Tìm hiểu cách kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh cho AI agent thông qua quản lý phản hồi công cụ, tối ưu hóa sử dụng token và triển khai các chiến lược như ghi chú ngoài, nén, và phân tách để xây dựng agent vận hành ổn định ở quy mô lớn.
Xây dựng AI agent vận hành ổn định ở môi trường sản xuất hoàn toàn khác với việc tạo ra ứng dụng chat đơn giản. Mô hình chat hoạt động với cửa sổ ngữ cảnh khá tĩnh—chủ yếu là thông điệp của người dùng và hướng dẫn hệ thống—trong khi agent phải đối mặt với bài toán phức tạp hơn rất nhiều. Agent lặp đi lặp lại các lần gọi công cụ, và mỗi phản hồi từ công cụ đều trở thành một phần ngữ cảnh mà LLM phải xử lý ở bước tiếp theo. Việc tích lũy ngữ cảnh động này tạo ra vấn đề mà nhiều kỹ sư AI ngày nay gọi là “kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh”. Khi ngày càng nhiều đội nhóm xây dựng agent trong năm 2024, một nhận định chung đã xuất hiện: quản lý ngữ cảnh không hề đơn giản. Đây có lẽ là thách thức kỹ thuật quan trọng nhất khi xây dựng agent ở quy mô sản xuất. Bài viết này sẽ đi sâu vào nguyên lý, chiến lược và kỹ thuật thực tiễn để bạn xây dựng agent mở rộng hiệu quả, duy trì hiệu suất và kiểm soát chi phí.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh đánh dấu một sự thay đổi căn bản trong cách chúng ta xây dựng hệ thống AI. Thuật ngữ này được Andrej Karpathy phổ biến, mô tả là “nghệ thuật và khoa học tinh tế trong việc lấp đầy cửa sổ ngữ cảnh bằng đúng thông tin cần thiết cho bước tiếp theo”. Định nghĩa này rất quan trọng: cửa sổ ngữ cảnh của LLM giống như bộ nhớ RAM của máy tính—dung lượng có hạn, và dữ liệu bạn đưa vào ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất. Giống như hệ điều hành phải quản lý kỹ càng dữ liệu nào vào RAM, kỹ sư xây dựng agent cũng phải chọn lọc thông tin nào sẽ đưa vào cửa sổ ngữ cảnh ở mỗi bước thực thi.
Khái niệm này xuất hiện từ trải nghiệm chung của cộng đồng kỹ sư AI. Khi các nhà phát triển bắt đầu xây dựng agent một cách nghiêm túc, họ phát hiện ra rằng phương pháp ngây thơ—đơn giản đưa tất cả phản hồi của công cụ vào lịch sử tin nhắn—dẫn đến những vấn đề thảm họa. Ví dụ, một developer xây dựng agent nghiên cứu sâu có thể gặp trường hợp một lần chạy tiêu tốn 500.000 token, tốn $1 đến $2 cho mỗi lần. Điều này không phải là giới hạn của kiến trúc agent, mà là thất bại trong việc kỹ thuật hóa ngữ cảnh đúng cách. Vấn đề không chỉ là đụng trần dung lượng cửa sổ ngữ cảnh—dù đó cũng là mối lo. Nghiên cứu từ Chroma và các nhóm khác đã ghi nhận hiện tượng “suy thoái ngữ cảnh”—LLM hoạt động yếu đi khi chiều dài ngữ cảnh tăng, dù về lý thuyết model còn sức chứa nhiều token hơn nữa. Nghĩa là, nhồi nhét thông tin vào cửa sổ ngữ cảnh không chỉ tốn tiền mà còn khiến agent hoạt động kém đi.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh áp dụng cho ba loại ngữ cảnh chính mà agent làm việc cùng: hướng dẫn (prompt hệ thống, memory, ví dụ few-shot, mô tả công cụ), tri thức (sự kiện, kiến thức lịch sử, chuyên môn lĩnh vực) và công cụ (phản hồi từ các lần gọi công cụ và kết quả). Mỗi loại đòi hỏi phương pháp kỹ thuật khác nhau, và thách thức ở việc phối hợp nhịp nhàng cả ba khi agent thực thi qua hàng chục, thậm chí hàng trăm bước.
