Sự quan tâm đến các tác nhân AI (AI agents) vẫn không hề giảm nhiệt — nhưng việc xây dựng một tác nhân thì sao? Đó là lúc mọi thứ trở nên phức tạp. Một ý tưởng tưởng chừng đơn giản thường biến thành một hành trình phức tạp với việc phải xử lý nhiều công cụ, thiết kế luồng lời nhắc (prompt flows) và khắc phục sự cố hành vi của tác nhân.
Thử thách thực sự nằm ở việc chọn đúng framework phù hợp với nhu cầu, trình độ kỹ năng và phạm vi dự án của bạn. Với rất nhiều lựa chọn có sẵn, có thể rất khó để biết bắt đầu từ đâu hoặc giải pháp nào thực sự mang lại hiệu quả.
Hướng dẫn này phân tích 10 framework tác nhân AI nổi bật nhất vào năm 2025 — từ các nền tảng trực quan low-code trực quan để thiết lập nhanh chóng, đến các stack điều phối full-code mạnh mẽ được thiết kế cho khả năng mở rộng và tùy chỉnh. Cho dù bạn mới bắt đầu hay đang tìm cách mở rộng quy mô các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI của mình, bạn sẽ tìm thấy những hiểu biết sâu sắc về các framework nào phù hợp nhất với các mục tiêu và loại dự án của nhà phát triển khác nhau.
Tại Sao Các Framework Tác Nhân AI Lại Quan Trọng Hơn Bạn Nghĩ
Xây dựng một tác nhân AI không chỉ là lời nhắc (prompts) và API. Các framework cung cấp xương sống thiết yếu để chúng hoạt động tốt trong các ứng dụng thực tế:
- Xử lý các tác vụ phức tạp như bộ nhớ, xử lý lỗi và tích hợp công cụ
- Biến các lời nhắc đơn giản thành các hệ thống đáng tin cậy, có khả năng mở rộng
- Cho phép cộng tác đa tác nhân và điều phối API
- Cung cấp công cụ gỡ lỗi và khả năng hiển thị thực thi
- Trừu tượng hóa các thay đổi mô hình/API để đảm bảo tương lai
- Giúp xây dựng và duy trì các tác nhân AI một cách thực tế và hiệu quả
1. CrewAI — Các Nhóm Đa Tác Nhân Dựa Trên Vai Trò
CrewAI cung cấp cho bạn một cách để định nghĩa nhiều tác nhân, mỗi tác nhân có một vai trò — như Nhà phát triển, Nhà nghiên cứu hoặc Biên tập viên — và sau đó cho phép họ làm việc cùng nhau trong các tác vụ.
- Định nghĩa "vai trò" và gán cho chúng các công cụ, tính cách và mục tiêu
- Cho phép các tác nhân cộng tác và giao tiếp để giải quyết vấn đề
- Hoạt động tốt với các quy trình tạo nội dung thực tế
- Phiên bản Studio có sẵn cho các nhóm không cần code
Tốt nhất cho: Các nhà phát triển xây dựng hệ thống AI hợp tác, phân chia tác vụ.
2. LangGraph — Logic Tùy Chỉnh Cho Các Tác Nhân Thông Minh Hơn
Từ đội ngũ LangChain, LangGraph cho phép bạn định nghĩa cách các tác nhân của bạn suy luận, phân nhánh và ghi nhớ mọi thứ theo thời gian.
- Xây dựng các luồng dựa trên đồ thị tùy chỉnh cho LLM
- Hỗ trợ bộ nhớ, phản ánh và xử lý lỗi
- Hoạt động tốt cho việc điều phối đa tác nhân hoặc suy luận đệ quy
Tốt nhất cho: Các nhà phát triển nâng cao thiết kế các tác nhân có thể kiểm soát với logic phân nhánh.
3. Flowise — Chuỗi LLM Kéo và Thả
Flowise là một trình xây dựng trực quan mã nguồn mở được thiết kế xung quanh các tác nhân kiểu LangChain. Nếu bạn muốn bỏ qua code nhưng vẫn muốn đi sâu, đây là lựa chọn.
