Hiệu quả bộ nhớ và khả năng lưu trữ bộ nhớ trong Agent LangGraph

Trong quá trình xây dựng tác nhân AI với LangGraph, việc quản lý bộ nhớ hiệu quả và duy trì bộ nhớ lâu dài là hai yếu tố then chốt để đảm bảo ứng dụng vừa tiết kiệm chi phí vừa vận hành ổn định. Hiệu quả bộ nhớ giúp giảm lượng token tiêu thụ, tối ưu tốc độ phản hồi và chi phí sử dụng mô hình AI. Trong khi đó, khả năng lưu trữ bộ nhớ lâu dài (memory persistence) cho phép tác nhân ghi nhớ thông tin quan trọng giữa các phiên làm việc, tạo ra trải nghiệm thông minh và cá nhân hóa hơn cho người dùng. Bài viết này sẽ giới thiệu những kỹ thuật cơ bản và những lưu ý cần thiết khi triển khai hai yếu tố quan trọng này trong LangGraph.

Giới thiệu

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá ba kỹ thuật rất thú vị.
Tuy nhiên, điều quan trọng nhất tôi muốn bạn ghi nhớ: Đừng để mình bị phân tâm.

Mục tiêu của tôi là bạn nắm chắc ý tưởngkhái niệm cốt lõi đằng sau mỗi kỹ thuật hoặc bài học này. Bạn không cần dành quá nhiều thời gian thực hành hoặc áp dụng ngay lập tức, bởi vì:

Đây cũng là một lời khuyên quan trọng mà bạn có thể áp dụng nhiều lần khi học hoặc nghiên cứu tài liệu kỹ thuật — ví dụ như tài liệu của LangGraph.

Cẩn Thận Với Những "Sự Phân Tâm" Khi Học Tài Liệu LangGraph

Khi bạn đọc tài liệu của LangGraph, sẽ có rất nhiều kỹ thuật nhỏ, thủ thuật đặc biệt hiện ra và thu hút sự chú ý.
Nếu không cẩn thận, bạn có thể dễ dàng:

Điều quan trọng là:
 - Hãy ghi nhận sự tồn tại của các kỹ thuật đó, hiểu sơ qua, nhưng đừng để chúng làm bạn chệch hướng.
 - Tiếp tục tập trung vào mục tiêu lớn: học cách xây dựng ứng dụng mạnh mẽ, thú vị và ấn tượng với LangGraph.

Nội dung bạn sẽ học ở phần này

Chúng ta sẽ tìm hiểu những kỹ thuật liên quan đến quản lý bộ nhớ trong ứng dụng LangGraph, cụ thể:

1. Tối ưu hóa chi phí sử dụng LLM

Bạn sẽ học một vài phương pháp để:

2. Giới thiệu về bộ nhớ dài hạn (Long-term Memory)

Chúng ta sẽ bắt đầu thảo luận về cách:

Một lời nhắc quan trọng

Như tôi đã nhấn mạnh:

Hãy nhớ rằng: việc xây dựng một ứng dụng mạnh mẽ, thú vị và chuyên nghiệp đòi hỏi bạn phải biết chọn lọc thông tin để tập trung.
Đừng để những chi tiết phụ đánh lạc hướng bạn khỏi mục tiêu lớn hơn!

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

Tối Ưu Chi Phí và Quản Lý Bộ Nhớ Khi Xây Dựng Ứng Dụng AI Với OpenAI

Nếu bạn từng đọc các chương trước của chúng tôi, bạn sẽ biết rằng việc thực hành các bài tập sử dụng OpenAI API không hề tốn kém.
Thông thường, bạn chỉ tốn khoảng 5 đô la cho toàn bộ bootcamp trước, và con số này sẽ tương tự trong bootcamp này.

Tại sao chi phí lại thấp?
Vì chúng ta đang xây dựng các ứng dụng nhỏ gọn, số lượng người dùng hạn chế, tiêu thụ tài nguyên và token ở mức tối thiểu.
Tuy nhiên, khi bạn chuyển sang giai đoạn sản xuất thực tế với nhiều người dùng và ứng dụng lớn, chi phí có thể tăng đáng kể.

Bài học hôm nay sẽ giúp bạn:

Chi Phí Và Bộ Nhớ Trong Ứng Dụng AI

Khi vận hành AI agent:

Ví dụ:

OpenAI hay Open-Source?

Bạn có thể tự hỏi:

Bạn có thể làm vậy, đặc biệt ở giai đoạn thử nghiệm (beta, demo).
❌ Nhưng khi làm việc ở cấp độ chuyên nghiệp, OpenAI vẫn đang là tiêu chuẩn hiện tại (~99% doanh nghiệp dùng OpenAI).
Vì vậy, chúng tôi khuyên bạn nên thành thạo với OpenAI models.

Làm Thế Nào Để Giảm Chi Phí Bộ Nhớ?

Chúng ta sẽ học 2 kỹ thuật chính để giảm dung lượng "ba lô" của chatbot:

Kỹ thuật 1: Giới hạn số lượng tin nhắn lưu trong bộ nhớ

Ưu điểm: Giảm mạnh chi phí token.
Nhược điểm: Độ chính xác của chatbot có thể giảm nhẹ.

Kỹ thuật 2: Sử dụng bản tóm tắt thay cho toàn bộ tin nhắn

(Sẽ được học ở bài tiếp theo)

Ưu điểm: Bộ nhớ cực nhẹ, tiết kiệm chi phí.
Nhược điểm: Chatbot có thể không nhớ chi tiết đầy đủ.

