Một mô hình ngôn ngữ có thể trả lời một câu hỏi trong một lượt, trong khi một AI agent có thể tiếp tục làm việc hướng tới một mục tiêu. Nó quyết định bước tiếp theo cần làm và sử dụng các công cụ có sẵn. Sau đó agent điều chỉnh cách tiếp cận của mình dựa trên kết quả quan sát được. Kiến trúc AI agentic cung cấp cấu trúc giúp hành vi này trở nên khả thi. Bài viết này giải thích các thành phần cốt lõi và các mẫu hình phổ biến của chúng thông qua các ví dụ thực tế. Nó cũng chỉ ra cách chọn một kiến trúc mà không làm phát sinh sự phức tạp không cần thiết.
Kiến trúc AI agentic là gì?
Kiến trúc AI agentic là các thiết kế hệ thống cho phép một hoặc nhiều AI agent theo đuổi một mục tiêu thông qua quá trình suy luận và hành động lặp đi lặp lại. Kiến trúc này kết nối mô hình với các công cụ và ngữ cảnh làm việc. Nó cũng xác định cách agent lập kế hoạch cho bước tiếp theo và sử dụng các kết quả mới để tiếp tục tác vụ. Mô hình cung cấp năng lực suy luận, trong khi kiến trúc biến năng lực đó thành một hệ điều hành cho công việc hướng theo mục tiêu. Nó quyết định thông tin di chuyển qua quy trình làm việc như thế nào và cách agent tạo ra kết quả cuối cùng.
Các thành phần cốt lõi trong kiến trúc AI agent
Hầu hết các kiến trúc AI agent đều dùng chung một số khối chức năng cơ bản. Cách triển khai có thể khác nhau, nhưng mỗi khối trả lời một câu hỏi thiết kế riêng biệt. Nó xác định cách hệ thống ra quyết định và hành động. Các khối khác quyết định hệ thống ghi nhớ những gì. Chúng cũng phối hợp công việc và giữ quá trình thực thi trong tầm kiểm soát.
Suy luận, lập kế hoạch và phân rã nhiệm vụ
Lớp suy luận biến một mục tiêu thành hành động tiếp theo. Các nhiệm vụ lớn cần được phân rã thành các bước với đầu ra rõ ràng. Ví dụ, “nghiên cứu thị trường” là quá rộng. “Xác định các nhóm khách hàng mua hàng từ các nguồn đã được phê duyệt” dễ thực thi và đánh giá hơn. Kế hoạch nên được xem là tạm thời vì lỗi công cụ hoặc bằng chứng mới có thể đòi hỏi phải lập lại kế hoạch.
Công cụ và lớp hành động
Công cụ cho phép agent kiểm tra hoặc tác động đến các hệ thống bên ngoài mô hình. Truy vấn tìm kiếm và cơ sở dữ liệu là những ví dụ phổ biến. API doanh nghiệp có thể mở rộng lớp hành động hơn nữa. Mỗi công cụ cần một hợp đồng rõ ràng và đầu vào được xác thực. Lỗi phải được thể hiện tường minh. Một lần hết thời gian chờ không thể trông giống như kết quả rỗng, và một lần ghi dữ liệu chưa hoàn tất không thể trông giống như thành công.
Bộ nhớ, ngữ cảnh và tri thức
Ngữ cảnh hỗ trợ quyết định hiện tại, trong khi bộ nhớ lưu giữ thông tin hữu ích lâu dài. Các nguồn tri thức cung cấp dữ kiện theo yêu cầu. Bộ nhớ làm việc có thể chứa kế hoạch đang hoạt động. Bộ nhớ tồn tại lâu hơn có thể lưu giữ các tùy chọn đã được phê duyệt. Việc truy xuất nên chỉ lấy các tài liệu liên quan thay vì đưa toàn bộ kho dữ liệu vào prompt. Mỗi mục được lưu trữ đều cần các quy tắc về quyền truy cập và nguồn gốc.
