Tác nhân điều phối(Agentic) trong ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), chúng ta có thể xây dựng nhiều loại ứng dụng khác nhau. Trong đó, hai hướng tiếp cận nổi bật là:
-
Non-Agentic LLM Apps – ứng dụng không có tác nhân điều phối
-
Agentic LLM Apps – ứng dụng có "tác nhân" (agent) tự điều phối hành động
Vậy đâu là sự khác biệt, điểm mạnh – điểm yếu, và bạn nên chọn loại nào cho dự án của mình?
I. Định nghĩa
1. Non-Agentic LLM App là gì?
Đây là các ứng dụng chạy theo logic tuyến tính, được xác định rõ ràng. Mỗi bước được lập trình cụ thể, LLM chỉ làm từng nhiệm vụ một cách tường minh.
Đặc điểm:
-
Không có khả năng tự ra quyết định.
-
Luồng xử lý cố định.
-
Phù hợp với các tác vụ đơn giản, lặp lại.
Ví dụ:
-
Tóm tắt văn bản.
-
Dịch ngôn ngữ.
-
Chatbot hỗ trợ theo kịch bản cố định.
-
Lấy dữ liệu từ cơ sở kiến thức rồi trả lời.
summary = llm("Tóm tắt đoạn văn sau...")
2. Agentic LLM App là gì?
Là ứng dụng mà trong đó LLM hoạt động như một "agent" (tác nhân) — có khả năng:
-
Ra quyết định
-
Lập kế hoạch
-
Chọn công cụ phù hợp để thực thi nhiệm vụ
-
Tự kiểm tra lại kết quả và tiếp tục cho đến khi hoàn thành
Đặc điểm:
-
Có khả năng tư duy nhiều bước.
-
Có thể gọi nhiều công cụ khác nhau.
-
Tự động hóa quy trình phức tạp.
Ví dụ:
-
Một trợ lý AI có thể:
-
Tìm kiếm trên Google,
-
Lấy dữ liệu từ API,
-
Phân tích dữ liệu,
-
Gửi email báo cáo → mà bạn chỉ cần ra lệnh: “Tóm tắt số liệu bán hàng tuần này và gửi qua email cho sếp.”
-
II. So sánh chi tiết
| Đặc điểm | Non-Agentic | Agentic |
|---|---|---|
| Mục tiêu | Xử lý 1 nhiệm vụ đơn giản hoặc theo kịch bản | Tự động hóa nhiều bước, xử lý tác vụ mở |
| Luồng xử lý | Tuyến tính, xác định trước | Rẽ nhánh, điều kiện, có thể điều phối vòng lặp |
| Khả năng lập kế hoạch | ❌ Không | Có (có thể lên kế hoạch và thực thi từng bước) |
| Khả năng chọn công cụ phù hợp | ❌ Không | Có thể chọn tool/action phù hợp theo ngữ cảnh |
| Tính linh hoạt | Trung bình – cao | Rất cao |
| Dễ debug, kiểm soát | Rất dễ | ❌ Phức tạp hơn do có hành vi tự động |
| Hiệu suất | Nhanh hơn, ít token hơn | Chậm hơn, tốn token hơn do phải lập kế hoạch |
| Khả năng sử dụng thực tế | Rất tốt với quy trình ổn định | Tốt với quy trình phức tạp hoặc cần tự thích nghi |
3. Minh họa đơn giản
Tác vụ: “Hãy tìm thông tin về Elon Musk và tóm tắt”
Non-Agentic:
-
Gửi prompt: “Tóm tắt thông tin về Elon Musk”
-
GPT trả lời bằng những gì đã học.
Agentic:
-
Agent tự chọn hành động:
-
Gọi công cụ
WebSearch -
Lấy 3 kết quả đầu
-
Tóm tắt chúng
-
Kiểm tra nếu có thông tin mới → bổ sung → xuất bản kết quả
-
4. Công nghệ hỗ trợ
| Tính năng | Non-Agentic | Agentic |
|---|---|---|
| Thư viện phổ biến | LangChain, Transformers | LangChain Agents, LangGraph, AutoGPT |
| Công cụ gọi ngoài (Tools) | Có, nhưng gọi tường minh | LLM tự chọn công cụ thông minh |
| Bộ nhớ (Memory) | Đơn giản hoặc không có | Quan trọng để theo dõi trạng thái |
| Loop / Retry logic | Phải lập trình thủ công | Agent có thể tự thực hiện |
5. Khi nào nên dùng loại nào?
| Trường hợp | Nên chọn |
|---|---|
| Xử lý một bước (dịch, tóm tắt, phân loại) | ✅ Non-Agentic |
| Luồng cố định, logic rõ ràng | ✅ Non-Agentic |
| Tác vụ phức tạp, cần suy luận nhiều bước | ✅ Agentic |
| Cần tương tác nhiều hệ thống / API / Tool | ✅ Agentic |
| Trợ lý AI hoặc hệ thống hỗ trợ quyết định | ✅ Agentic |
| Ưu tiên tốc độ, đơn giản, tiết kiệm tài nguyên | ✅ Non-Agentic |
6. Tổng kết
| Tiêu chí | Non-Agentic App | Agentic App |
|---|---|---|
| Đơn giản | ✅ | ❌ (phức tạp hơn) |
| Linh hoạt | ❌ | ✅ |
| Tự chủ | ❌ | ✅ |
| Dễ kiểm soát | ✅ | ❌ |
| Tác vụ phức tạp | ❌ | ✅ |
| Sử dụng tool ngoài | Có nhưng hạn chế | Mạnh mẽ, linh hoạt |
Không có lựa chọn "tốt hơn tuyệt đối" — bạn cần chọn dựa trên mức độ phức tạp của bài toán, khả năng chấp nhận rủi ro, và yêu cầu logic xử lý.
-
Nếu bạn đang xây chatbot trả lời kiến thức công ty, hãy bắt đầu với Non-Agentic.
-
Nếu bạn muốn một trợ lý AI làm việc như con người, thì Agentic là tương lai.
Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft