Cộng đồng trí tuệ nhân tạo đang trải qua một khoảnh khắc tỉnh táo khi các nhà phát triển phải vật lộn với những thách thức thực tế trong việc xây dựng các AI agent hiệu quả. Điều bắt đầu như việc áp dụng nhiệt tình các framework phức tạp đã phát triển thành một cách tiếp cận thận trọng hơn, với nhiều đội nhóm phát hiện ra rằng các giải pháp đơn giản thường vượt trội hơn các hệ thống multi-agent phức tạp.
Sự mệt mỏi với Framework bắt đầu xuất hiện
Các nhà phát triển ngày càng từ bỏ những framework phổ biến như LangChain và LangGraph để chuyển sang sử dụng trực tiếp các API call. Cộng đồng đã trở nên thất vọng với những lớp trừu tượng không cần thiết che giấu các prompt và response cơ bản, khiến việc debug trở thành cơn ác mộng. Nhiều đội nhóm báo cáo rằng những framework này thực sự đòi hỏi nhiều code hơn so với việc xây dựng giải pháp từ đầu, trái ngược với lời hứa ban đầu về việc đơn giản hóa.
Sự thay đổi này thể hiện một nhận thức rộng lớn hơn rằng việc gửi những gì về cơ bản là một mảng chuỗi ký tự đến một web service không cần đến những framework nặng nề. Nhận thức này đã dẫn đến một câu hỏi cơ bản về việc liệu hệ sinh thái AI agent đã bị over-engineer từ ban đầu hay không.
Các Thách Thức Phổ Biến Khi Triển Khai AI Agent
- Chi phí vận hành cao khi chạy nhiều agent
- Khó khăn trong việc kiểm soát điều phối đa agent
- Các vấn đề đồng thời bao gồm race condition và xếp hàng tác vụ
- Lỗ hổng bảo mật prompt injection
- Các lớp trừu tượng của framework che giấu quá trình debug
- Vấn đề độ tin cậy của model với việc gọi công cụ (báo cáo tỷ lệ thất bại 50% đối với một số model)
 |
|---|
| Một sơ đồ phác thảo mối quan hệ giữa các lời gọi LLM khác nhau trong một framework điều phối, thể hiện sự chuyển đổi hướng tới các thực hành phát triển đơn giản hơn |
Thách thức về Concurrency phơi bày những khoảng trống kỹ thuật
Một trong những rào cản đáng kể nhất mà phát triển AI agent đang đối mặt là xử lý concurrency và orchestration. Trong khi các tài liệu quảng cáo thường trình diễn những workflow multi-agent ấn tượng, thực tế lại bao gồm những cân nhắc phức tạp xung quanh task queuing, race condition và synchronization mà nhiều framework đơn giản là bỏ qua.
Cách tiếp cận tiêu chuẩn vẫn dựa vào việc thực thi tool tuần tự, với chỉ những model gần đây hỗ trợ parallel tool call. Ngay cả khi đó, các nhà phát triển phải cẩn thận thiết kế hệ thống để xử lý sự phối hợp giữa nhiều agent làm việc đồng thời. Actor model đã nổi lên như một pattern đầy hứa hẹn, nơi mỗi agent instance hoạt động như một actor độc lập giao tiếp thông qua tool call.
 |
|---|
| Một sơ đồ trình tự tương tác thể hiện động lực giữa con người, giao diện, LLM và môi trường, làm nổi bật những thách thức về tính đồng thời trong quy trình làm việc của tác nhân AI |
Thực tế về Bottleneck
Bất chấp sự tiến bộ nhanh chóng trong khả năng của model, phát triển AI agent dường như đã chạm đến một ngưỡng. Ngay cả những model tiên tiến như Gemini 2.5 Pro cũng gặp khó khăn với tool calling cơ bản, thất bại trong việc tạo ra các call đúng cú pháp khoảng một nửa số lần. Hạn chế kỹ thuật này đã buộc các nhà phát triển phải xem xét lại kỳ vọng và cách tiếp cận của họ.
Cộng đồng cũng đang vật lộn với những vấn đề cơ bản như lỗ hổng prompt injection, vẫn chưa được giải quyết triệt để. Những mối quan ngại về bảo mật này, kết hợp với chi phí cao khi chạy nhiều agent và khó khăn trong việc kiểm soát multi-agent orchestration, đã làm giảm sự nhiệt tình ban đầu.
Cách tiếp cận Back to Basics đang được ưa chuộng
Những triển khai thành công nhất đang ủng hộ sự đơn giản hơn là sự phức tạp. Thay vì các mạng lưới agent phức tạp, các giải pháp hiệu quả tập trung vào những workflow được định nghĩa rõ ràng với các điểm quyết định rõ ràng. Khái niệm về augmented LLM - những model được tăng cường với memory, tool và data access - chạy trong các vòng lặp đơn giản đã chứng minh độ tin cậy cao hơn so với các kiến trúc multi-agent phức tạp.
Một augmented LLM chạy trong một vòng lặp là định nghĩa tốt nhất về agent mà tôi từng nghe.
Cách tiếp cận thực dụng này nhấn mạnh việc xây dựng các workflow xác định cho những tác vụ được hiểu rõ và chỉ giới thiệu hành vi giống agent khi việc ra quyết định động thực sự cần thiết. Nguyên tắc bắt đầu đơn giản và chỉ thêm độ phức tạp khi nó thực sự cải thiện kết quả đã trở thành mantra mới.
Các Mẫu Kiến Trúc AI Agent
- Workflows: Hệ thống xác định với các bước có thể dự đoán được cho những tác vụ đã được hiểu rõ
- Routing: Phân tách các kịch bản và chuyển đổi giữa các đường xử lý khác nhau
- Parallelization: Chạy đồng thời nhiều tác vụ LLM với việc tổng hợp theo chương trình
- Orchestrator-workers: Ủy thác tác vụ tuần tự giữa các LLM điều phối và LLM thực thi
- Evaluator-optimizer: Vòng lặp phản hồi lặp đi lặp lại để cải thiện liên tục
- Agents: Hệ thống động trong đó các LLM tự quyết định quy trình một cách tự chủ
Nhìn về tương lai
Khi chu kỳ hype về AI agent trưởng thành, trọng tâm đang chuyển từ những demo bắt mắt sang các giải pháp thực tế, có thể bảo trì. Cộng đồng đang học được rằng những nguyên tắc kỹ thuật tương tự áp dụng cho phần mềm truyền thống - tính modular, composability và interface rõ ràng - vẫn quan trọng trong kỷ nguyên AI.
Khoảnh khắc hiện tại đại diện cho một sự điều chỉnh lành mạnh trong lĩnh vực này, nơi sự phấn khích ban đầu đang nhường chỗ cho kỷ luật kỹ thuật. Trong khi AI agent chắc chắn sẽ đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng tương lai, việc phát triển chúng đang theo mô hình quen thuộc của các công nghệ mới nổi: hype ban đầu, kiểm tra thực tế, và cuối cùng là áp dụng thực tế.
Tham khảo: Building effective agents