Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trải qua một sự thay đổi mô hình sâu sắc, chuyển từ các mô hình nguyên khối thực hiện các tác vụ cụ thể sang các hệ thống “agentic” năng động và tự chủ. Agentic AI đại diện cho một bước tiến trong đó các tác nhân AI—các hệ thống có khả năng nhận thức môi trường, ra quyết định và hành động một cách tự chủ để đạt được các mục tiêu định trước—đang trở nên phổ biến hơn . Các hệ thống này không chỉ trả lời câu hỏi mà còn thực hiện các chuỗi hành động phức tạp, sử dụng các công cụ bên ngoài và học hỏi từ các tương tác của chúng. Nền tảng của các hệ thống phức tạp này là một tập hợp các mẫu thiết kế agentic (agentic design patterns)—các bản thiết kế kiến trúc có thể tái sử dụng để xây dựng các tác nhân AI mạnh mẽ, có khả năng mở rộng và đáng tin cậy.
Bài luận này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các mẫu thiết kế Agentic AI, dựa trên nghiên cứu từ các tài liệu chuyên ngành và các nhà lãnh đạo trong ngành như Google và Anthropic. Chúng tôi sẽ khám phá các khối xây dựng cơ bản, đi sâu vào một danh mục các mẫu thiết kế chính, thảo luận về cách chúng được kết hợp để tạo ra các kiến trúc phức tạp, và kiểm tra các ứng dụng trong thế giới thực cũng như các xu hướng trong tương lai đang định hình lĩnh vực này.
Nền tảng của Agentic AI: Từ LLM Tăng cường đến Tác nhân Tự chủ
Trước khi đi sâu vào các mẫu thiết kế cụ thể, điều quan trọng là phải hiểu các khối xây dựng cơ bản và các loại hệ thống agentic khác nhau. Khối xây dựng cơ bản nhất là LLM Tăng cường (Augmented LLM). Không giống như một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiêu chuẩn, một LLM tăng cường được trang bị thêm các khả năng cho phép nó tương tác với thế giới bên ngoài. Theo Anthropic, các khả năng cốt lõi này bao gồm:
•Sử dụng Công cụ (Tool Use): Khả năng gọi các API bên ngoài, cơ sở dữ liệu, trình chạy mã hoặc các chức năng khác để thu thập thông tin hoặc thực hiện các hành động.
•Truy xuất (Retrieval): Khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin từ các kho kiến thức bên ngoài để cung cấp thông tin cho các phản hồi của nó.
•Bộ nhớ (Memory): Khả năng duy trì trạng thái và ghi nhớ thông tin từ các tương tác trong quá khứ, cả trong một phiên duy nhất (bộ nhớ tình huống) và qua các phiên (bộ nhớ ngữ nghĩa).
Từ nền tảng này, hai loại hệ thống agentic chính xuất hiện, như được phân biệt bởi Anthropic :
Workflows: Các hệ thống trong đó LLM và các công cụ được điều phối thông qua các đường dẫn mã được xác định trước. Agents: Các hệ thống trong đó LLM tự động chỉ đạo các quy trình và việc sử dụng công cụ của riêng chúng, duy trì quyền kiểm soát cách chúng hoàn thành nhiệm vụ.
Sự phân biệt này rất quan trọng. Workflows mang lại khả năng dự đoán và nhất quán cho các nhiệm vụ được xác định rõ, trong khi Agents cung cấp sự linh hoạt và khả năng thích ứng cần thiết cho các vấn đề mở. Việc lựa chọn giữa hai loại này phụ thuộc vào việc đánh đổi giữa độ trễ, chi phí và hiệu suất của nhiệm vụ. Hầu hết các hệ thống phức tạp đều kết hợp các yếu tố của cả hai, sử dụng các mẫu thiết kế cụ thể để cấu trúc các tương tác này.
Danh mục các Mẫu Thiết kế Agentic AI
Các mẫu thiết kế cung cấp một ngôn ngữ chung và các giải pháp đã được chứng minh cho các vấn đề kiến trúc lặp đi lặp lại. Dựa trên tài liệu được cung cấp và nghiên cứu bổ sung [3, 4], chúng ta có thể phân loại các mẫu này thành bốn nhóm chính.