Điều phối và phối hợp
Điều phối định tuyến công việc và quản lý trạng thái dùng chung. Trong thiết kế một agent duy nhất, đây có thể chỉ là một vòng lặp thực thi nhỏ. Thiết kế đa agent còn phân công vai trò và giải quyết các phụ thuộc. Mỗi agent cần đầu vào được xác định rõ cùng đầu ra kỳ vọng. Bộ điều phối có thể giới hạn số vòng lặp và mức độ đồng thời để tránh mở rộng ngoài tầm kiểm soát.
Cơ chế bảo vệ, khả năng quan sát và giám sát của con người
Cơ chế bảo vệ xác định những gì một agent được phép làm. Chúng có thể chặn các lệnh gọi công cụ không an toàn hoặc hạn chế quyền truy cập vào các hệ thống nhạy cảm. Khả năng quan sát lưu lại các quyết định của agent và kết quả từ công cụ, giúp việc điều tra lỗi dễ dàng hơn. Giám sát của con người bổ sung một bước phê duyệt trước các hành động có tác động lớn như thực hiện thanh toán hoặc thay đổi bản ghi trên môi trường sản xuất. Kết hợp lại, các cơ chế kiểm soát này giúp công việc tự động luôn minh bạch và nằm trong giới hạn đã thống nhất.
Các mẫu kiến trúc AI agentic, sơ đồ và ví dụ
Các mẫu kiến trúc mô tả cách quyền kiểm soát di chuyển trong một hệ thống. Những ví dụ về kiến trúc AI agentic này gắn mỗi mẫu với một trường hợp sử dụng phù hợp. Các sơ đồ nhấn mạnh mối quan hệ giữa các agent hơn là chi tiết hạ tầng.
Kiến trúc một agent
Kiến trúc một agent chỉ có một vòng lặp ra quyết định và một chủ thể phụ trách nhiệm vụ. Đây thường là điểm khởi đầu phù hợp vì trạng thái được giữ cục bộ và quá trình thực thi dễ theo dõi.
Ví dụ, một trợ lý hỗ trợ nội bộ có thể đọc một phiếu yêu cầu và tìm kiếm trong cơ sở tri thức đã được phê duyệt. Sau đó nó soạn thảo một câu trả lời. Một agent có thể đảm nhận toàn bộ vòng lặp này. Mẫu này hoạt động tốt với phạm vi giới hạn, nhưng một nhiệm vụ lớn có thể làm quá tải một ngữ cảnh duy nhất.
Kiến trúc đa agent tuần tự và song song
Kiến trúc tuần tự chuyển giao công việc từ một agent chuyên trách này sang agent tiếp theo. Ví dụ, một quy trình xuất bản có thể gửi tài liệu nguồn đến một agent nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu được chuyển sang một agent viết, sau đó một agent rà soát kiểm tra bản thảo hoàn chỉnh.
Cấu trúc này giúp làm rõ trách nhiệm, nhưng đầu ra kém ở giai đoạn đầu có thể ảnh hưởng đến mọi giai đoạn sau. Mỗi lần chuyển giao đều cần được xác thực.
Kiến trúc song song gửi các bài toán con độc lập đến nhiều agent khác nhau. Một nhiệm vụ thẩm định chi tiết có thể tách bằng chứng về sản phẩm khỏi bằng chứng về thị trường. Một bước tổng hợp sẽ kết hợp các kết quả lại. Một công ty đang đánh giá một thị trường mới có thể phân công riêng biệt các agent phụ trách nhu cầu khách hàng và hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Một agent khác có thể xem xét các quy định pháp lý tại địa phương. Một agent tổng hợp sẽ kết hợp các phát hiện sau khi tất cả các nhánh hoàn thành.
Công việc song song có thể rút ngắn thời gian thực hiện và cải thiện độ bao phủ. Nó cũng tạo ra sự trùng lặp và xung đột mà bước tổng hợp phải giải quyết.
