Xây dựng AI Agent mở rộng: Khám phá sâu về Kiến trúc Middleware

Giới thiệu

FlowHunt sử dụng thư viện LangChain ở phía backend, và trong bài viết này, tôi sẽ khám phá kiến trúc middleware của LangChain cùng cách nó giúp chúng tôi xây dựng các AI agent tinh vi hơn. Sự phát triển của AI agent đã đạt đến điểm bùng phát quan trọng. Khi các mô hình ngôn ngữ ngày càng mạnh mẽ, nhu cầu về kiến trúc agent tinh vi, có thể xử lý quy trình nhiều bước phức tạp ngày càng tăng. LangChain 1.0 giới thiệu một sự thay đổi mô hình trong cách lập trình viên xây dựng agent thông qua kiến trúc middleware sáng tạo, thay đổi căn bản cách chúng ta tiếp cận khả năng mở rộng và tổ hợp agent. Bài hướng dẫn toàn diện này sẽ phân tích lại việc xây dựng deep agent dựa trên LangChain 1.0, xem xét cách middleware biến đổi phát triển agent từ mô hình cứng nhắc, nguyên khối sang hệ thống linh hoạt, có thể lắp ghép, trao quyền cho lập trình viên tạo agent mạnh mẽ phù hợp từng nhu cầu.

Hiểu về Deep Agent: Vượt ra ngoài việc gọi công cụ đơn giản

Trước khi đi sâu vào kiến trúc kỹ thuật, cần phân biệt deep agent khác gì với hệ thống gọi công cụ truyền thống. Về bản chất, deep agent là các vòng lặp gọi công cụ tinh vi được tăng cường các khả năng tích hợp giúp xử lý quy trình đa bước phức tạp với ít can thiệp của con người nhất. Trong khi agent gọi công cụ đơn giản thực hiện tác vụ tuần tự bằng việc gọi công cụ và xử lý kết quả, deep agent bổ sung một lớp trí tuệ và cấu trúc, thay đổi cách tiếp cận giải quyết vấn đề.

Nền tảng của deep agent dựa trên bốn trụ cột quan trọng. Thứ nhất, khả năng lập kế hoạch cho phép agent tạo và bám sát danh sách việc cần làm, phân nhỏ tác vụ lớn thành các bước nhỏ dễ quản lý trước khi thực thi. Giai đoạn lập kế hoạch này rất quan trọng vì giúp agent tư duy toàn bộ quy trình, nhận diện phụ thuộc và tối ưu thứ tự thao tác. Thứ hai, truy cập hệ thống file giúp agent lưu trữ ngữ cảnh lâu dài, cho phép ghi thông tin vào file để truy xuất sau thay vì giữ tất cả trong lịch sử hội thoại. Điều này đặc biệt hữu ích khi quản lý lượng lớn dữ liệu hoặc duy trì trạng thái qua nhiều thao tác. Thứ ba, tạo sub-agent giúp main agent phân công công việc cho sub-agent chuyên biệt, tạo cấu trúc phân cấp giúp tăng hiệu quả và cho phép chuyên môn hóa theo lĩnh vực. Cuối cùng, prompt hệ thống chi tiết cung cấp hướng dẫn toàn diện về cách sử dụng các công cụ hiệu quả, đảm bảo agent hiểu không chỉ công cụ có gì mà còn khi nào và cách dùng tối ưu.

Những khả năng này đã chứng tỏ giá trị trong các hệ thống thực tế như Manus và Cloud Code, nơi agent phải xử lý quy trình phức tạp, quản lý lượng lớn ngữ cảnh và ra quyết định thông minh về phân công tác vụ. Mục tiêu của gói deep agent là dân chủ hóa tiếp cận kiến trúc tinh vi này, giúp lập trình viên dễ dàng xây dựng agent mạnh mẽ mà không phải phát minh lại bánh xe hay hiểu mọi chi tiết triển khai.

