AI Agent – Phần 5 – From One Agent to Many

Chương này bàn về việc mở rộng hệ thống từ một agent đơn lẻ sang nhiều agent phối hợp, bao gồm:

• Ưu điểm & nhược điểm khi mở rộng
• Nguyên tắc xác định số lượng agent phù hợp
• Các chiến lược phối hợp (coordination strategies)
• Các framework phổ biến cho hệ thống multi-agent
• Khái niệm tiên tiến ADAS – Automated Design of Agentic Systems

Xem lại phần 4 tại: https://minhphien.com/ai-agents-phan-4-orchestration/

🤖 Single-Agent vs Multi-Agent Scenarios

✅ Khi nào dùng Single-Agent?

Phù hợp cho:

• Nhiệm vụ đơn giản, rõ ràng, không phụ thuộc bên ngoài
• Môi trường ít thay đổi

🔹 Ưu điểm:

• Đơn giản dễ triển khai
• Ít tốn tài nguyên
• Dễ kiểm soát hành vi

🔹 Hạn chế:

• Khó xử lý nhiệm vụ yêu cầu nhiều kỹ năng
• Không phù hợp với môi trường động hoặc phức tạp
• Khi số lượng “skills” tăng quá mức, việc lựa chọn kỹ năng đúng sẽ làm giảm hiệu năng → lúc này nên chia tách thành nhiều agent

🤝 Khi nào dùng Multi-Agent?

Phù hợp cho:

• Tác vụ phức tạp, cần nhiều kỹ năng hoặc xử lý song song
• Môi trường động, thay đổi thường xuyên

🔹 Ưu điểm:

• Chuyên môn hóa (Specialization): mỗi agent đảm nhiệm 1 phần việc cụ thể
• Xử lý song song (Parallel processing): tăng tốc độ, hiệu quả
• Khả năng chịu lỗi cao (Redundancy): nếu một agent lỗi, các agent khác có thể thay thế
• Thích nghi linh hoạt (Adaptability): phản ứng tốt với thay đổi môi trường

🔹 Thách thức:

• Tăng độ phức tạp phối hợp: cần giao tiếp và đồng bộ liên tục
• Chi phí truyền thông (communication overhead): tốn băng thông, xử lý
• Xung đột mục tiêu (conflict): cần cơ chế giải quyết mâu thuẫn & phân chia tài nguyên

📏 Nguyên lý xác định số lượng agent phù hợp

⚙️ Nguyên tắc chính:

• Dựa vào độ phức tạp của nhiệm vụ và môi trường
• Đánh đổi giữa hiệu năng và chi phí phối hợp

🧩 Các nguyên tắc mở rộng hệ thống multi-agent

Chiến lược phối hợp giữa các agent (Coordination Strategies)

🗳️ 1. Democratic Coordination

Mỗi agent có quyền quyết định ngang nhau, mọi quyết định được đưa ra thông qua đồng thuận.

✅ Ưu điểm:

• Không có điểm chết (no single point of failure)
• Linh hoạt và dễ thích ứng với thay đổi
• Bình đẳng, công bằng giữa các agent

⚠️ Thách thức:

• Giao tiếp tốn tài nguyên (overhead lớn)
• Ra quyết định chậm vì phải đồng thuận
• Phức tạp trong cài đặt các cơ chế đồng thuận

📌 Phù hợp với:

• Hệ thống sensor mạng lưới phân tán
• Các bài toán hợp tác robot (collaborative robotics)

🧑‍💼 2. Manager Coordination

Có một hoặc vài agent quản lý đóng vai trò chỉ đạo những agent khác.

✅ Ưu điểm:

• Ra quyết định nhanh gọn
• Quản lý công việc rõ ràng, dễ phân nhiệm vụ
• Giao tiếp ít hơn vì chỉ cần thông qua manager

⚠️ Thách thức:

• Dễ bị lỗi toàn hệ thống nếu manager gặp sự cố
• Giới hạn mở rộng (scalability) do manager quá tải
• Kém thích ứng khi môi trường thay đổi nhanh

📌 Phù hợp với:

• Trung tâm chăm sóc khách hàng
• Dây chuyền sản xuất

🏛️ 3. Hierarchical Coordination

Tổ chức agent theo nhiều tầng bậc, kết hợp giữa tập trung và phân tán.