Tầm quan trọng của kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh không thể đánh giá thấp với bất kỳ ai xây dựng agent ở quy mô lớn. Hãy xem xét độ lớn của các hệ thống agent hiện đại: hệ nghiên cứu đa agent của Anthropic vận hành với các agent thực hiện hàng trăm lần gọi công cụ cho mỗi tác vụ. Nghiên cứu của Cognition về kiến trúc agent chỉ ra rằng agent sản xuất điển hình tham gia vào các cuộc hội thoại kéo dài hàng trăm lượt. Khi nhân số lần gọi công cụ với chi phí token của mỗi phản hồi, bạn sẽ hiểu tại sao quản lý ngữ cảnh là công việc chính của kỹ sư xây dựng AI agent. Nếu không kỹ thuật hóa ngữ cảnh hợp lý, agent của bạn sẽ không thể vận hành hiệu quả về kinh tế lẫn kỹ thuật.
Lý do kinh tế rất rõ ràng. Nếu mỗi lần chạy agent tốn $1 đến $2 do tiêu thụ token quá mức, và bạn vận hành hàng ngàn agent mỗi ngày, chi phí sẽ đội lên hàng ngàn đô la mỗi ngày—mà hoàn toàn có thể giảm bớt nhờ quản lý ngữ cảnh tốt hơn. Nhưng lý do hiệu năng cũng rất thuyết phục. Khi ngữ cảnh càng dài, LLM sẽ gặp nhiều lỗi hơn. Ngộ độc ngữ cảnh xảy ra khi một lỗi/hallucination từ bước trước lọt vào ngữ cảnh và ảnh hưởng đến mọi quyết định về sau. Nhiễu ngữ cảnh xảy ra khi lượng thông tin quá lớn khiến model không thể tập trung vào nhiệm vụ chính. Nhầm lẫn ngữ cảnh xuất hiện khi thông tin dư thừa tác động ngoài ý muốn đến phản hồi. Tranh chấp ngữ cảnh xảy ra khi các phần khác nhau của ngữ cảnh mâu thuẫn, khiến agent không rõ phải làm gì tiếp theo. Đây không phải vấn đề lý thuyết—chúng là các lỗi thực tế mà đội nhóm thường xuyên gặp phải nếu không kỹ thuật hóa ngữ cảnh cẩn thận.
Đặc biệt, rủi ro càng lớn với các agent chạy lâu dài. Một agent phải nghiên cứu chủ đề phức tạp, viết code, debug, lặp lại có thể thực hiện 50 đến 100 lần gọi công cụ. Nếu không kỹ thuật hóa ngữ cảnh, lịch sử tin nhắn sẽ ngày càng phình ra với toàn bộ kết quả trung gian, log debug, các lần thử thất bại. Agent sẽ phải ra quyết định giữa biển thông tin lịch sử không liên quan. Nếu kỹ thuật hóa ngữ cảnh hợp lý, agent chỉ giữ lại thông tin cần thiết cho bước hiện tại—từ đó cải thiện hiệu suất lẫn tiết kiệm chi phí rất lớn.
Một nguồn nhầm lẫn phổ biến là mối quan hệ giữa prompt engineering và context engineering. Hai khái niệm này liên quan nhưng khác biệt, hiểu đúng là chìa khóa xây dựng agent hiệu quả. Prompt engineering theo nghĩa truyền thống là tối ưu hóa prompt ban đầu—tin nhắn hệ thống và người dùng—gửi vào language model. Khi dùng ChatGPT hay Claude, bạn dành thời gian chỉnh sửa prompt để có kết quả tốt hơn. Bạn có thể thêm ví dụ, làm rõ hướng dẫn, định dạng đầu ra mong muốn. Đó là prompt engineering—vẫn rất quan trọng.
Context engineering là khái niệm rộng hơn, bao hàm prompt engineering nhưng vượt xa giới hạn đó. Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh áp dụng riêng cho agent, nơi ngữ cảnh không tĩnh mà động và luôn biến đổi. Với mô hình chat, thông điệp của con người là đầu vào chính, phần lớn công sức tập trung vào soạn thảo thông điệp đó. Với agent, cuộc chơi hoàn toàn khác. Agent nhận ngữ cảnh không chỉ từ yêu cầu ban đầu của người dùng mà còn từ các lần gọi công cụ trong quá trình vận hành. Ở mỗi bước, ngữ cảnh mới lại được đưa vào từ phản hồi công cụ. Điều này tạo ra vấn đề dây chuyền: nếu bạn đơn giản đưa toàn bộ phản hồi công cụ vào lịch sử tin nhắn, cửa sổ ngữ cảnh sẽ phình lên theo cấp số nhân mỗi bước.
