Link bài viết gốc： Choosing the Right Multi-Agent Architecture
Sydney Runkle · LangChain Blog · 2026-01-15 02:06
Bài viết này được chia sẻ lại, bản quyền thuộc về tác giả gốc, toàn văn căn cứ theo link bài gốc
Nhiều tác vụ của agent được xử lý tốt nhất bởi một single-agent được trang bị các công cụ được thiết kế bài bản. Bạn nên bắt đầu từ đây — single-agent dễ xây dựng, suy luận và debug hơn. Nhưng khi quy mô ứng dụng mở rộng, các nhóm phát triển thường gặp phải một thách thức chung: họ có một lượng lớn năng lực agent và muốn tích hợp tất cả vào một giao diện hợp nhất. Khi số lượng tính năng cần tích hợp tăng lên, hai hạn chế chính bắt đầu xuất hiện:
Quản lý ngữ cảnh : Kiến thức chuyên môn của từng năng lực rất khó để nhồi nhét trọn vẹn vào một prompt duy nhất. Nếu context window là vô hạn và độ trễ bằng 0, bạn có thể đưa trước toàn bộ thông tin liên quan vào. Nhưng trong thực tế, bạn cần các chiến lược để chọn lọc và hiển thị thông tin khi agent hoạt động.
Phát triển phân tán : Các team khác nhau độc lập phát triển và duy trì từng năng lực, với ranh giới và quyền sở hữu rõ ràng. Một prompt agent khổng lồ duy nhất sẽ trở nên khó quản lý khi vượt qua ranh giới giữa các team.
Khi bạn quản lý khối lượng kiến thức domain sâu rộng, điều phối liên nhóm hoặc giải quyết các tác vụ thực sự phức tạp, những hạn chế này sẽ trở nên then chốt. Trong các trường hợp đó, kiến trúc multi-agent Có thể trở thành sự lựa chọn đúng đắn.
Gần đây, các nghiên cứu đã cho thấy hệ thống multi-agent thể hiện tốt hơn trong những trường hợp này. Trong hệ thống nghiên cứu multi-agent của Anthropic, kiến trúc multi-agent với Claude Opus 4 đóng vai trò agent điều hành (lead agent) và Claude Sonnet 4 làm subagent đã vượt trội hơn 90.2% so với single-agent Claude Opus 4 trong các bài đánh giá nghiên cứu nội bộ. Kiến trúc này đạt được khả năng suy luận song song mà một single-agent không thể có được, bằng cách phân chia công việc giữa các agent sở hữu context window độc lập.
Multi-Agent Architectures (Kiến trúc multi-agent)
Bốn mô hình kiến trúc tạo nên nền tảng của hầu hết các ứng dụng multi-agent: subagent, skill, handoff và router. Mỗi mô hình áp dụng một cách tiếp cận khác nhau trong việc điều phối tác vụ, quản lý trạng thái và mở khóa theo trình tự. Dưới đây, chúng tôi phác thảo một framework giúp bạn chọn kiến trúc giải quyết tốt nhất các hạn chế trọng yếu của mình.
Subagents (Agent phụ): Điều phối tập trung
Trong mô hình subagent, supervisor agent điều phối các subagent chuyên biệt bằng cách gọi chúng như những công cụ (tool). Agent chính duy trì context hội thoại, trong khi các subagent ở trạng thái stateless, mang lại khả năng cô lập context mạnh mẽ.
Nguyên lý hoạt động : Agent chính quyết định gọi subagent nào, cung cấp input gì và kết hợp kết quả ra sao. Subagent không ghi nhớ các tương tác trong quá khứ. Kiến trúc này mang lại khả năng kiểm soát tập trung, mọi luồng định tuyến đều qua agent chính và có thể gọi song song nhiều subagent.