Kiến trúc bộ định tuyến và kiến trúc phân cấp
Bộ định tuyến gửi mỗi yêu cầu đến agent có công cụ phù hợp. Ví dụ, một bộ định tuyến dịch vụ khách hàng có thể chuyển một câu hỏi về hóa đơn đến agent phụ trách thanh toán. Các vấn đề đăng nhập được chuyển đến agent phụ trách truy cập tài khoản, còn lỗi sản phẩm được chuyển đến bộ phận hỗ trợ kỹ thuật.
Các phân loại không chắc chắn cần có phương án dự phòng. Các yêu cầu có độ tin cậy thấp có thể được chuyển đến một agent tổng quát hoặc một nhân viên con người.
Kiến trúc phân cấp đặt một manager (người quản lý) lên trên các worker (bộ xử lý). Manager phân rã mục tiêu và kiểm tra kết quả của các worker.
Cách này phù hợp khi các phụ thuộc thay đổi, nhưng manager có thể trở thành nút thắt cổ chai. Các bản tóm tắt có cấu trúc từ worker giúp giảm tải context cho manager.
Kiến trúc mạng lưới hoặc swarm
Kiến trúc mạng lưới hoặc swarm cho phép nhiều agent chuyên biệt chia sẻ phát hiện với nhau khi tác vụ tiến triển. Ví dụ, một hệ thống ứng phó sự cố có thể kết nối các agent kiểm tra nhật ký ứng dụng và các lần triển khai gần đây. Các agent khác xem xét cảnh báo bảo mật hoặc các phụ thuộc dịch vụ. Chúng cập nhật trạng thái chung cho đến khi hệ thống xác định được nguyên nhân khả dĩ và đề xuất phương án xử lý.
Thiết kế mạng lưới cần lược đồ tin nhắn và quy tắc xử lý xung đột. Chúng cũng cần cơ chế kiểm soát kết thúc chặt chẽ. Một swarm nên được dùng để giải quyết quy mô thực sự, chứ không phải như một nhãn mặc định cho mọi công việc đa agent.
Kiến trúc generator–critic (bộ sinh–bộ phê bình) và kiến trúc lai
Mẫu hình generator–critic tách biệt việc tạo ra kết quả với việc đánh giá kết quả đó. Generator tạo ra một phương án ứng viên. Critic kiểm tra theo các tiêu chí đã định và yêu cầu chỉnh sửa hoặc chấp nhận kết quả.
Mẫu hình này phù hợp với các kết quả đầu ra có tiêu chí đánh giá rõ ràng. Ví dụ, một critic có thể kiểm tra một báo cáo về việc có đủ nguồn dẫn chứng và các phần bắt buộc hay không. Kiến trúc lai kết hợp nhiều mẫu hình khi cần thiết. Mỗi phần bổ sung nên nhằm giải quyết một vấn đề đã quan sát được, chứ không chỉ để sơ đồ trông tinh vi hơn.
Cách chọn kiến trúc AI agent phù hợp
Kiến trúc AI agent phù hợp phải bám theo tác vụ, chứ không chạy theo xu hướng. Hãy bắt đầu từ cấu trúc phụ thuộc và mức độ rủi ro của quy trình làm việc. Sau đó ước tính liệu việc chuyên biệt hóa hay thực thi song song có tạo đủ giá trị để biện minh cho việc điều phối phức tạp hơn hay không.
Khớp kiến trúc với các phụ thuộc của tác vụ
Hãy lập bản đồ tác vụ dưới dạng đồ thị phụ thuộc. Nếu một actor có thể hoàn thành từng bước chỉ bằng context cục bộ, hãy dùng một agent duy nhất. Nếu mỗi giai đoạn phụ thuộc vào một kết quả đã được xác thực ở bước trước, hãy cân nhắc các agent tuần tự. Nếu nhiều nhánh độc lập với nhau, các agent song song có thể hữu ích.