Hãy hình dung thế này: prompt engineering là tối ưu hóa điều kiện khởi đầu. Context engineering là quản lý toàn bộ dòng chảy thông tin xuyên suốt vòng đời agent. Nó gồm quyết định giữ lại phản hồi công cụ nào, tóm tắt ra sao, khi nào nén lịch sử tin nhắn, có nên lưu thông tin ra ngoài không, và tổ chức trạng thái agent thế nào để giảm ngữ cảnh không liên quan. Prompt engineering là một phần của context engineering. Hướng dẫn hệ thống và người dùng vẫn quan trọng—chúng là một phần của ngữ cảnh cần được kỹ thuật hóa. Nhưng context engineering còn bao hàm mọi chiến lược quản lý ngữ cảnh động tích lũy khi agent thực thi.
Khung lý thuyết thực tiễn nhất cho kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh được chia thành bốn chiến lược bổ trợ: ghi chú ngoài (write), lựa chọn (select), nén (compress), và phân tách (isolate). Các chiến lược này có thể triển khai độc lập hoặc kết hợp, là nền tảng để agent vận hành hiệu quả ở quy mô lớn. Hiểu rõ và biết áp dụng từng chiến lược sẽ giúp bạn xây dựng agent mở rộng tốt.
Chiến lược “ghi chú ngoài” là lưu ngữ cảnh ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh để agent có thể truy xuất khi cần mà không tốn token trong lịch sử tin nhắn. Đây có lẽ là kỹ thuật hiệu quả nhất vì giải quyết trực tiếp vấn đề tích lũy token. Thay vì đưa tất cả phản hồi công cụ vào lịch sử, bạn lưu chúng ra hệ thống ngoài và chỉ giữ lại tham chiếu hoặc bản tóm tắt trong ngữ cảnh.
Scratchpad là một ví dụ điển hình. Ý tưởng này mượn từ cách con người giải quyết vấn đề phức tạp—chúng ta ghi chú, lưu kết quả trung gian, và tra cứu lại khi cần. Agent cũng vậy. Hệ thống nghiên cứu đa agent của Anthropic là ví dụ rõ ràng: agent LeadResearcher lưu kế hoạch vào memory ngay từ đầu tác vụ. Điều này rất quan trọng bởi nếu cửa sổ ngữ cảnh vượt 200.000 token, nó sẽ bị cắt bớt, và mất kế hoạch sẽ là thảm họa. Bằng cách ghi kế hoạch ra scratchpad, agent đảm bảo thông tin quan trọng này luôn tồn tại dù cửa sổ ngữ cảnh bị đầy. Scratchpad có thể cài đặt dưới dạng công cụ ghi file, trường trong runtime state object (như LangGraph), hoặc entry trong database. Mấu chốt là thông tin được lưu ngoài và có thể truy xuất khi cần.
Memory mở rộng ý tưởng này xuyên suốt nhiều phiên hoặc luồng. Nếu scratchpad giúp agent giải quyết một tác vụ, thì memory giúp agent học và cải thiện qua nhiều tác vụ khác nhau. Framework Reflexion đưa ra ý tưởng reflection—sau mỗi lượt, agent tạo bản tóm tắt những gì đã học và lưu thành memory. Generative Agents còn tiến xa hơn, tổng hợp memory định kỳ từ nhiều phản hồi trước đó. Ý tưởng này đã được tích hợp vào các sản phẩm như ChatGPT, Cursor, Windsurf, tất cả đều tự động lưu memory dài hạn qua nhiều phiên. Agent có thể lưu memory từng lần (ví dụ về hành vi mong muốn), memory quy trình (hướng dẫn thực hiện tác vụ), và memory tri thức (sự kiện, chuyên môn). Việc lưu memory ngoài giúp agent duy trì kho tri thức phong phú mà không làm phình cửa sổ ngữ cảnh.
