Xây dựng một chatbot duy nhất có vẻ như là một tiến bộ thực sự — cho đến khi nó được kỳ vọng sẽ xử lý mọi thứ. Một phút thì trả lời các câu hỏi thường gặp, phút sau thì là xác định khách hàng tiềm năng, đặt lịch trình demo, tăng cường các phiếu yêu cầu và sử dụng các công cụ nội bộ. Các vết nứt bắt đầu xuất hiện nhanh chóng.
Khi các chatbot doanh nghiệp đảm nhiệm những trách nhiệm phức tạp hơn, chúng ta sẽ thấy sự chuyển dịch theo hướng xác định vai trò rõ ràng hơn, phối hợp sâu hơn và phân công nhiệm vụ thông minh hơn trên khắp các hệ thống.
Đến lúc đó, vấn đề không còn nằm ở việc chatbot bạn xây dựng thông minh đến mức nào nữa. Vấn đề nằm ở việc nó thực hiện bao nhiêu công việc cùng một lúc — và nó chuyển đổi giữa chúng tốt như thế nào. Vấn đề không phải là trí thông minh. Vấn đề là sự phối hợp.
Đó chính là lúc công nghệ điều phối tác nhân AI phát huy tác dụng. Đó là sự chuyển đổi từ việc xây dựng một bot biết tuốt sang thiết kế một hệ thống các tác nhân nhỏ hơn, chuyên biệt hơn — mỗi tác nhân có một vai trò rõ ràng, tất cả đều hoạt động đồng bộ.
Nếu bạn đã đạt đến giới hạn của những gì một chatbot có thể làm, bạn không đơn độc. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn về ý nghĩa của việc điều phối tác nhân, cách thức hoạt động của nó và cách bắt đầu xây dựng các hệ thống AI được phối hợp — từ các khuôn khổ chuyên dụng đến quy trình làm việc theo mô-đun.
Điều phối tác nhân AI là gì?
Hầu hết các chatbot bắt đầu như hệ thống tác nhân đơn. Một bot xử lý mọi thứ — trả lời câu hỏi, gọi API, xử lý biểu mẫu và thậm chí có thể thúc đẩy người dùng chuyển đổi. Lúc đầu có vẻ hiệu quả.
Nhưng khi các trường hợp sử dụng mở rộng, mô hình tác nhân đơn lẻ đó bắt đầu sụp đổ. Bot trở thành một công cụ đa năng không có cấu trúc rõ ràng. Nó xử lý các vai trò và bối cảnh cùng một lúc, và bạn bắt đầu cảm thấy căng thẳng theo một vài cách rõ ràng:
- Luồng trở nên khó gỡ lỗi và bảo trì hơn
- Lời nhắc trở nên dài hơn và khó quản lý hơn
- Không rõ phần nào của bot chịu trách nhiệm cho việc gì
- Việc thêm một trường hợp sử dụng mới có nguy cơ phá vỡ những gì đang hoạt động
Đây không chỉ là nợ kỹ thuật — mà là vấn đề về thiết kế. Bạn mong đợi một tác nhân thực hiện công việc của nhiều người và điều đó làm bạn chậm lại.
Việc điều phối tác nhân AI khắc phục điều này bằng cách phân chia trách nhiệm giữa nhiều tác nhân chuyên biệt. Mỗi tác nhân tập trung vào một nhiệm vụ duy nhất — lập kế hoạch, nghiên cứu, tìm kiếm dữ liệu, tương tác với người dùng — và một bộ điều khiển trung tâm quyết định ai hành động khi nào.
Sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận này để xử lý tương tác AI, tác nhân đơn lẻ so với tác nhân đa dạng, không chỉ là về mặt kiến trúc. Mà còn là về mặt chiến lược. Một cách mở rộng theo độ phức tạp, trong khi cách kia quyết định phá vỡ nó.
Sau đây là cách hai hệ thống này so sánh với nhau trên các tiêu chuẩn quan trọng hơn:
.webp)
Sự khác biệt giữa hai cách tiếp cận này để xử lý tương tác AI, tác nhân đơn lẻ so với tác nhân đa dạng, không chỉ là về mặt kiến trúc. Mà còn là về mặt chiến lược. Một cách mở rộng theo độ phức tạp, trong khi cách kia quyết định phá vỡ nó.
