Tweet
LangGraph là gì?
LangGraph là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi LangChain, nhằm giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI đa tác nhân có trạng thái (stateful), sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn – LLMs như ChatGPT, Claude, Mistral v.v...
Khác với việc viết mã tuần tự kiểu truyền thống, LangGraph cho phép bạn vẽ quy trình hoạt động của tác nhân AI như một đồ thị (graph) — với các node là các bước xử lý (như "lập kế hoạch", "nghiên cứu", "tạo nội dung", "phản hồi",...) và các cạnh biểu diễn luồng đi của dữ liệu hay hành động.
Điểm đặc biệt: LangGraph mở rộng sức mạnh của LangChain bằng cách hỗ trợ các luồng xử lý tuần hoàn và phức tạp — điều này rất quan trọng để tạo ra các AI Agent có khả năng tự suy nghĩ lại, phản hồi và tối ưu hành vi.
🧠 Ví dụ đơn giản minh họa từ sơ đồ
Quan sát sơ đồ ở bên phải ảnh:
🧪 Lợi ích chính của LangGraph:
🔗 Bắt đầu học và thực hành:
Bạn có thể bắt đầu tại đây:
👉 https://github.com/langchain-ai/langgraph
📣 Kết luận
Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực AI agent, LLMs hay tự động hóa quy trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, thì LangGraph chính là mảnh ghép còn thiếu giúp bạn chuyển từ "dùng thử ChatGPT" sang xây dựng kiến trúc AI hoàn chỉnh.
🛠️ Tiếp theo nên học gì?
Nếu bạn thấy hứng thú, hãy tiếp tục tìm hiểu về:
LangGraph là một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi LangChain, nhằm giúp bạn xây dựng các ứng dụng AI đa tác nhân có trạng thái (stateful), sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn – LLMs như ChatGPT, Claude, Mistral v.v...
Khác với việc viết mã tuần tự kiểu truyền thống, LangGraph cho phép bạn vẽ quy trình hoạt động của tác nhân AI như một đồ thị (graph) — với các node là các bước xử lý (như "lập kế hoạch", "nghiên cứu", "tạo nội dung", "phản hồi",...) và các cạnh biểu diễn luồng đi của dữ liệu hay hành động.
Điểm đặc biệt: LangGraph mở rộng sức mạnh của LangChain bằng cách hỗ trợ các luồng xử lý tuần hoàn và phức tạp — điều này rất quan trọng để tạo ra các AI Agent có khả năng tự suy nghĩ lại, phản hồi và tối ưu hành vi.
🧠 Ví dụ đơn giản minh họa từ sơ đồ
Quan sát sơ đồ ở bên phải ảnh:
- Bắt đầu tại node __start__, tác nhân đầu tiên là planner — tức AI lên kế hoạch.
- Kế tiếp, research_plan giúp lên khung nghiên cứu.
- Sau đó generate tạo ra nội dung đầu tiên.
- Nếu cần cải thiện, nội dung sẽ đi qua reflect → research_critique, rồi quay lại quá trình tạo (generate) một lần nữa.
- Nếu đủ tốt, quá trình kết thúc tại node __end__.
🧪 Lợi ích chính của LangGraph:
- Tạo ra AI agent phức tạp có logic tuần hoàn
- Quản lý trạng thái giữa các bước xử lý (agent stateful)
- Hỗ trợ tạo quy trình nhiều tác nhân (multi-agent workflow)
- Dễ hình dung bằng đồ thị và dễ debug
🔗 Bắt đầu học và thực hành:
Bạn có thể bắt đầu tại đây:
👉 https://github.com/langchain-ai/langgraph
📣 Kết luận
Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực AI agent, LLMs hay tự động hóa quy trình bằng ngôn ngữ tự nhiên, thì LangGraph chính là mảnh ghép còn thiếu giúp bạn chuyển từ "dùng thử ChatGPT" sang xây dựng kiến trúc AI hoàn chỉnh.
🛠️ Tiếp theo nên học gì?
Nếu bạn thấy hứng thú, hãy tiếp tục tìm hiểu về:
- LangChain cơ bản
- Khái niệm Multi-Agent Systems
- Prompt Engineering nâng cao
- Triển khai AI agents trong sản phẩm thật