Bảng 1: Phân loại các Mẫu Thiết kế Agentic AI
|
Thể loại
|
Mẫu
|
Mô tả ngắn gọn
|
|
Mẫu Nền tảng (Tập trung vào Tác nhân Đơn)
|
Reflection (Phản chiếu)
|
Tác nhân tự phê bình và sửa đổi kết quả đầu ra của chính nó để cải thiện chất lượng.
|
|
Tool Using (Sử dụng Công cụ)
|
Tác nhân sử dụng các công cụ bên ngoài (API, cơ sở dữ liệu) để mở rộng khả năng của mình.
|
|
|
ReAct (Lý luận + Hành động)
|
Tác nhân xen kẽ các bước lý luận (“suy nghĩ”) với các hành động (“hành động”) để giải quyết vấn đề.
|
|
|
Planning (Lập kế hoạch)
|
Tác nhân tạo ra một kế hoạch hoặc danh sách kiểm tra từng bước trước khi bắt đầu thực hiện.
|
|
|
Mẫu Cộng tác & Đa Tác nhân
|
Multi-agent Systems
|
Nhiều tác nhân chuyên biệt cộng tác để giải quyết một vấn đề phức tạp.
|
|
PEV (Planner-Executor-Verifier)
|
Các vai trò được tách biệt: một tác nhân lập kế hoạch, một tác nhân thực thi, và một tác nhân xác minh.
|
|
|
Ensemble Decision-Making
|
Kết hợp kết quả đầu ra từ nhiều tác nhân hoặc chiến lược để tăng cường độ tin cậy.
|
|
|
Blackboard
|
Một không gian làm việc chung nơi các tác nhân đăng kết quả và nhận nhiệm vụ.
|
|
|
Coordinator/Orchestrator
|
Một tác nhân trung tâm điều phối công việc của các tác nhân “thợ” khác.
|
|
|
Cellular Automata / Swarm
|
Hành vi toàn cục phức tạp xuất hiện từ các tác nhân đơn giản tuân theo các quy tắc cục bộ.
|
|
|
Mẫu Nhận thức & Bộ nhớ Nâng cao
|
Tree-of-Thoughts (ToT)
|
Tác nhân khám phá nhiều nhánh lý luận song song và chọn nhánh hứa hẹn nhất.
|
|
Episodic + Semantic Memory
|
Phân biệt giữa bộ nhớ làm việc ngắn hạn và kho kiến thức dài hạn.
|
|
|
Graph (World-Model) Memory
|
Biểu diễn kiến thức có cấu trúc dưới dạng đồ thị để cho phép lý luận phức tạp.
|
|
|
Reflexive Metacognitive
|
Tác nhân giám sát sự không chắc chắn của chính mình để quyết định khi nào cần suy nghĩ, yêu cầu giúp đỡ hoặc từ chối.
|
|
|
Mẫu Hệ thống & Vận hành
|
Meta-controller
|
Một bộ định tuyến cấp cao quyết định tác nhân hoặc mẫu nào sẽ được gọi cho một nhiệm vụ nhất định.
|
|
Self-Improvement Loop
|
Hệ thống học hỏi từ phản hồi của con người hoặc theo chương trình để tự động tinh chỉnh các chính sách của mình.
|
|
|
Dry-Run Harness & Simulator
|
Môi trường thử nghiệm để chạy các kịch bản “what-if” và ngăn chặn các lỗi hồi quy.
|
|
|
Human-in-the-Loop
|
Tích hợp sự giám sát và phê duyệt của con người vào các quy trình công việc của tác nhân.
|
Kiến trúc Tổng hợp: Kết hợp các Mẫu
Sức mạnh thực sự của các mẫu thiết kế này nằm ở khả năng kết hợp chúng để tạo ra các kiến trúc phức tạp. Các hệ thống trong thế giới thực hiếm khi sử dụng một mẫu duy nhất một cách riêng lẻ. Thay vào đó, chúng xếp lớp các mẫu này để xây dựng các hệ thống mạnh mẽ và hiệu quả. Tài liệu “Agentic AI Patterns” đề xuất một “bản thiết kế đơn giản” minh họa cách các mẫu này có thể được tích hợp:
•Cửa trước (Front Door): Một Meta-controller phân loại ý định của người dùng và định tuyến yêu cầu đến quy trình công việc phù hợp.