Thách thức với chiến lược ghi chú ngoài là chọn cái gì nên lưu và tổ chức ra sao. Nếu lưu mọi thứ thì phản tác dụng. Bạn cần lưu thông tin hữu ích cho bước sau nhưng không cần ngay. Ví dụ, với agent nghiên cứu sâu, bạn có thể lưu toàn bộ bài báo ra disk và chỉ giữ bản tóm tắt trong ngữ cảnh. Với agent code, lưu toàn bộ mã nguồn ra file và chỉ giữ file đang chỉnh sửa trong ngữ cảnh. Mấu chốt là chọn lọc thông tin lưu lại, đảm bảo phần còn lại trong ngữ cảnh đủ để agent biết đã lưu những gì và cách lấy lại khi cần.
Chiến lược “lựa chọn” là quyết định nên đưa ngữ cảnh nào vào lịch sử tin nhắn ở mỗi bước. Đây là lúc agent chọn thông tin thực sự cần cho quyết định hiện tại. Nếu bạn đã ghi ngữ cảnh ra ngoài, cần cơ chế lựa chọn để lấy lại khi liên quan. Có thể đơn giản là agent gọi công cụ đọc file, hoặc phức tạp hơn dùng embedding hoặc knowledge graph để tìm thông tin liên quan về mặt ngữ nghĩa.
Với scratchpad, lựa chọn thường đơn giản. Agent có thể đọc scratchpad bất cứ khi nào cần tra cứu kế hoạch hoặc ghi chú trước đó. Với memory, việc lựa chọn phức tạp hơn. Nếu agent tích lũy hàng trăm memory qua nhiều phiên, không thể đưa tất cả vào ngữ cảnh. Thay vào đó, cần chọn ra memory liên quan nhất. Lúc này embedding phát huy tác dụng. Bạn có thể embedding mỗi memory và dùng semantic search để tìm memory phù hợp nhất với nhiệm vụ hiện tại. Hệ thống memory của ChatGPT là ví dụ thực tế—lưu memory riêng cho từng user và lựa chọn memory liên quan để đưa vào ngữ cảnh dựa trên cuộc hội thoại hiện tại.
Thách thức của lựa chọn là đảm bảo chọn đúng thông tin. Nếu chọn quá ít, agent thiếu ngữ cảnh quan trọng và ra quyết định kém. Nếu chọn quá nhiều, lại quay về vấn đề phình ngữ cảnh. Một số agent dùng heuristic đơn giản: luôn đưa vào các file hoặc memory nhất định (như file CLAUDE.md trong Claude Code, hay file luật trong Cursor…). Số khác dùng lựa chọn phức tạp hơn dựa trên độ tương đồng ngữ nghĩa hoặc agent tự lý luận về điều gì liên quan. Cách tốt nhất tùy vào từng trường hợp, nhưng nguyên tắc chung là: hãy chủ động chọn lọc ngữ cảnh cho từng bước.
Chiến lược “nén” là giảm kích thước ngữ cảnh mà vẫn giữ lại thông tin agent cần. Đây không chỉ là xóa bớt—nén là tóm tắt, trừu tượng hóa hoặc định dạng lại thông tin cho súc tích hơn. Nén đặc biệt quan trọng khi quản lý lịch sử tin nhắn qua nhiều bước agent thực hiện. Dù đã ghi chú ngoài và lựa chọn, lịch sử tin nhắn vẫn có thể phình to. Nén giúp kiểm soát tối ưu.
Một cách nén phổ biến là tóm tắt. Khi agent hoàn thành một giai đoạn, bạn có thể tóm tắt lại và thay thế log chi tiết bằng bản tóm tắt. Ví dụ, agent mất 10 bước nghiên cứu một chủ đề và gọi 10 công cụ, bạn có thể thay tất cả bằng một dòng: “Đã nghiên cứu chủ đề X, phát hiện Y là insight chính”. Điều này giữ lại thông tin cốt lõi mà giảm mạnh số token. Thách thức là tóm tắt thế nào để vẫn đảm bảo khả năng truy xuất—agent cần biết đủ về nội dung đã được tóm tắt để quyết định có cần lấy lại chi tiết không.
Nghiên cứu của Cognition về kiến trúc agent nhấn mạnh tóm tắt là một bước kỹ thuật quan trọng. Họ thậm chí dùng model fine-tune riêng cho tóm tắt để đảm bảo mọi thông tin liên quan đều được ghi lại. Mấu chốt là prompt engineering cho bước tóm tắt phải kỹ lưỡng: hướng dẫn model ghi lại danh sách bullet point đầy đủ nhất về nội dung gốc, đảm bảo agent sau này có thể quyết định lấy lại chi tiết nếu cần. Đây không phải tóm tắt “cho có”—mà là nén với khả năng truy xuất cao.