Trường hợp sử dụng phù hợp nhất : Các ứng dụng có nhiều domain khác nhau, cần kiểm soát workflow tập trung và subagent không cần đối thoại trực tiếp với người dùng. Ví dụ: trợ lý cá nhân điều phối lịch biểu, email và các thao tác CRM, hoặc hệ thống nghiên cứu phân chia nhiệm vụ cho các chuyên gia theo từng domain chuyên biệt.
Đánh đổi quan trọng : Mỗi lượt tương tác phát sinh thêm một lượt gọi model, do kết quả phải truyền ngược về agent chính. Chi phí overhead này đổi lại khả năng kiểm soát tập trung và cô lập context, nhưng phải đánh đổi bằng độ trễ và lượng token tiêu thụ.
Đối với các nhà phát triển muốn triển khai mô hình này với cấu hình tối giản, Deep Agents cung cấp một bản triển khai có sẵn, cho phép bạn thêm subagent chỉ với vài dòng code.
Tìm hiểu thêm: Tài liệu về subagent | Hướng dẫn: Xây dựng trợ lý cá nhân với subagent
Handoffs (Bàn giao): Chuyển đổi dựa trên trạng thái
Trong mô hình handoff, agent đang hoạt động sẽ thay đổi linh hoạt theo context của cuộc hội thoại. Mỗi agent đều có khả năng chuyển quyền xử lý cho các agent khác thông qua tool call.
Nguyên lý hoạt động : Khi một agent gọi công cụ handoff, nó sẽ cập nhật trạng thái để quyết định agent nào được kích hoạt tiếp theo. Điều này có thể đồng nghĩa với việc chuyển sang một agent khác, hoặc thay đổi system prompt và các công cụ khả dụng của agent hiện tại. Trạng thái được duy trì xuyên suốt qua các lượt hội thoại, hỗ trợ các workflow tuần tự.
Trường hợp sử dụng phù hợp nhất : Quy trình hỗ trợ khách hàng thu thập thông tin theo từng giai đoạn, trải nghiệm hội thoại nhiều bước, hoặc bất kỳ kịch bản nào đòi hỏi ràng buộc tuần tự mà ở đó các năng lực chỉ được mở khóa sau khi thỏa mãn điều kiện tiên quyết.
Đánh đổi quan trọng : Có tính trạng thái (stateful) cao hơn so với các mô hình khác, đòi hỏi phải quản lý trạng thái cẩn thận. Bù lại, điều này mang lại trải nghiệm hội thoại đa lượt mượt mà, nơi context được truyền tự nhiên giữa các giai đoạn.
Tìm hiểu thêm: Tài liệu về handoff | Hướng dẫn: Xây dựng hệ thống hỗ trợ khách hàng bằng handoff
Router (Bộ định tuyến): Phân phối song song và tổng hợp
Trong mô hình router, bước định tuyến sẽ phân loại input và điều hướng đến các agent chuyên trách, thực thi các truy vấn song song và tổng hợp kết quả.
Nguyên lý hoạt động : Router phân tách truy vấn, gọi song song từ 0 hoặc nhiều agent chuyên trách, sau đó tổng hợp kết quả thành một phản hồi mạch lạc. Router thường ở trạng thái stateless, xử lý độc lập từng yêu cầu.
Trường hợp sử dụng phù hợp nhất : Các ứng dụng có các lĩnh vực dọc khác nhau (miền tri thức độc lập), kịch bản cần truy vấn song song qua nhiều nguồn, hoặc tình huống cần tổng hợp kết quả từ nhiều agent. Ví dụ: kho tri thức doanh nghiệp và trợ lý hỗ trợ khách hàng đa lĩnh vực dọc.
Đánh đổi quan trọng : Thiết kế stateless đồng nghĩa với hiệu năng nhất quán trong mỗi yêu cầu, nhưng nếu cần lịch sử trò chuyện thì sẽ phát sinh chi phí routing lặp lại. Bạn có thể giảm thiểu điều này bằng cách đóng gói router như một công cụ bên trong một conversational agent có trạng thái (stateful).