Cách Thực Hiện Kỹ Thuật 1 Trong Thực Tế

Trong bài tập hôm nay, bạn sẽ thực hành:

Kết quả:
Bộ nhớ (backpack) nhẹ hơn → Chi phí token thấp hơn.

Lưu Ý Khi Áp Dụng

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

Tối ưu hóa bộ nhớ ngắn hạn bằng cách tóm tắt hội thoại

Trong bài học trước, bạn đã học cách giảm số lượng tin nhắn trong bộ nhớ ngắn hạn để tiết kiệm token khi làm việc với mô hình ngôn ngữ.
Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu một phương pháp thay thế: Tạo bản tóm tắt hội thoại thay vì lưu toàn bộ danh sách tin nhắn.

Tóm tắt hội thoại: Ý tưởng chính

Ưu điểm:

Nhược điểm:

Khi nào nên dùng tóm tắt hội thoại?

Ghi nhớ:
Hiệu suất và chi phí luôn cần cân bằng tùy vào mục tiêu dự án của bạn.

Cách triển khai

a. Cấu trúc State mới

Trong state của ứng dụng, ngoài khóa mặc định messages, bạn sẽ thêm một khóa mới:

state = {
    "messages": [...],
    "summary": "..."
}
b. Logic hoạt động
  1. Bắt đầu cuộc trò chuyện như bình thường.

  2. Khi số lượng tin nhắn trong bộ nhớ vượt quá ngưỡng (ví dụ: 6 tin nhắn), tạo hoặc cập nhật bản tóm tắt.

  3. Nếu chưa vượt ngưỡng, tiếp tục hội thoại bình thường.

Điều kiện:
Nếu len(messages) > 6 → tạo / cập nhật bản tóm tắt.

c. Các thành phần cần lập trình

Lưu ý khi thực thi

Tổng kết

Ghi nhớ

"Hiệu suất vs Chi phí luôn cần cân bằng. Hiểu kỹ các kỹ thuật ngay từ giai đoạn phát triển sẽ giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI tối ưu và chuyên nghiệp hơn."

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

Giới thiệu về Bộ nhớ Ngoài (Persistent Memory) với LangGraph

Tầm quan trọng của Bộ nhớ Ngoài

⚡️ Ghi nhớ: Hôm nay chỉ là giới thiệu ban đầu, chi tiết sâu hơn sẽ học trong các bài học tới.

Mục tiêu bài học

Bạn sẽ học cách:

Các bước thực hiện

1. Cài đặt SQLite
2. Tạo cơ sở dữ liệu bên ngoài

Lưu ý: Dấu ! trong notebook có nghĩa là chạy lệnh Terminal ngay trong notebook.

3. Kết nối với cơ sở dữ liệu
4. Thiết lập LangGraph với SQLite

Ứng dụng thực tế

Ghi chú quan trọng

Tổng kết nhanh

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft

 

Tóm tắt chương

Hãy nhớ những gì tôi đã nói trong tài liệu về LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều thứ mà chúng ta có thể gọi là "cạm bẫy".

Những cạm bẫy cần tránh khi học LangGraph

Chúng tôi gọi chúng là cạm bẫy vì chúng thực sự là những yếu tố gây xao nhãng lớn. Mục tiêu của bạn khi học LangGraph là để tạo ra những agent AI ấn tượng, mạnh mẽ và thú vị. Tuy nhiên, khi đọc tài liệu LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều yếu tố gây xao nhãng trước khi đạt được mục tiêu đó.

Theo chúng tôi, điều này có thể gây bất lợi vì:

Lời khuyên học tập hiệu quả

Khi tiếp cận tài liệu LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều cạm bẫy như vậy. Do đó, lời khuyên của chúng tôi là:

  1. Đừng để bị xao nhãng

  2. Nắm vững các khái niệm chính trước

  3. Có thể quay lại nghiên cứu sâu các kỹ thuật sau khi đã xây dựng ứng dụng cơ bản

Ví dụ: Khi làm ứng dụng nâng cao, bạn có thể:

Các kỹ thuật đã học

  1. 3 kỹ thuật đơn giản giảm token usage:

    • Giảm số message lưu trong bộ nhớ ngắn hạn

    • Giảm số token sử dụng

    • Sử dụng các hàm reducer trong Python

  2. Phương pháp thay thế:

    • Lưu bản tóm tắt conversation thay vì toàn bộ message

    • Có thể đặt điều kiện (vd: tạo summary khi có >6 messages)

  3. Bộ nhớ ngoài/lâu dài:

    • Ví dụ đơn giản với SQLite database

    • Các kỹ thuật persistent memory

Lưu ý quan trọng: Đừng dừng lại quá lâu ở các kỹ thuật này! Hãy tiếp tục tiến lên và chỉ quay lại khi bạn thực sự cần áp dụng chúng để cải thiện ứng dụng cụ thể.

Chủ đề quan trọng sắp tới: Human-in-the-loop

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ học về khái niệm cực kỳ quan trọng trong LangGraph: Human-in-the-loop. Bạn sẽ thấy:

Lời nhắc: Hãy tập trung cao độ cho phần tiếp theo này vì nó sẽ thực sự nâng tầm khả năng phát triển agent AI của bạn!LangGraph thực sự là framework mạnh mẽ nhưng để học hiệu quả, bạn cần:

  1. Xác định rõ mục tiêu (build agent cụ thể nào)

  2. Học theo cách "top-down": dùng trước, tối ưu sau

  3. Đừng sa đà vào micro-optimization quá sớm

  4. Tập trung vào các pattern quan trọng: agent collaboration, human feedback, memory management

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft