KhoGameHub – Diễn đàn Công Nghệ & Gaming, nơi chia sẻ trò chơi PC, Console, Retro online và phần mềm hữu ích

Trong bối cảnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo ngày càng phức tạp, khái niệm "Deep Agents"—những agent AI có khả năng lập kế hoạch đa bước, tương tác với công cụ tìm kiếm web và xử lý thông tin thời gian thực—đang thu hút mạnh mẽ sự chú ý của cả cộng đồng nghiên cứu và phát triển phần mềm. Bài viết này tóm tắt cách tạo agent nâng cao bằng LangGraph kết hợp với công cụ tìm kiếm web, dựa trên các nguồn tham khảo chuyên sâu và hướng dẫn thực hành.

Deep Agents khác biệt ở chỗ chúng không chỉ trả lời truy vấn tĩnh mà còn biết phân tích, truy vấn nhiều nguồn, thực hiện bước hành động và tự hiệu chỉnh. LangGraph được sử dụng như một khung để xây dựng luồng dữ liệu và mô-đun cho agent: kết nối model ngôn ngữ, các bộ nhớ tạm (memory), và các công cụ ngoại vi như API tìm kiếm web.

Quy trình triển khai thường bao gồm các bước sau:

• Khởi tạo pipeline LangGraph: định nghĩa các nút xử lý (tokenizer, prompt manager, tool orchestrator) để điều phối luồng thông tin.
• Gắn kết mô-đun tìm kiếm web: tích hợp các dịch vụ như SerpAPI hoặc Bing Web Search để cung cấp dữ liệu thời gian thực cho agent khi cần kiểm chứng hay mở rộng kiến thức.
• Thiết kế chiến lược hành động (action strategy): quyết định khi nào agent sẽ thực hiện truy vấn, khi nào sẽ tóm tắt, hoặc khi nào sẽ đưa ra phản hồi cuối cùng cho người dùng.
• Kiểm thử và giám sát: chạy các kịch bản mô phỏng để đánh giá độ chính xác, tốc độ phản hồi, cũng như các rủi ro như hallucination hoặc lặp vòng vô hạn.

Thực tế triển khai cho thấy việc cân bằng giữa truy vấn web và dựa vào kiến thức nội bộ của mô-đun là then chốt: truy vấn quá nhiều sẽ tăng chi phí và tinh nhiễu, còn truy vấn quá ít có thể bỏ sót thông tin thời sự.

Để xây dựng một Deep Agent thực dụng, các kỹ thuật sau được khuyến nghị:

• Prompt engineering có cấu trúc: dùng prompt templates, few-shot hoặc chain-of-thought khi cần chuỗi suy luận nhiều bước.
• Memory management: duy trì ngữ cảnh dài hạn cho các tương tác phức tạp, kết hợp vector DB khi cần tra cứu nhanh.
• Tool integration: chuẩn hóa giao diện gọi tool để dễ thay thế giữa các dịch vụ tìm kiếm như SerpAPI hoặc API tìm kiếm của Microsoft (Bing Web Search).
• Kiểm thử an toàn và filtering: áp dụng bộ lọc nội dung và kiểm tra độ tin cậy nguồn trước khi phản hồi cho người dùng.

Các ví dụ mã mẫu và luồng thiết kế được trình bày chi tiết trong bài hướng dẫn gốc mà bạn có thể tham khảo để nắm bắt từng bước cụ thể. Một nguồn tham khảo tổng quan hữu ích là tài liệu của LangChain về cách kết hợp nhiều tool và agent flow: LangChain Docs. Bản hướng dẫn cụ thể hơn về Deep Agents có thể được tìm tại phân tích chuyên sâu của Analytics Vidhya: LangChain's Deep Agent Guide (Analytics Vidhya).

Deep Agents dựa trên LangGraph và tích hợp công cụ tìm kiếm web mở ra khả năng xử lý tác vụ phức tạp, cập nhật thông tin theo thời gian thực và tự động hóa quy trình ra quyết định. Tuy nhiên, để áp dụng thực tế cần chú trọng vào kiến trúc công cụ, quản lý chi phí truy vấn web, và cơ chế kiểm chứng nguồn. Các nhà phát triển nên bắt đầu với nguyên mẫu nhỏ, kiểm thử theo kịch bản, rồi mở rộng chức năng dần bằng cách thêm các tool chuyên biệt và module giám sát.

Để đọc thêm và tiếp cận hướng dẫn chi tiết, tham khảo bài viết gốc trên Analytics Vidhya cùng tài liệu kỹ thuật của LangChain và các dịch vụ tìm kiếm web đã nêu.