Một bài viết blog gần đây về việc xây dựng các hệ thống AI agentic đã gây ra cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng các nhà phát triển đang vật lộn với thực tế triển khai các AI agent trong môi trường sản xuất. Cuộc trò chuyện này cho thấy sự chia rẽ ngày càng lớn giữa việc thổi phồng marketing và những thách thức thực tế trong triển khai.
Bài viết gốc, được viết bởi một nhà phát triển độc lập đang xây dựng UserJot , cố gắng chắt lọc những bài học thực tế từ việc reverse-engineering các AI agent và thử nghiệm với các cách tiếp cận kiến trúc khác nhau. Tuy nhiên, phản ứng từ cộng đồng khá trái chiều, với các nhà phát triển đặt câu hỏi về cả thuật ngữ và bản chất agentic thực sự của các hệ thống được mô tả.
Cuộc tranh luận lớn về thuật ngữ Agent
Một trong những điểm gây tranh cãi nhất trong cuộc thảo luận tập trung vào việc thực sự cái gì cấu thành nên một agent. Một số nhà phát triển có kinh nghiệm cho rằng các hệ thống được mô tả được đặc trưng chính xác hơn là điều phối workflow thông minh thay vì các agent tự trị thực sự. Cách tiếp cận này dựa rất nhiều vào các hàm stateless và phân tách tác vụ được xác định trước, điều mà một số người coi là mâu thuẫn với các nguyên tắc cốt lõi của hệ thống dựa trên agent.
Những người chỉ trích chỉ ra rằng việc gọi các hệ thống này là agentic có thể gây hiểu lầm khi chúng tránh một cách rõ ràng hành vi tự trị, không thể dự đoán được - điều định nghĩa các agent thực sự. Các pattern được mô tả tập trung vào kết quả có thể dự đoán, xác định - ngược lại với điều làm cho các agent trở nên mạnh mẽ cho các tác vụ phức tạp, mở.
Các Mẫu Kiến Trúc Chính Được Thảo Luận:
- Sequential Pipeline: Điểm vào duy nhất quản lý các pipeline khác
- Fanout/Fanin Pattern: Chia nhỏ tác vụ cho nhiều agent, kết hợp kết quả
- Sub-agent Architecture: Bộ điều phối chính với các thành phần công cụ chuyên biệt
- Stateless Functions: Cùng đầu vào tạo ra cùng đầu ra, không có bộ nhớ chia sẻ
Các Pattern kiến trúc thực tế xuất hiện
Bất chấp các cuộc tranh luận về thuật ngữ, các nhà phát triển đang tìm thấy giá trị trong các pattern kiến trúc cụ thể được thảo luận. Cộng đồng đã xác định một số cách tiếp cận hiệu quả, bao gồm các pipeline tuần tự nơi một điểm vào duy nhất quản lý các quy trình khác, và các pattern fanout/fanin chia tách tác vụ qua nhiều thành phần chuyên biệt trước khi kết hợp kết quả.
Nhiều nhà phát triển báo cáo thành công với các kiến trúc sub-agent tương tự, nơi một orchestrator chính quản lý các thành phần nhỏ hơn, tập trung. Các sub-agent này thường hoạt động như các công cụ thay vì các thực thể tự trị, xử lý các tác vụ cụ thể như truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi API, hoặc các hoạt động xử lý văn bản.
Sự đồng thuận trong cộng đồng thực hành là các cách tiếp cận đơn giản hơn thường vượt trội hơn các hệ thống multi-agent phức tạp. Một số nhà phát triển lưu ý rằng họ đã chuyển từ các framework agent tinh vi sang các triển khai đơn giản hơn sử dụng các cuộc gọi HTTP cơ bản và API tool-calling.
Các Công Nghệ Triển Khai Được Đề Cập:
- AI SDK cho tích hợp TypeScript
- OpenRouter cho truy cập API mô hình
- Claude Code cho phát triển agent
- AWS Lambda + Step Functions cho điều phối
- Spring AI framework cho các ứng dụng Java
- FastAPI cho triển khai ứng dụng đơn lẻ
 |
|---|
| Bảng điều khiển UserJot : Trực quan hóa các mẫu kiến trúc hiệu quả cho phát triển hệ thống AI |
Thách thức về Context và Chi phí
Một chủ đề quan trọng trong các cuộc thảo luận xoay quanh việc quản lý context và chi phí tính toán. Các nhà phát triển đang thử nghiệm với các chiến lược khác nhau để cân bằng hiệu suất và chi phí, đặc biệt xung quanh caching và quản lý context.