✅ Ưu điểm:

• Mở rộng tốt, chia nhiệm vụ theo cấp
• Có dự phòng ở nhiều lớp (redundancy)
• Phân tách rõ giữa chiến lược & thực thi

⚠️ Thách thức:

• Thiết kế hệ thống phức tạp
• Trễ thông tin do truyền qua nhiều cấp
• Ra quyết định chậm ở cấp dưới

📌 Phù hợp với:

• Quản lý chuỗi cung ứng
• Hệ thống quân sự

🎭 4. Actor-Critic Approach

Dựa trên học tăng cường (Reinforcement Learning):

• Actor: quyết định hành động
• Critic: đánh giá hiệu quả hành động, phản hồi lại

✅ Ưu điểm:

• Học và thích nghi liên tục
• Phân quyền hành động nhưng vẫn có phản hồi định hướng
• Phù hợp với hệ thống nhiều agent độc lập cần cải thiện dần

⚠️ Thách thức:

• Phức tạp, cần hiểu sâu về học tăng cường
• Khó đảm bảo ổn định nếu tín hiệu phản hồi nhiễu
• Agent có thể tối ưu cục bộ thay vì mục tiêu toàn cục

📌 Phù hợp với:

• Tài chính tự động
• Điều phối giao thông thông minh

🤖 Phần 3: Thiết kế tự động hệ thống agent (ADAS – Automated Design of Agentic Systems)

🧠 Khái niệm chính

ADAS = dùng meta-agent để tự thiết kế, đánh giá, cải tiến các agent.
Thay vì lập trình tay, ADAS để hệ thống tự học cách xây dựng agent tốt hơn theo thời gian.

🧱 Thành phần chính

• Foundation Models: là nền tảng (như LLMs, Toolformer, CoT…)
• Meta Agent: tạo ra prompt, module, control flow mới theo nhu cầu
• MAS (Meta Agent Search): thuật toán cho phép meta-agent tạo → test → cải tiến agent qua nhiều vòng

🔁 Quy trình MAS

1. Meta-agent viết code định nghĩa agent
2. Agent được test trên loạt bài toán
3. Kết quả được lưu trữ → làm dữ liệu cho thế hệ tiếp theo
4. Vòng lặp tiếp tục → agent ngày càng tốt hơn

📌 Giống tiến hóa sinh học: đặc điểm tốt được giữ lại, tinh chỉnh dần

🌍 Lợi ích nổi bật

• Agent sinh ra từ MAS có khả năng ứng dụng sang lĩnh vực khác mà vẫn hiệu quả
• Thích hợp với các hệ thống yêu cầu tự cải tiến, thay đổi nhanh

⚠️ Lưu ý đạo đức & kỹ thuật:

• Cần kiểm soát hành vi lệch hướng
• Đảm bảo agent vẫn tuân thủ giá trị nhân văn
• Cân bằng giữa tự động hóa và an toàn

🛠️ Phần 4: Các framework hỗ trợ xây dựng hệ thống multi-agent

🔧 1. Do-It-Yourself (DIY)

• Tự xây dựng từ đầu → tự do tùy biến tối đa
• Phù hợp cho nghiên cứu chuyên sâu
• ⚠️ Rủi ro: phải tự xử lý mọi thứ từ lifecycle, fault-tolerance, giao tiếp

🌐 2. LangGraph

• Tập trung vào giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên giữa các agent
• Dùng cho các hệ thống cần giải thích, phối hợp bằng ngôn ngữ
• Hạn chế: không phù hợp với ứng dụng yêu cầu thời gian thực

🤖 3. Autogen

• Framework toàn diện hỗ trợ:
  • Phối hợp tác vụ
  • Xử lý song song
  • Giao tiếp phân tầng
• Dễ tích hợp với học máy, RL, logging
• Phù hợp cho cả nghiên cứu lẫn ứng dụng thực tế

🧑‍🎤 4. Crew AI

• Cho phép xây dựng “crew” gồm các agent đảm nhiệm vai trò cụ thể
• Có UI studio, no-code và monitoring
• Dễ tích hợp với LLMs & đám mây
• Phù hợp cho workflow thực tế cần phân chia vai trò rõ ràng

🐝 5. Swarm

• Framework thử nghiệm của OpenAI (cho giáo dục)
• Tập trung vào handoff và quản lý routine
• Dễ thử nghiệm nhưng không hỗ trợ production
• Giúp hiểu rõ cơ chế “agent gọi agent khác” thông qua Chat Completions API