Sau đây là cách hai hệ thống này so sánh với nhau trên các tiêu chuẩn quan trọng hơn:
How does agent orchestration work?
Trong một hệ thống được dàn dựng, bạn không viết một chatbot lớn — bạn đang thiết kế một tập hợp các tác nhân, mỗi tác nhân đảm nhiệm một trách nhiệm. Hãy nghĩ về việc biến chatbot của bạn thành một nhóm, với mỗi tác nhân hoạt động như một chuyên gia.
Ở trung tâm của hệ thống này là một bộ điều khiển quyết định tác nhân nào sẽ xử lý một tác vụ tại một thời điểm nhất định. Bộ điều khiển này có thể dựa trên quy tắc, hoàn toàn tự động hoặc một cái gì đó ở giữa. Công việc của nó rất đơn giản: định tuyến tác vụ, theo dõi trạng thái và đảm bảo các tác nhân không dẫm chân lên nhau.
Mỗi tác nhân được thiết kế để thu hẹp và tự chứa. Nó có thể tạo ra một bản tóm tắt, gọi một công cụ bên ngoài, xác thực đầu vào của người dùng hoặc quyết định việc cần làm tiếp theo. Một số là phản ứng (chờ được gọi), trong khi những người khác có thể kích hoạt các hành động theo dõi.
Bộ điều khiển di chuyển giữa chúng giống như một nhạc trưởng chỉ huy các nhạc cụ trong dàn nhạc giao hưởng.
Bối cảnh quan trọng ở đây. Toàn bộ hệ thống chia sẻ một bộ nhớ — thường là một đối tượng JSON hoặc trạng thái phiên — chảy giữa các tác nhân. Mỗi tác nhân đọc từ bối cảnh này và ghi lại khi phần của nó hoàn tất. Bộ điều khiển sử dụng bối cảnh được cập nhật đó để quyết định điều gì xảy ra tiếp theo.
Ví dụ, trong bot lập kế hoạch du lịch:
- Trình duyệt người dùng xử lý các cuộc trò chuyện và thu thập sở thích.
- Nhân viên nghiên cứu tìm kiếm các lựa chọn về chuyến bay và khách sạn.
- Người lập kế hoạch sẽ lập lộ trình.
- Người thi hành án sẽ ghi chép những gì cần thiết.
Không ai trong số những tác nhân này biết toàn bộ bức tranh, nhưng họ không cần phải biết. Tác nhân định tuyến giữ cho chúng được sắp xếp theo từng bước. Vào cuối ngày, phối hợp là cách bạn mở rộng quy mô từ một chatbot phản hồi thành một chatbot hợp tác nội bộ để hoàn thành công việc.
5 công cụ hàng đầu cho việc điều phối tác nhân AI
Khi bạn nhận ra rằng bạn cần nhiều tác nhân làm việc cùng nhau, câu hỏi đặt ra là: Bạn nên xây dựng bằng gì? Không gian công cụ xung quanh việc điều phối tác nhân đang phát triển nhanh chóng và không phải tất cả đều sẵn sàng cho sản xuất.
Một số nền tảng được xây dựng cho tốc độ và quy trình làm việc trực quan. Một số khác cung cấp cho bạn quyền kiểm soát cấp thấp nhưng để bạn hoàn toàn tự quyết định việc phối hợp. Và một số nền tảng đạt được sự cân bằng thông minh — cung cấp đủ sự trừu tượng để di chuyển nhanh mà không mất đi tính linh hoạt.
Sau đây là 5 công cụ hàng đầu mà chúng tôi thấy hữu ích nhất để xây dựng hệ thống đại lý hiện nay:
1. Botpress
Botpress là một nền tảng tác nhân đầy đủ cho phép bạn thiết kế các quy trình làm việc của tác nhân mô-đun, chỉ định các vai trò cụ thể và sắp xếp chúng thông qua một bộ định tuyến trung tâm. Mỗi quy trình làm việc hoạt động như một tác nhân độc lập và bạn (hoặc để một nút tự chủ ) quyết định khi nào nên chuyển quyền kiểm soát — dựa trên ngữ cảnh, đầu vào của người dùng hoặc logic kinh doanh.