Một kỹ thuật nén khác là ranh giới agent. Trong hệ thống multi-agent, bạn có thể nén ngữ cảnh ở ranh giới giữa các agent. Khi một agent bàn giao công việc cho agent khác, không nên truyền toàn bộ lịch sử tin nhắn, mà nên truyền bản tóm tắt những gì đã thực hiện và điều agent kế tiếp cần biết. Đây là điểm khác biệt giữa hệ thống single-agent và multi-agent. Multi-agent tuy phức tạp về giao tiếp, nhưng lại cho điểm nén và phân tách ngữ cảnh tự nhiên.
Chiến lược “phân tách” là dùng nhiều agent với ngữ cảnh riêng biệt thay vì một agent duy nhất với ngữ cảnh khổng lồ. Đây là cách tiếp cận multi-agent, đặc biệt phù hợp với bài toán phức tạp có thể chia thành các tác vụ con. Nhờ phân tách ngữ cảnh cho từng agent, bạn tránh được việc ngữ cảnh phình to không kiểm soát và giúp mỗi agent tập trung vào vai trò riêng.
Lập luận cho hệ multi-agent rất thuyết phục ở góc độ kỹ thuật ngữ cảnh. Nếu bạn giao cho một agent xử lý cả nghiên cứu, viết lách, biên tập, ngữ cảnh của nó sẽ bao gồm thông tin về cả ba việc. Nhưng khi viết, agent không cần chi tiết nghiên cứu—chỉ cần insight chính. Khi biên tập, cũng không cần chi tiết nghiên cứu. Nếu tách từng công đoạn cho agent riêng, mỗi agent được tối ưu hóa ngữ cảnh cho nhiệm vụ cụ thể. Agent nghiên cứu chỉ cần công cụ/ngữ cảnh nghiên cứu. Agent viết chỉ cần công cụ viết và insight nghiên cứu. Agent biên tập chỉ cần công cụ biên tập và bản nháp. Nhờ đó, ngữ cảnh mỗi agent nhỏ gọn, tập trung hơn.
Thách thức của multi-agent là giao tiếp. Khi một agent bàn giao cho agent khác, cần đảm bảo truyền đủ ngữ cảnh. Đây là lúc chiến lược nén phát huy tác dụng. Agent nghiên cứu cần nén insight thành dạng agent viết có thể dùng. Agent viết cần nén bản nháp sao cho agent biên tập có thể chỉnh sửa. Nghiên cứu của Cognition chỉ ra chi phí giao tiếp này có thể rất lớn, cần kỹ thuật hóa kỹ càng để multi-agent hoạt động tốt. Tuy nhiên, nếu làm đúng, multi-agent giúp giảm mạnh ngữ cảnh dư thừa và tăng hiệu suất toàn hệ thống.
Khả năng tự động hóa workflow của FlowHunt rất phù hợp để triển khai hệ thống multi-agent với phân tách ngữ cảnh hợp lý. Bằng cách xây dựng workflow rõ ràng với agent riêng biệt và điểm bàn giao cụ thể, bạn có thể đảm bảo quản lý ngữ cảnh tối ưu ở từng giai đoạn. FlowHunt cho phép định nghĩa trạng thái truyền giữa agent, triển khai nén ở các điểm bàn giao, và theo dõi sử dụng ngữ cảnh toàn hệ thống agent.
Hiểu rõ bốn chiến lược là một chuyện, triển khai hiệu quả lại là chuyện khác. Hãy xét ví dụ: xây dựng agent nghiên cứu sâu. Cách ngây thơ là cho agent thực hiện nhiều tìm kiếm web, đưa toàn bộ kết quả vào lịch sử tin nhắn và để agent tổng hợp lại. Cách này vừa tốn kém vừa kém hiệu quả. Triển khai hợp lý cần phối hợp cả bốn chiến lược.