Sự tiến hóa của kiến trúc Agent: Từ nguyên khối tới module

Cách tiếp cận truyền thống khi xây dựng agent là tạo cấu trúc nguyên khối, nơi mọi chức năng — lập kế hoạch, quản lý công cụ, xử lý trạng thái, thiết kế prompt — được gắn chặt trong một mã nguồn duy nhất. Cách này gây ra nhiều vấn đề: mở rộng agent phải sửa đổi logic cốt lõi, khó tái sử dụng thành phần ở nhiều agent khác nhau, khó kiểm thử từng tính năng độc lập. Lập trình viên hoặc phải chấp nhận giới hạn hoặc phải tái cấu trúc quy mô lớn để bổ sung khả năng mới.

LangChain 1.0 giải quyết các thách thức này bằng một khái niệm cách mạng: middleware. Middleware là một sự thay đổi mô hình trong kiến trúc agent, giới thiệu lớp trừu tượng xếp chồng cho phép tổ hợp khả năng agent như lắp ghép các khối. Thay vì sửa vòng lặp agent chính, middleware chặn và tăng cường tại các điểm nhất định trong luồng thực thi agent, giúp tách biệt chức năng và tối đa hóa tái sử dụng. Đổi mới kiến trúc này biến phát triển agent từ cách tiếp cận nguyên khối sang hệ thống module, nơi mỗi tính năng có thể phát triển, kiểm thử, triển khai độc lập.

Điểm nổi bật của middleware là khả năng xếp chồng. Lập trình viên có thể định nghĩa nhiều thành phần middleware và áp dụng tuần tự, mỗi lớp sẽ mở rộng trạng thái, công cụ và prompt hệ thống riêng. Nhờ đó, một agent có thể vừa có khả năng lập kế hoạch, truy cập hệ thống file, tạo sub-agent, vừa có các tăng cường tùy chỉnh — tất cả phối hợp nhịp nhàng. Thứ tự áp dụng middleware quan trọng, vì mỗi lớp xây dựng trên lớp trước, tạo hiệu ứng cộng dồn giúp agent ngày càng mạnh mẽ.

Middleware biến đổi khả năng Agent như thế nào

Để hiểu middleware, cần xem nó thay đổi vòng lặp agent ReAct (Reasoning + Acting) cơ bản ra sao. Mẫu ReAct, nay là tiêu chuẩn cho agent gọi công cụ, gồm các bước: mô hình lập luận chọn hành động, thực hiện bằng công cụ, quan sát kết quả, lặp lại cho đến khi hoàn thành. Middleware không thay thế vòng lặp này; thay vào đó, nó tăng cường ở những điểm chiến lược.

Middleware hoạt động qua ba cơ chế chính. Thứ nhất, mở rộng lược đồ trạng thái bằng cách thêm khóa và cấu trúc dữ liệu mới mà agent có thể truy cập, chỉnh sửa. Nhờ đó, nhiều middleware có thể giữ trạng thái riêng mà không xung đột. Thứ hai, thêm công cụ mới vào bộ công cụ agent, giúp mô hình có thêm khả năng hoàn thành mục tiêu. Thứ ba, chỉnh sửa yêu cầu tới mô hình, thường bằng cách bổ sung hướng dẫn vào prompt hệ thống, giải thích khi nào và cách dùng công cụ mới.

Cách tiếp cận ba hướng này đảm bảo tính tăng cường của middleware là toàn diện và tích hợp tốt. Chỉ thêm công cụ mà không mở rộng trạng thái hoặc hướng dẫn sẽ không hiệu quả — mô hình có thể không hiểu cách dùng hoặc khi nào nên gọi công cụ. Kết hợp cả ba, middleware tạo ra tăng cường thống nhất mà mô hình có thể tận dụng hiệu quả.

Middleware lập kế hoạch: Phân rã tác vụ có cấu trúc

Middleware lập kế hoạch minh họa cách kiến trúc middleware giúp agent có khả năng cao cấp. Middleware này mở rộng trạng thái agent với danh sách việc cần làm, một cấu trúc dữ liệu đơn giản nhưng mạnh mẽ giúp agent duy trì kế hoạch hành động bài bản. Triển khai rất gọn gàng: middleware thêm một khóa vào trạng thái, nhưng khóa này mở ra nhiều khả năng.

