Bối cảnh phát triển AI agent đã thay đổi ngoạn mục vào năm 2025: từ các bản thử nghiệm ban đầu, hệ sinh thái đã tiến hóa thành những nền tảng sẵn sàng sản xuất, vận hành từ tự động hóa chăm sóc khách hàng đến các quy trình doanh nghiệp phức tạp. Với hơn 55% nhà phát triển AI đang xây dựng workflow agentic và thị trường AI agent dự báo đạt 8 tỷ USD vào năm 2030, câu hỏi không còn là “có nên làm agent không?” mà là “nền tảng và cách tiếp cận nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn”.
Bài viết này tổng hợp các nền tảng lớn, những giao thức đang nổi và các xu hướng định hình hệ sinh thái AI agent năm 2025, kèm theo góc nhìn thực tiễn để bạn điều hướng bối cảnh đang thay đổi nhanh chóng.
*Ví dụ kiến trúc AI agentic quy mô doanh nghiệp trên AWS Bedrock, minh họa sự phối hợp phức tạp giữa các agent chuyên biệt, kho tri thức và dịch vụ đám mây vận hành hệ thống AI hiện đại.*
Các nền tảng doanh nghiệp hàng đầu
Vị trí các nền tảng phổ biến theo trục nguồn mở ↔ thương mại và no-code ↔ code-heavy.
LangChain: Người tiên phong trong orchestration
LangChain đã củng cố vị thế dẫn đầu ở mảng orchestration, với LangGraph đạt trạng thái GA vào tháng 5/2025. Với hơn 70 triệu lượt tải mỗi tháng—vượt cả SDK của OpenAI—LangChain trở thành lựa chọn mặc định cho các hệ thống multi-agent phức tạp.
Sự phát triển của nền tảng vượt xa tool calling. LangGraph mang đến khả năng orchestration multi-agent nơi các agent chuyên trách tự đảm nhận lập kế hoạch, thực thi, giao tiếp và đánh giá. Kiến trúc mô-đun này cho phép linh hoạt cho doanh nghiệp, đồng thời vẫn scale tốt nhờ “bộ máy điều phối” trung tâm.
Khi nên chọn LangChain: Khi bạn cần workflow multi-agent phức tạp, yêu cầu observability sâu, hoặc muốn kiểm soát chi tiết logic orchestration và khả năng tùy biến cao.
Open Agent Platform của LangChain giúp dân chủ hóa phát triển agent với no-code builder; trong khi LangGraph Studio v2 cung cấp IDE cục bộ để điều tra trace và tối ưu prompt. Cách tiếp cận kép này phục vụ hiệu quả cả nhóm kỹ thuật lẫn phi kỹ thuật.
Cách LangChain hỗ trợ human-in-the-loop cho quy trình agent phức tạp, giúp quan sát và điều phối trực quan qua các mô hình orchestration tinh vi.
OpenAI: Phát triển agent tinh gọn
Năm 2025, OpenAI chuyển trọng tâm sang Responses API, kết hợp sự đơn giản của Chat Completions với khả năng tool của Assistants API. Đây là một bước đi chiến lược để tinh gọn phát triển agent, với Assistants API dự kiến ngừng trong nửa đầu 2026.
Sự xuất hiện của GPT-5 mang lại cải thiện lớn về độ chính xác, tốc độ và suy luận; đồng thời Operator (computer-using agent) được tích hợp trực tiếp vào ChatGPT dưới dạng “agent mode“, cho thấy định hướng đưa agent đến gần người dùng hơn.
Các công cụ tích hợp như Web Search, File Search nâng cao và Computer Use Tool giúp giảm đáng kể chi phí hạ tầng khi làm agent. Tương thích Model Context Protocol (MCP) tiếp tục mở rộng khả năng kết nối công cụ.
Khi nên chọn OpenAI: Khi bạn cần tốc độ phát triển nhanh, muốn tận dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất, hoặc muốn tối thiểu hóa vận hành hạ tầng cho voice và computer-using agents.
Tài nguyên tham khảo: GitHub Starter App, Python SDK
Google Vertex AI: No-code cho doanh nghiệp
Vertex AI Agent Builder là nền tảng no-code toàn diện nhất cho doanh nghiệp. Thư viện Agent Garden cung cấp các mẫu agent và công cụ sẵn dùng; giao diện kéo-thả cho phép lắp ghép nhanh với low-code scripting khi cần chức năng phức tạp.
