Tìm hiểu cách các tác nhân AI sử dụng lập kế hoạch để vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh và cải thiện việc thực thi nhiệm vụ. Khám phá triển khai LangGraph, máy trạng thái, và các kỹ thuật lập kế hoạch nâng cao.
Xây dựng tác nhân AI hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn việc chỉ kết nối mô hình ngôn ngữ với công cụ. Thách thức thật sự nằm ở cách tác nhân suy luận về các vấn đề phức tạp, quản lý lượng thông tin lớn, và thực thi các quy trình đa bước một cách hiệu quả. Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ khám phá các kỹ thuật triển khai tác nhân AI nâng cao, đặc biệt tập trung vào lập kế hoạch—một năng lực quan trọng phân biệt tác nhân hiệu suất cao với các triển khai cơ bản. Lập kế hoạch cho phép tác nhân AI chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý, vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh và thực thi nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn. Dù bạn xây dựng tác nhân nghiên cứu, hệ thống tự động hóa, hay trợ lý thông minh, hiểu cách triển khai lập kế hoạch trong tác nhân AI sẽ giúp nâng cao đáng kể hiệu suất và độ tin cậy.
{{ youtubevideo videoID=“qPfpV4ZAnXA” provider=“youtube” title=“Advanced AI Agents Ep.1: How to Make AI Agent Plan” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Tác nhân trí tuệ nhân tạo đại diện cho một bước chuyển căn bản trong cách chúng ta giải quyết vấn đề bằng mô hình ngôn ngữ. Khác với ứng dụng truyền thống xử lý đầu vào và sinh đầu ra trong một lần, tác nhân AI vận hành như hệ thống tự chủ có thể cảm nhận môi trường, ra quyết định, và hành động lặp lại. Một tác nhân AI thường gồm một mô hình ngôn ngữ (bộ “não”), một tập hợp công cụ hoặc hàm có thể gọi, và một vòng lặp kiểm soát quyết định khi nào dùng công cụ nào. Kiến trúc này giúp tác nhân xử lý các nhiệm vụ phức tạp, đa bước mà một lần gọi LLM duy nhất không thể đáp ứng. Ví dụ, một tác nhân có thể cần tìm kiếm thông tin trên web, xử lý thông tin, tính toán và tổng hợp mọi thứ thành câu trả lời mạch lạc. Sức mạnh của tác nhân nằm ở khả năng suy luận về các bước cần thiết và thực thi chúng tuần tự, học hỏi từ kết quả từng bước để định hướng hành động tiếp theo.
Tầm quan trọng của tác nhân AI tăng vọt khi các tổ chức nhận ra tiềm năng của chúng trong tự động hóa, nghiên cứu, dịch vụ khách hàng và công việc trí tuệ. Các công ty ngày càng triển khai tác nhân để xử lý phân tích dữ liệu, tạo nội dung, hỗ trợ khách hàng và giải quyết vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, khi tác nhân trở nên tinh vi và giải quyết vấn đề phức tạp hơn, chúng đối mặt với nhiều thách thức lớn. Một trong những thách thức quan trọng nhất là quản lý giới hạn của mô hình ngôn ngữ, đặc biệt là cửa sổ ngữ cảnh—lượng văn bản tối đa có thể xử lý trong một lần. Khi tác nhân cần làm việc với tài liệu lớn, kết quả tìm kiếm nhiều, hoặc quy trình đa bước phức tạp, chúng nhanh chóng gặp phải hiện tượng giảm độ chính xác và hiệu suất. Đây chính là lúc lập kế hoạch trở nên thiết yếu.
Giới hạn cửa sổ ngữ cảnh là một trong những thách thức lớn nhất khi thiết kế tác nhân AI hiện đại. Dù các tiến bộ gần đây đã nâng cửa sổ ngữ cảnh lên tới 100.000 token hoặc hơn, nghiên cứu đã chỉ ra một vấn đề trái ngược trực giác: cửa sổ càng lớn không đồng nghĩa với hiệu suất tốt hơn. Hiện tượng này, gọi là “context rot” bởi nhóm nghiên cứu Chroma, cho thấy mô hình ngôn ngữ gặp khó khăn khi truy xuất và xử lý chính xác thông tin từ ngữ cảnh chứa lượng lớn token. Trong thực tế, khi LLM cần tìm một mẩu thông tin cụ thể trong 10.000 token văn bản, độ chính xác giảm đi đáng kể so với khi cùng thông tin đó xuất hiện trong ngữ cảnh nhỏ hơn. Vấn đề càng nghiêm trọng hơn khi ngữ cảnh chứa các thông tin gây nhiễu—những thông tin có liên quan nhưng không trả lời đúng câu hỏi.