Để công cụ lập kế hoạch hiệu quả, middleware cung cấp công cụ ghi việc cho phép mô hình tạo, cập nhật, quản lý danh sách việc. Khi gặp tác vụ phức tạp, agent dùng công cụ này để phân nhỏ thành các bước dễ thực hiện. Thay vì giải quyết cùng lúc, agent lập kế hoạch, thực hiện từng bước, cập nhật kế hoạch theo tiến trình. Phương pháp này có nhiều lợi ích: giúp suy luận của agent minh bạch, dễ kiểm tra; dễ phục hồi lỗi (nếu một bước thất bại, agent điều chỉnh các bước còn lại); thường thực thi hiệu quả hơn vì đã tư duy toàn quy trình.

Đặc biệt, middleware lập kế hoạch không chỉ thêm công cụ — nó còn chỉnh sửa prompt hệ thống với hướng dẫn chi tiết cách dùng công cụ viết việc hiệu quả. Các hướng dẫn này giải thích khi nào nên lập kế hoạch, cấu trúc kế hoạch tốt ra sao, cập nhật kế hoạch theo tiến trình như thế nào. Việc tăng cường prompt hệ thống là thiết yếu, giúp điều hướng hành vi mô hình, đảm bảo công cụ lập kế hoạch được dùng hợp lý.

Middleware hệ thống file: Lưu trữ và duy trì ngữ cảnh

Nếu middleware lập kế hoạch tập trung vào phân rã tác vụ, thì middleware hệ thống file giải quyết thách thức khác quan trọng không kém: quản lý ngữ cảnh và duy trì trạng thái qua nhiều thao tác. Middleware này mở rộng trạng thái agent với từ điển file, tạo ra hệ thống file ảo mà agent có thể đọc/ghi.

Khác với middleware lập kế hoạch chỉ cung cấp một công cụ, middleware hệ thống file cung cấp nhiều công cụ cho các thao tác file khác nhau. Agent có thể liệt kê file, đọc file để nạp thông tin, ghi file mới để lưu trữ, chỉnh sửa file cũ để cập nhật. Cách này phản ánh thực tế các thao tác file đa dạng và cần công cụ riêng biệt.

Middleware hệ thống file đặc biệt hữu ích khi quản lý lượng dữ liệu lớn hoặc duy trì trạng thái qua nhiều thao tác. Thay vì giữ mọi thứ trong lịch sử hội thoại (ngốn nhiều token, dễ vượt giới hạn ngữ cảnh), agent có thể ghi thông tin vào file và lấy ra khi cần. Ví dụ, agent nghiên cứu có thể ghi phát hiện vào file, phân loại theo chủ đề, khi tổng hợp kết luận sẽ truy xuất file liên quan. Cách này tăng hiệu quả vượt trội, cho phép agent làm việc với bộ dữ liệu lớn hơn nhiều so với giới hạn cửa sổ ngữ cảnh.

Như middleware lập kế hoạch, middleware hệ thống file cũng bổ sung prompt hệ thống hướng dẫn cách dùng công cụ file hiệu quả: khi nào nên lưu thông tin, cách tổ chức file dễ truy xuất, quy tắc quản lý file ảo tốt nhất.

Middleware sub-agent: Phân công và chuyên môn hóa

Middleware sub-agent là phần tinh vi nhất trong kiến trúc deep agent. Middleware này cho phép main agent tạo sub-agent chuyên biệt cho từng nhiệm vụ, tạo cấu trúc phân cấp tăng hiệu suất và chuyên môn hóa. Triển khai phức tạp hơn vì phải xử lý nhiều kịch bản.

Cốt lõi, middleware sub-agent cung cấp công cụ giao tác vụ cho phép main agent phân công việc cho sub-agent. Khi main agent xác định một tác vụ nên chuyển cho sub-agent, nó gọi công cụ giao việc, chỉ định sub-agent phù hợp và truyền thông tin liên quan. Sub-agent thực thi và trả về phản hồi đầy đủ cho main agent. Mô hình này có nhiều lợi ích: cách ly ngữ cảnh (sub-agent chỉ thấy dữ liệu liên quan nhiệm vụ), cho phép chuyên môn hóa (mỗi sub-agent có bộ công cụ, prompt riêng), và thường thực thi gọn gàng, hiệu quả hơn.