.webp)
Điều làm cho nó nổi bật là bạn có thể di chuyển nhanh chóng từ ý tưởng đến hệ thống làm việc. Các tác nhân có thể viết và thực thi mã ngay lập tức, sử dụng API bên ngoài và thậm chí sử dụng công cụ chuỗi một cách năng động — tất cả đều được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ hàng đầu. Bạn không chỉ xây dựng luồng; bạn đang xây dựng logic tồn tại bên trong các tác nhân.
Nó được xây dựng cho các nhà phát triển muốn có sự linh hoạt mà không cần xây dựng lại cơ sở hạ tầng. Nếu bạn đang triển khai các tác nhân trên khắp bộ phận hỗ trợ, lập lịch, tích hợp hoặc hoạt động nội bộ — nó sẽ giúp bạn thoát khỏi công việc và cho phép bạn vận chuyển.
Các tính năng chính:
- Quy trình làm việc theo mô-đun: Mỗi tác nhân được xây dựng như một đường ống riêng biệt, có thể tái sử dụng
- Định tuyến trung tâm: Bộ định tuyến trực quan sắp xếp các tác nhân chuyển giao và logic
- Sử dụng công cụ động: Thực thi mã và gọi API bên ngoài theo thời gian thực
- LLM -Được cung cấp năng lượng: Tương thích với các mẫu nền tảng hàng đầu như OpenAI và Claude
- API-First: Dễ dàng hiển thị các tác nhân hoặc kết nối với CRM, webhooks, v.v.
Giá cả:
- Gói miễn phí: $0/tháng với trình xây dựng trực quan và AI dựa trên mức sử dụng
- Plus Gói: 89 đô la/tháng với phân tích và xóa thương hiệu
- Gói nhóm: 495 đô la/tháng với các công cụ cộng tác và quyền truy cập dựa trên vai trò
2. Phi hành đoànAI
CrewAI đạt đến điểm tuyệt vời mà bạn muốn phối hợp, nhưng bạn không muốn xây dựng toàn bộ một công cụ phối hợp. Nó được thiết kế xung quanh phép ẩn dụ về một nhóm: bạn xác định vai trò, chỉ định mục tiêu và cung cấp cho các tác nhân của mình các công cụ và bộ nhớ. Sau đó, bạn để họ làm việc cùng nhau để hoàn thành một nhiệm vụ.
Phần tuyệt nhất là bạn có thể làm cho mọi thứ hoạt động nhanh như thế nào. Trong vòng vài phút, bạn có thể lập kế hoạch, nghiên cứu và thực hiện và yêu cầu họ nói chuyện với nhau theo từng bước có cấu trúc.
Nó không hoàn hảo — quy trình làm việc tùy chỉnh vẫn có thể cần một chút hack — nhưng đối với hầu hết các trường hợp sử dụng, nó cung cấp nhanh chóng. Nếu AutoGen giống như lập trình một giao thức, CrewAI giống như chạy một nhiệm vụ với một đội.
Các tính năng chính:
- Kiến trúc dựa trên vai trò: Mỗi tác nhân có chức danh, mục tiêu, công cụ và bộ nhớ tùy chọn
- Phân quyền dễ dàng: Một tác nhân lập kế hoạch tích hợp quyết định thứ tự nhiệm vụ dựa trên mục tiêu
- Tích hợp công cụ: Hỗ trợ gọi hàm, yêu cầu API và các công cụ dựa trên trình duyệt
- Bộ nhớ chia sẻ: Các tác nhân có thể tham chiếu và đóng góp vào một bối cảnh chia sẻ
Giá cả:
- Gói miễn phí: Mã nguồn mở, không mất phí cấp phép
- Doanh nghiệp: Không được niêm yết công khai — các gói trả phí dự kiến sẽ ra mắt khi sản phẩm lưu trữ hoàn thiện
3. OpenAI SDK đại lý
Trước đây được gọi là OpenAI Bầy đàn, OpenAI SDK của Agents là OpenAI là bước đầu tiên thực sự vào cơ sở hạ tầng đại lý của bên thứ nhất. Nó được thiết kế để cho phép các nhà phát triển xây dựng quy trình làm việc có cấu trúc, đa đại lý bằng cách sử dụng OpenAI mô hình, với sự chuyển giao, công cụ và bộ nhớ được tích hợp vào trong khuôn khổ.