Nhóm nghiên cứu Chroma đã thực hiện các đánh giá mở rộng với phiên bản nâng cấp của bài kiểm tra “kim trong đống rơm”, vốn đo khả năng tìm thông tin của mô hình trong tài liệu lớn. Tuy nhiên, bài kiểm tra truyền thống này có một lỗ hổng: nó không xét đến các tình huống thực tế khi tài liệu chứa nhiều thông tin liên quan nhưng gây nhiễu. Khi đưa vào các đoạn gây nhiễu—các đoạn bàn về chủ đề kim nhưng không trả lời câu hỏi cụ thể—nghiên cứu cho thấy độ chính xác của mô hình giảm mạnh. Ví dụ, Claude 4.5 duy trì độ chính xác tốt hơn các mô hình khác ở nhiều kịch bản gây nhiễu, nhưng ngay cả các mô hình tốt nhất cũng giảm hiệu suất khi độ dài ngữ cảnh tăng. Nghiên cứu này đã thay đổi cách các nhà phát triển xây dựng tác nhân AI: thay vì dựa vào tác nhân tìm kiếm trong ngữ cảnh lớn, chúng ta cần giúp chúng lập kế hoạch tiếp cận và chia nhỏ vấn đề thành các phần dễ quản lý hơn.
Lập kế hoạch là một bước chuyển về kiến trúc tác nhân AI. Thay vì để tác nhân phản ứng từng bước và tìm kiếm trong ngữ cảnh lớn, lập kế hoạch buộc tác nhân phải suy nghĩ toàn bộ vấn đề trước và xây dựng lộ trình rõ ràng. Điều này tương tự cách con người giải quyết vấn đề phức tạp: chúng ta không làm ngẫu nhiên mà hiểu vấn đề, chia nhỏ thành các bước và lên kế hoạch. Khi tác nhân AI xây dựng kế hoạch trước khi thực thi, nó có thể tập trung vào từng tiểu nhiệm vụ với đúng ngữ cảnh cần thiết cho bước đó. Điều này giảm tải đáng kể cho mô hình ngôn ngữ và tăng độ chính xác. Ví dụ, thay vì yêu cầu LLM tìm kiếm trong tài liệu 50.000 token để lấy nhiều thông tin, tác nhân có kế hoạch sẽ chia như sau: “Bước 1: Tìm thông tin về X, Bước 2: Tìm về Y, Bước 3: Tổng hợp 2 phần.” Với mỗi bước, tác nhân chỉ cần làm việc với phần ngữ cảnh liên quan, đảm bảo độ chính xác cao.
Cách tiếp cận lập kế hoạch cũng giúp tác nhân xử lý quy trình phức tạp hiệu quả hơn. Khi có kế hoạch rõ ràng, tác nhân dễ xác định bước nào có thể chạy song song, bước nào phụ thuộc, và tối ưu hóa thực thi tổng thể. Điều này đặc biệt giá trị khi cần gọi nhiều công cụ hoặc API. Thay vì gọi tuần tự và chờ mỗi bước, tác nhân có kế hoạch có thể xác định tác vụ độc lập và thực thi đồng thời. Khả năng song song này có thể rút ngắn thời gian thực thi xuống 3-4 lần so với tác nhân phản ứng, như đã được chứng minh bởi các kiến trúc tiên tiến như LLMCompiler. Ngoài ra, lập kế hoạch còn giúp xử lý lỗi và phục hồi tốt hơn—khi có kế hoạch, nếu có sự cố, tác nhân chỉ cần lập lại kế hoạch từ điểm đó thay vì làm lại từ đầu, giúp hệ thống bền vững và hiệu quả hơn.
FlowHunt cung cấp nền tảng mạnh mẽ để xây dựng và tự động hóa quy trình tác nhân AI mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu. Nền tảng cho phép người dùng thiết kế kiến trúc tác nhân tinh vi, bao gồm cả tác nhân dựa trên lập kế hoạch, qua giao diện không mã trực quan. Với FlowHunt, bạn có thể định nghĩa trạng thái tác nhân, tạo bước lập kế hoạch, cấu hình tích hợp công cụ, và giám sát quá trình thực thi—tất cả mà không cần viết code phức tạp. Điều này dân chủ hóa phát triển tác nhân AI, giúp đội nhóm xây dựng hệ thống tự động hóa nâng cao mà trước đây cần nguồn lực kỹ thuật lớn. Cách tiếp cận của FlowHunt hoàn toàn phù hợp với kiến trúc dựa trên lập kế hoạch nêu trong bài, cho phép người dùng xây dựng tác nhân chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý, duy trì độ chính xác và thực thi hiệu quả.
