OpenAI Agent SDK vs. LangGraph
| Tiêu chí | OpenAI Agent SDK | LangGraph |
|---|---|---|
| Mục đích chính | Xây dựng AI agent hoạt động theo mục tiêu, có hành vi linh hoạt | Xây dựng biểu đồ luồng logic (graph) để điều phối các bước xử lý AI |
| Cơ chế hoạt động | Agent tự động lập kế hoạch, ra quyết định, gọi tools | Bạn phải định nghĩa rõ ràng các nút (nodes) và đường đi (edges) |
| Kiểm soát logic | Tốt ở cấp nhiệm vụ tổng quát (goal-based) | Tốt ở cấp workflow chi tiết, rẽ nhánh, vòng lặp, tái thử... |
| Định nghĩa tool | Dễ, chỉ cần khai báo Python function là xong | Cần cấu hình trong node và wiring logic phức tạp hơn |
| Hỗ trợ vòng lặp / retry | Có nhưng hạn chế trong logic sâu phức tạp | Cực mạnh: hỗ trợ vòng lặp, điều kiện rẽ nhánh, memory graph rõ ràng |
| Tính modular / tái sử dụng | Ở mức hàm hoặc agent instance | Có thể thiết kế thành sub-graph, dùng lại nhiều nơi |
| Quan sát & debug | trace() đơn giản, tập trung vào hành vi agent |
Rõ ràng từng bước qua graph — dễ kiểm soát từng node |
| Thư viện sử dụng | openai SDK (chính thức từ OpenAI) |
langgraph (xây dựng trên LangChain) |
| Trường hợp dùng tốt nhất | Xây AI assistant tự chủ động hành động như ChatGPT plugins | Xây workflow phức tạp và logic xác định như quá trình xử lý yêu cầu nhiều bước |
Nói ngắn gọn:
-
OpenAI Agent SDK phù hợp với:
🔹 Xây trợ lý AI thông minh, có thể tự lên kế hoạch (autonomous agents).
🔹 Chỉ cần mô tả nhiệm vụ + tools, agent sẽ quyết định cách làm. -
LangGraph phù hợp với:
🔸 Các bài toán có luồng xử lý xác định, có logic rẽ nhánh, nhiều bước.
🔸 Bạn kiểm soát toàn bộ các node xử lý và flow của hệ thống.
| Nhiệm vụ | Nên dùng gì? |
|---|---|
| “Giúp tôi phân tích file Excel, vẽ biểu đồ và gửi qua email” → Agent tự xử lý | ✅ OpenAI Agent SDK |
| “Lập quy trình xử lý yêu cầu bảo hành qua 4 bước: xác minh → báo giá → gửi email → cập nhật CRM” | ✅ LangGraph |
Không có bình luận