Hạ tầng AI Agent: Xây dựng Hệ thống Agent Đáng tin cậy ở Quy mô Lớn

Cập nhật ngày 8 tháng 12, 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Việc áp dụng AI Agent đang tăng tốc với 61% tổ chức đang khám phá phát triển agent. Gartner dự đoán 33% phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI agent vào năm 2028, nhưng cảnh báo 40% dự án sẽ thất bại vào năm 2027 do chi phí vượt mức và kiểm soát rủi ro kém. LangGraph đang nổi lên như người dẫn đầu trong sản xuất, vượt qua AutoGen và CrewAI. Model Context Protocol (MCP) được OpenAI, Google, Microsoft áp dụng như tiêu chuẩn tương tác. Các benchmark của Carnegie Mellon cho thấy các agent hàng đầu chỉ hoàn thành 30-35% các tác vụ đa bước—kỹ thuật độ tin cậy đang trở thành yếu tố khác biệt quan trọng.

Mass General Brigham đã triển khai agent tài liệu môi trường cho 800 bác sĩ, tự động soạn thảo ghi chú lâm sàng từ các cuộc hội thoại với bệnh nhân.¹ Hệ thống EVEE của JPMorgan Chase xử lý các yêu cầu khách hàng thông qua agent hỗ trợ AI tại các tổng đài. Một ngân hàng Nam Mỹ xử lý hàng triệu giao dịch PIX qua WhatsApp sử dụng quy trình agent.² Những triển khai sản xuất này đại diện cho tiền tuyến của một cuộc chuyển đổi mà Gartner dự đoán sẽ nhúng AI agent vào 40% ứng dụng doanh nghiệp vào năm 2026.³ Tuy nhiên, đằng sau những câu chuyện thành công là một thực tế đáng suy ngẫm: các benchmark của Carnegie Mellon cho thấy ngay cả Gemini 2.5 Pro của Google cũng chỉ hoàn thành 30,3% các tác vụ đa bước một cách tự động.⁴ Khoảng cách giữa nguyên mẫu và hệ thống agent cấp sản xuất đòi hỏi hạ tầng tinh vi mà hầu hết các tổ chức đánh giá thấp.

Hiểu về sự chuyển đổi kiến trúc agent

AI agent khác biệt cơ bản so với các ứng dụng LLM truyền thống. Chatbot tiêu chuẩn phản hồi các prompt đơn lẻ với đầu ra đơn lẻ. Agent suy luận qua nhiều bước, gọi các công cụ bên ngoài, duy trì bộ nhớ qua các tương tác, và theo đuổi mục tiêu thông qua ra quyết định tự động. Các tác động kiến trúc lan tỏa qua mọi lớp hạ tầng.

Framework AI agent của Google Cloud phân tách agent thành ba thành phần thiết yếu: mô hình suy luận để lập kế hoạch và quyết định, các công cụ hành động để thực thi hoạt động, và lớp điều phối quản lý quy trình tổng thể.⁵ Framework này phân loại hệ thống thành năm cấp độ, từ các bộ giải quyết vấn đề kết nối đơn giản đến hệ sinh thái đa agent tự tiến hóa phức tạp. Hầu hết các triển khai doanh nghiệp hiện nay hoạt động ở cấp độ hai và ba—agent đơn lẻ với quyền truy cập công cụ và điều phối đa agent cơ bản.

Sự chuyển đổi hạ tầng di chuyển từ kiến trúc tĩnh, lấy LLM làm trung tâm sang môi trường động, mô-đun được xây dựng đặc biệt cho trí tuệ dựa trên agent. InfoQ mô tả mô hình đang nổi lên là "lưới AI agent"—một mô hình có thể kết hợp, phân tán và không phụ thuộc nhà cung cấp, nơi các agent trở thành động cơ thực thi trong khi các hệ thống backend lui về vai trò quản trị.⁶ Các tổ chức triển khai thành công hệ thống agent ưu tiên kiến trúc đơn giản, có thể kết hợp hơn các framework phức tạp, xây dựng khả năng quan sát, bảo mật và kỷ luật chi phí vào kiến trúc ngay từ đầu thay vì trang bị thêm các khả năng này sau.