Nền tảng còn cung cấp sẵn giám sát và phân tích hiệu suất tác nhân, giúp đội nhóm hiểu điểm mạnh và điểm cần cải thiện. Đây là yếu tố quan trọng để cải tiến thiết kế tác nhân và tối ưu hóa hành vi theo thời gian. FlowHunt tích hợp với các nhà cung cấp LLM phổ biến và hệ sinh thái công cụ, giúp kết nối tác nhân với các nguồn lực cần thiết dễ dàng. Dù bạn xây dựng tác nhân nghiên cứu, tự động hóa điều phối hệ thống, hay chăm sóc khách hàng phức tạp, FlowHunt cung cấp hạ tầng giúp thực hiện hiệu quả.
LangGraph là một framework chuyên biệt cho việc xây dựng tác nhân AI có trạng thái dựa trên kiến trúc máy trạng thái. Cốt lõi của LangGraph là biểu diễn quy trình tác nhân dưới dạng đồ thị có hướng, trong đó mỗi nút là một trạng thái hoặc hành động, cạnh là chuyển đổi trạng thái. Cách tiếp cận này mang lại nhiều lợi thế so với lập trình tuần tự truyền thống: logic của tác nhân rõ ràng, trực quan hóa được, cho phép luồng điều khiển phức tạp (vòng lặp, rẽ nhánh), và quản lý trạng thái bài bản trong suốt quá trình thực thi. Khi xây dựng tác nhân với LangGraph, bạn thực chất đang định nghĩa một máy trạng thái mà tác nhân sẽ tuân theo khi xử lý nhiệm vụ.
Khái niệm máy trạng thái là nền tảng để hiểu tác nhân nâng cao. Trong một tác nhân LangGraph, trạng thái chứa mọi thông tin tác nhân cần để quyết định và hành động. Với tác nhân dựa trên lập kế hoạch, trạng thái có thể gồm truy vấn người dùng, kế hoạch hiện tại, các nhiệm vụ đã hoàn thành, nhiệm vụ còn lại, và kết quả từ các lần gọi công cụ. Khi tác nhân tiến trình quy trình, nó cập nhật trạng thái ở mỗi bước. Ví dụ, sau khi hoàn thành một nhiệm vụ, trạng thái được cập nhật để đánh dấu hoàn thành và lưu kết quả. Khi cần quyết định bước tiếp theo, tác nhân xem xét trạng thái hiện tại và chọn hành động phù hợp. Cách tiếp cận dựa trên trạng thái này đảm bảo tác nhân luôn có thông tin cần thiết và duy trì nhất quán mọi lúc.
Triển khai lập kế hoạch trong LangGraph gồm việc tạo một trạng thái có cấu trúc để theo dõi tiến trình của tác nhân qua kế hoạch. “Deep Agent State” là cấu trúc dữ liệu gồm hai thành phần chính: todos (danh sách việc cần làm) và files (thông tin đã thu thập). Mỗi mục todo đại diện cho một nhiệm vụ cụ thể, với thuộc tính mô tả nhiệm vụ và trạng thái hiện tại (chờ xử lý, đang xử lý, hoặc đã hoàn thành). Cấu trúc này cho phép tác nhân ghi lại rõ ràng những việc cần làm, đang làm và đã làm. Việc theo dõi trạng thái này rất quan trọng để tác nhân hiểu tiến độ và quyết định thông minh cho bước tiếp theo.
Triển khai này cũng sử dụng mẫu reducer để quản lý cập nhật trạng thái, đặc biệt khi nhiều nhiệm vụ chạy song song. Reducer là hàm nhận trạng thái hiện tại và một cập nhật, trả về trạng thái mới. Mẫu này rất cần thiết trong LangGraph để đảm bảo khi nhiều luồng hoặc tiến trình song song cùng cập nhật trạng thái, mọi cập nhật đều được phối hợp chính xác, không mất dữ liệu. Ví dụ, nếu hai nhiệm vụ hoàn thành cùng lúc và đều cập nhật trạng thái, reducer đảm bảo cả hai đều được ghi nhận. Đây là khái niệm tinh vi phân biệt tác nhân sản xuất với nguyên mẫu đơn giản. Mẫu reducer cũng cho phép quản lý trạng thái phức tạp hơn, như tổng hợp kết quả từ nhiều nhiệm vụ song song hoặc xử lý xung đột khi nhiều phần cùng cập nhật thông tin.