Tìm hiểu thêm: Tài liệu về router | Hướng dẫn: Xây dựng kho tri thức đa nguồn bằng router
Matching requirements to patterns (Đối chiếu yêu cầu với mô hình)
Trước khi triển khai hệ thống multi-agent, hãy xem xét liệu yêu cầu của bạn có phù hợp với một trong bốn mô hình này hay không:
| Nhu cầu của bạn | Chế độ |
|---|---|
| Nhiều lĩnh vực khác nhau (lịch biểu, email, CRM), cần thực thi song song | agent con |
| Agent đơn lẻ có nhiều khả năng chuyên môn hóa, kết hợp gọn nhẹ | Kỹ năng |
| Workflow tuần tự kèm chuyển đổi trạng thái, agent đối thoại trực tiếp với người dùng xuyên suốt quá trình | Handoff |
| Các lĩnh vực dọc khác biệt, truy vấn song song nhiều nguồn và tổng hợp kết quả | Router |
Bảng dưới đây minh họa cách mỗi mô hình đáp ứng các nhu cầu multi-agent phổ biến:
| Chế độ | Phát triển phân tán | song song hóa | Multi-hop | Tương tác người dùng trực tiếp |
|---|---|---|---|---|
| agent con | 9. diagnosing-bugs | |||
| Kỹ năng | ||||
| Handoff | — | — | ||
| Router | — |
- Phát triển phân tán : Các nhóm khác nhau có thể độc lập bảo trì các component không?
- song song hóa : Nhiều agent có thể thực thi đồng thời không?
- Multi-hop : Mô hình có hỗ trợ gọi tuần tự nhiều subagent không?
- Tương tác người dùng trực tiếp : Subagent có thể đối thoại trực tiếp với người dùng không?
Performance characteristics (Đặc tính hiệu năng)
Việc lựa chọn kiến trúc ảnh hưởng trực tiếp đến độ trễ, chi phí và trải nghiệm người dùng. Chúng tôi đã phân tích ba kịch bản tiêu biểu để tìm hiểu cách các mô hình khác nhau hoạt động trong điều kiện thực tế.
Lưu ý rằng, bạn có thể truy cập tài liệu hiệu năng multi-agent mới của chúng tôi để xem bản phân tích hiệu năng đầy đủ (bao gồm sơ đồ mermaid cho từng kiến trúc).
Scenario 1: One-shot request (Kịch bản 1: Yêu cầu one-shot)
Người dùng đưa ra một yêu cầu duy nhất: "Mua cà phê." Một agent chuyên trách có thể gọi buy_coffee công cụ.
| : Các nhóm khác nhau phát triển và duy trì từng năng lực một cách độc lập, với ranh giới và quyền sở hữu rõ ràng. Một prompt khổng lồ duy nhất cho agent sẽ trở nên không thể quản lý nổi khi vượt qua ranh giới giữa các nhóm. | Số lượt gọi model | Ghi chú |
|---|---|---|
| agent con | 4 | Kết quả truyền ngược lại qua agent chính |
| Kỹ năng | 3 | Thực thi trực tiếp |
| Handoff | 3 | Thực thi trực tiếp |
| Router | 3 | Thực thi trực tiếp |
Nhận thức then chốt: Handoff, skill và router mang lại hiệu quả cao nhất cho một tác vụ đơn lẻ (3 lượt gọi mỗi lần). Subagent phát sinh thêm một lượt gọi vì kết quả phải truyền ngược qua agent chính. Chi phí overhead này mang lại khả năng kiểm soát tập trung, như được minh họa dưới đây.
