AI agent là phần mềm nhận một mục tiêu, chia thành từng bước, gọi công cụ hoặc API để hoàn thành từng bước, kiểm tra kết quả rồi tiếp tục mà không cần người chỉ dẫn từng thao tác. Chatbot trả lời một tin nhắn; AI agent hoàn thành cả một quy trình qua nhiều hệ thống.

Phát triển AI Agent và kiến trúc phần mềm

Dịch vụ phát triển AI Agent bàn giao những gì?

AI agent sẵn sàng vận hành cần nhiều hơn một prompt tốt. Đây là các quyết định kiến trúc giúp hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện thực tế.

01 / 06

Điều gì giúp tác nhân AI sẵn sàng vận hành?

Một tác nhân AI sẵn sàng vận hành cần quản lý trạng thái bền vững, định tuyến dạng đồ thị và giới hạn lỗi được thực thi, không chỉ một prompt tốt hơn. Bản demo thường sụp đổ khi gặp dữ liệu thật vì trạng thái không được lưu và các lệnh gọi công cụ nối tiếp nhau mà không có giới hạn retry.

Khi thuê đội ngũ phát triển tác nhân AI trên LangGraph, kiến trúc phải được đặt lên trước. Van Data Team định nghĩa state schema rõ ràng bằng TypedDict và áp dụng ngưỡng timeout ở cấp framework. Chúng tôi kiểm thử với các đầu vào bất thường để hệ thống xử lý được tình huống kinh doanh thực tế ngay từ ngày đầu, không phải làm lại sau khi ra mắt.

Điểm chính: Sẵn sàng vận hành là quyết định về kiến trúc. Cơ chế lưu trạng thái và giới hạn lỗi phải được thiết kế trước khi bắt đầu xây dựng.

02 / 06

Phát triển hệ thống nhiều tác nhân giúp giảm lỗi ra sao?

Kết nối các tác nhân không đồng nghĩa với điều phối chúng. Khi thị trường AI agent được dự báo đạt 52,62 tỷ USD vào năm 2030, việc điều phối nhiều tác nhân trở thành một quyết định thiết kế quan trọng. Lỗi trạng thái dùng chung và tín hiệu bàn giao bị bỏ sót là nguyên nhân phổ biến trong quy trình phức tạp.

Van Data Team chọn framework theo yêu cầu thực tế. Chúng tôi dùng LangGraph cho quy trình phân nhánh xác định, có thể kiểm tra và CrewAI cho chuỗi nhiệm vụ theo vai trò. Giao thức bàn giao và state schema dùng chung được xác thực trước khi triển khai, giúp ngăn lỗi phối hợp ngay từ thiết kế.

Điểm chính: Giao thức bàn giao rõ ràng phải được xác thực trong giai đoạn kiến trúc, không chờ đến sau khi triển khai mới phát hiện lỗi.

Nguồn: MarketsandMarkets, Báo cáo thị trường AI agent (2025)(mở trong thẻ mới)

03 / 06

Vì sao khả năng quan sát LLM là phần bắt buộc?

Theo khảo sát State of Agent Engineering của LangChain (2025, 1.340 người trả lời), chỉ 62% đội ngũ vận hành tác nhân AI có theo dõi chi tiết theo từng bước. Điều đó có nghĩa khoảng 4 trên 10 tác nhân đang chạy mà đội ngũ không thể kiểm tra đầy đủ. Không có khả năng quan sát, tác nhân rất khó sửa lỗi hoặc cải thiện. Van Data Team triển khai ba lớp theo dõi ngay từ ngày đầu:

Theo dõi thực thi: ghi nhật ký cấp độ nút của mọi công cụ được gọi và mọi chuyển đổi trạng thái.
Theo dõi chi phí: giám sát ngân sách token theo thời gian thực ở cấp framework.
Ghi log guardrail: lưu mọi lần kích hoạt quy tắc và hướng xử lý để liên tục cải thiện.

Điểm chính: Vận hành không có trace và theo dõi chi phí là rủi ro kinh doanh. Khả năng quan sát phải có ngay từ ngày đầu.

Nguồn: LangChain, Kỹ thuật agent hiện đại (2025)(mở trong thẻ mới)

04 / 06

Con người tham gia ở đâu trong quy trình AI agent?

Niềm tin là một trong những rào cản lớn của AI trong doanh nghiệp. Ranh giới tự động hóa được xác định trong bước đánh giá quy trình, không phải thêm vào sau khi ra mắt. Van Data Team triển khai ba loại điểm kiểm soát:

Điểm duyệt: tạm dừng trước hành động quan trọng để người phụ trách duyệt trong Slack hoặc giao diện riêng.
Định tuyến chuyển cấp: đưa dữ liệu ngoài phạm vi đến hàng đợi xử lý của con người kèm đầy đủ ngữ cảnh.
Hiển thị ngoại lệ: cung cấp bối cảnh chạy để xử lý retry thất bại mà không che giấu lỗi.

Điểm chính: Con người cần xuất hiện đúng ở điểm quyết định quan trọng, nhưng không làm chậm luồng tự động hóa.

05 / 06

Kiểm soát chi phí tự động hóa AI như thế nào?