Tác nhân lập kế hoạch tuân theo một quy trình cho thấy rõ lợi ích của lập kế hoạch. Khi nhận truy vấn từ người dùng, tác nhân bước vào giai đoạn lập kế hoạch, sử dụng mô hình ngôn ngữ để tạo kế hoạch tổng thể giải quyết truy vấn. Kế hoạch này chia nhỏ nhiệm vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý. Ví dụ, khi người dùng hỏi “Tóm tắt ngắn về MCP (Model Context Protocol)”, tác nhân có thể lập kế hoạch: “Bước 1: Tìm thông tin về MCP, Bước 2: Hiểu MCP là gì và các tính năng chính, Bước 3: Tổng hợp thành tóm tắt ngắn.” Các bước này được ghi vào todo list trong trạng thái, đánh dấu là đang chờ xử lý.
Khi đã có kế hoạch, tác nhân bắt đầu thực thi. Nó đọc danh sách todo và thực hiện từng nhiệm vụ theo thứ tự. Với nhiệm vụ đầu tiên (tìm kiếm thông tin), tác nhân gọi công cụ tìm kiếm web với truy vấn phù hợp. Kết quả trả về và được lưu vào trạng thái. Tác nhân đánh dấu nhiệm vụ này đã hoàn thành và chuyển sang nhiệm vụ tiếp theo. Ở nhiệm vụ thứ hai, tác nhân dùng mô hình ngôn ngữ để xử lý kết quả tìm kiếm và trích xuất thông tin chính về MCP, tiếp tục lưu lại và đánh dấu hoàn thành. Cuối cùng, ở bước thứ ba, tác nhân tổng hợp tất cả thông tin thu thập được thành một bản tóm tắt ngắn trả lời truy vấn gốc. Suốt quá trình này, tác nhân luôn ghi lại rõ ràng tiến trình, nhiệm vụ đang thực hiện và nhiệm vụ còn lại. Cách tiếp cận có cấu trúc này giúp tác nhân không bị lạc hướng và xử lý nhiệm vụ đa bước phức tạp một cách đáng tin cậy.
Dù lập kế hoạch cơ bản đã cải thiện đáng kể so với tác nhân phản ứng, nhiều kiến trúc nâng cao đã đẩy giới hạn của lập kế hoạch xa hơn nữa. Kiến trúc Plan-and-Execute là nền tảng, nơi tác nhân lập kế hoạch rồi thực thi từng bước. Tuy nhiên, kiến trúc này có hạn chế: thực thi tuần tự và mỗi nhiệm vụ vẫn cần gọi LLM. Kiến trúc ReWOO (Reasoning WithOut Observations) giải quyết một số hạn chế này bằng cách cho phép planner sử dụng gán biến. Trong ReWOO, planner có thể tham chiếu kết quả nhiệm vụ trước bằng cú pháp “#E2” (kết quả nhiệm vụ 2), cho phép nhiệm vụ phụ thuộc vào kết quả trước mà không cần hỏi planner sau mỗi bước. Điều này giảm số lần gọi LLM và tăng hiệu quả thực thi.
Kiến trúc LLMCompiler đại diện cho đỉnh cao của thiết kế tác nhân dựa trên lập kế hoạch. Nó giới thiệu nhiều cải tiến giúp hiệu suất vượt trội. Đầu tiên, planner xuất ra đồ thị có hướng không chu trình (DAG) các nhiệm vụ thay vì danh sách đơn. Mỗi nhiệm vụ trong DAG gồm công cụ cần gọi, tham số truyền vào và danh sách phụ thuộc (nhiệm vụ nào phải hoàn thành trước khi nhiệm vụ này được chạy). Thứ hai, đơn vị lấy nhiệm vụ nhận output liên tục từ planner và lên lịch chạy nhiệm vụ ngay khi các phụ thuộc được đáp ứng. Điều này cho phép song song hóa tối đa: nếu planner xác định được 10 nhiệm vụ độc lập, cả 10 có thể thực thi cùng lúc thay vì tuần tự. Thứ ba, tham số nhiệm vụ có thể là biến tham chiếu kết quả nhiệm vụ trước, giúp tác nhân chạy nhanh hơn gọi công cụ song song truyền thống. Sự kết hợp này, theo bài báo nghiên cứu, có thể tăng tốc độ lên 3.6 lần so với tác nhân truyền thống. Những kiến trúc này chứng minh rằng lập kế hoạch không phải kỹ thuật duy nhất mà là một phổ giải pháp, mỗi cái có đánh đổi riêng về độ phức tạp, hiệu suất và chi phí.
Để tác nhân lập kế hoạch hiệu quả, nó cần các công cụ phù hợp để thu thập thông tin và thực hiện hành động. Công cụ phổ biến nhất gồm tìm kiếm web (lấy thông tin trên internet), truy vấn cơ sở dữ liệu (truy cập dữ liệu có cấu trúc), gọi API (tương tác dịch vụ bên ngoài), và gọi mô hình ngôn ngữ (xử lý và suy luận thông tin). Trong LangGraph, công cụ được cung cấp cho tác nhân qua giao diện thiết kế kỹ lưỡng. Tác nhân gọi công cụ bằng cách sinh hàm gọi cụ thể, kết quả trả về cho tác nhân xử lý. Yếu tố then chốt là mỗi công cụ phải được định nghĩa rõ ràng, có input, output cụ thể, và tác nhân hiểu khi nào, cách nào nên sử dụng công cụ.