Hãy dùng router khi các yêu cầu rơi vào các nhóm ổn định với công cụ riêng biệt. Hãy dùng kiến trúc phân cấp khi hệ thống cần tạo và giám sát một kế hoạch luôn thay đổi. Chỉ dành thiết kế mạng lưới hoặc swarm cho những công việc phạm vi rộng, nơi việc khám phá phi tập trung mang lại lợi ích rõ ràng.
Phép kiểm tra then chốt là liệu việc chuyển giao có làm thay đổi chuyên môn cần thiết hay bộ quyền hạn cần thiết hay không. Nếu không, việc thêm một agent khác có thể chỉ tạo thêm chi phí phát sinh.
| Mẫu thiết kế | Phù hợp nhất với | Ưu điểm chính | Đánh đổi chính | Điều kiện kích hoạt thường gặp |
|---|---|---|---|---|
| Một agent duy nhất | Quy trình có giới hạn với ngữ cảnh dùng chung | Trạng thái đơn giản, dễ theo dõi | Ngữ cảnh có thể bị quá tải | Một chủ thể duy nhất có thể hoàn thành tác vụ |
| Các agent theo trình tự | Các giai đoạn phụ thuộc rõ ràng | Bàn giao chuyên biệt giữa các giai đoạn | Lỗi có thể lan truyền theo chuỗi | Mỗi giai đoạn cần một vai trò riêng biệt |
| Các agent song song | Các nhánh công việc độc lập | Rút ngắn thời gian xử lý | Chi phí tổng hợp và trùng lặp | Các nhánh không chặn lẫn nhau |
| Bộ định tuyến (Router) | Các loại yêu cầu ổn định | Công cụ và prompt được thu hẹp phạm vi | Rủi ro định tuyến sai | Các loại yêu cầu cần quyền hạn khác nhau |
| Phân cấp | Kế hoạch động với các worker được giám sát | Kiểm soát tác vụ tập trung | Nút thắt cổ chai ở manager | Các phụ thuộc thay đổi trong lúc thực thi |
| Mạng lưới hoặc swarm | Khám phá trên diện rộng, quy mô lớn | Phạm vi bao phủ linh hoạt | Khó điều phối và kết thúc | Nhiều nhánh hữu ích có thể chạy song song |
| Generator–critic | Đầu ra có tiêu chí kiểm chứng được | Kiểm soát chất lượng tập trung | Các vòng chỉnh sửa làm tăng chi phí | Tồn tại một tiêu chí đánh giá rõ ràng |
Những điều cần cân nhắc khi đưa kiến trúc AI agent vào sản xuất
Một hệ thống trong môi trường sản xuất cần một số cơ chế kiểm soát mà các bản thử nghiệm thường có thể bỏ qua.
Độ tin cậy, khả năng quan sát và điều kiện kết thúc
Hãy lường trước việc các công cụ có thể thất bại và đảm bảo việc thử lại là an toàn. Hãy ghi vết (trace) từng lượt chạy để người vận hành có thể theo dõi kế hoạch đang thực thi và kết quả của các công cụ. Mỗi quy trình làm việc cũng cần một quy tắc dừng rõ ràng, chẳng hạn như đạt được tiêu chí thành công hoặc chạm mức ngân sách cố định.
Bảo mật, quyền hạn và sự phê duyệt của con người
Chỉ cấp cho mỗi agent những quyền hạn cần thiết cho vai trò của nó. Hãy xác thực các tham số của công cụ bên ngoài prompt, và coi nội dung được truy xuất là dữ liệu không đáng tin cậy. Yêu cầu con người phê duyệt trước khi agent thực hiện một hành động nhạy cảm hoặc không thể đảo ngược.
Quản lý context, bộ nhớ và trạng thái chung
Chỉ giữ lại thông tin liên quan trong context đang hoạt động. Hãy lưu trữ bộ nhớ dài hạn một cách có chủ đích, với các quy tắc truy cập rõ ràng. Trong các hệ thống đa agent, hãy dùng cơ chế kiểm tra phiên bản hoặc nhật ký sự kiện để các agent không âm thầm ghi đè lên công việc của nhau.