.webp)
Mỗi tác nhân đều có hướng dẫn, công cụ và rào chắn riêng — và bạn sắp xếp cách họ chuyển giao nhiệm vụ cho nhau. Vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng trải nghiệm có vẻ đã được trau chuốt. Bạn có chức năng theo dõi tích hợp, quản lý ngữ cảnh và khả năng tạo trợ lý sẵn sàng cho sản xuất mà không cần ghép các khuôn khổ riêng biệt lại với nhau.
Nếu bạn đã làm việc với OpenAI 's API và muốn có một phương pháp tích hợp chặt chẽ, có chủ kiến để xây dựng các tác nhân AI, SDK này sẽ cung cấp cho bạn một nền tảng vững chắc.
Các tính năng chính:
- Vai trò của tác nhân: Cấu hình hướng dẫn, công cụ và quyền cho từng tác nhân
- Chuyển giao: Chuyển giao quyền kiểm soát giữa các tác nhân bằng logic tích hợp
- Theo dõi: Theo dõi và gỡ lỗi quy trình làm việc của nhiều tác nhân bằng cách kiểm tra trực quan
- Lan can: Thực thi xác thực trên đầu vào và đầu ra
Giá cả:
- SDK: Miễn phí và mã nguồn mở theo giấy phép MIT
- Chi phí sử dụng: Trả theo OpenAI Sử dụng API (ví dụ: GPT -4o, lệnh gọi công cụ, lưu trữ vector)
- Ví dụ về công cụ: Trình thông dịch mã: $0,03/lần sử dụng, tìm kiếm tệp: $2,50/1k lệnh gọi công cụ
4. Tự động tạo
AutoGen dành cho khi bạn đã vượt qua cách tiếp cận "một tác nhân với các công cụ" và cần một hệ thống nơi nhiều tác nhân có thể nói chuyện với nhau, lý luận về trạng thái và hoàn thành nhiệm vụ như một nhóm. Nó được xây dựng bởi Microsoft và có cảm giác giống như việc thiết kế các quy trình làm việc dựa trên tác nhân như các cuộc trò chuyện có cấu trúc.
.webp)
Nó không thân thiện với người mới bắt đầu — và cũng không cố gắng để trở thành như vậy. Bạn kết nối mọi phần: các tác nhân, vai trò của họ, ai nói khi nào, họ truyền đạt thông điệp như thế nào và khi nào thì dừng lại. Nhưng nếu bạn đang làm việc trên các hệ thống AI nghiêm túc, có trạng thái cần tính minh bạch và kiểm soát hoàn toàn, AutoGen cung cấp cho bạn các khối xây dựng chính xác mà bạn cần.
Nó phù hợp nhất với các nhóm nghiên cứu, nhà xây dựng nâng cao hoặc bất kỳ ai đang cố gắng mô hình hóa lý luận phức tạp trên nhiều tác nhân AI. Bạn không phải "cấu hình một chatbot" — bạn đang thiết kế một giao thức thông minh.
Các tính năng chính:
- Biểu đồ tác nhân đàm thoại: Các tác nhân giao tiếp thông qua luồng tin nhắn có cấu trúc thay vì chuỗi tĩnh
- Kiểm soát phối hợp: Bạn xác định lượt thực hiện, phạm vi bộ nhớ và ranh giới nhiệm vụ
- Theo dõi & Gỡ lỗi: Theo dõi tích hợp cho phép bạn kiểm tra đóng góp của từng tác nhân trong các tác vụ nhiều bước
- Sử dụng công cụ: Hỗ trợ các công cụ tùy chỉnh và chức năng gọi trên các tác nhân
Giá cả:
- Miễn phí và mã nguồn mở (giấy phép MIT)
- Hoạt động với bất kỳ LLM điểm cuối ( OpenAI , Azure, mô hình cục bộ)
5. Chuỗi Lang
LangChain Agents cho phép bạn xây dựng quy trình làm việc theo logic, trong đó tác nhân chọn công cụ nào để sử dụng ở mỗi bước. Bạn xác định mục tiêu của nó, cắm các công cụ như tìm kiếm, thực thi mã hoặc API và để nó lý giải theo cách của mình thông qua các tác vụ.