•Vòng lặp cốt lõi (Core Loop): Một chu trình Planning → ReAct (sử dụng Tool Using) → Reflection (khi có tín hiệu lỗi).
•Bộ nhớ (Memory): Kết hợp một kho lưu trữ vector cho Episodic Memory và một đồ thị tri thức cho Semantic/World-Model Memory.
•Cổng chất lượng (Quality Gates): Sử dụng các mẫu Verifier (như trong PEV) và Ensemble Decision-Making cho các đầu ra có rủi ro cao.
•Cộng tác (Collaboration): Một Blackboard cho phép chuyển giao giữa nhiều tác nhân.
•An toàn & Quản trị (Safety & Governance): Một Dry-Run Harness và Simulator để thử nghiệm, cùng với một Self-Improvement Loop được thúc đẩy bởi phản hồi.
Google Cloud Architecture Center mở rộng thêm về điều này bằng cách xác định các mẫu điều phối cấp cao hơn cho các hệ thống đa tác nhân, chẳng hạn như Sequential, Parallel, và Coordinator patterns . Ví dụ, một quy trình công việc phức tạp có thể bắt đầu với một tác nhân điều phối (Coordinator) phân rã một nhiệm vụ, sau đó gán các nhiệm vụ con cho nhiều tác nhân chuyên biệt chạy song song (Parallel), và cuối cùng tổng hợp kết quả của chúng theo một trình tự được xác định trước (Sequential).
Ứng dụng trong Thế giới thực và Xu hướng Tương lai
Các mẫu Agentic AI không chỉ là các khái niệm lý thuyết; chúng đang thúc đẩy các ứng dụng thực tế trong nhiều ngành công nghiệp. Các trường hợp sử dụng bao gồm từ việc tự động hóa các quy trình nhân sự như cập nhật thông tin nhân viên và kiểm tra số dư PTO , đến việc xử lý các nhiệm vụ tài chính phức tạp như báo cáo chi phí, kiểm tra tuân thủ và phát hiện gian lận .
Nhìn về phía trước, một số xu hướng rõ ràng đang định hình tương lai của Agentic AI. Theo dữ liệu của Pitchbook, đầu tư mạo hiểm vào Agentic AI đã tăng 265% từ Quý 4 năm 2024 đến Quý 1 năm 2025 . Các xu hướng chính cho năm 2025 và xa hơn bao gồm:
1.Hệ sinh thái Đa Tác nhân (Multi-agent Ecosystems): Các doanh nghiệp đang chuyển từ các chatbot đơn nhiệm sang triển khai các hệ sinh thái phức tạp nơi nhiều tác nhân AI chuyên biệt cộng tác trong các quy trình công việc phức tạp .
2.Tác nhân AI theo Chiều dọc (Vertical AI Agents): Sự gia tăng của các tác nhân được chuyên môn hóa cao cho các ngành cụ thể (ví dụ: y tế, pháp lý, sản xuất), được đào tạo trên dữ liệu và quy trình công việc độc quyền.
3.Đường ống Dữ liệu Tự phục hồi (Self-healing Data Pipelines): Các tác nhân tự chủ giám sát, chẩn đoán và sửa chữa các vấn đề trong đường ống dữ liệu, giảm thiểu sự can thiệp của con người.
4.Tích hợp Con người trong Vòng lặp Nâng cao: Các hệ thống sẽ trở nên tốt hơn trong việc nhận ra khi nào cần leo thang đến con người, làm cho sự hợp tác giữa người và AI trở nên liền mạch hơn.
Kết luận
Các mẫu thiết kế Agentic AI cung cấp các khối xây dựng thiết yếu cho thế hệ tiếp theo của các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Bằng cách cung cấp các giải pháp có cấu trúc cho các thách thức chung trong kiến trúc, các mẫu này cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI tự chủ, có khả năng mở rộng và đáng tin cậy hơn. Từ các mẫu nền tảng như ReAct và Reflection đến các kiến trúc đa tác nhân phức tạp được điều phối bởi các Meta-controller, lĩnh vực này đang nhanh chóng trưởng thành. Khi các tổ chức tiếp tục khám phá tiềm năng to lớn của Agentic AI, việc áp dụng và kết hợp một cách có suy nghĩ các mẫu thiết kế này sẽ là yếu tố quyết định để xây dựng các hệ thống thông minh thực sự có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.
