Từ Prompts đơn sang quy trình làm việc của Agent

Một prompt đơn đặt cho mô hình một mục tiêu và nhận một câu trả lời. Một quy trình làm việc của agent chia một mục tiêu phức tạp thành nhiều bước: agent lập kế hoạch, gọi một công cụ, đọc kết quả, quyết định làm gì tiếp theo, và lặp lại cho đến khi công việc hoàn tất. Trong phát triển ứng dụng web, điều này có nghĩa là một tính năng AI có thể lấy dữ liệu, biến đổi, xác thực và phản hồi cho người dùng — tất cả mà không cần một người viết từng bước bằng tay.

Sự chuyển đổi là từ "hỏi và trả lời" sang "quyết định và hành động". Thay vì một prompt được thiết kế cẩn thận, bạn thiết kế một vòng lặp: nghĩ, hành động, quan sát, lặp lại.

Các Khối Xây Dựng Cốt lõi của Quy trình Làm việc của Agent

Mọi quy trình làm việc của agent, dù phức tạp đến đâu, đều được xây dựng từ cùng bốn phần sau.

Thứ nhất, một hệ thống prompt xác định vai trò của agent, các công cụ có sẵn và các quy tắc khi nào dừng lại. Thứ hai, một danh sách công cụ mà agent có thể gọi — các hàm như `fetch_user_data`, `send_email`, hoặc `query_database`. Thứ ba, một bộ nhớ hoặc đối tượng trạng thái mang thông tin giữa các bước để agent không quên những gì đã học. Thứ tư, một vòng lặp điều khiển đưa đầu ra của agent trở lại làm đầu vào cho đến khi nó báo hiệu hoàn tất.

Đây là một mẫu tối thiểu bằng TypeScript minh họa vòng lặp:

async function runAgent(goal: string) {
  let state = { goal, steps: [], done: false };

  while (!state.done) {
    const decision = await llm.decide(state);
    if (decision.action === "finish") {
      state.done = true;
    } else {
      const result = await callTool(decision.action, decision.input);
      state.steps.push({ decision, result });
    }
  }

  return state.steps;
}

Agent nhìn vào `state`, quyết định làm gì, workflow thực thi công cụ, và kết quả được trả về vào `state` cho vòng tiếp theo.

Quản lý trạng thái và Điều kiện dừng

Trạng thái là thứ ngăn không cho tác nhân trở thành cá vàng. Mỗi lượt, tác nhân nên thấy: mục tiêu ban đầu, lịch sử các hành động trước đó và kết quả của chúng, và bất kỳ giới hạn nào (như "không chi tiêu quá 5 bước" hoặc "dừng lại nếu API trả về lỗi").

Điều kiện dừng quan trọng không kém điều kiện khởi tạo. Nếu không có chúng, một tác nhân có thể lặp vô hạn hoặc tiêu tốn ngân sách API của bạn. Các mẫu phổ biến bao gồm: tác nhân phát ra hành động `finish` đặc biệt, giới hạn bước được đạt tới, xảy ra lỗi và quy trình làm việc thoát khỏi, hoặc một kiểm tra xác thực xác nhận mục tiêu đã đạt được. Chọn tối thiểu một giới hạn cứng làm lưới an toàn ngay cả khi tác nhân có tín hiệu dừng "tự nhiên".

Gọi nối chuỗi so với Gọi song song

Không phải mọi nhiệm vụ nhiều bước đều cần vòng lặp. Đôi khi nối chuỗi là đủ: đầu ra của gọi A trở thành đầu vào của gọi B, không có quyết định ở giữa. Cách này nhanh hơn, rẻ hơn và dễ dự đoán hơn.

Sử dụng vòng lặp chỉ khi bước tiếp theo phụ thuộc vào những gì bước trước đã trả về. Nếu bạn đang tổng hợp một đánh giá của người dùng, sau đó dịch nó, rồi gửi email — đó là một chu trình nối chuỗi. Nếu bạn đang tìm kiếm trên ba cơ sở dữ liệu và gộp kết quả — đó là song song. Nếu bạn đang tìm kiếm một cơ sở dữ liệu, kiểm tra xem kết quả có rỗng không, rồi quyết định có nên tìm nguồn khác — đó là một vòng lặp.

Ví dụ Thực tế: Đại lý Hỗ trợ Vé

Hãy tưởng tượng một quy trình làm việc xử lý các vé hỗ trợ đến. Tác nhân đọc vé, phân loại nó, kiểm tra tài khoản người dùng, và hoặc phác thảo trả lời hoặc escalates lên nhân viên

async function handleTicket(ticketId: string) {
  const ticket = await fetchTicket(ticketId);
  const classification = await llm.classify(ticket.body);

  if (classification.category === "billing") {
    const account = await fetchAccount(ticket.userId);
    const draft = await llm.draftReply(ticket, account);
    await sendReply(ticket.userId, draft);
    return { status: "replied", draft };
  }

  await escalateToHuman(ticketId, classification);
  return { status: "escalated" };
}

Điều này pha trộn giữa nối chuỗi (phân loại rồi phác thảo) và quyết định nhánh. Tác nhân không đang "nghĩ" tự do — nó đang tuân theo một kịch bản sử dụng LLM tại các điểm quyết định cụ thể. Đó thường là sự cân bằng đúng đắn cho sản xuất: luồng quyết định, các cuộc gọi thông minh.

Những sai lầm phổ biến và cách tránh

Giao cho tác nhân quá nhiều tự do quá sớm. Bắt đầu với một luồng cố định gọi LLM tại các điểm quyết định đã biết. Chỉ thêm vòng lặp tự do khi bạn thực sự cần hành vi động.

Quên ghi log trạng thái. Mọi bước, mọi lần gọi công cụ, mọi kết quả — hãy ghi nhật ký lại. Khi mọi thứ hỏng lúc 2 giờ sáng, nhật ký là cách duy nhất để xem được agent đang nghĩ gì.

Không có logic thử lại hoặc fallback. Các công cụ có thể gặp sự cố. API bị timeout. Xây dựng retry với backoff, và luôn có một đường đi fallback — ngay cả khi chỉ là "gửi vé cho một con người".

Để trạng thái phát triển vô hạn. Mỗi lượt tương tác agent thấy toàn bộ lịch sử. Sau 20 bước, lịch sử đó trở nên khổng lồ và tốn kém. Tóm tắt hoặc rút ngắn các bước cũ khi cuộc trò chuyện trở nên dài.

Tổng kết

Một quy trình công việc của agent là một vòng lặp: mô hình đưa ra quyết định, công cụ thực thi, kết quả cập nhật trạng thái, và chu kỳ được lặp lại cho đến khi một điều kiện dừng kích hoạt. Trạng thái mang theo ngữ cảnh giữa các bước, và bạn luôn cần cả tín hiệu dừng tự nhiên và giới hạn cứng. Bắt đầu với chuỗi cho các pipeline có tính dự đoán, và chỉ hướng đến vòng lặp agent đầy đủ khi bước tiếp theo thực sự phụ thuộc vào kết quả trước đó. Ghi lại mọi thứ, retry khi gặp lỗi, và rút ngắn trạng thái khi nó phát triển.