Đầu tiên, agent dùng “ghi chú ngoài” để lưu toàn bộ bài báo vào disk khi lấy được, chỉ giữ lại tham chiếu hoặc tóm tắt trong ngữ cảnh. Thứ hai, dùng “lựa chọn” để chỉ kéo vào những bài liên quan nhất khi tổng hợp kết quả. Thứ ba, dùng “nén” để tóm tắt phát hiện thành bullet point trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Thứ tư, nếu bài toán đủ phức tạp, có thể áp dụng “phân tách” bằng cách chia thành agent nghiên cứu, tổng hợp, viết lách—mỗi agent có ngữ cảnh tối ưu riêng.
Chi tiết triển khai rất quan trọng. Với ghi chú ngoài, bạn phải quyết định lưu bài báo ở đâu—file system, database, hay vector store. Với lựa chọn, bạn cần xác định cách lấy lại bài liên quan—tìm kiếm keyword, semantic search, hay agent reasoning. Với nén, cần prompt tóm tắt cẩn thận để đảm bảo khả năng truy xuất cao. Với phân tách, bạn cần định nghĩa ranh giới agent và giao thức truyền thông tin rõ ràng.
Một nhận định then chốt từ thực tế sản xuất là kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh không phải tối ưu một lần là xong—mà là quá trình liên tục. Khi agent chạy, bạn nên theo dõi sử dụng ngữ cảnh, xác định điểm nghẽn và cải tiến dần. Công cụ như LangGraph cung cấp khả năng quan sát trạng thái agent và dòng chảy ngữ cảnh, giúp bạn nhận ra điểm nào đang tích lũy ngữ cảnh không cần thiết. FlowHunt mở rộng khả năng này lên tầm workflow, giúp bạn quan sát dòng chảy ngữ cảnh xuyên suốt hệ thống agent và nhận diện cơ hội tối ưu.
Xây dựng agent kỹ thuật hóa ngữ cảnh ở môi trường sản xuất sẽ gặp những thách thức không lường trước từ lý thuyết. Một vấn đề phổ biến là “bài toán lựa chọn ngữ cảnh”—làm sao biết ngữ cảnh nào thực sự liên quan? Agent có thể truy cập hàng trăm tài liệu, hàng ngàn memory, hoặc lượng lớn dữ liệu lịch sử. Chọn đúng tập con không dễ. Semantic search bằng embedding hỗ trợ phần nào nhưng chưa hoàn hảo. Đôi khi thông tin liên quan nhất lại là thứ agent không nghĩ tới. Một số đội giải quyết bằng cách cho agent tự lý luận về ngữ cảnh cần, chủ động gọi công cụ để lấy thông tin thay vì chỉ dựa vào lựa chọn tự động. Số khác kết hợp semantic search và agent reasoning.
Vấn đề thứ hai là “bài toán chất lượng tóm tắt”—làm sao tóm tắt ngữ cảnh mà không mất thông tin quan trọng? Nếu tóm tắt kém, agent có thể ra quyết định sai lầm. Giải pháp là đầu tư vào bước tóm tắt: prompt kỹ lưỡng cho model tóm tắt, thử nhiều cách khác nhau, thậm chí fine-tune nếu có đủ dữ liệu. Luôn theo dõi xem agent có ra quyết định sai do thiếu thông tin từ bản tóm tắt không.
Vấn đề thứ ba là “bài toán truyền thông multi-agent”—làm sao đảm bảo ngữ cảnh truyền giữa các agent hiệu quả? Đây là lúc giao thức rõ ràng trở nên quan trọng. Định nghĩa chính xác thông tin mỗi agent cần truyền cho agent tiếp theo. Ưu tiên dùng định dạng có cấu trúc (ví dụ JSON) thay vì text tự do. Đính kèm metadata mô tả nội dung để agent nhận biết mình đang xử lý gì. Thử nghiệm giao thức với các kịch bản thực tế để đảm bảo vận hành ổn.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh hiệu quả phải đi kèm đo lường. Bạn cần biết agent dùng bao nhiêu ngữ cảnh, ngữ cảnh tích lũy ở đâu, ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất. Các chỉ số quan trọng gồm tổng số token mỗi lần chạy, token mỗi bước, tỷ lệ sử dụng cửa sổ ngữ cảnh, và các chỉ số hiệu suất như tỷ lệ thành công và độ trễ. Bằng cách theo dõi các chỉ số này, bạn sẽ nhận ra khi nào kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh phát huy hiệu quả và khi nào cần cải thiện.