Tôi thường tranh luận liệu có nên chạy sub agent với 'ít context' hay không, sau đó tôi nhận ra tôi có thể chỉ cần cache prompt lớn đi cùng với main agent và tôi không nhận được lợi ích gì từ việc chạy subagent với context giảm.
Cộng đồng chia rẽ về việc có nên sử dụng các model rẻ hơn, nhanh hơn cho các tác vụ thường ngày trong khi dành các model mạnh hơn cho lý luận phức tạp hay không. Một số nhà phát triển báo cáo thành công với cách tiếp cận phân tầng này, trong khi những người khác thấy rằng context engineering - cung cấp chỉ thông tin liên quan thay vì context toàn diện - cải thiện cả chất lượng và hiệu quả chi phí.
Chiến lược tối ưu hóa chi phí:
- Sử dụng các mô hình rẻ hơn/nhanh hơn cho các tác vụ thường ngày (3/4 số hoạt động)
- Lưu cache kết quả từ các công cụ hàm thuần túy
- Đặt temperature gần bằng 0 để đảm bảo tính nhất quán
- Triển khai kỹ thuật context engineering (chỉ sử dụng ngữ cảnh liên quan)
- Cân nhắc sử dụng prompt caching với các nhà cung cấp như Anthropic
Kiểm tra thực tế triển khai
Cuộc thảo luận tiết lộ sự tương phản rõ rệt giữa khả năng agent lý thuyết và thách thức triển khai thực tế. Nhiều nhà phát triển bày tỏ sự thất vọng với khoảng cách giữa lời hứa marketing và hiệu suất thực tế, đặc biệt xung quanh việc ra quyết định tự trị và xử lý lỗi.
Một số người đóng góp nhấn mạnh tầm quan trọng của các hướng dẫn rõ ràng hơn là các agent thông minh cố gắng tự tìm ra mọi thứ một cách độc lập. Cách tiếp cận thực dụng này ưu tiên độ tin cậy và khả năng dự đoán hơn hành vi tự trị tinh vi.
Cuộc trò chuyện cũng làm nổi bật sự phổ biến ngày càng tăng của việc triển khai agent của Claude như một điểm tham chiếu, với nhiều nhà phát triển trích dẫn nó như một ví dụ hiệu quả của các pattern kiến trúc đang được thảo luận.
Nhìn xa hơn sự thổi phồng
Trong khi bài viết gốc gây ra chỉ trích vì việc sử dụng phong cách viết được tạo bởi AI và thiếu bằng chứng thực nghiệm, cuộc thảo luận cộng đồng đã phát triển thành một cuộc trao đổi có giá trị về những hiểu biết thực tế. Các nhà phát triển đang chia sẻ kinh nghiệm thực tế với các framework khác nhau, chiến lược triển khai, và quyết định kiến trúc.
Cuộc tranh luận cuối cùng phản ánh thách thức rộng lớn hơn mà cộng đồng phát triển AI đang đối mặt: tách biệt các kỹ thuật hữu ích khỏi sự thổi phồng marketing trong khi xây dựng các hệ thống thực sự hoạt động trong môi trường sản xuất. Như một nhà phát triển lưu ý, trọng tâm nên là xây dựng các hệ thống chức năng thay vì đuổi theo các xu hướng thuật ngữ mới nhất.
Cuộc thảo luận đang diễn ra cho thấy rằng trong khi các agent tự trị thực sự vẫn khó nắm bắt đối với hầu hết các ứng dụng thực tế, các pattern cơ bản của phân tách tác vụ, điều phối, và tích hợp công cụ chuyên biệt đang chứng minh giá trị cho việc phát triển hệ thống AI thực tế.
Tham khảo: Best Practices for Building Agentic AI Systems, What Actually Matters in Production