LangGraph Có Vấn Đề? Tại Sao Tôi Phát Triển Go-Agent Để Xây Dựng AI Agent Hiệu Quả Hơn

Lê Lân

23/07/2025

Phân Tích So Sánh LangGraph Và Thư Viện go-agent Trong Phát Triển AI Agent

Mở Đầu

AI agent là xu hướng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa và phân tích dữ liệu thông minh.

Việc xây dựng các AI agent hiệu quả đòi hỏi mô hình hóa luồng điều khiển và logic nghiệp vụ một cách linh hoạt, hiệu quả. LangGraph và thư viện go-agent đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau trong phát triển AI agent. Bài viết này sẽ phân tích kỹ lưỡng điểm mạnh, hạn chế của từng giải pháp và đề xuất cách tiếp cận tối ưu cho phát triển AI agent hiện đại.

Vấn Đề Với LangGraph

Giới Thiệu Về LangGraph

LangGraph đề xuất sử dụng cấu trúc biểu đồ (graph) để mô tả flow ứng dụng:

Đỉnh (Vertices): Chỉ rõ logic nghiệp vụ

Cạnh (Edges): Chỉ định luồng điều khiển

Ví dụ về biểu đồ LangGraph:

Phân Tích Vấn Đề

Ngôn ngữ lập trình thực tế vốn dĩ đã được thiết kế với cấu trúc đồ thị và cơ chế kiểm tra luồng điều khiển thời gian biên dịch.

Trong các ngôn ngữ lập trình truyền thống, toán tử mô tả logic nghiệp vụ.

Các câu điều kiện (if/else) và vòng lặp mô tả luồng điều khiển.

Ví dụ về pattern tự nhiên trong ngôn ngữ như Go sử dụng vòng for và if:

for {
  res := callLLM(ctx)         // vertex (business logic)
  if res.ToolsCalling {       // edge (control flow)
    ctx = executeTools(res.ToolsCalling) // vertex (business logic)
  }
  if res.End {                // edge (control flow)
    return
  }
}

Việc LangGraph xây dựng lại cơ chế kiểm soát luồng dưới dạng cấu trúc đồ thị gây ra:

Tăng độ phức tạp không cần thiết

Lặp lại chức năng đã có trong ngôn ngữ lập trình

Khó khăn trong bảo trì và phát triển

Thư Viện go-agent: Giải Pháp Thay Thế Hiệu Quả

Giới Thiệu Thư Viện go-agent

go-agent là thư viện phát triển bằng golang phục vụ việc tạo AI agent theo pattern ReAct (Reasoning-Action-Observation). Thư viện đang trong giai đoạn phát triển tích cực và chưa ổn định để dùng trong môi trường production.

GitHub: https://github.com/vitalii-honchar/go-agent

Tính năng:

Hỗ trợ ReAct Agent

Tích hợp OpenAI API

Phát triển AI agent có kiểu dữ liệu an toàn (type-safe)

Tại Sao Lựa Chọn Go Thay Vì Python?

Tiêu chí	Go	Python
Kiểm tra lỗi thời gian biên dịch	Có (strict)	Không
Xử lý song song	Thực sự với goroutines	Giới hạn bởi Global Interpreter Lock (GIL)
Hiệu suất	Cao, tối ưu hệ thống hạ tầng	Thấp hơn, phù hợp với data science
Phù hợp kỹ thuật	Ưu thế trong kỹ thuật phần mềm và hệ thống	Ưu thế trong nghiên cứu và thử nghiệm

Mẫu Thiết Lập Công Cụ (Tool) Trong go-agent

type AddToolParams struct {
  Num1 float64 `json:"num1" jsonschema_description:"Số thứ nhất"`
  Num2 float64 `json:"num2" jsonschema_description:"Số thứ hai"`
}
type AddResult struct {
  llm.BaseLLMToolResult
  Sum float64 `json:"sum" jsonschema_description:"Tổng của hai số"`
}

addTool := llm.NewLLMTool(
  llm.WithLLMToolName("add"),
  llm.WithLLMToolDescription("Cộng hai số"),
  llm.WithLLMToolParametersSchema[AddToolParams](),
  llm.WithLLMToolCall(func(callID string, params AddToolParams) (AddResult, error) {
    return AddResult{
      BaseLLMToolResult: llm.BaseLLMToolResult{ID: callID},
      Sum: params.Num1 + params.Num2,
    }, nil
  }),
)