Middleware sub-agent hỗ trợ hai trường hợp chính tạo sub-agent. Đầu tiên là cách ly ngữ cảnh, tức là sub-agent đa năng nhận bộ công cụ giống main agent nhưng chỉ làm nhiệm vụ hẹp, trả về kết quả sạch sẽ không lẫn các lệnh trung gian — tiết kiệm token, thời gian. Trường hợp hai là chuyên môn hóa lĩnh vực, tức sub-agent có prompt riêng và bộ công cụ giới hạn cho một mảng/nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, agent nghiên cứu có sub-agent chuyên tổng hợp tài liệu (truy cập cơ sở dữ liệu học thuật), còn sub-agent khác chuyên phân tích dữ liệu (truy cập công cụ thống kê).

Middleware hỗ trợ hai cách định nghĩa sub-agent. Sub-agent gọi công cụ được tạo từ đầu với prompt tùy chỉnh và danh sách công cụ riêng, có thể hoàn toàn khác với main agent. Lập trình viên cũng có thể chỉ định mô hình riêng cho từng sub-agent, cho phép dùng mô hình khác nhau cho từng nhiệm vụ. Sub-agent tùy chỉnh còn linh hoạt hơn, cho phép truyền trực tiếp các đồ thị LangGraph đã xây dựng sẵn thành sub-agent. Điều này rất hữu ích khi đã có workflow agent phức tạp và muốn dùng lại như một sub-agent.

Đặc biệt, sub-agent cũng nhận được middleware, nên chúng cũng tận dụng được lập kế hoạch, hệ thống file, v.v. Như vậy, sub-agent không bị giới hạn ở gọi công cụ đơn giản — chúng cũng tinh vi như main agent, có thể lập kế hoạch, quản lý file, tạo tiếp sub-agent cho nhiệm vụ con.

Quản lý ngữ cảnh và Middleware tóm tắt

Khi agent trò chuyện dài và xử lý tác vụ phức tạp, cửa sổ ngữ cảnh trở thành giới hạn then chốt. Middleware tóm tắt giải quyết vấn đề này bằng cách tự động quản lý ngữ cảnh khi nó vượt lớn. Middleware này theo dõi lịch sử hội thoại, khi số token tiến sát giới hạn, tự động rút gọn bằng cách tóm tắt tin nhắn cũ, giữ lại nội dung gần nhất.

Middleware tóm tắt rất cần thiết cho agent sản xuất cần duy trì ngữ cảnh qua các hội thoại dài. Nếu không, agent sẽ chạm giới hạn ngữ cảnh và mất dữ liệu lịch sử quan trọng. Nhờ tóm tắt, agent vẫn nhận biết quá khứ mà không vượt số token. Middleware cân bằng thông minh giữa giữ lại ngữ cảnh gần (thường quan trọng nhất) và tóm tắt ngữ cảnh cũ (có thể nén mà không mất thông tin cốt lõi).

Cách tiếp cận này phản ánh nguyên lý quan trọng trong thiết kế agent: ngữ cảnh là tài nguyên quý, cần quản lý hợp lý. Mỗi token cho ngữ cảnh là một token không dành cho suy luận hay đầu ra công cụ. Middleware tự động tóm tắt giúp agent chạy hiệu quả ngay cả khi hội thoại kéo dài.

Human-in-the-Loop: Middleware cho ứng dụng trọng yếu

Với ứng dụng trọng yếu, nơi agent phải gọi công cụ nhạy cảm (gửi email, báo cáo sự cố, giao dịch tài chính…), middleware có con người kiểm duyệt cung cấp lớp bảo vệ cần thiết. Middleware này cho phép lập trình viên xác định công cụ nào cần dừng trước khi thực thi, để con người xem xét, phê duyệt (hoặc chỉnh sửa) trước khi agent thực hiện lệnh.