Ngoài các công cụ cơ bản, tác nhân lập kế hoạch nâng cao thường có công cụ chuyên biệt để quản lý trạng thái và tiến trình riêng. Ví dụ, công cụ “đọc todos” cho phép tác nhân xem lại kế hoạch và nhiệm vụ còn lại. Công cụ “ghi todos” giúp tác nhân cập nhật kế hoạch, đánh dấu nhiệm vụ hoàn thành, hoặc thêm nhiệm vụ mới dựa trên thông tin học được khi thực thi. Các meta-tool (công cụ thao tác trên trạng thái tác nhân) này rất quan trọng để tác nhân thích nghi kế hoạch khi nắm được thông tin mới. Nếu trong quá trình thực thi, tác nhân phát hiện kế hoạch ban đầu chưa đủ hoặc sai, nó có thể dùng công cụ ghi todos để sửa lại. Khả năng lập kế hoạch thích nghi này là yếu tố tách biệt tác nhân sản xuất với nguyên mẫu đơn giản. Kết hợp công cụ chuyên ngành (giải quyết công việc thực tế) và meta-tool (quản lý tư duy, lập kế hoạch của tác nhân) tạo nên hệ thống mạnh mẽ xử lý tình huống phức tạp, khó lường.
Để minh họa cách lập kế hoạch vận hành thực tế, hãy xét tác nhân nghiên cứu được giao nhiệm vụ thu thập thông tin về chủ đề phức tạp. Khi nhận truy vấn “Cung cấp tổng quan toàn diện về Model Context Protocol (MCP) và các ứng dụng”, tác nhân sẽ làm như sau: Đầu tiên, nó lập kế hoạch: “Bước 1: Tìm thông tin tổng quan về MCP, Bước 2: Tìm ứng dụng và trường hợp sử dụng MCP, Bước 3: Tìm chi tiết kỹ thuật về triển khai MCP, Bước 4: Tổng hợp thành tổng quan toàn diện.” Tác nhân ghi 4 nhiệm vụ này vào todo list, đều ở trạng thái chờ xử lý. Tiếp theo, nó thực thi từng bước: Bước 1, gọi công cụ tìm kiếm web với truy vấn “Model Context Protocol MCP là gì?” và nhận kết quả, đánh dấu hoàn thành và lưu lại. Bước 2, tìm kiếm “ứng dụng và trường hợp sử dụng MCP”, tiếp tục lưu kết quả. Bước 3, tìm chi tiết kỹ thuật triển khai. Cuối cùng, bước 4 dùng mô hình ngôn ngữ tổng hợp toàn bộ thông tin thành bản tổng quan trả lời truy vấn gốc.
Trong suốt quá trình, tác nhân luôn ghi lại tiến trình rõ ràng. Nếu phát hiện kế hoạch chưa đủ (ví dụ, kết quả tìm kiếm thiếu thông tin về một khía cạnh), nó có thể sửa kế hoạch và thêm nhiệm vụ mới. Khả năng thích nghi này rất thiết yếu trong thực tế khi kế hoạch ban đầu thường chưa đủ. Tác nhân có thể nhận ra cần thêm thông tin về triển khai cụ thể của MCP, hoặc cần so sánh MCP với giải pháp thay thế. Nhờ khả năng sửa kế hoạch giữa chừng, tác nhân xử lý tình huống phát sinh tốt hơn thay vì thất bại hoặc trả lời thiếu sót. Ví dụ này cho thấy sức mạnh của lập kế hoạch: vừa có cấu trúc, rõ ràng trong suy luận, vừa linh hoạt thích nghi với thông tin mới.
{{ cta-dark-panel heading=“Tăng Tốc Quy Trình Làm Việc với FlowHunt” description=“Trải nghiệm cách FlowHunt tự động hóa toàn bộ quy trình nội dung AI và SEO của bạn — từ nghiên cứu, tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả chỉ trong một nền tảng.” ctaPrimaryText=“Đặt Lịch Demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Dùng Thử FlowHunt Miễn Phí” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Một trong những lý do thuyết phục nhất để triển khai lập kế hoạch trong tác nhân AI là cải thiện mạnh các chỉ số hiệu suất. Tác nhân kiểu ReAct truyền thống cần gọi LLM với mỗi hành động, nghĩa là nhiệm vụ 10 bước cần 10 lần gọi LLM. Tác nhân lập kế hoạch, ngược lại, thường chỉ cần 2-3 lần gọi LLM: một lần cho pha lập kế hoạch, một hoặc vài lần cho các nhiệm vụ cần suy luận, và có thể một lần cho lập lại kế hoạch nếu cần. Việc giảm số lần gọi LLM này giúp tiết kiệm chi phí đáng kể, đặc biệt khi sử dụng mô hình đắt như GPT-4. Với tổ chức thực thi hàng nghìn tác nhân mỗi ngày, sự chênh lệch giữa tác nhân ReAct và lập kế hoạch có thể lên tới hàng chục nghìn đô mỗi tháng.