Cấu Hình Đại Lý (Agent) Trong go-agent

calculatorAgent, err := agent.NewAgent(
  agent.WithName[CalculatorResult]("calculator"),
  agent.WithLLMConfig[CalculatorResult](llmConfig),
  agent.WithBehavior[CalculatorResult]("Sử dụng công cụ add để tính toán, không tính thủ công."),
  agent.WithTool[CalculatorResult]("add", addTool),
  agent.WithToolLimit[CalculatorResult]("add", 5),
)

Ưu Điểm Trải Nghiệm Nhà Phát Triển

Chỉ yêu cầu khai báo:

Công cụ agent có thể dùng

Hành vi/nhãn hiệu hoạt động

Mẫu ReAct được tự động xử lý qua prompt chuẩn hóa:

Bạn là đại lý sử dụng pattern ReAct (Reasoning-Action-Observation) để giải quyết công việc bằng cách suy nghĩ hệ thống và sử dụng công cụ.

Những phần phức tạp về việc điều phối luồng suy nghĩ, hành động và quan sát được thư viện xử lý nền, giúp dev tập trung vào logic nghiệp vụ thực tế.

Linh Hoạt Trong Cấu Hình Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

Hữu ích cho việc tích hợp đa dạng API và thay đổi thông số mô hình:

agent.WithLLMConfig[HashResult](llm.LLMConfig{
  Type: llm.LLMTypeOpenAI,
  APIKey: apiKey,
  Model: "gpt-4o",
  Temperature: 0.0,
})

Lộ Trình Phát Triển

Tính năng dự kiến	Mô tả
Hỗ trợ bộ nhớ (Memory)	Lưu trạng thái đại lý lâu dài
Tích hợp Ollama	Triển khai LLM cục bộ
Đa đại lý (Multi-agent)	Điều phối đồng thời nhiều agent
Thực thi song song công cụ	Tận dụng sức mạnh goroutines nâng cao hiệu quả
Xử lý lỗi nâng cao	Thêm các mẫu xử lý lỗi chuyên biệt cho agent

Triết Lý Kỹ Thuật

AI agent cần:

Hiệu suất cao, sẵn sàng cho workload production

Đảm bảo tính an toàn kiểu dữ liệu (type safety)

Dễ bảo trì cho nhóm kỹ sư phần mềm

Phân tách rõ ràng trách nhiệm giữa kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu/prompt engineer.

LangGraph khiến phát triển chậm lại vì:

Cấu trúc đồ họa không cần thiết tái tạo lại điều khiển ngôn ngữ

Python có giới hạn về hiệu suất và khả năng xử lý song song

Tận dụng các tính năng có sẵn trong ngôn ngữ lập trình là cách tiếp cận thông minh, giảm gánh nặng bảo trì và phát triển nhanh.

Kết Luận

LangGraph đại diện cho cách tiếp cận đồ họa lại luồng điều khiển, tuy nhiên điều này làm tăng độ phức tạp và hạn chế hiệu quả của ứng dụng trong các ngôn ngữ biên dịch như Go. Thư viện go-agent chỉ ra hướng xây dựng AI agent hiệu quả hơn thông qua:

Tận dụng tính năng của ngôn ngữ lập trình biên dịch: kiểu dữ liệu tĩnh, luồng song song

Thiết kế API hướng nhà phát triển tập trung vào nghiệp vụ

Sự linh hoạt trong cấu hình LLM và khả năng mở rộng

Để phát triển AI agent sản xuất có độ tin cậy cao và bảo trì dài hạn, việc chọn lựa công nghệ và kiến trúc thích hợp là cực kỳ quan trọng.

Hãy đăng ký theo dõi Substack của Vitalii Honchar để cập nhật kiến thức mới nhất về AI agent và lập trình.

Tham Khảo

Honchar, Vitalii. "How to Build a ReAct AI Agent for Cybersecurity Scanning with Python and LangGraph." VitaliiHonchar.com, 2024. https://vitaliihonchar.com/insights/how-to-build-react-agent

Honchar, Vitalii. "Pipeline of Agents Pattern: Building Maintainable AI Workflows with LangGraph." VitaliiHonchar.com, 2024. https://vitaliihonchar.com/insights/how-to-build-pipeline-of-agents

go-agent GitHub Repository. https://github.com/vitalii-honchar/go-agent

OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs