Multi-Agent System

Một agent đơn lẻ làm được nhiều việc, nhưng khi nhiệm vụ dài ra, context window của nó đầy dần với chi tiết từ mọi bước và chất lượng giảm xuống. Chia việc giúp mỗi agent tập trung vào một phần với ngữ cảnh gọn và đúng trọng tâm, giống một team mà mỗi người có trách nhiệm rõ ràng.

Multi-agent system hoạt động thế nào?

Mô hình phổ biến nhất là một agent chính lập kế hoạch và giao từng phần việc cho các sub agent. Mỗi sub agent xử lý một phần hẹp, như nghiên cứu, viết hoặc kiểm tra, rồi trả về một bản tóm tắt ngắn thay vì toàn bộ ghi chú làm việc. Agent chính tổng hợp kết quả. Bài context engineering giải thích vì sao cách này giữ cho ngữ cảnh của mỗi agent nhỏ và tập trung.

Các mô hình multi-agent phổ biến

• Agent chính và sub agent: một agent lập kế hoạch và giao việc, các agent khác thực hiện.
• Dây chuyền: các agent chạy lần lượt, agent sau nhận đầu ra của agent trước làm đầu vào.
• Người duyệt: một agent làm ra kết quả và một agent khác nhận xét hoặc kiểm tra trước khi chấp nhận.
• Song song: nhiều agent thử các hướng khác nhau cùng lúc, sau đó so sánh kết quả.

Multi-agent system khác orchestration thế nào?

Multi-agent system mô tả ai làm việc: nhiều agent. AI orchestration mô tả công việc được điều phối thế nào: thứ tự các bước, cách bàn giao, xử lý lỗi và lúc nào dừng lại chờ con người duyệt. Mọi hệ thống đa agent đáng tin cậy đều cần orchestration, dù được xây bằng framework như LangGraph, CrewAI hay bằng một công cụ workflow đơn giản hơn.

Khi nào nên dùng multi-agent system?

Hệ thống đa agent tốn nhiều token hơn và khó tìm lỗi hơn một agent đơn lẻ, nên chỉ đáng dùng khi nhiệm vụ thật sự lớn hoặc có các phần tách biệt rõ ràng, như nghiên cứu nhiều nguồn cùng lúc, hoặc khi một bước duyệt độc lập giúp chất lượng tốt lên rõ rệt. Với việc ngắn và đơn giản, một agent có prompt tốt thường nhanh hơn, rẻ hơn và dễ tin cậy hơn.