.webp)
Đây là một trong những thiết lập linh hoạt nhất hiện có, nhưng cũng rất ưu tiên mã. Bạn tự xử lý bộ nhớ, kiểm soát luồng và xử lý lỗi. Và mặc dù họ đã giới thiệu trình xây dựng biểu đồ để điều phối trực quan, nhưng nó vẫn chưa đủ hoàn thiện cho các hoạt động của tác nhân đầy đủ hoặc khả năng hiển thị rõ ràng về hành vi của tác nhân.
LangChain là lựa chọn lý tưởng nếu bạn muốn tùy chỉnh hoàn toàn và không ngại khâu mọi thứ lại với nhau theo cách thủ công. Nó mạnh mẽ, nhưng hãy chuẩn bị tinh thần làm những việc nặng nhọc.
Các tính năng chính:
- Sử dụng công cụ động: Các tác nhân quyết định công cụ nào sẽ được gọi dựa trên thông tin đầu vào
- Hỗ trợ bộ nhớ: Thêm bộ nhớ ngữ cảnh cho các cuộc trò chuyện dài hơn
- Tích hợp LangSmith: Theo dõi, gỡ lỗi và giám sát các lần chạy nhiều bước
- Có khả năng mở rộng cao: Ghi đè các thành phần hoặc cắm vào các công cụ của bạn
Giá cả:
- Khung LangChain: Miễn phí và mã nguồn mở
- LangSmith (Tùy chọn): Công cụ đánh giá và gỡ lỗi có trả phí
- Chi phí sử dụng: Tùy thuộc vào mô hình và công cụ của bên thứ ba được sử dụng
Bài học kinh nghiệm từ việc xây dựng quy trình làm việc của đại lý
Hầu hết các khuôn khổ tác nhân khiến bạn cảm thấy rằng việc phối hợp chỉ là kết nối một vài luồng và truyền bộ nhớ. Nhưng khi bạn có nhiều hơn một tác nhân chạy logic trực tiếp, mọi thứ bắt đầu bị hỏng theo cách mà bạn không ngờ tới.
Việc chuyển giao trở nên lộn xộn — rò rỉ ngữ cảnh. Các tác nhân lặp lại chính mình. Và tệ nhất là bạn không biết hệ thống bị hỏng ở đâu cho đến khi quá muộn.
Sau đây là những mô hình hiệu quả — những điều bạn chỉ học được sau khi vận chuyển một vài hệ thống bị hỏng và lần theo dấu vết của mớ hỗn độn đó.
Quyết định của tác nhân cấu trúc
Việc để các tác nhân quyết định việc cần làm tiếp theo dựa trên thông điệp của người dùng có vẻ như là một lối tắt thông minh, nhưng nó nhanh chóng dẫn đến sự nhầm lẫn. Quy trình công việc kích hoạt không theo thứ tự, các bước bị bỏ qua và hệ thống trở nên không thể đoán trước.
Điều đang xảy ra là bạn đang để mô hình ảo tưởng về các hành động tiếp theo. Nó không có bản đồ rõ ràng về hệ thống của bạn. Vì vậy, nó đoán — và đoán sai.
Thay vào đó, hãy xử lý các tác nhân của bạn như các hàm. Yêu cầu chúng đưa ra một lệnh điều khiển như "route to calendar_agent" hoặc "bước tiếp theo sẽ là verify_info". Sau đó, orchestrator của bạn sử dụng lệnh đó để quyết định điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Giữ logic bên ngoài mô hình — nơi bạn có thể tin tưởng.