Ngoài tiết kiệm chi phí, lập kế hoạch giúp tăng tốc độ đáng kể. Trong tác nhân truyền thống, mỗi bước phải xong mới được làm tiếp, tạo nút thắt tuần tự. Tác nhân lập kế hoạch, nhất là dùng kiến trúc DAG như LLMCompiler, có thể xác định nhiệm vụ độc lập và thực thi song song. Nếu một nhiệm vụ cần tìm thông tin về chủ đề A, và nhiệm vụ khác về chủ đề B, và hai việc này độc lập, cả hai có thể thực hiện đồng thời. Song song hóa này có thể rút ngắn thời gian thực thi 3-4 lần so với làm tuần tự. Với ứng dụng hướng người dùng, tốc độ này trực tiếp nâng trải nghiệm. Với xử lý hàng loạt, nghĩa là hoàn thành nhiều việc hơn trong cùng thời gian. Sự kết hợp giữa giảm chi phí và tăng tốc giúp tác nhân lập kế hoạch trở thành lựa chọn hấp dẫn cho mọi tổ chức vận hành AI quy mô lớn.
Tình huống thực tế hiếm khi diễn ra đúng kế hoạch ban đầu. Tác nhân lập kế hoạch phải có khả năng xử lý khi kế hoạch không đủ hoặc sai. Điều này đòi hỏi xử lý lỗi và khả năng lập lại kế hoạch tinh vi. Khi gặp tình huống ngoài dự kiến—công cụ trả lỗi, kết quả tìm kiếm không như mong đợi, hoặc phát hiện nhiệm vụ phức tạp hơn—tác nhân cần thích nghi. Cách hiệu quả nhất là cho phép tác nhân lập lại kế hoạch dựa trên những gì đã học. Ví dụ, nếu kế hoạch ban đầu là tìm kiếm thông tin và tổng hợp, nhưng tìm kiếm không có kết quả, tác nhân phải nhận ra và sửa lại kế hoạch. Nó có thể thử truy vấn khác, tìm nguồn thay thế, hoặc chia nhỏ nhiệm vụ.
Triển khai lập kế hoạch thích nghi đòi hỏi quản lý trạng thái và logic quyết định cẩn thận. Tác nhân phải theo dõi không chỉ những gì đã làm mà còn cả những gì học được về vấn đề. Nếu tìm kiếm “MCP” không có kết quả, tác nhân nên thử “Model Context Protocol” hoặc “MCP protocol” trước khi bỏ cuộc. Nếu gọi công cụ lỗi, tác nhân phải quyết định thử lại, dùng công cụ khác, hay báo sự cố. Những quyết định này yêu cầu tác nhân suy luận về tiến độ và điều chỉnh chiến lược. Đây chính là lợi thế của tác nhân lập kế hoạch: vì có kế hoạch rõ ràng, nó có thể đánh giá hiệu quả thực thi và ra quyết định thích ứng. Tác nhân phản ứng thì ngược lại, không có cấu trúc, phải quyết định tức thời mà không hiểu tổng thể nhiệm vụ.
Khi tác nhân lập kế hoạch ngày càng tinh vi, việc giám sát và gỡ lỗi trở nên rất quan trọng. Khác với ứng dụng đơn giản dễ truy vết, tác nhân lập kế hoạch gồm nhiều điểm quyết định, gọi công cụ, cập nhật trạng thái. Giám sát hiệu quả đòi hỏi quan sát nhiều khía cạnh: kế hoạch tạo ra, nhiệm vụ đã hoàn thành, kết quả từng lần gọi công cụ, và quyết định của tác nhân ở mỗi bước. LangGraph hỗ trợ sẵn qua LangSmith—nền tảng giám sát, gỡ lỗi trực quan hóa quá trình thực thi tác nhân dưới dạng đồ thị. Bạn có thể xem chính xác nút nào được thực hiện, thứ tự thực hiện, trạng thái truyền qua lại. Trực quan hóa này vô giá để hiểu vì sao tác nhân hành xử như vậy và tìm điểm cần cải thiện.