Token là chỉ số dễ thấy nhất. Theo dõi số token agent dùng cho mỗi lần chạy và mỗi bước. Nếu token tăng dần theo thời gian, tức là ngữ cảnh đang tích lũy. Nếu token quá cao so với độ phức tạp tác vụ, tức là có thể tối ưu kỹ thuật ngữ cảnh. Chi phí vận hành cũng rất quan trọng—nếu agent quá tốn kém, vấn đề thường nằm ở kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh.
Chỉ số hiệu suất cũng không kém phần quan trọng. Theo dõi xem agent ra quyết định tốt hơn hay tệ hơn khi ngữ cảnh dài ra. Nếu hiệu suất giảm khi ngữ cảnh dài, đó là dấu hiệu của suy thoái ngữ cảnh. Nếu hiệu suất tăng khi kỹ thuật ngữ cảnh tốt hơn, bạn đã đúng hướng. Tỷ lệ thành công, độ trễ, tỷ lệ lỗi đều là chỉ số nên theo sát.
Khả năng phân tích của FlowHunt giúp bạn dễ dàng giám sát các chỉ số này xuyên suốt workflow agent. Tích hợp đo lường kỹ thuật ngữ cảnh vào nền tảng workflow, bạn sẽ thấy ngay hiệu quả và nhận diện cơ hội tối ưu hóa.
Khi công nghệ agent trưởng thành, các mô hình phức tạp hơn dần xuất hiện. Ambient agent là agent chạy liên tục ở chế độ nền, duy trì trạng thái và ngữ cảnh qua nhiều lần tương tác. Loại agent này đối mặt với những thách thức riêng về ngữ cảnh: vừa phải duy trì đủ thông tin liên quan trong thời gian dài, vừa tránh phình to ngữ cảnh. Giải pháp là quản lý memory thông minh, nén định kỳ, và phân tách ngữ cảnh hợp lý.
Một mô hình mới nổi khác là quản lý ngữ cảnh liên tục—thay vì kỹ thuật hóa ngữ cảnh một lần lúc bắt đầu agent, bạn liên tục tinh chỉnh và tối ưu ngữ cảnh trong quá trình agent vận hành. Việc này có thể bao gồm nén định kỳ lịch sử tin nhắn, loại bỏ ngữ cảnh không liên quan, hoặc tổ chức lại ngữ cảnh để tăng hiệu suất. Điều này đòi hỏi kiến trúc agent tinh vi hơn và công cụ hỗ trợ tốt hơn, nhưng có thể cải thiện đáng kể hiệu suất với agent chạy lâu dài.
Các mô hình nâng cao này vẫn đang được thử nghiệm và hoàn thiện, nhưng chính là tương lai của kỹ thuật agent. Khi agent ngày càng mạnh và ứng dụng trong các kịch bản phức tạp hơn, kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh sẽ càng tinh vi.
Trải nghiệm FlowHunt tự động hóa toàn bộ workflow nội dung AI và SEO — từ nghiên cứu, tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả trong một nền tảng.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh vẫn còn khá mới, nhưng đang nhanh chóng trở thành kỹ năng cốt lõi của kỹ sư AI. Khi LLM ngày càng mạnh, agent ngày càng phức tạp, tầm quan trọng của kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh chỉ tăng lên. Chắc chắn sẽ xuất hiện nhiều công cụ và framework chuyên biệt cho kỹ thuật này. Sẽ có nhiều nghiên cứu hơn về chiến lược quản lý ngữ cảnh tối ưu. Các best practice sẽ dần hình thành và ổn định.
Một hướng đi hứa hẹn là phát triển các tầng trừu tượng quản lý ngữ cảnh tốt hơn. Thay vì phải tự tay triển khai từng chiến lược kỹ thuật ngữ cảnh, developer có thể dùng framework hỗ trợ tự động. LangGraph đang đi theo hướng này với các primitive quản lý trạng thái agent và dòng chảy ngữ cảnh. FlowHunt mở rộng hơn nữa, cung cấp tầng trừu tượng cấp workflow giúp triển khai pattern kỹ thuật ngữ cảnh linh hoạt cho hệ agent phức tạp.
