LangChain vs LangGraph: Hai "Siêu Anh Hùng" Đằng Sau Các Ứng Dụng LLM "Bá Đạo"!

Lê Lân

19/07/2025

LangChain và LangGraph: Hiểu Rõ Vai Trò Của Hai Công Cụ Trong Phát Triển Ứng Dụng LLM

Mở Đầu

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo ngày nay, đặc biệt là lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), việc chọn đúng công cụ phát triển là yếu tố then chốt để xây dựng các ứng dụng hiệu quả và mạnh mẽ. Nếu bạn đã tìm hiểu về AI agents, hệ thống pipeline truy xuất tài liệu (RAG), hay phối hợp các mô hình LLM, chắc hẳn bạn đã nghe đến hai framework phổ biến: LangChain và LangGraph. Dù đều thuộc cùng một hệ sinh thái và phát triển bởi cùng nhóm tác giả, hai công cụ này có những đặc điểm, cách tiếp cận và ứng dụng khác biệt rõ rệt. Vậy đâu mới là sự lựa chọn phù hợp cho dự án của bạn? Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu tường tận về hai framework này, so sánh chi tiết và gợi ý khi nào nên dùng LangChain, khi nào nên dùng LangGraph.

🧠 Giới Thiệu Nhanh: LangChain và LangGraph Là Gì?

LangChain

LangChain là một framework hỗ trợ phát triển ứng dụng LLM viết bằng Python (và JavaScript). Mục tiêu của nó là giúp người dùng xây dựng các ứng dụng ngôn ngữ có khả năng kết nối ngữ cảnh và sử dụng đa dạng các công cụ.

LangChain cung cấp các chức năng chính để bạn có thể:

xâu chuỗi các prompt và công cụ lại với nhau,

quản lý bộ nhớ đệm khi ứng dụng hoạt động,

sử dụng agents để tự động quyết định hành động tiếp theo,

tích hợp dễ dàng với các kho vector, API, và các công cụ mở rộng khác.

✅ LangChain được xem như “dao đa năng Thụy Sĩ” cho việc phát triển các ứng dụng LLM.

LangGraph

LangGraph là một framework orchestration dựa trên mô hình đồ thị, được xây dựng để vận hành các hệ thống LLM đa tác nhân và có trạng thái phức tạp.

Các đặc điểm nổi bật:

Cơ chế tính toán dựa trên sự kiện (event-driven),

Mỗi node trong đồ thị là một hàm (thường bên trong là một LLM),

Có thể tạo các workflow dạng vòng lặp, phân nhánh và động.

✅ LangGraph tương tự như Airflow hoặc Prefect, nhưng dành riêng cho các workflow gốc của LLM.

🔍 Điểm Khác Biệt Chính Giữa LangChain và LangGraph

Tiêu chí	LangChain	LangGraph
Mô hình lập trình	Theo chuỗi tuần tự, agent loop, toolchain	Đồ thị hướng mạch (DAG) hoặc đồ thị có chu trình
Trường hợp sử dụng	Prototyping, agents, pipeline RAG	Multi-agent, workflow phức tạp có trạng thái
Xử lý trạng thái	Hạn chế, sử dụng memory objects	Có trạng thái chuyển tiếp, bộ nhớ phiên bản
Đồng thời hoá	Không hỗ trợ native	Hỗ trợ async và thực thi song song
Khả năng debug	Tracing đơn giản, hỗ trợ LangSmith	Full event trace, từng bước chạy node
Phù hợp với	Phát triển nhanh ứng dụng LLM đơn giản	Ứng dụng đa tác nhân, sản xuất quy mô lớn

Biết rõ điểm mạnh, điểm yếu giúp bạn chọn công cụ phù hợp với dự án của mình.

📦 Ví Dụ Các Tình Huống Sử Dụng

✅ Khi Nào Nên Dùng LangChain?

Bạn muốn nhanh chóng triển khai chatbot hoặc ứng dụng thử nghiệm,

Cần kết nối vài prompt, công cụ đơn giản trong chuỗi lệnh,

Xây dựng hệ thống RAG dùng ví dụ OpenAI kết hợp Pinecone,

Tạo agent tự động quyết định hành động tiếp theo.

🚀 Khi Nào Nên Dùng LangGraph?

Ứng dụng yêu cầu nhiều agent tương tác với nhau (ví dụ: planner-executor),

Logic phân nhánh phức tạp, cần quản lý trạng thái đa chiều,

Muốn kiểm soát chi tiết flow, retry và bộ nhớ từng node,

Dự án chuẩn bị vận hành sản xuất, đòi hỏi tính quan sát và debug cao.

LangGraph phù hợp hơn với các hệ thống cần tính linh hoạt và quy mô lớn.

🔄 Có Thể Sử Dụng LangChain và LangGraph Cùng Nhau Không?

Hoàn toàn có thể! 💥

LangGraph được xây dựng dựa trên nền tảng LangChain. Bạn có thể tận dụng mọi công cụ, chuỗi lệnh, hệ thống tìm kiếm, và các agent từ LangChain bên trong node của LangGraph.

🔧 Hãy nghĩ LangChain là bộ công cụ, còn LangGraph là dây chuyền lắp ráp sản phẩm.

📈 Kết Luận Cuối Cùng

Trường hợp	Đề xuất sử dụng
Mới bắt đầu với LLM	LangChain
Xây dựng workflow phức tạp, nhiều agent	LangGraph
Hệ thống đa tác nhân hoặc có chu trình	LangGraph
Cần kiểm soát trạng thái và luồng chi tiết	LangGraph
Prototype nhanh, muốn tracing dễ dàng	Cả hai đều phù hợp

Tham Khảo

LangChain Official Documentation

LangGraph Announcement

Smith, J. (2024). “Orchestrating LLM Agents with Graph-Based Workflows.” AI Journal.

OpenAI API Guidelines (May 10, 2024)

Hiểu đúng và chọn đúng công cụ sẽ giúp bạn phát triển ứng dụng LLM hiệu quả, tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng dự án.