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