Scenario 2: Repeat request (Kịch bản 2: Yêu cầu lặp lại)
Người dùng đưa ra cùng một yêu cầu hai lần trong cuộc hội thoại:
- Vòng 1 : "Mua cà phê"
- Vòng 2 : "Mua thêm cà phê"
| Chế độ | Số lượt gọi ở lượt 2 | Tổng số lượt gọi | Nâng cao hiệu suất |
|---|---|---|---|
| agent con | 4 | , từ ngày 8 | — |
| Kỹ năng | 2 | 50 | 40% |
| Handoffs | 2 | 50 | 40% |
| Router | 3 | 6 | 25% |
Insight quan trọng : Các pattern có trạng thái (Handoffs, Skills) giúp tiết kiệm 40-50% số lượt gọi đối với các yêu cầu lặp lại nhờ duy trì context. Subagents duy trì chi phí đồng nhất cho mỗi yêu cầu nhờ thiết kế không trạng thái (stateless), đánh đổi bằng việc gọi model lặp lại để mang lại khả năng cô lập context mạnh mẽ.
Scenario 3: Multi-domain query (Kịch bản 3: Truy vấn đa lĩnh vực)
Người dùng hỏi: "So sánh ứng dụng của Python, JavaScript và Rust trong phát triển web." Mỗi agent ngôn ngữ chứa tài liệu khoảng 2.000 token. Tất cả các pattern đều có thể gọi tool song song.
| Chế độ | Số lượt gọi model | Tổng số token | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| agent con | 50 | Khoảng 9K | Mỗi subagent hoạt động độc lập |
| Kỹ năng | 3 | Khoảng 15K | Tích lũy context |
| Handoffs | 7+ | Khoảng 14K+ | Cần thực thi tuần tự |
| Router | 50 | Khoảng 9K | Thực thi song song |
Insight quan trọng : Đối với các tác vụ đa lĩnh vực, các pattern hỗ trợ thực thi song song (Subagents, Router) đạt hiệu quả cao nhất. Skills có số lượt gọi ít hơn nhưng do tích lũy context nên lượng token sử dụng cao hơn. Handoffs phải thực thi tuần tự, không thể tận dụng việc gọi tool song song để tham vấn nhiều lĩnh vực cùng lúc.
Trong kịch bản này, nhờ cô lập context, tổng số token mà Subagents xử lý ít hơn 67% so với Skills. Mỗi subagent chỉ xử lý context liên quan, tránh được hiện tượng phình to token khi tải nhiều skill vào một cuộc hội thoại đơn lẻ.
Performance summary (Tổng kết hiệu năng)
Pattern tối ưu nhất phụ thuộc vào đặc tính workload của bạn:
| Chế độ | Yêu cầu đơn lẻ | Yêu cầu lặp lại | Thực thi song song | Lĩnh vực có context lớn |
|---|---|---|---|---|
| agent con | — | — | ||
| Kỹ năng | — | — | ||
| Handoffs | — | — | ||
| Router | — |
Getting Started (Hướng dẫn bắt đầu)
Hệ thống multi-agent điều phối các thành phần chuyên biệt để xử lý workflow phức tạp. Khi bạn thực sự cần đến năng lực multi-agent, hãy đối chiếu nhu cầu với khung ra quyết định ở trên. Đối với các đội ngũ muốn nhanh chóng bắt đầu, Deep Agents cung cấp một triển khai sẵn dùng (out-of-the-box), kết hợp subagent và skill để xử lý việc lập kế hoạch tác vụ phức tạp.
Tuy nhiên trong nhiều trường hợp, các kiến trúc đơn giản hơn thường đã đủ đáp ứng. Hãy bắt đầu với một agent đơn lẻ cùng prompt engineering tốt. Thêm tool trước, rồi mới thêm agent. Chỉ nâng cấp lên pattern multi-agent khi bạn gặp phải những giới hạn rõ ràng.
Học tương tác với AI (NotebookLM)
Ngoài đọc , bạn có thể nghe , xem và xem hoạ thông tin ở đầu bài. Bài này còn có bộ công cụ tương tác do AI tạo: Bài kiểm tra trắc nghiệm, Thẻ ghi nhớ, Sơ đồ tư duy, Bản trình bày và Báo cáo chuyên sâu.
Mở không gian học tương tác