- Giao diện trực quan để xây dựng chuỗi LLM
- Tích hợp các công cụ như bộ truy xuất, bộ nhớ và lệnh gọi API
- Lý tưởng để tạo mẫu và triển khai nhanh chóng
Tốt nhất cho: Xây dựng các tác nhân kiểu LangChain mà không cần boilerplate.
4. AutoGen (Microsoft) — Mô-đun & Sẵn Sàng Cho Doanh Nghiệp
AutoGen của Microsoft tập trung vào độ tin cậy và tính mô-đun cho việc sử dụng trong sản xuất.
- Tạo hệ thống đa tác nhân với vai trò và trách nhiệm rõ ràng
- Bao gồm kiểm thử, bộ nhớ, chính sách và phản hồi từ tác nhân con người
- Hoạt động tốt trong các thiết lập doanh nghiệp
Tốt nhất cho: Các nhóm cần khả năng kiểm toán, tính mô-đun và độ bao phủ kiểm thử.
5. Rivet — Gỡ Lỗi Trực Quan Cho Các Tác Nhân
Rivet giống như Figma dành cho các tác nhân AI — nhưng dành cho các nhà phát triển. Nó cho phép bạn kiểm tra các luồng, suy nghĩ của tác nhân và hành vi từng bước.
- Trình chỉnh sửa dựa trên node để lập kế hoạch tác nhân và logic luồng
- Các công cụ tích hợp để trực quan hóa và gỡ lỗi trong thời gian thực
- Tính năng cộng tác cho các nhóm
Tốt nhất cho: Những người tư duy trực quan và các nhóm xây dựng các tác nhân có khả năng giải thích.
6. n8n — Tự Động Hóa Kết Nối Với Hơn 700 Công Cụ
n8n không chỉ là tự động hóa — với các mô-đun phù hợp, nó trở thành một nền tảng tác nhân AI mạnh mẽ.
- Tích hợp với hàng trăm ứng dụng (Slack, Gmail, Notion, v.v.)
- Thêm mô-đun GPT/Claude để suy luận và ngữ cảnh
- Kiểm soát hoàn toàn của nhà phát triển với các quy trình làm việc trực quan
Tốt nhất cho: Các tác nhân nặng về quy trình làm việc, cần tương tác với nhiều hệ thống bên ngoài.
7. Langflow — Sân Chơi LangChain Low-Code
Langflow cung cấp một giải pháp trung gian: xây dựng tác nhân trực quan, nhưng với đủ quyền kiểm soát để tinh chỉnh hành vi khi cần.
- Giao diện kéo và thả hỗ trợ logic LangChain
- Thêm bộ nhớ, bộ truy xuất, lời nhắc tùy chỉnh, công cụ
- Triển khai cục bộ hoặc qua Docker
Tốt nhất cho: Các nhà phát triển muốn kiểm soát nhưng không muốn viết mọi thứ bằng Python.
8. SuperAGI — Nền Tảng Tác Nhân Tự Trị Full-Stack
SuperAGI không chỉ là một framework — nó là một hệ điều hành hoàn chỉnh cho các tác nhân.
- Đo từ xa tích hợp, bộ nhớ, hỗ trợ vector
- Thị trường tác nhân và giám sát giao diện người dùng
- Công cụ lập kế hoạch và thực thi đa bước
Tốt nhất cho: Các quy trình làm việc tác nhân tự trị từ đầu đến cuối ở quy mô lớn.
9. LiveKit — Framework Tác Nhân Ưu Tiên Giọng Nói
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân nói, LiveKit được xây dựng cho các đường ống giọng nói thời gian thực, độ trễ thấp.
- Đường ống âm thanh thời gian thực với độ trễ thấp
- Có thể được sử dụng với Whisper, GPT và các LLM khác
- Xử lý tích hợp để phát hiện hoạt động giọng nói
Tốt nhất cho: Xây dựng trợ lý giọng nói, nhân viên lễ tân hoặc tác nhân dựa trên cuộc gọi.