Middleware này nhận cấu hình công cụ chỉ định công cụ nào cần kiểm duyệt và con người được phép làm gì. Ví dụ, trước khi gửi email, lập trình viên có thể cấu hình để người dùng phê duyệt, chỉnh tham số hoặc phản hồi cho agent cách xử lý khác. Nhờ đó, quy trình hợp tác giữa agent và con người: agent lo suy luận, lập kế hoạch, còn con người kiểm soát hành động quan trọng.

Middleware này minh chứng cho sức mạnh kiến trúc middleware: thêm tính năng kiểm soát, an toàn phức tạp mà không phải sửa logic cốt lõi. Mỗi ứng dụng có yêu cầu kiểm duyệt riêng, middleware cho phép tùy chỉnh mức độ can thiệp của con người phù hợp từng bài toán.

Xây dựng Agent mở rộng với Middleware tùy chỉnh

LangChain 1.0 có nhiều middleware dựng sẵn, nhưng sức mạnh thực sự nằm ở khả năng mở rộng. Lập trình viên có thể tạo middleware tùy chỉnh bằng cách mở rộng lớp middleware gốc, thêm khóa trạng thái, công cụ, chỉnh prompt hệ thống phù hợp từng nhu cầu.

Quy trình phát triển middleware tùy chỉnh giống hệt middleware dựng sẵn: mở rộng trạng thái với khóa mới, thêm công cụ thao tác trên trạng thái đó, chỉnh prompt hệ thống hướng dẫn mô hình cách dùng công cụ mới. Mẫu nhất quán này giúp việc phát triển middleware mới dễ dàng, tích hợp mượt với các middleware khác.

Ví dụ, lập trình viên xây agent CSKH có thể tạo middleware tùy chỉnh bổ sung công cụ tra cứu khách hàng, công cụ quản lý ticket, công cụ truy vấn tài liệu. Middleware này mở rộng khả năng agent theo hướng chuyên biệt, đồng thời vẫn hưởng lợi từ lập kế hoạch, hệ thống file, sub-agent của middleware dựng sẵn.

Khả năng tạo middleware tùy chỉnh đồng nghĩa lập trình viên không bị giới hạn bởi khả năng mặc định. Nếu agent cần công cụ hoặc tính năng quản lý trạng thái nào đó, chỉ cần triển khai thành middleware và tích hợp cùng kiến trúc agent hiện tại.

FlowHunt và phát triển Agent đơn giản hóa

LangChain 1.0 cung cấp nền tảng kiến trúc cho agent tinh vi, nhưng các nền tảng như FlowHunt đưa phát triển agent lên tầm cao mới bằng giao diện không cần mã hóa để xây dựng, triển khai, quản lý AI agent. Thành phần AI Agent của FlowHunt tận dụng triết lý kiến trúc middleware, cho phép lập trình viên tạo agent mạnh mẽ mà không cần viết code.

Cách tiếp cận của FlowHunt hoàn toàn ăn khớp với triết lý middleware: tổ hợp, mở rộng và dễ sử dụng. Thay vì yêu cầu lập trình viên hiểu chi tiết kỹ thuật middleware, FlowHunt cung cấp giao diện trực quan, nơi bạn có thể ghép nối khả năng agent bằng cách kết nối các thành phần. Nền tảng tự động điều phối middleware bên dưới, giúp bạn tập trung vào xác định mục tiêu agent thay vì cách triển khai.

Agent trên FlowHunt có thể cấu hình lập kế hoạch, truy cập file, tạo sub-agent, công cụ tùy chỉnh — tất cả trong giao diện trực quan. Điều này dân chủ hóa phát triển agent, tiếp cận cả những người không chuyên sâu về LangChain hay kiến trúc agent. Ngoài ra, FlowHunt còn có tính năng log agent chi tiết, theo dõi lịch sử, quản lý chi phí giúp tối ưu hiệu suất agent.

Triển khai thực tế: Tạo Deep Agent

Hiểu lý thuyết kiến trúc middleware là hữu ích, nhưng sức mạnh thực sự bộc lộ ở thực hành. Tạo deep agent với LangChain 1.0 sử dụng hàm create_deep_agent, cung cấp giao diện dựng sẵn để xây agent với đầy đủ khả năng đã bàn.