Bộ nhớ tác nhân phạm vi
Khi các tác nhân chia sẻ quá nhiều ngữ cảnh, mọi thứ bắt đầu bị phá vỡ. Một tác nhân hoàn thành một nhiệm vụ và một tác nhân khác hoàn tác bằng cách hành động trên dữ liệu cũ hoặc không liên quan. Càng thêm nhiều quy trình công việc, mọi thứ càng trở nên lộn xộn.
Điều này xảy ra khi tất cả các tác nhân của bạn đang đọc và ghi vào cùng một bộ nhớ. Không có ranh giới. Một tác nhân làm ô nhiễm ngữ cảnh cho một tác nhân khác và đột nhiên mọi thứ bị phá vỡ theo cách khó có thể theo dõi.
Cung cấp cho mỗi tác nhân một ngữ cảnh có phạm vi riêng. Chỉ truyền những gì tác nhân cần — không gì hơn. Hãy nghĩ về việc này giống như cung cấp cho mỗi tác nhân một bản tóm tắt công việc tập trung, không phải quyền truy cập đầy đủ vào lịch sử trò chuyện nhóm của hệ thống.
Dừng vòng lặp trôi
Khi bạn sử dụng cặp người lập kế hoạch-người thực hiện, bạn thường tạo ra một vòng lặp: người lập kế hoạch quyết định điều gì sẽ xảy ra, người thực hiện thực hiện và người lập kế hoạch kiểm tra kết quả để quyết định điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Vòng lặp bị hỏng vì trình lập kế hoạch không nhớ những gì đã thực hiện. Không có lịch sử tác vụ. Không có danh sách kiểm tra. Nó chỉ nhìn thấy trạng thái hiện tại và quyết định thử lại.
Nếu bạn đang sử dụng vòng lặp tác nhân, bạn cần theo dõi từng lượt nhiệm vụ — ai đã chạy cái gì, họ trả về cái gì và liệu nó có thành công hay không. Đó là cách bạn ngăn hệ thống đuổi theo cái đuôi của nó.
Trả về các đầu ra có cấu trúc
Hệ thống của bạn có vẻ như đang hoạt động — phản hồi đang được trả về và tác nhân có vẻ thông minh — nhưng không có gì xảy ra ở hậu trường. Tác nhân nói điều gì đó như, "Đây là bản tóm tắt của bạn", nhưng người điều phối của bạn không biết phải làm gì tiếp theo.
Lý do là gì? Các tác nhân của bạn đang nói chuyện với người dùng, không phải với hệ thống. Không có đầu ra nào có thể đọc được bằng máy, vì vậy lớp logic của bạn không có gì để hành động.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Theo dõi tiến độ nhiệm vụ
Đôi khi hệ thống của bạn chỉ quên những gì nó đang làm. Người dùng làm sai kịch bản, lệnh gọi API không thành công và đột nhiên bot bắt đầu lại — hoặc tệ hơn, nói rằng nó đã hoàn thành khi nó chưa thực sự hoàn thành nhiệm vụ.
Điều này xảy ra vì bạn đang xử lý trí nhớ như tiến trình công việc. Nhưng trí nhớ chỉ là lịch sử — nó không cho bạn biết bạn đang ở đâu trong quy trình làm việc.
Bạn cần một trạng thái tác vụ riêng biệt theo dõi những gì đã được thực hiện, những gì đang chờ xử lý và mục tiêu là gì. Theo cách đó, ngay cả khi có sự cố, bạn vẫn có thể khôi phục giữa chừng và hoàn thành tác vụ một cách sạch sẽ.
Start building an agentic system
Botpress cung cấp cho bạn mọi thứ bạn cần để xây dựng và điều phối các tác nhân dựa trên vai trò — quy trình làm việc theo mô-đun, bộ nhớ thời gian thực, sử dụng công cụ và bộ điều khiển tự động liên kết tất cả lại với nhau. Bạn xác định logic. Các tác nhân thực hiện công việc.
Cho dù bạn đang xây dựng trợ lý hỗ trợ, quy trình đặt phòng hay bot hoạt động nội bộ, bạn có thể bắt đầu chỉ với một vài quy trình công việc và mở rộng quy mô khi hệ thống của bạn trở nên thông minh hơn.
Bắt đầu xây dựng ngay bây giờ — hoàn toàn miễn phí.
Mục lục
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
