Cộng đồng phát triển AI agent đang đạt được một sự đồng thuận đáng ngạc nhiên: đơn giản hơn là tốt hơn. Trong khi các framework như AutoGPT và Microsoft Autogen khuyến khích hệ thống đa agent, những nhà phát triển có kinh nghiệm đang phát hiện ra rằng kiến trúc đơn agent với quản lý ngữ cảnh phù hợp mang lại kết quả đáng tin cậy hơn nhiều.
Vấn Đề Chia Sẻ Ngữ Cảnh
Vấn đề cốt lõi của hệ thống đa agent nằm ở sự phân mảnh ngữ cảnh. Khi nhiều agent làm việc trên các phần khác nhau của một tác vụ, chúng thường đưa ra những quyết định mâu thuẫn mà không biết các đồng nghiệp của mình đang làm gì. Các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy vấn đề này không chỉ giới hạn ở những hạn chế kỹ thuật - mà còn về việc duy trì quá trình ra quyết định mạch lạc trên toàn bộ hệ thống.
Một nhà phát triển đã chia sẻ kinh nghiệm của họ khi xây dựng một recipe agent có thể truy cập qua SMS, nơi họ phát hiện ra rằng các vấn đề quản lý ngữ cảnh xuất hiện rất sớm, trước cả khi đạt đến giới hạn token. Giải pháp của họ bao gồm việc sử dụng một sub-agent chuyên biệt chỉ để ngăn chặn tình trạng quá tải thông tin trong ngữ cảnh của agent chính, chứng minh rằng việc lọc ngữ cảnh có chiến lược có thể có giá trị hơn việc đơn giản chia sẻ mọi thứ.
Các Nguyên Tắc Kỹ Thuật Chính cho Tác Nhân AI Đáng Tin Cậy:
- Nguyên tắc 1: Chia sẻ ngữ cảnh và toàn bộ dấu vết tác nhân, không chỉ các tin nhắn riêng lẻ
- Nguyên tắc 2: Các hành động mang theo quyết định ngầm định, và những quyết định xung đột tạo ra kết quả kém
- Giới Hạn Cửa Sổ Ngữ Cảnh: Độ tin cậy của tác nhân giảm sút khoảng 50.000 token ngay cả khi vẫn còn không gian
- Khuyến Nghị Kiến Trúc: Tác nhân tuyến tính đơn luồng với nén ngữ cảnh cho các tác vụ dài hạn
Thách Thức Về Độ Tin Cậy
Hệ thống đa agent gặp phải điều mà các nhà phát triển gọi là lỗi tích lũy. Khi một agent hiểu sai một tác vụ, nó tạo ra một chuỗi vấn đề mà các agent khác phải tìm cách giải quyết. Cộng đồng đã quan sát thấy rằng ngay cả những hiểu lầm nhỏ giữa các agent cũng có thể dẫn đến kết quả hoàn toàn không thể sử dụng được.
Chúng ta đang tạo ngữ cảnh thủ công như những thầy tu thời trung cổ trong khi chúng ta nên xây dựng các trình biên dịch ngữ cảnh.
Nhận thức này từ cộng đồng làm nổi bật một sự thay đổi cơ bản trong tư duy. Thay vì quản lý nhiều agent, các triển khai thành công tập trung vào việc xây dựng các công cụ tối ưu hóa ngữ cảnh tinh vi phục vụ một thực thể ra quyết định duy nhất.
Ví Dụ Từ Ngành Và Ứng Dụng Thực Tế
Claude Code minh họa cho cách tiếp cận đơn agent. Mặc dù nó tạo ra các subtask, nhưng nó không bao giờ chạy chúng song song, và các sub-agent chỉ giới hạn ở việc trả lời câu hỏi thay vì đưa ra quyết định. Thiết kế này ngăn chặn các xung đột ngữ cảnh làm phiền nhiễu các hệ thống đa agent phức tạp hơn.
Cộng đồng cũng đã lưu ý các vấn đề với các mô hình edit apply - những hệ thống trong đó một mô hình tạo ra hướng dẫn và một mô hình khác thực thi chúng. Những kiến trúc này thường xuyên thất bại do sự mơ hồ trong giao tiếp giữa các agent, khiến nhiều nhà phát triển hợp nhất cả việc ra quyết định và thực thi vào các mô hình đơn lẻ.
So sánh Multi-Agent và Single-Agent:
| Khía cạnh | Hệ thống Multi-Agent | Hệ thống Single-Agent |
|---|---|---|
| Chia sẻ ngữ cảnh | Phân mảnh, dễ xảy ra xung đột | Liên tục, mạch lạc |
| Lan truyền lỗi | Lỗi tích tụ qua các agent | Được kiểm soát trong một ngữ cảnh duy nhất |
| Độ tin cậy | Thấp do giao tiếp sai lệch | Cao hơn với quản lý ngữ cảnh phù hợp |
| Độ phức tạp | Chi phí điều phối cao | Kiến trúc đơn giản hơn |
| Tính song song | Về mặt lý thuyết nhưng có vấn đề | Tuần tự nhưng đáng tin cậy |
Con Đường Phía Trước
Các nhà phát triển có kinh nghiệm đang hội tụ về triết lý đơn agent cộng với các công cụ. Cách tiếp cận này coi các chức năng chuyên biệt như các công cụ thay vì các agent độc lập, duy trì việc ra quyết định tập trung trong khi vẫn cho phép chức năng phức tạp.
Cuộc thảo luận cho thấy rằng các nhà xây dựng agent thành công tập trung vào kỹ thuật ngữ cảnh - nghệ thuật quản lý động thông tin mà một agent nhìn thấy và khi nào. Điều này bao gồm việc phát triển các kỹ thuật nén ngữ cảnh cho các tác vụ dài hơn và xây dựng các hệ thống có thể duy trì chuỗi lý luận mạch lạc ngay cả khi các cuộc hội thoại kéo dài vượt quá 50.000 token.
Mặc dù lời hứa về các hệ thống đa agent hợp tác vẫn hấp dẫn, thực tế hiện tại là chúng tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết. Sự đồng thuận của cộng đồng cho thấy rằng cho đến khi chúng ta giải quyết được những thách thức chia sẻ ngữ cảnh cơ bản, các kiến trúc đơn agent với công cụ tinh vi đại diện cho con đường thực tế nhất đến các hệ thống AI đáng tin cậy.
Tham khảo: Don't Build Multi-Agents