Đánh giá và kiểm soát chi phí
Hãy đánh giá toàn bộ quy trình làm việc trên các tác vụ mang tính đại diện. Theo dõi các kết quả thành công thay vì chỉ theo dõi phản hồi của mô hình. So sánh chất lượng đó với tổng độ trễ và chi phí để xác nhận rằng mỗi agent được thêm vào đều mang lại giá trị có thể đo lường được.
Những sai lầm thường gặp khi thiết kế kiến trúc AI agentic
Thêm nhiều agent trước khi chứng minh được rằng một agent là không đủ.
Cấp cho các agent nhiều context hoặc quyền truy cập công cụ hơn mức cần thiết.
Sử dụng thực thi song song cho các tác vụ có phụ thuộc nghiêm ngặt.
Để trạng thái chia sẻ mà không có quy tắc sở hữu hoặc xử lý xung đột.
Bỏ qua tiêu chí thành công và điều kiện dừng rõ ràng.
Trải nghiệm Kimi Agent mà không cần xây dựng từ đầu
Một kiến trúc tùy chỉnh mang lại khả năng kiểm soát chi tiết, nhưng cũng đòi hỏi công việc điều phối và đánh giá. Kimi Agent cung cấp trải nghiệm agent tổng quát cho những người muốn hoàn thành các tác vụ tri thức nhiều bước mà không cần tự xây dựng toàn bộ hệ thống đó.
Lập kế hoạch và thực thi tác vụ dựa trên mục tiêu
Kimi Agent có thể diễn giải một mục tiêu và lập kế hoạch cho công việc cần thực hiện. Sau đó nó tiến hành tác vụ ngay trong trải nghiệm sản phẩm. Điều này mang lại một cách trực tiếp để sử dụng quy trình agentic mà không cần thiết kế trước một bộ lập kế hoạch hay vòng lặp công cụ.
Nghiên cứu sâu, tạo website và bài thuyết trình
Kimi Agent được trang bị nhiều tính năng khác nhau. Ví dụ, nó có thể tạo website và tạo các bài thuyết trình PPT. Những khả năng này giúp người dùng biến một yêu cầu rộng thành một sản phẩm có cấu trúc chỉ trong một trải nghiệm sản phẩm duy nhất.
Xử lý tài liệu, bảng tính và tệp đa phương thức
Kimi hỗ trợ suy luận đa phương thức và các quy trình làm việc dựa trên tệp. Nó có thể xử lý tài liệu PDF và Word. Các tệp Excel và PPT cũng được hỗ trợ. Kimi còn xử lý hình ảnh và tệp TXT, trong khi video là một dạng đầu vào khác. Điều này cho phép Kimi Agent xử lý tài liệu nguồn vượt ra ngoài văn bản chat thông thường.
Khi nào nên dùng Kimi Agent Swarm
Kimi Agent Swarm cung cấp một khả năng đa agent riêng biệt cho các tác vụ được lợi từ việc thực thi song song ở quy mô lớn. Nó có thể điều phối nhiều đơn vị công việc chuyên biệt cho các tác vụ tìm kiếm quy mô lớn hoặc xử lý theo lô. Các công việc dài hạn với nhiều hướng nghiên cứu độc lập cũng có thể hưởng lợi từ cách tiếp cận này.
Kết luận
Các kiến trúc AI agentic biến phản hồi của mô hình thành các quy trình làm việc có kiểm soát. Thiết kế mạnh nhất thường là thiết kế đơn giản nhất có thể đáp ứng yêu cầu về phụ thuộc và rủi ro của tác vụ. Hãy bắt đầu với một agent duy nhất và xác định các công cụ của nó. Đặt ra các điều kiện dừng rõ ràng, sau đó đo lường các lỗi thực tế. Chỉ thêm cơ chế định tuyến hoặc điều phối đa agent khi nó giải quyết được một nút thắt cụ thể. Nếu bạn muốn thực thi tác vụ agentic mà không cần tự xây dựng lớp điều phối, Kimi Agent là một điểm khởi đầu thực tế.