Một hướng đi khác là phát triển chỉ số và hệ thống giám sát kỹ thuật ngữ cảnh tốt hơn. Khi đo lường tốt hơn về sử dụng ngữ cảnh và tác động đến hiệu suất, chúng ta sẽ tối ưu hiệu quả hơn. Thậm chí, các kỹ thuật máy học có thể được áp dụng để tự động tối ưu chiến lược kỹ thuật ngữ cảnh dựa trên hiệu suất thực tế.
Lĩnh vực này phát triển rất nhanh, best practice vẫn đang hình thành. Nhưng nguyên lý cốt lõi đã rõ: ngữ cảnh là tài nguyên quý giá, phải được kỹ thuật hóa cẩn trọng, và đầu tư vào kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh sẽ đem lại hiệu quả to lớn về hiệu suất, độ tin cậy và chi phí.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học quản lý dòng chảy thông tin xuyên suốt AI agent nhằm tối ưu hiệu suất, độ ổn định và chi phí. Bằng cách hiểu và áp dụng bốn chiến lược cốt lõi—ghi chú ngoài, lựa chọn, nén, phân tách—bạn có thể xây dựng agent mở rộng hiệu quả, duy trì hiệu suất kể cả khi chạy hàng chục, hàng trăm bước. Mấu chốt là nhận ra quản lý ngữ cảnh không phải chuyện phụ hoặc tối ưu nhỏ—mà là thách thức kỹ thuật chính khi xây dựng agent sản xuất. Hãy bắt đầu bằng cách đo lường hiện trạng sử dụng ngữ cảnh, xác định điểm tích lũy không cần thiết, và áp dụng chiến lược phù hợp để tối ưu. Theo dõi kết quả và liên tục cải tiến. Với kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh bài bản, bạn sẽ xây dựng được agent vừa mạnh mẽ vừa hiệu quả.
Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh là nghệ thuật và khoa học lấp đầy cửa sổ ngữ cảnh của LLM với đúng thông tin cần thiết ở từng bước trong quá trình hoạt động của agent. Điều này bao gồm quản lý hướng dẫn, tri thức và phản hồi từ công cụ để tối ưu hiệu suất agent đồng thời giảm chi phí token và tránh suy giảm hiệu năng.
Prompt engineering tập trung vào việc tạo ra thông điệp hệ thống và người dùng ban đầu cho các mô hình chat. Kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh rộng hơn và áp dụng riêng cho agent, nơi ngữ cảnh được bổ sung động từ các lần gọi công cụ trong quá trình thực thi agent. Nó bao hàm quản lý mọi nguồn ngữ cảnh xuyên suốt vòng đời agent, không chỉ là prompt khởi đầu.
Bốn chiến lược chủ đạo: Ghi chú ngoài (lưu ngữ cảnh ra ngoài qua scratchpad, memories), Lựa chọn (kéo ngữ cảnh liên quan vào cửa sổ), Nén (giảm kích thước ngữ cảnh mà vẫn giữ thông tin), và Phân tách (chia ngữ cảnh cho nhiều agent để tránh xung đột và giảm phức tạp).
Agent thực hiện nhiều lần gọi công cụ liên tiếp và mỗi phản hồi từ công cụ lại được đưa vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Nếu không quản lý ngữ cảnh hợp lý, lượng phản hồi này sẽ tích tụ nhanh chóng vượt quá cửa sổ ngữ cảnh, đội chi phí lên rất cao và làm giảm hiệu suất qua các hiện tượng suy thoái ngữ cảnh và lỗi khác.
FlowHunt cung cấp công cụ tự động hóa quy trình giúp quản lý thực thi agent, dòng chảy ngữ cảnh và trạng thái. Bạn có thể triển khai các chiến lược như ghi chú ngoài, nén, phân tách ngay trong workflow của agent, giảm chi phí token và tăng độ ổn định.
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 AI agent thông minh hơn với kỹ thuật kết hợp ngữ cảnh thông minh. FlowHunt giúp bạn quản lý quy trình agent, tối ưu hóa sử dụng token và mở rộng agent sản xuất hiệu quả.
Tìm hiểu cách kỹ thuật context tối ưu hóa hiệu suất AI agent bằng quản lý token chiến lược, giảm phình context và triển khai các kỹ thuật nâng cao như offloadin...
Khám phá cách kỹ thuật context đang định hình lại phát triển AI, quá trình tiến hóa từ RAG đến hệ thống sẵn sàng sản xuất, và vì sao các cơ sở dữ liệu vector hi...
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...
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.
