạo nội dung
  • Hệ thống cộng tác tận dụng giao tiếp giữa các tác nhân
  • Giải pháp không cần mã để tự động hóa quy trình làm việc
  1. LangGraph

LangGraph là phần mở rộng của LangChain cho phép tạo các ứng dụng có trạng thái, đa tác nhân LangGraph là phần mở rộng của LangChain cho phép tạo các ứng dụng có trạng thái, đa tác nhân bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó đặc biệt hữu ích để xây dựng các hệ thống AI tương tác phức tạp liên quan đến lập kế hoạch, phản ánh, phản xạ và phối hợp nhiều tác nhân.

  • Các tính năng chính của LangGraph
  • Tương tác và quy trình làm việc có trạng thái
  • Phối hợp và giao tiếp giữa nhiều tác nhân
  • Tích hợp với các thành phần và công cụ của LangChain
  • Biểu diễn tương tác của tác nhân dưới dạng đồ thị
  • Hỗ trợ luồng thực thi tuần hoàn và không tuần hoàn
  • Xử lý lỗi tích hợp và cơ chế thử lại
  • Triển khai nút và cạnh có thể tùy chỉnh
  • Khả năng lập kế hoạch và phản ánh nâng cao
  • Khả năng đồ thị không tuần hoàn có hướng (DAG) nâng cao cho các tương tác của tác nhân phức tạp
  • Tích hợp con người trong vòng lặp để can thiệp động trong quá trình thực hiện
  • Ưu điểm của LangGraph
  • Cho phép tạo các ứng dụng AI phức tạp hơn, có trạng thái
  • Tích hợp liền mạch với hệ sinh thái LangChain
  • Hỗ trợ xây dựng các hệ thống đa tác nhân tinh vi
  • Cung cấp biểu diễn trực quan về tương tác của tác nhân
  • Cho phép quy trình làm việc năng động, thích ứng
  • Thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI tự cải thiện
  • Tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc và khả năng giải thích về quá trình ra quyết định của AI
  • Cho phép triển khai các hành vi AI phản xạ
  • Tùy chỉnh quy trình làm việc vượt trội so với các khuôn khổ cạnh tranh
  • Ứng dụng của LangGraph
  • Công cụ kể chuyện tương tác
  • Hệ thống ra quyết định phức tạp
  • Các chatbot nhiều bước, có trạng thái
  • Môi trường giải quyết vấn đề hợp tác
  • Hệ sinh thái đa tác nhân được mô phỏng
  • Điều phối quy trình làm việc tự động
  • AI trò chơi tiên tiến và hành vi của nhân vật không phải người chơi (NPC)
  • Hệ thống AI tự phản ánh có khả năng cải thiện hiệu suất của chính chúng
  • Các ứng dụng sẵn sàng sản xuất sử dụng Nền tảng LangGraph
  • Bằng cách cung cấp một khuôn khổ dựa trên đồ thị để lập kế hoạch và thực hiện các hoạt động AI, LangGraph mở rộng nền tảng do LangChain đặt ra.
  1. CrewAI

CrewAI là một framwork để điều phối các tác nhân AI nhập vai. Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra một “đội” các tác nhân AI, mỗi tác nhân có vai trò và trách nhiệm cụ thể, để cùng nhau làm việc trong các nhiệm vụ phức tạp. Framework này đặc biệt hữu ích để xây dựng các hệ thống AI cộng tác có thể giải quyết các vấn đề đa dạng đòi hỏi chuyên môn đa dạng và nỗ lực phối hợp.