Hệ thống agent sản xuất đòi hỏi hạ tầng khác biệt cơ bản so với các endpoint suy luận phục vụ các yêu cầu riêng lẻ. Agent duy trì trạng thái qua các lượt hội thoại và thực thi tác vụ. Các lệnh gọi công cụ tạo ra chuỗi phụ thuộc phức tạp. Hệ thống đa agent giới thiệu chi phí điều phối và rủi ro lan truyền lỗi. Hệ thống bộ nhớ phải lưu trữ ngữ cảnh qua các phiên trong khi quản lý ngân sách token. Những yêu cầu này đòi hỏi hạ tầng được xây dựng có mục đích thay vì các nền tảng chatbot được điều chỉnh.

Lựa chọn framework định hình tốc độ phát triển và sẵn sàng sản xuất

Bối cảnh framework agent đã hợp nhất xung quanh ba lựa chọn mã nguồn mở thống trị vào tháng 12/2025: LangGraph, AutoGen của Microsoft, và CrewAI. Mỗi framework thể hiện triết lý thiết kế khác nhau quyết định các trường hợp sử dụng phù hợp.

LangGraph mở rộng hệ sinh thái LangChain với thiết kế quy trình dựa trên đồ thị, coi các tương tác agent như các nút trong đồ thị có hướng.⁷ Kiến trúc cung cấp tính linh hoạt đặc biệt cho các pipeline ra quyết định phức tạp với logic có điều kiện, quy trình phân nhánh và thích ứng động. Khả năng quản lý trạng thái của LangGraph chứng minh là thiết yếu cho các triển khai sản xuất nơi agent phải duy trì ngữ cảnh qua các tương tác kéo dài. Các đội cần điều phối tinh vi với nhiều điểm quyết định và khả năng xử lý song song thấy triết lý thiết kế của LangGraph phù hợp với yêu cầu sản xuất. Đường cong học tập đặt ra thách thức cho các đội mới làm quen với lập trình dựa trên đồ thị, nhưng khoản đầu tư này mang lại lợi ích về tính linh hoạt triển khai.

Microsoft AutoGen đóng khung các tương tác agent như các cuộc hội thoại bất đồng bộ giữa các agent chuyên biệt.⁸ Mỗi agent có thể hoạt động như trợ lý kiểu ChatGPT hoặc bộ thực thi công cụ, truyền tin nhắn qua lại theo các mẫu được điều phối. Cách tiếp cận bất đồng bộ giảm blocking, khiến AutoGen phù hợp cho các tác vụ dài hơn hoặc các tình huống yêu cầu xử lý sự kiện bên ngoài. Sự hậu thuẫn của Microsoft cung cấp uy tín doanh nghiệp, với hạ tầng đã được thử nghiệm thực chiến cho môi trường sản xuất bao gồm xử lý lỗi nâng cao và khả năng ghi log mở rộng. AutoGen tỏa sáng trong các hệ thống hội thoại động nơi các agent hợp tác để hoàn thành các tác vụ nghiên cứu hoặc ra quyết định phức tạp.

CrewAI cấu trúc các agent thành "đội" với vai trò, mục tiêu và nhiệm vụ được xác định—một ẩn dụ trực quan giống như quản lý đội ảo.⁹ Thiết kế có định hướng cao giúp tăng tốc tạo nguyên mẫu nhanh và onboarding nhà phát triển. CrewAI ưu tiên đưa nhà phát triển đến nguyên mẫu hoạt động nhanh chóng, mặc dù cấu trúc dựa trên vai trò có thể hạn chế các kiến trúc yêu cầu các mẫu điều phối linh hoạt hơn. Các tổ chức tập trung vào phân công vai trò xác định và quy trình tác vụ đơn giản được hưởng lợi nhiều nhất từ cách tiếp cận của CrewAI.