Gỡ lỗi tác nhân lập kế hoạch cũng cần hiểu prompt dùng để tạo kế hoạch. Chất lượng kế hoạch ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất, nên nếu tác nhân hoạt động kém, kiểm tra prompt lập kế hoạch là bước đầu. Có thể prompt không cung cấp đủ bối cảnh, hoặc không mô tả rõ loại kế hoạch mong muốn. Chỉnh sửa prompt thường cải thiện rõ rệt hiệu suất tác nhân. Ngoài ra, giám sát kết quả calling công cụ giúp phát hiện công cụ có trả về đúng kết quả không, có cần cấu hình lại không. Ví dụ, nếu công cụ tìm kiếm web trả kết quả không phù hợp, có thể bạn cần chỉnh lại định dạng truy vấn hoặc thêm bộ lọc. Kết hợp trực quan hóa luồng thực thi với phân tích prompt và kết quả công cụ, bạn có thể cải tiến tác nhân lập kế hoạch một cách hệ thống.
Dựa trên nghiên cứu và kinh nghiệm thực tế, có một số thực hành tốt nhất khi xây dựng tác nhân lập kế hoạch hiệu quả. Đầu tiên, đầu tư vào xây dựng prompt lập kế hoạch chất lượng cao. Prompt nên giải thích rõ nhiệm vụ, cho ví dụ về kế hoạch tốt, quy định định dạng output kế hoạch. Prompt tốt giúp cải thiện chất lượng kế hoạch và giảm nhu cầu lập lại kế hoạch. Thứ hai, thiết kế cấu trúc trạng thái hợp lý. Trạng thái nên chứa đủ thông tin để quyết định, nhưng không quá nhiều gây khó quản lý. Trạng thái tốt giúp tác nhân dễ hiểu tiến trình và quyết định bước tiếp theo. Thứ ba, cung cấp công cụ rõ ràng, định nghĩa tốt, có tài liệu đầy đủ. Công cụ nên có mục đích rõ, input/output xác định, có xử lý lỗi. Khi công cụ tốt, tác nhân dùng hiệu quả hơn và cho kết quả tốt hơn.
Thứ tư, triển khai xử lý lỗi và logic lập lại kế hoạch vững chắc. Hãy giả định sẽ có lỗi—công cụ hỏng, kết quả không như mong đợi, kế hoạch cần sửa. Xây dựng cơ chế tác nhân tự phát hiện và thích nghi. Thứ năm, giám sát và cải tiến liên tục. Dùng công cụ giám sát để hiểu hiệu suất, nhận diện nút thắt, điểm thất bại, và cải tiến thiết kế. Thay đổi nhỏ trong prompt, công cụ, trạng thái có thể tác động lớn đến hiệu suất tổng thể. Thứ sáu, cân nhắc đánh đổi giữa độ tinh vi lập kế hoạch và tốc độ thực thi. Lập kế hoạch càng phức tạp (như DAG) càng tăng hiệu suất nhưng cũng phức tạp hơn. Hãy bắt đầu từ đơn giản, chỉ nâng cấp nếu thực sự cần. Cuối cùng, kiểm thử kỹ trước khi triển khai thực tế. Tác nhân lập kế hoạch xử lý kịch bản phức tạp, nhưng cũng có thể thất bại bất ngờ. Kiểm thử kỹ giúp phát hiện và sửa lỗi trước khi ảnh hưởng đến người dùng.
Lĩnh vực lập kế hoạch tác nhân AI đang phát triển rất nhanh, với nhiều kiến trúc và kỹ thuật mới liên tục xuất hiện. Một hướng đi triển vọng là tích hợp học máy vào tác nhân lập kế hoạch. Thay vì dùng prompt cố định, tác nhân có thể học từ trải nghiệm và cải thiện lập kế hoạch theo thời gian. Một hướng khác là phát triển thuật toán lập kế hoạch tinh vi hơn, xử lý tình huống phức tạp hơn như lập kế hoạch trong môi trường bất định hoặc có nhiều mục tiêu xung đột. Nghiên cứu về lập kế hoạch phân cấp—tác nhân lập kế hoạch bậc cao rồi chia nhỏ thành kế hoạch con—có thể giúp tác nhân xử lý nhiệm vụ ngày càng phức tạp. Thêm nữa, khi mô hình ngôn ngữ ngày càng mạnh, chúng ta có thể kỳ vọng khả năng lập kế hoạch tốt hơn được tích hợp sẵn, giảm nhu cầu các cơ chế lập kế hoạch bên ngoài.