Điểm khác biệt của Vertex AI là làn tảng duy nhất cung cấp mô hình sinh tổng hợp cho mọi phương thức—video, ảnh, giọng nói và nhạc. TPU Ironwood mới với sức mạnh tính toán gấp 5 lần và bộ nhớ gấp 6 lần tạo nền tảng để scale các năng lực này.
Các tính năng như VPC-SC, khóa mã hóa do khách hàng quản lý (CMEK), và xử lý dữ liệu theo địa lý cho thấy trọng tâm doanh nghiệp, đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt.
Khi nên chọn Vertex AI: Khi tổ chức ưu tiên no-code, cần đa phương thức (đặc biệt sinh media), hoặc yêu cầu bảo mật và tuân thủ cấp doanh nghiệp.
Tài nguyên tham khảo: Agent Development Kit, GitHub Samples, Quickstart Guide
Amazon Bedrock: Scale linh hoạt, trung lập framework
Amazon Bedrock AgentCore (preview đến tháng 9/2025) đi theo hướng khác: hỗ trợ nhiều framework như CrewAI, LangGraph, LlamaIndex và Strands Agents. Chiến lược “trung lập framework” này cho phép tái sử dụng đầu tư sẵn có trong khi vẫn đáp ứng yêu cầu ở quy mô doanh nghiệp.
Kiến trúc dịch vụ đầy đủ gồm runtime, quản lý bộ nhớ, quan sát, danh tính và tích hợp công cụ. AgentCore Browser Tool và Code Interpreter cung cấp môi trường an toàn cho các tương tác agent phức tạp.
Khi nên chọn Amazon Bedrock: Khi các nhóm trong tổ chức cần framework khác nhau, cần hạ tầng quy mô doanh nghiệp với semantic tool discovery, hoặc muốn linh hoạt chọn mô hình vượt ra ngoài hệ sinh thái Amazon.
Tài nguyên tham khảo: AWS Documentation, GitHub Samples, Starter Toolkit
Cuộc cách mạng về giao thức: A2A và MCP
Hai giao thức mở đang định hình cách AI agent giao tiếp và phối hợp, giải quyết nút thắt tích hợp ở các hệ thống multi-agent.
Agent-to-Agent (A2A): “HTTP” cho AI agents
Được phát triển bởi Google và lưu trữ tại Linux Foundation, A2A nhận được hậu thuẫn từ hơn 50 đối tác công nghệ, gồm Atlassian, Box, Cohere, cùng các hãng tư vấn lớn như Accenture và McKinsey. “HTTP cho AI agents” này chuẩn hóa giao tiếp giữa agents trên nhiều nền tảng khác nhau.
A2A giới thiệu Agent Cards (khai báo năng lực ở dạng JSON), cấu trúc giao tiếp hướng tác vụ, và cơ chế thương lượng qua lại tinh vi giữa các agent tự trị. Nhờ đó, chi phí tích hợp tùy biến giảm mạnh, nhưng mỗi agent vẫn giữ được tính tự chủ.
Tài nguyên tham khảo: A2A GitHub Project, Sample Implementations
Model Context Protocol (MCP): Chuẩn tích hợp công cụ
Trong khi A2A xử lý giao tiếp agent-với-agent, MCP tập trung vào kết nối LLM-với-công cụ. Hai giao thức này bổ sung cho nhau, tạo hệ sinh thái nơi agents có thể khám phá năng lực, cộng tác theo tác vụ và tích hợp với công cụ ngoài một cách mượt mà.
Sự kết hợp A2A + MCP là bước chuyển dịch căn bản hướng tới khả năng tương tác, giảm khóa chặt nhà cung cấp và mở đường cho kiến trúc agent linh hoạt hơn.
Tài nguyên tham khảo: MCP Documentation, GitHub Organization, Python SDK
Quy trình A2A cho thấy cách agents khám phá năng lực, quản lý tác vụ, cộng tác và đem lại trải nghiệm liền mạch xuyên nền tảng.
Góc nhìn tổng quan về Model Context Protocol (MCP): LLM yêu cầu năng lực và gọi tools/resources do MCP servers cung cấp, kèm session, xác thực và cách ly.
Nguồn mở: Sức mạnh và linh hoạt
Hệ sinh thái AI agent nguồn mở bùng nổ trong 2025, ưu tiên tính linh hoạt, kiểm soát chi phí và quyền riêng tư dữ liệu.
n8n: Cỗ máy tích hợp
Với 135k sao GitHub và cộng đồng 200k+, n8n phát triển từ nền tảng tự động hóa workflow thành giải pháp orchestration AI toàn diện. Khả năng kết hợp 500+ tích hợp với AI agents và code tùy chỉnh khiến n8n đặc biệt hữu ích cho các tổ chức có yêu cầu tích hợp phức tạp.