  • Các tính năng chính của CrewAI
  • Kiến trúc tác nhân dựa trên vai trò
  • Lập kế hoạch và phân công nhiệm vụ động
  • Giao thức truyền thông giữa các tác nhân tinh vi
  • Cấu trúc nhóm phân cấp
  • Cơ chế thực hiện nhiệm vụ thích ứng
  • Hệ thống giải quyết xung đột
  • Công cụ giám sát và tối ưu hóa hiệu suất
  • Khả năng tác nhân có thể mở rộng
  • Công cụ mô phỏng tình huống
  • Tích hợp API để tăng cường chức năng tác nhân
  • Khả năng phối hợp nhiều tác nhân mở rộng với sự cộng tác AI dựa trên vai trò được tăng cường
  • Ưu điểm của CrewAI
  • Tạo điều kiện hoàn thành nhiệm vụ phức tạp thông qua chuyên môn hóa vai trò
  • Có thể mở rộng cho nhiều quy mô nhóm và mức độ phức tạp của nhiệm vụ
  • Thúc đẩy thiết kế tác nhân theo mô-đun và có thể tái sử dụng
  • Cho phép giải quyết vấn đề mới nổi thông qua sự cộng tác của tác nhân
  • Cải thiện việc ra quyết định thông qua trí tuệ tập thể
  • Tạo ra các mô phỏng thực tế hơn về động lực của nhóm con người
  • Cho phép học tập thích ứng và cải thiện theo thời gian
  • Tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên dựa trên các ưu tiên của nhiệm vụ
  • Cung cấp AI có thể giải thích thông qua các quy trình ra quyết định có thể theo dõi
  • Hỗ trợ các khuôn khổ đạo đức tùy chỉnh cho hành vi của tác nhân
  • Cải thiện việc phân công nhiệm vụ và quản lý quy trình làm việc tự chủ
  • Ứng dụng của CrewAI
  • Mô phỏng quản lý dự án nâng cao
  • Hệ thống viết sáng tạo cộng tác
  • Giải quyết vấn đề phức tạp trong các lĩnh vực như quy hoạch đô thị hoặc giảm thiểu biến đổi khí hậu
  • Phát triển chiến lược kinh doanh và phân tích thị trường
  • Hỗ trợ nghiên cứu khoa học trong nhiều lĩnh vực khác nhau
  • Lập kế hoạch và tối ưu hóa ứng phó khẩn cấp
  • Hệ sinh thái giáo dục thích ứng
  • Hệ thống quản lý và điều phối chăm sóc sức khỏe
  • Phân tích và dự đoán thị trường tài chính
  • Phát triển hệ sinh thái AI và NPC trong trò chơi
  • Chuẩn bị và phân tích vụ kiện pháp lý
  • Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
  1. Microsoft Semantic Kernel

Microsoft Semantic Kernel được thiết kế để thu hẹp khoảng cách giữa phát triển phần mềm truyền thống và khả năng AI. Nó đặc biệt tập trung vào việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào các ứng dụng hiện có. Framwork này cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ để kết hợp các chức năng AI mà không cần phải đại tu hoàn toàn cơ sở mã hiện có của họ. Bản chất nhẹ của SDK và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình giúp nó có khả năng thích ứng cao với nhiều môi trường phát triển khác nhau. Các trình điều phối của nó cho phép quản lý các tác vụ AI phức tạp, nhiều bước, cho phép các nhà phát triển tạo ra các quy trình làm việc tinh vi do AI điều khiển trong các ứng dụng của họ.

GitHub Link: Microsoft Semantic Kernal

Link Tài liệu: Microsoft Semantics Kernel

  1. Microsoft AutoGen v0.4

Microsoft AutoGen là một framwork mã nguồn mở được thiết kế để xây dựng các tác nhân AI tiên tiến và các hệ thống đa tác nhân. Được phát triển bởi Microsoft Research, AutoGen cung cấp một bộ công cụ linh hoạt và mạnh mẽ để tạo các ứng dụng AI đàm thoại và hoàn thành nhiệm vụ. Nó nhấn mạnh vào tính mô-đun, khả năng mở rộng và dễ sử dụng, cho phép các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI tinh vi một cách hiệu quả.

Link tài liệu: https://microsoft.github.io/autogen/stable/user-guide/agentchat-user-guide/

GitHub Link: Microsoft Autogen

  1. Smolagents

Smolagents là một framework mã nguồn mở tiên tiến được thiết kế để cách mạng hóa quá trình phát triển các tác nhân AI. Nó trang bị cho các nhà phát triển một bộ công cụ toàn diện để xây dựng các hệ thống đa tác nhân thông minh, có tính cộng tác. Với trọng tâm là tính linh hoạt và tính mô-đun, khuôn khổ này cho phép tạo ra các hệ thống AI tinh vi có thể hoạt động độc lập hoặc hợp tác với sự giám sát của con người.

Tài liệu: https://huggingface.co/docs/smolagents/en/index

Liên kết GitHub: https://github.com/huggingface/smolagents

  1. AutoGPT

AutoGPT dựa trên mô hình ngôn ngữ GPT-4 mạnh mẽ và có thể thực hiện các hoạt động hướng đến mục tiêu thông qua đầu vào ngôn ngữ; nó đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tác nhân AI tự động. Trợ lý AI tiên tiến này nâng cao khả năng ra quyết định lên một tầm cao mới, vượt ra ngoài các tác nhân phản xạ cơ bản và tích hợp các tính năng tinh vi khiến nó trở thành một công cụ vô giá trong nhiều ứng dụng.

Liên kết GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

Liên kết tài liệu: https://docs.agpt.co/

  • So sánh các Framework AI Agent

Bảng dưới đây cung cấp so sánh tổng quan về các framework AI agent chính được đề cập trong bài viết. Bảng so sánh này nhằm làm nổi bật các điểm mạnh và lĩnh vực trọng tâm của từng framework, giúp nhà phát triển và nhà nghiên cứu lựa chọn công cụ phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của họ.