Hàm create_deep_agent nhận một số tham số chính. Lập trình viên truyền vào danh sách công cụ agent có thể dùng, hướng dẫn tùy chỉnh xác định hành vi, mục tiêu, và sub-agent mà main agent có thể phân công tác vụ. Hàm sẽ sử dụng agent builder để ghép các middleware theo thứ tự thích hợp.

Agent builder là nơi mọi thứ diễn ra. Nó bắt đầu bằng việc chọn mô hình (mặc định là Claude Sonnet 3.5, có thể chọn mô hình khác), sau đó áp dụng middleware theo thứ tự: đầu tiên là middleware lập kế hoạch (mở rộng trạng thái với danh sách việc, thêm công cụ viết việc), tiếp theo là middleware hệ thống file (thêm công cụ và trạng thái file), rồi đến middleware sub-agent (kích hoạt phân công tác vụ), cuối cùng là middleware tóm tắt (quản lý ngữ cảnh).

Việc áp dụng middleware tuần tự là then chốt: mỗi lớp middleware xây trên lớp trước, tạo hiệu ứng cộng dồn. Prompt hệ thống được mở rộng dần với hướng dẫn từ từng middleware, giúp mô hình nhận chỉ dẫn toàn diện cách dùng mọi khả năng. Lược đồ trạng thái cũng lớn dần theo từng middleware, cho phép agent lưu trữ nhiều loại trạng thái. Bộ công cụ cũng mở rộng, giúp mô hình thêm lựa chọn để đạt mục tiêu.

Lập trình viên có thể tùy biến quá trình này bằng cách chọn middleware cần thiết. Nếu agent không cần truy cập file, có thể bỏ qua middleware hệ thống file. Nếu không cần sub-agent, có thể bỏ qua middleware sub-agent. Linh hoạt này đảm bảo agent được cấu hình đúng nhu cầu, không dư thừa.

Mẫu nâng cao: Điều phối nhiều agent

Khi ứng dụng agent ngày càng tinh vi, lập trình viên thường phải điều phối nhiều agent phối hợp để đạt mục tiêu lớn. Kiến trúc middleware cho phép giải quyết điều phối multi-agent nhờ hệ thống sub-agent.

Một mẫu mạnh là phân cấp nhiệm vụ, main agent phân tách tác vụ lớn thành các tác vụ con, giao cho từng sub-agent chuyên biệt. Ví dụ, agent nghiên cứu giao phân tích tài liệu cho một sub-agent, phân tích số liệu cho agent khác, tổng hợp cho agent thứ ba. Mỗi sub-agent tối ưu cho nhiệm vụ riêng với prompt, công cụ chuyên sâu. Main agent điều phối tổng thể, đảm bảo các sub-agent thực thi đúng thứ tự và tích hợp kết quả.

Một mẫu khác là thực thi song song, nhiều sub-agent cùng làm các phần việc độc lập. Dù hiện tại agent xử lý sequential, kiến trúc cho phép mở rộng thực thi song song, tập hợp kết quả từ nhiều sub-agent. Đặc biệt hữu ích cho tác vụ chia nhỏ độc lập.

Mẫu thứ ba là lặp lại tinh chỉnh, main agent tạo sub-agent để ra giải pháp sơ bộ, rồi dùng kết quả đó để tinh chỉnh cách tiếp cận, tạo các sub-agent mới phân tích sâu hơn. Mẫu này phù hợp với các vấn đề phức tạp cần nhiều vòng phân tích, điều chỉnh để đạt giải pháp tối ưu.

Các mẫu trên chứng minh kiến trúc middleware cho phép xây hệ thống multi-agent phức tạp mà không cần viết thủ công logic điều phối. Middleware sub-agent lo cơ chế phân công, giao tiếp, lập trình viên chỉ cần xác định workflow và khả năng từng agent.

Tiết kiệm token và tối ưu chi phí

Một lợi ích thực tiễn của kiến trúc deep agent là hiệu quả sử dụng token và tối ưu chi phí. Nhờ kết hợp lập kế hoạch, truy cập file, phân công sub-agent, deep agent có thể giải quyết tác vụ phức tạp với lượng token ít hơn nhiều so với agent đơn giản.