Tùy chọn tự vận hành giúp thực thi không giới hạn và bảo toàn dữ liệu—các lợi thế then chốt cho bối cảnh dữ liệu nhạy cảm. Người dùng báo cáo tốc độ phát triển nhanh gấp 3 lần so với các lựa chọn dựa trên LangChain—đặc biệt hấp dẫn với đội ngũ hạn chế nguồn lực.
Tài nguyên tham khảo: GitHub Repository, Documentation, Community Workflows
AutoGen: Multi-agent của Microsoft
AutoGen v0.4 là cuộc tái thiết kiến trúc với mô hình bất đồng bộ, hướng sự kiện và hỗ trợ đa ngôn ngữ. Thiết kế mô-đun cho phép xây dựng mạng lưới agent phân tán, có khả năng mở rộng vượt qua ranh giới tổ chức.
AutoGen Studio cung cấp giao diện low-code để xây workflow trực quan, giúp người không chuyên cũng có thể tham gia, đồng thời vẫn giữ sức mạnh và tính linh hoạt cho developer.
Tài nguyên tham khảo: GitHub Repository, Documentation, Getting Started Guide
CrewAI: Cộng tác theo vai trò
Với 30.5k sao GitHub và 1M lượt tải mỗi tháng, CrewAI tiếp cận theo hướng thiết kế agent theo vai trò. Không dựa trên LangChain, CrewAI được xây lại từ đầu để đạt hiệu năng cao và dùng ít tài nguyên.
Phân tách giữa “Crews” (nhóm agent tự chủ cộng tác) và “Flows” (workflow hướng sự kiện) giúp linh hoạt về kiến trúc trong khi vẫn đảm bảo tính tự trị thực sự của agent.
Tài nguyên tham khảo: GitHub Repository, Documentation, Examples, Tools
Mẫu orchestration multi-agent
Sự tinh vi của hệ thống AI hiện đại nằm ở cách phối hợp nhiều agent chuyên biệt để giải quyết vấn đề phức tạp. Các mẫu orchestration khác nhau phù hợp với từng nhu cầu:
Chuỗi tuần tự (sequential) sắp xếp agents theo thứ tự định sẵn—phù hợp cho quy trình có phụ thuộc rõ ràng và cần tinh chỉnh dần qua từng bước.
Xử lý đồng thời (concurrent) cho phép nhiều agent chạy song song—tối ưu cho kịch bản cần góc nhìn đa dạng hoặc chia nhỏ tác vụ để thực thi song hành.
Magentic orchestration điều phối linh hoạt, thích ứng với bài toán mở, nơi cách tiếp cận có thể thay đổi ngay trong quá trình thực thi.
Xu hướng nổi bật 2025
Phát triển qua giao diện trực quan
Xu hướng kéo-thả lan tỏa ở cả nền tảng thương mại và nguồn mở. Dify (58k sao GitHub), Flowise (được Workday mua lại), và các builder theo nền tảng giúp prototyping nhanh, tăng hợp tác đa chức năng.
Tài nguyên tham khảo: Dify Documentation, Flowise Documentation
Điều này mở rộng phát triển AI agent vượt ra ngoài đội kỹ thuật—PM, chuyên gia nghiệp vụ và nhà phân tích có thể trực tiếp tham gia tạo và lặp agent.
Quan sát cấp doanh nghiệp
Giám sát và gỡ lỗi tinh vi đã trở thành tiêu chuẩn. Từ theo dõi quỹ đạo trong LangGraph đến visualization theo từng bước của Bedrock—observability toàn diện là điều không thể thiếu cho hệ thống chạy thật.
Các lớp tracing, metrics, đánh giá, cảnh báo và quản trị tạo nền cho hệ thống agent chạy sản xuất.
Bảo mật và tuân thủ
Sự đón nhận của doanh nghiệp thúc đẩy tích hợp danh tính (Entra ID, Cognito, Okta), chuẩn mã hóa, và tính năng tuân thủ. Xử lý dữ liệu theo địa lý và nhật ký kiểm toán đáp ứng yêu cầu của tổ chức toàn cầu.
Chọn đúng nền tảng: Khung ra quyết định
Luồng ra quyết định thực tế: cân nhắc tuân thủ, độ phức tạp orchestration, tốc độ và năng lực đội ngũ để chọn nền tảng phù hợp.