Dưới đây là thông tin được tổng hợp trong một bảng duy nhất:

Framework Trọng tâm chính Điểm mạnh Phù hợp nhất cho
Langchain Ứng dụng hỗ trợ LLM Linh hoạt, tích hợp bên ngoài Phát triển AI đa mục đích
LangGraph Hệ thống đa tác nhân có trạng thái Quy trình phức tạp, điều phối agent Ứng dụng AI tương tác và thích ứng
CrewAI Agent AI đóng vai Giải quyết vấn đề hợp tác, động lực nhóm Mô phỏng nhiệm vụ tổ chức phức tạp
Microsoft Semantic Kernel Tích hợp AI doanh nghiệp Bảo mật, tuân thủ, tích hợp code hiện có Nâng cao ứng dụng doanh nghiệp với AI
Microsoft Autogen Hệ thống hội thoại đa agent Mạnh mẽ, mô-đun, quản lý hội thoại AI hội thoại nâng cao và tự động hóa tác vụ
Smolagents Hệ thống hợp tác thông minh Nhẹ, mô-đun, tùy chỉnh Ứng dụng AI đa dạng và quy trình làm việc
AutoGPT Agent AI tự động Linh hoạt, học thích ứng, can thiệp tối thiểu Tạo nội dung tự động và quản lý tác vụ

Bảng so sánh này đóng vai trò như một hướng dẫn tham khảo nhanh để hiểu các đặc điểm chính của từng framework. Mặc dù mỗi framework có những đặc điểm riêng, nhưng có thể có sự trùng lặp về khả năng, và lựa chọn tốt nhất thường phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án. Các nhà phát triển cũng có thể thấy rằng việc kết hợp nhiều framework hoặc sử dụng chúng một cách bổ sung có thể tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

  • Kết luận

Các thư viện và framework AI agent đại diện cho bước tiến quan trọng trong việc tạo ra hệ thống AI mạnh mẽ, tự chủ và thích ứng. Mỗi framework mang những ưu điểm riêng, phù hợp với các yêu cầu và mức độ phức tạp khác nhau:

  • LangChain: Linh hoạt và trực quan, hỗ trợ phát triển agent dựa trên mô hình ngôn ngữ (LLM).
  • LangGraph: Mở rộng LangChain, cho phép xây dựng ứng dụng đa tác nhân (multi-agent) phức tạp và có trạng thái.
  • CrewAI: Tập trung vào hệ thống AI hợp tác theo vai trò, mô phỏng cấu trúc nhóm người để giải quyết vấn đề.
  • Microsoft Semantic Kernel: Cung cấp công cụ mạnh để tích hợp AI vào ứng dụng doanh nghiệp, đảm bảo bảo mật và dễ triển khai.
  • Microsoft AutoGen: Framework linh hoạt cho xây dựng hệ thống đa tác nhân nâng cao, hỗ trợ hội thoại AI và tự động hóa tác vụ.

Các framework này mở ra nhiều khả năng mới, từ ứng dụng tổng quát đến giải pháp chuyên sâu cho doanh nghiệp.

Tài liệu tham khảo

  1. LangChain
    • LangChain Documentation. (2023). Building applications with LLMs through composability. Truy cập từ https://python.langchain.com
    • Chollet, F. (2021). Deep Learning with Python, 2nd Edition. Manning Publications. (Liên quan đến tích hợp AI/ML)
  2. LangGraph
    • LangChain. (2023). LangGraph: Stateful multi-actor applications. Truy cập từ https://langchain-graph.langchain.com
    • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition. Pearson. (Lý thuyết đa tác tử)
  3. CrewAI
    • CrewAI Official GitHub. (2023). Role-playing collaborative AI agents. Truy cập từ https://github.com/crewAI
    • Wooldridge, M. (2009). An Introduction to MultiAgent Systems, 2nd Edition. Wiley.
  4. Microsoft Semantic Kernel
    • Microsoft. (2023). Semantic Kernel: AI integration for enterprises. Truy cập từ https://learn.microsoft.com/semantic-kernel
    • Hinton, G. (2018). Deep Learning. Nature, 521(7553), 436-444. (Nền tảng AI doanh nghiệp)
  5. Microsoft AutoGen
    • Microsoft Research. (2023). AutoGen: Enabling next-gen multi-agent conversations. Truy cập từ https://microsoft.github.io/autogen
    • Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS. (Cơ sở transformer cho AI hội thoại)
  6. Tổng quan AI Agent
    • Sutton, R.S., & Barto, A.G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction, 2nd Edition. MIT Press.
    • OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. Truy cập từ https://openai.com/research/gpt-4
  1. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/ai-agent-frameworks/

BM KTPM- Khoa CNTT