# 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 hoạtXây 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 xongCần cấu hình trong node và wiring logic phức tạp hơn
**Hỗ trợ vòng lặp / retry**Có nhưng hạn chế trong logic sâu phức tạpCực mạnh: hỗ trợ vòng lặp, điều kiện rẽ nhánh, memory graph rõ ràng
**Tính modular / tái sử dụng**Ở mức hàm hoặc agent instanceCó thể thiết kế thành **sub-graph**, dùng lại nhiều nơi
**Quan sát & debug**`trace()` đơn giản, tập trung vào hành vi agentRõ 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 pluginsXây **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