Đánh giá trung thực: cả ba framework đều xuất sắc trong tạo nguyên mẫu nhưng đòi hỏi nỗ lực kỹ thuật đáng kể cho triển khai sản xuất.¹⁰ Chuyển đổi hệ thống đa agent từ nguyên mẫu sang sản xuất đòi hỏi lập kế hoạch cẩn thận về hiệu suất nhất quán, xử lý trường hợp biên, và khả năng mở rộng dưới tải biến đổi. Các đội nên chọn framework dựa trên yêu cầu sản xuất thay vì sự tiện lợi tạo nguyên mẫu—framework cho phép chứng minh khái niệm nhanh nhất hiếm khi chứng minh là tối ưu cho vận hành dài hạn.

Khủng hoảng độ tin cậy đòi hỏi kỷ luật kỹ thuật

Các triển khai agent sản xuất đối mặt với những thách thức độ tin cậy đáng suy ngẫm. Các báo cáo ngành cho thấy 70-85% các sáng kiến AI không đạt được kết quả mong đợi, với Gartner dự đoán hơn 40% dự án AI agent sẽ bị hủy vào năm 2027 do chi phí leo thang, giá trị không rõ ràng và kiểm soát rủi ro không đầy đủ.¹¹

Thách thức cơ bản xuất phát từ tính không xác định của agent được khuếch đại qua nhiều bước. LLM tiêu chuẩn tạo ra đầu ra biến đổi từ các đầu vào giống hệt nhau—agent khuếch đại sự biến đổi thông qua suy luận đa bước, lựa chọn công cụ và ra quyết định tự động. Một quyết định kém sớm trong quy trình agent có thể lan truyền qua các bước tiếp theo, khuếch đại lỗi ban đầu thành thất bại toàn hệ thống.¹²

Môi trường sản xuất giới thiệu những phức tạp mà các công cụ giám sát truyền thống không thể phát hiện: ảo giác im lặng tạo ra phản hồi hợp lý nhưng không chính xác, đầu độc ngữ cảnh từ đầu vào độc hại làm hỏng bộ nhớ agent, và các lỗi lan truyền qua quy trình đa agent.¹³ Các nghiên cứu tiết lộ 67% hệ thống RAG sản xuất trải qua suy giảm độ chính xác truy xuất đáng kể trong vòng 90 ngày triển khai—hệ thống agent được xây dựng trên RAG kế thừa và khuếch đại các vấn đề độ tin cậy này.

Concentrix đã ghi nhận 12 mẫu thất bại phổ biến trong hệ thống AI agent, bao gồm chuỗi ảo giác nơi lỗi tích lũy qua các chuỗi suy luận đa bước, lỗ hổng đối kháng từ bề mặt tấn công mở rộng, và suy giảm độ tin cậy từ đầu ra không thể dự đoán.¹⁴ Mỗi mẫu thất bại đòi hỏi chiến lược giảm thiểu cụ thể, từ xác thực đầu ra có cấu trúc đến điều phối agent giám sát.

Xây dựng hệ thống agent đáng tin cậy đòi hỏi kỷ luật kỹ thuật vượt xa phát triển phần mềm thông thường. Triển khai chiến lược rollout dần dần để giảm thiểu rủi ro bằng cách kiểm soát mức độ tiếp xúc với lưu lượng sản xuất. Hành vi agent thường khác biệt giữa thử nghiệm và sản xuất do các mẫu tương tác người dùng thực và phụ thuộc dịch vụ bên ngoài. Triển khai agent cho các nhóm người dùng lớn dần trong khi giám sát các chỉ số độ tin cậy ở mỗi giai đoạn mở rộng.

Tích hợp công cụ thông qua Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) nổi lên như tiêu chuẩn phổ quát để kết nối AI agent với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Anthropic giới thiệu MCP vào tháng 11/2024, và đến năm 2025, OpenAI, Google và Microsoft đã áp dụng giao thức này trên các nền tảng agent của họ.¹⁵

MCP hoạt động như cổng USB-C cho các ứng dụng AI—một giao diện chuẩn hóa để kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau.¹⁶ Giao thức cung cấp một giao diện phổ quát để đọc file, thực thi hàm và xử lý các prompt ngữ cảnh. Agent có thể truy cập Google Calendar và Notion để hỗ trợ cá nhân, tạo ứng dụng web từ thiết kế Figma, kết nối với nhiều cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, hoặc thậm chí tạo thiết kế 3D trong Blender.

