Tweet
🎯 Xây dựng Framework Agentic: Thách thức và Yêu cầu để Thành công
Việc phát triển các hệ thống AI đa tác nhân (agentic frameworks) – nơi mỗi "agent" có thể tự động hành động, học hỏi, tương tác – đòi hỏi nhiều hơn là chỉ “copy” lại tính năng. Đây là những yếu tố then chốt để framework đó thực sự bền vững và được cộng đồng đón nhận:
✅ 1. Vượt khỏi việc chỉ khớp tính năng
Không chỉ là bắt chước tính năng của framework khác. Framework cần tạo giá trị thực sự, chẳng hạn như khả năng tương tác tự nhiên hơn giữa các agent, tối ưu chi phí tính toán, hoặc tăng độ an toàn.
📌 Ví dụ: Thay vì chỉ hỗ trợ plugin như framework khác, hãy thiết kế một hệ thống cho phép agent tự học cách sử dụng plugin qua tương tác thực tế.
✅ 2. Phát triển và bảo trì nhanh chóng
Người dùng ngày nay mong chờ bản cập nhật hàng tuần. Nếu không thể lặp nhanh (rapid iteration), framework sẽ lỗi thời. Điều này đòi hỏi hệ thống phải modular, CI/CD tốt, và có quy trình QA mạnh.
📌 Ví dụ: Open-source cần thiết lập tự động hóa test & build để cập nhật không làm hỏng agent cũ.
✅ 3. Kiến thức liên ngành (Multidisciplinary)
Framework không chỉ là code – nó liên quan đến UX/UI, tâm lý học, NLP, bảo mật, hạ tầng. Đội ngũ phát triển cần đa lĩnh vực để tránh sản phẩm "thiển cận về mặt kỹ thuật".
📌 Ví dụ: Nếu agent là trợ lý bác sĩ, bạn cần chuyên gia y tế, kỹ sư NLP, và cả luật sư để tránh vi phạm đạo đức.
✅ 4. Gắn kết cộng đồng
Cộng đồng là nguồn phản hồi, bug report và cả tính năng mới. Framework nên có hướng dẫn tốt, diễn đàn, Discord/Slack và sự kiện online để khuyến khích chia sẻ.
📌 Ví dụ: LangChain và AutoGPT thành công nhờ cộng đồng cực mạnh dù chưa hoàn hảo về kỹ thuật.
✅ 5. Khả năng tiếp cận và giáo dục
Hãy giảm rào cản học: tài liệu dễ hiểu, ví dụ code thực tế, khóa học miễn phí. Đặc biệt nếu muốn tiếp cận developer mới hoặc sinh viên.
📌 Ví dụ: Hãy tạo một playground online nơi người dùng có thể thử tạo agent mà không cần cài đặt.
✅ 6. Xuất sắc kỹ thuật và tầm nhìn dài hạn
Không nên chỉ vá lỗi ngắn hạn. Cần xác định kiến trúc tổng thể, API bền vững, chuẩn hóa giao tiếp giữa agent, và khả năng mở rộng. Một framework sống được nhiều năm phải có tầm nhìn rõ ràng.
📌 Ví dụ: Thiết kế từ đầu để có thể hỗ trợ cả agent chạy trên browser, IoT và cloud – không bị “bó” vào CLI.
🎓 Thông điệp cho người học AI tạo sinh:
Nếu bạn đang học hoặc muốn tạo ra hệ thống AI agent – đừng chỉ nghĩ đến prompt! Hãy hiểu cả nền tảng phía sau: làm sao để xây được framework agentic giúp agent "sống được", học được và hợp tác với nhau hiệu quả.
Việc phát triển các hệ thống AI đa tác nhân (agentic frameworks) – nơi mỗi "agent" có thể tự động hành động, học hỏi, tương tác – đòi hỏi nhiều hơn là chỉ “copy” lại tính năng. Đây là những yếu tố then chốt để framework đó thực sự bền vững và được cộng đồng đón nhận:
✅ 1. Vượt khỏi việc chỉ khớp tính năng
Không chỉ là bắt chước tính năng của framework khác. Framework cần tạo giá trị thực sự, chẳng hạn như khả năng tương tác tự nhiên hơn giữa các agent, tối ưu chi phí tính toán, hoặc tăng độ an toàn.
📌 Ví dụ: Thay vì chỉ hỗ trợ plugin như framework khác, hãy thiết kế một hệ thống cho phép agent tự học cách sử dụng plugin qua tương tác thực tế.
✅ 2. Phát triển và bảo trì nhanh chóng
Người dùng ngày nay mong chờ bản cập nhật hàng tuần. Nếu không thể lặp nhanh (rapid iteration), framework sẽ lỗi thời. Điều này đòi hỏi hệ thống phải modular, CI/CD tốt, và có quy trình QA mạnh.
📌 Ví dụ: Open-source cần thiết lập tự động hóa test & build để cập nhật không làm hỏng agent cũ.
✅ 3. Kiến thức liên ngành (Multidisciplinary)
Framework không chỉ là code – nó liên quan đến UX/UI, tâm lý học, NLP, bảo mật, hạ tầng. Đội ngũ phát triển cần đa lĩnh vực để tránh sản phẩm "thiển cận về mặt kỹ thuật".
📌 Ví dụ: Nếu agent là trợ lý bác sĩ, bạn cần chuyên gia y tế, kỹ sư NLP, và cả luật sư để tránh vi phạm đạo đức.
✅ 4. Gắn kết cộng đồng
Cộng đồng là nguồn phản hồi, bug report và cả tính năng mới. Framework nên có hướng dẫn tốt, diễn đàn, Discord/Slack và sự kiện online để khuyến khích chia sẻ.
📌 Ví dụ: LangChain và AutoGPT thành công nhờ cộng đồng cực mạnh dù chưa hoàn hảo về kỹ thuật.
✅ 5. Khả năng tiếp cận và giáo dục
Hãy giảm rào cản học: tài liệu dễ hiểu, ví dụ code thực tế, khóa học miễn phí. Đặc biệt nếu muốn tiếp cận developer mới hoặc sinh viên.
📌 Ví dụ: Hãy tạo một playground online nơi người dùng có thể thử tạo agent mà không cần cài đặt.
✅ 6. Xuất sắc kỹ thuật và tầm nhìn dài hạn
Không nên chỉ vá lỗi ngắn hạn. Cần xác định kiến trúc tổng thể, API bền vững, chuẩn hóa giao tiếp giữa agent, và khả năng mở rộng. Một framework sống được nhiều năm phải có tầm nhìn rõ ràng.
📌 Ví dụ: Thiết kế từ đầu để có thể hỗ trợ cả agent chạy trên browser, IoT và cloud – không bị “bó” vào CLI.
🎓 Thông điệp cho người học AI tạo sinh:
Nếu bạn đang học hoặc muốn tạo ra hệ thống AI agent – đừng chỉ nghĩ đến prompt! Hãy hiểu cả nền tảng phía sau: làm sao để xây được framework agentic giúp agent "sống được", học được và hợp tác với nhau hiệu quả.