LangGraph: Framework Xây Dựng Ứng Dụng LLM Dựa Trên Agent + Graph

LangGraph là một framework mã nguồn mở được xây dựng trên nền tảng của LangChain, cho phép bạn phát triển các ứng dụng sử dụng LLM (Large Language Models) theo mô hình agentic – nơi AI không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn suy luận, quyết định, gọi tool, và ghi nhớ trạng thái trong nhiều bước.

Điểm đặc biệt của LangGraph là nó tổ chức toàn bộ logic ứng dụng dưới dạng một đồ thị trạng thái (stateful graph) – mỗi "node" là một hành động, một agent, hoặc một bước xử lý.

Tại sao cần LangGraph?

Các ứng dụng AI ngày nay không chỉ dừng ở hỏi-đáp đơn lẻ. Chúng cần:

•  Gọi nhiều công cụ (tool use)

• Ghi nhớ trạng thái để suy luận liên tục

•  Lặp lại hành động hoặc rẽ nhánh theo kết quả

•  Kiểm soát logic phức tạp có điều kiện

LangGraph giúp bạn làm tất cả điều đó một cách có cấu trúc, dễ theo dõi và mở rộng.

LangGraph hoạt động như thế nào?

LangGraph xây dựng ứng dụng theo mô hình Finite-State Machine (FSM):

• Mỗi node là một bước xử lý (ví dụ: gọi LLM, tìm kiếm, phân tích, v.v.)

• State là dữ liệu được lưu và truyền qua từng bước

• Edge quyết định luồng đi tiếp theo dựa trên kết quả hoặc trạng thái

Bạn có thể tạo các ứng dụng như:

• Chatbot thông minh

• Multi-tool agent (Google + Calculator + Document Retriever…)

• Workflow phân tích dữ liệu

• Trợ lý quy trình nghiệp vụ (ERP, CRM…)
  

Cú pháp cơ bản

from langgraph.graph import StateGraph

def greet(state): print("Hello!"); return state
def ask_name(state): state["name"] = "Alice"; return state

builder = StateGraph(dict)
builder.add_node("greet", greet)
builder.add_node("ask", ask_name)
builder.set_entry_point("greet")
builder.add_edge("greet", "ask")

graph = builder.compile()
graph.invoke({})