Lập kế hoạch giảm lượng token sử dụng bởi agent tư duy luồng công việc trước khi thực hiện, tránh thử sai lãng phí. Thay vì thử nhiều cách rồi mới học từ sai lầm, agent có thể lên lộ trình tối ưu ngay từ đầu. Truy cập hệ thống file giảm token bằng cách lưu ngữ cảnh ra bộ nhớ ngoài thay vì giữ trong lịch sử hội thoại. Thông tin chưa cần thiết được lưu file, chỉ lấy lại khi cần, giúp cửa sổ ngữ cảnh luôn gọn nhẹ. Phân công sub-agent giảm token nhờ cách ly ngữ cảnh — sub-agent chỉ thấy dữ liệu liên quan, tránh tích tụ ngữ cảnh không cần thiết.

Middleware tóm tắt càng tối ưu token bằng cách tự động rút gọn lịch sử khi quá dài. Thay vì mất thông tin lịch sử hoặc vượt giới hạn, middleware tóm tắt thông minh, giữ lại nội dung cốt lõi, giải phóng token cho suy luận hiện tại.

Với tổ chức chạy agent quy mô lớn, tiết kiệm token này đồng nghĩa tiết kiệm chi phí. Agent giảm 30% token cho cùng tác vụ là giảm 30% chi phí API. Nhân lên hàng nghìn lượt chạy, khoản tiết kiệm rất đáng kể.

Khả năng mở rộng và bảo đảm tương lai

Kiến trúc middleware mở ra hướng phát triển, mở rộng rõ ràng cho tương lai. Khi xuất hiện khả năng mới hay phát hiện use case mới, lập trình viên chỉ cần triển khai thành middleware mà không làm gián đoạn agent hiện có. Điều này bảo vệ ứng dụng agent khỏi biến động công nghệ, cho phép cải tiến nhanh.

Ví dụ, khi xuất hiện khả năng tìm kiếm web thời gian thực, lập trình viên chỉ việc tạo middleware bổ sung công cụ tìm kiếm và hướng dẫn prompt. Agent hiện tại sẽ hưởng lợi ngay bằng cách thêm middleware mới vào cấu hình. Tương tự, khi có mô hình mới với khả năng hoặc chi phí khác, agent có thể cập nhật để dùng mà không ảnh hưởng kiến trúc middleware.

Tính mở rộng này còn giúp cộng đồng đóng góp middleware mới. Khi lập trình viên phát hiện mẫu hay, chức năng hữu ích, có thể chia sẻ middleware cho mọi người, tạo hệ sinh thái tăng cường agent. Cách tiếp cận hợp tác này thúc đẩy đổi mới, giúp cộng đồng cùng nhau xây agent ngày càng mạnh mẽ.

Kết luận

Việc viết lại deep agent dựa trên kiến trúc middleware của LangChain 1.0 là bước tiến căn bản trong phát triển AI agent. Nhờ đưa vào lớp trừu tượng xếp chồng, tổ hợp cho tăng cường agent, LangChain 1.0 biến phát triển agent từ cách tiếp cận nguyên khối sang hệ thống module linh hoạt, nơi các khả năng có thể ghép nối để tạo agent phù hợp từng bài toán. Middleware lập kế hoạch giúp phân rã tác vụ bài bản, middleware hệ thống file quản lý ngữ cảnh và lưu trữ, middleware sub-agent hỗ trợ phân công và chuyên môn hóa, middleware tóm tắt xử lý giới hạn cửa sổ ngữ cảnh. Middleware tùy chỉnh giúp lập trình viên mở rộng agent với khả năng chuyên biệt, còn các nền tảng như FlowHunt dân chủ hóa phát triển agent bằng giao diện không cần code. Kiến trúc này không chỉ giúp agent mạnh mẽ, hiệu quả mà còn dễ bảo trì, kiểm thử, mở rộng về sau. Khi AI agent ngày càng là trung tâm vận hành doanh nghiệp, kiến trúc middleware do LangChain 1.0 tiên phong sẽ là nền móng xây dựng thế hệ hệ thống thông minh, tự động tiếp theo.