10. Agent Zero — Stack Ưu Tiên Logic, Nhẹ, Mô-đun
Agent Zero được xây dựng cho các nhà phát triển muốn tính mô-đun, không phải các công cụ có sẵn. Hãy coi nó như một khung vẽ trống cho logic tác nhân.
- Hoàn toàn mã nguồn mở và chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn
- Nhấn mạnh suy luận, mô phỏng môi trường, tính mô-đun
- Nhẹ, phù hợp cho nghiên cứu và công cụ nội bộ
Tốt nhất cho: Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển xây dựng hệ thống tác nhân tùy chỉnh hoặc độc đáo.
Một Điều Cuối Cùng: Stack Của Bạn Sẽ Phát Triển
Đừng lo lắng nếu bạn vẫn đang chuyển đổi framework vài tuần một lần. Hầu hết các nhà phát triển đều như vậy.
Hệ sinh thái đang phát triển nhanh chóng. Những gì hoạt động hôm nay có thể cần nâng cấp vào ngày mai và điều đó là bình thường. Kỹ năng thực sự là học cách đánh giá, kiểm thử và thích ứng các công cụ một cách nhanh chóng.
Bắt đầu nhỏ, xây dựng theo mô-đun và tiếp tục lặp lại.
Và nếu bạn đang sử dụng một framework không có trong danh sách này? Hãy chia sẻ nó. Không có "danh sách cuối cùng" trong AI — chỉ có những gì đang hoạt động ngay bây giờ.
Suy Nghĩ Cuối Cùng: Đừng Chỉ Chọn Một
Không có framework tác nhân AI nào hoàn hảo, tất cả trong một — và đó chính là điểm mấu chốt. Mỗi công cụ đều mang đến những điểm mạnh độc đáo, được thiết kế để giải quyết các thách thức khác nhau trong việc xây dựng tác nhân AI. Điều thực sự quan trọng là cách các framework này kết hợp với nhau trong stack công nghệ tổng thể của bạn.
Dưới đây là cách một số framework phổ biến bổ sung cho nhau:
- CrewAI tập trung vào sự hợp tác tác nhân dựa trên vai trò, lý tưởng cho các quy trình làm việc nơi nhiều nhân vật AI cần động não, soạn thảo và chỉnh sửa nội dung một cách cộng tác.
- LangGraph xuất sắc trong việc quản lý logic có trạng thái và các đường dẫn ra quyết định phức tạp, làm cho nó hoàn hảo cho các tác nhân yêu cầu suy luận sắc thái và nhận thức ngữ cảnh.
- n8n hoạt động như trung tâm tự động hóa, kích hoạt các quy trình làm việc AI dựa trên các sự kiện trong thế giới thực và kết nối liền mạch với hàng trăm ứng dụng.
- Rivet cung cấp một cách mạnh mẽ để gỡ lỗi và trực quan hóa hành vi của tác nhân ở mọi bước, mang lại sự rõ ràng và kiểm soát các luồng AI phức tạp.
Hãy coi các framework này như những khối xây dựng chứ không phải các giải pháp riêng lẻ. Bạn không bị buộc phải chọn chỉ một — bạn đang thiết kế một hệ thống tùy chỉnh tận dụng những phần tốt nhất của mỗi framework.
Năm 2025 không chỉ là năm các tác nhân AI trở nên phổ biến. Đó là năm chúng ta bắt đầu coi chúng ít giống phép thuật hơn và giống phần mềm đáng tin cậy, có thể bảo trì hơn — mô-đun, có khả năng mở rộng và minh bạch.
Bạn muốn một nền tảng tích hợp, Tất cả trong Một để Đội ngũ Nhà phát triển của bạn làm việc cùng nhau với năng suất tối đa?
Apidog đáp ứng tất cả các yêu cầu của bạn và thay thế Postman với mức giá phải chăng hơn nhiều!