Việc tích hợp lập kế hoạch với kỹ thuật AI khác cũng là hướng nghiên cứu sôi động. Ví dụ, kết hợp lập kế hoạch với retrieval-augmented generation (RAG) có thể giúp tác nhân lên chiến lược tìm kiếm thông tin, tăng độ chính xác và hiệu quả. Kết hợp lập kế hoạch với reinforcement learning giúp tác nhân học chiến lược lập kế hoạch tối ưu cho từng lĩnh vực. Khi các kỹ thuật này trưởng thành và dễ tiếp cận hơn qua nền tảng như FlowHunt, tác nhân dựa trên lập kế hoạch sẽ trở thành tiêu chuẩn cho nhiệm vụ tự động hóa AI phức tạp. Tương lai của tác nhân AI không nằm ở xây dựng mô hình riêng lẻ mạnh hơn, mà là ở hệ thống thông minh có thể suy luận về vấn đề phức tạp, lập kế hoạch tiếp cận và thực thi hiệu quả.
Lập kế hoạch đại diện cho sự thay đổi căn bản trong cách xây dựng tác nhân AI, chuyển từ tiếp cận phản ứng từng bước sang suy luận chủ động, có cấu trúc. Khi buộc tác nhân phải suy nghĩ trước toàn bộ nhiệm vụ và xây dựng kế hoạch rõ ràng, chúng ta vượt qua giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, giảm chi phí, tăng tốc độ và xử lý tốt hơn các tình huống phức tạp. Triển khai lập kế hoạch trong các framework như LangGraph cung cấp công cụ thực tế để xây dựng tác nhân tinh vi, còn nền tảng như FlowHunt giúp các đội nhóm không chuyên sâu kỹ thuật cũng tiếp cận được năng lực này. Dù bạn xây dựng tác nhân nghiên cứu, tự động hóa hay trợ lý thông minh, tích hợp lập kế hoạch vào kiến trúc tác nhân sẽ nâng cao hiệu suất và độ tin cậy đáng kể. Khi lĩnh vực tiếp tục phát triển, tác nhân dựa trên lập kế hoạch sẽ ngày càng trọng tâm trong việc tổ chức tận dụng AI cho giải quyết vấn đề phức tạp và tự động hóa.
Tác nhân ReAct thực hiện một quyết định mỗi bước và cần gọi LLM cho mỗi lần sử dụng công cụ, điều này có thể chậm và tốn kém hơn. Tác nhân dựa trên lập kế hoạch xây dựng toàn bộ kế hoạch trước, giảm số lần gọi LLM và cho phép suy luận tốt hơn về toàn bộ nhiệm vụ.
Lập kế hoạch chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn, giảm lượng ngữ cảnh cần thiết tại mỗi thời điểm. Điều này giúp tác nhân duy trì độ chính xác ngay cả khi xử lý lượng thông tin lớn, vì chúng tập trung vào các tiểu nhiệm vụ cụ thể thay vì tìm kiếm trong ngữ cảnh chứa lượng lớn token.
LangGraph là một framework xây dựng tác nhân AI có trạng thái bằng cách sử dụng máy trạng thái. Nó biểu diễn quy trình tác nhân dưới dạng đồ thị với các nút và cạnh, mỗi nút là một bước (như lập kế hoạch hoặc thực thi công cụ) và cạnh đại diện cho chuyển đổi trạng thái.
Tác nhân lập kế hoạch và thực thi mang lại ba lợi ích chính: thực thi nhanh hơn (không cần gọi LLM sau mỗi hành động), tiết kiệm chi phí (ít gọi LLM hơn), và hiệu suất tốt hơn (suy luận rõ ràng về các bước giúp tăng tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ).
FlowHunt cung cấp nền tảng không cần mã để thiết kế và tự động hóa quy trình AI phức tạp, bao gồm cả lập kế hoạch và thực thi tác nhân. Nó đơn giản hóa việc xây dựng các tác nhân tinh vi mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Xây dựng các tác nhân AI tinh vi với khả năng lập kế hoạch bằng nền tảng tự động hóa không mã của FlowHunt. Tối ưu hóa quy trình phức tạp và giảm chi phí LLM.
Tìm hiểu cách xây dựng các tác nhân AI tinh vi với quyền truy cập hệ thống tệp, triển khai chiến lược offload ngữ cảnh và tối ưu hóa lượng token thông qua các k...
Tìm hiểu cách xây dựng AI agent mạnh mẽ, sẵn sàng sản xuất với phương pháp luận 12 yếu tố toàn diện của chúng tôi. Khám phá các thực tiễn tốt nhất về xử lý ngôn...
Gặp khó khăn khi kết thúc bài viết? Hãy thử sử dụng Công Cụ Kết Luận AI của FlowHunt miễn phí và học cách tự xây dựng công cụ để tạo ra kết luận hoàn hảo cho bấ...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