Triển khai kỹ thuật tái sử dụng các khái niệm luồng tin nhắn từ Language Server Protocol (LSP), được vận chuyển qua JSON-RPC 2.0. Các SDK chính thức hỗ trợ Python, TypeScript, C# và Java, với stdio và HTTP (tùy chọn với Server-Sent Events) như các cơ chế vận chuyển tiêu chuẩn.¹⁷ Những người áp dụng sớm bao gồm Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium và Sourcegraph đã tích hợp MCP để kích hoạt khả năng agent phong phú hơn.

Các cân nhắc bảo mật đòi hỏi sự chú ý trong quá trình triển khai MCP. Các nhà nghiên cứu bảo mật đã xác định nhiều vấn đề nổi bật bao gồm lỗ hổng prompt injection, leo thang quyền công cụ nơi kết hợp các công cụ có thể rò rỉ file, và các công cụ giả mạo âm thầm thay thế các công cụ đáng tin cậy.¹⁸ Các triển khai sản xuất nên triển khai chiến lược phòng thủ theo chiều sâu: xác thực đầu vào công cụ, hạn chế quyền công cụ xuống khả năng tối thiểu cần thiết, và giám sát các mẫu sử dụng công cụ để phát hiện bất thường.

Các tiêu chuẩn tương tác nhất quán như MCP chứng minh là quan trọng để nắm bắt toàn bộ giá trị của AI agent bằng cách phá vỡ các silo tích hợp.¹⁹ Các tổ chức xây dựng hạ tầng agent nên chuẩn hóa trên MCP cho tích hợp công cụ, được hưởng lợi từ hệ sinh thái đang phát triển của các connector dựng sẵn trong khi duy trì tính linh hoạt để phát triển tích hợp tùy chỉnh.

Hạ tầng quan sát tiết lộ hành vi agent

Khả năng quan sát AI agent mở rộng xa hơn nhiều so với giám sát ứng dụng truyền thống. Khi agent chọn gọi các công cụ cụ thể hoặc bỏ qua ngữ cảnh liên quan, việc hiểu tại sao đòi hỏi khả năng nhìn thấy vào quá trình suy luận của LLM. Hành vi không xác định—nơi các đầu vào giống hệt tạo ra đầu ra khác nhau—đòi hỏi độ chi tiết tracing không thể có với các công cụ giám sát tiêu chuẩn.

LangSmith cung cấp khả năng quan sát đầu cuối với tích hợp sâu vào hệ sinh thái LangChain.²⁰ Nền tảng cung cấp khả năng nhìn thấy hoàn chỉnh vào hành vi agent thông qua tracing, giám sát thời gian thực, cảnh báo và thông tin sử dụng. Các khả năng cốt lõi bao gồm gỡ lỗi từng bước, chỉ số token/độ trễ/chi phí, quản lý dataset và phiên bản prompt. Các tổ chức xây dựng với LangChain được hưởng lợi từ tích hợp native tự động capture trace với thiết lập tối thiểu. Các triển khai doanh nghiệp có thể tự host để đáp ứng yêu cầu chủ quyền dữ liệu.

Langfuse cung cấp khả năng quan sát mã nguồn mở theo giấy phép MIT, khiến nền tảng đặc biệt hấp dẫn cho các triển khai tự host.²¹ Nền tảng capture các trace chi tiết về thực thi agent bao gồm lập kế hoạch, gọi hàm và chuyển giao đa agent. Bằng cách instrument SDK với Langfuse, các đội giám sát chỉ số hiệu suất, trace vấn đề theo thời gian thực và tối ưu hóa quy trình hiệu quả. Langfuse Cloud cung cấp 50.000 event hàng tháng miễn phí, hạ thấp

[Nội dung bị cắt bớt cho bản dịch]