Phần 1 – Agents là gì?

Trong thời gian qua, phần lớn các hệ thống AI mới chỉ dừng ở mức “nhận câu hỏi, trả về câu trả lời một lần”. Nhưng với sự phát triển gần đây của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn), chúng ta đang bước sang một giai đoạn mới:

LLM không chỉ phản hồi, mà còn chủ động suy luận, chia nhỏ nhiệm vụ, gọi tool, đánh giá lại kết quả và tự quyết định bước xử lý tiếp theo.

Khái niệm này thường được gọi là LLM Agent.

Vậy “Agent” trong bối cảnh này là gì?

Tùy vào cách thiết kế, một Agent có thể mang nhiều vai trò:

Một hệ thống có thể tự hoạt động trong thời gian dài – ví dụ: tự gọi API, ghi nhớ ngữ cảnh, đưa ra chuỗi hành động để hoàn thành tác vụ mà không cần điều khiển thủ công.
Hoặc là một chuỗi xử lý định hướng sẵn – nơi LLM làm từng bước theo một flow do developer thiết kế, có thể kiểm soát và kiểm thử được.

Theo định nghĩa từ Anthropic, cả hai trường hợp trên đều là agentic system – nhưng cần phân biệt rõ:

Kiểu	Đặc điểm chính
Workflow	LLM chỉ thực hiện từng bước theo flow cố định đã được lập trình sẵn
Agent	LLM có quyền tự quyết định bước tiếp theo và hành động độc lập trong phạm vi cho phép

Nói đơn giản:
Workflow = con người điều phối LLM
Agent = LLM tự điều phối công việc của mình

Tiếp theo: - Phần 2 – Agentic Workflow