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:
1. Gọi công cụ WebSearch
2. Lấy 3 kết quả đầu
3. Tóm tắt chúng
4. 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