Chọn nền tảng thương mại khi:
- Cần ra mắt nhanh với hạ tầng được quản lý
- Cần hỗ trợ doanh nghiệp, SLA, chứng nhận tuân thủ
- Cần năng lực đa phương thức tiên tiến ngay lập tức
- Nhóm thiếu kinh nghiệm quản trị hạ tầng
Chọn nguồn mở khi:
- Quyền riêng tư dữ liệu và triển khai on-prem là bắt buộc
- Ưu tiên tối ưu chi phí và thực thi không giới hạn
- Cần tích hợp tùy biến và linh hoạt framework
- Tinh thần đổi mới cộng đồng phù hợp triết lý phát triển
Cân nhắc mô hình lai khi:
- Muốn prototype bằng nguồn mở nhưng deploy trên nền tảng managed
- Các nhóm có năng lực kỹ thuật khác nhau
- Lo ngại khóa chặt nhà cung cấp, cần kiến trúc linh hoạt
- Ngân sách yêu cầu tối ưu theo từng loại workload
Tách bạch thực dụng: prototype/đánh giá với nguồn mở/on-prem, rồi triển khai lên nền tảng managed để có quy mô, bảo mật và tính năng doanh nghiệp.
Khuyến nghị chính cho 2025
Với lãnh đạo doanh nghiệp: Cân nhắc sớm việc áp dụng A2A vì vai trò ngày càng quan trọng trong hệ sinh thái đa nhà cung cấp. Tận dụng nền tảng no-code để chứng minh giá trị nhanh trong khi xây năng lực kỹ thuật.
Với đội phát triển: Đầu tư thời gian cho LangGraph khi cần orchestration phức tạp; thử nghiệm Responses API của OpenAI để tinh gọn phát triển; cân nhắc giải pháp nguồn mở cho workload nhạy cảm chi phí.
Với startup: Tận dụng giai đoạn preview miễn phí (như Amazon Bedrock AgentCore đến 9/2025), tập trung use case cụ thể thay vì agent đa năng, và ưu tiên xây dựng hạ tầng đánh giá từ sớm.
Vòng lặp lặp lại: đặt KPI, thu thập phiên chạy, phân tích trace và tinh chỉnh prompt/logic để cải tiến liên tục.
Con đường phía trước
Hệ sinh thái AI agent 2025 cho thấy thị trường đang trưởng thành với các nhóm dẫn đầu rõ ràng, tiêu chuẩn đang hình thành và lựa chọn thay thế khả thi. Quyết định chọn nền tảng ngày càng dựa vào yêu cầu về quyền kiểm soát, chi phí, tuân thủ và năng lực thay vì rào cản kỹ thuật cơ bản.
Khi ngành tiến tới các giao thức chuẩn như A2A và MCP, câu hỏi chuyển từ “nền tảng nào làm được?” sang “nền tảng nào làm tốt nhất cho nhu cầu của chúng ta?”. Điều này mở ra cơ hội xây dựng hệ thống agent bền vững, có thể mở rộng và tiến hóa cùng nhịp độ phát triển của lĩnh vực.
Tương lai thuộc về những tổ chức tận dụng hiệu quả các công cụ này để tăng cường năng lực con người, tự động hóa quy trình phức tạp và tạo ra giá trị mới thông qua cộng tác giữa các agent thông minh. Nền tảng và framework đã sẵn—vấn đề là bạn triển khai chúng nhanh đến đâu cho thách thức cụ thể của mình.
Bài phân tích dựa trên tổng hợp thông báo nền tảng, số liệu cộng đồng và diễn biến ngành đến đầu 2025. Hệ sinh thái AI agent thay đổi rất nhanh; việc đánh giá và thích ứng liên tục là điều kiện cần cho thành công dài hạn.
Tóm tắt
- Nắm bức tranh nền tảng doanh nghiệp: LangChain, OpenAI, Vertex AI, Bedrock.
- Hiểu vai trò A2A và MCP trong khả năng tương tác giữa agents và công cụ.
- Chọn mô hình orchestration phù hợp: sequential, concurrent, magentic.
- Cân đối giữa thương mại, nguồn mở và mô hình lai theo nhu cầu.
- Ưu tiên observability, bảo mật/tuân thủ và hạ tầng đánh giá ngay từ đầu.
- https://ant.ncc.plus/ai-agentic-patterns-huong-dan-thuc-hanh/