Vòng retry không giới hạn có thể làm cạn ngân sách token chỉ trong vài phút. Van Data Team xác định bốn cơ chế kiểm soát ngay từ giai đoạn kiến trúc:

Ngân sách token có giới hạn: buộc hệ thống tạo kết quả tốt nhất trong phần ngân sách còn lại.
Chờ tăng dần: chuyển thẳng trường hợp đã hết ngân sách đến hàng đợi để con người xử lý.
Cảnh báo độ trễ theo nút: nhận ra điểm nghẽn trước khi chúng lan rộng.
Theo dõi chi phí theo thời gian thực: cảnh báo chi tiêu bất thường trước khi hết chu kỳ thanh toán.

Điểm chính: Ngân sách token và mục tiêu độ trễ phải được thực thi ở cấp framework, không chỉ theo dõi sau khi phát sinh hóa đơn bất ngờ.

06 / 06

Phát triển tác nhân AI tùy chỉnh mất bao lâu?

Nghiên cứu của McKinsey và Oxford trên 5.400 dự án CNTT lớn cho thấy dự án vượt ngân sách trung bình 45% và tạo ra ít hơn 56% giá trị dự kiến, chủ yếu vì các quyết định quan trọng bị trì hoãn. Van Data Team chốt kiến trúc, yêu cầu tích hợp và kịch bản kiểm thử trước khi viết mã, giúp thời gian từ đánh giá đến production ổn định ở mức 2 đến 4 tuần.

Điểm chính: Chốt các quyết định quan trọng từ đầu giúp giữ mốc 2 đến 4 tuần và tránh mở rộng phạm vi giữa chừng.

Nguồn: McKinsey & Oxford, Cung cấp các dự án CNTT quy mô lớn đúng thời gian, đúng ngân sách và giá trị (2012)(mở trong thẻ mới)

Chúng tôi tạo ra kết quả này như thế nào? Qua quy trình do Founder trực tiếp triển khai.

Đặt lịch tư vấn

Cách Van Data Team triển khai dịch vụ phát triển AI Agent trọn quy trình

Quy trình bốn giai đoạn giữ bối cảnh kinh doanh và triển khai kỹ thuật trong cùng một vòng lặp, từ khảo sát quy trình đến giám sát sau khi vận hành.

01
Bước 01
Đánh giá quy trình
Nơi chúng tôi lập bản đồ vận hành của bạn
Mọi dự án phát triển tác nhân AI đều bắt đầu từ đây. Trước khi chọn framework hoặc viết mã Python, chúng tôi lập bản đồ vận hành hiện tại để xác định đúng yêu cầu kiến trúc.
Lập bản đồ quy trình: xác định điểm kích hoạt, nguồn dữ liệu, điểm quyết định và điều kiện phân nhánh
Xác định điểm cần con người duyệt: tách quyết định cần giám sát khỏi phần có thể tự động hóa hoàn toàn
Lập danh mục ràng buộc: ghi lại API hiện có, yêu cầu tuân thủ, độ trễ kỳ vọng và giới hạn ngân sách
Đầu ra: tài liệu phạm vi bằng văn bản, nêu rõ khuyến nghị kiến trúc và chỉ số thành công.
Các yêu cầu quan trọng được xác định trước khi bắt đầu triển khai.
02
Bước 02
Chọn kiến trúc và framework
Nơi chúng tôi thiết kế hệ thống
Framework được chọn theo quy trình cụ thể của bạn, không theo công cụ mặc định. Với kinh nghiệm triển khai tác nhân AI trên LangGraph, chúng tôi ghép stack với độ phức tạp phối hợp và yêu cầu thời gian lên production của hệ thống.
LangGraph cho quy trình phân nhánh phức tạp cần định tuyến xác định và khả năng truy vết đầy đủ
CrewAI cho nhiều tác nhân phối hợp theo vai trò, với người phụ trách từng nhiệm vụ rõ ràng
OpenAI Agents SDK cho bản dựng ưu tiên tốc độ khi thời gian là ràng buộc chính
Claude ở lớp mô hình cho tác vụ cần suy luận chính xác và xử lý ngữ cảnh dài
Thiết kế bộ nhớ, schema công cụ, quy tắc guardrail và kiến trúc tích hợp được chốt ở bước này. Chỉ bắt đầu triển khai sau khi bạn duyệt thiết kế.
03
Bước 03
Xây dựng, kiểm thử và tích hợp
Nơi chúng tôi viết và xác thực mã
Việc triển khai bám theo kiến trúc đã chốt. Kiểm thử diễn ra liên tục trên các tình huống thực tế, thay vì dồn vào giai đoạn cuối.
Phạm vi kiểm thử: bao phủ đầu vào thông thường, đầu vào bất thường và lỗi đã biết như API timeout
Tích hợp hệ thống: kết nối CRM, kho dữ liệu và công cụ nội bộ, đồng thời kiểm tra đầu ra ở từng điểm
Theo dõi chi phí: đo lượng token và độ trễ ở từng bước để tối ưu dịch vụ tích hợp LLM trước khi triển khai
04
Bước 04
Ổn định production và hỗ trợ 30 ngày
Nơi chúng tôi đưa tác nhân vào vận hành
Bàn giao bao gồm giám sát, cảnh báo và tài liệu đầy đủ. 30 ngày ổn định sau khi ra mắt nằm trong phạm vi bàn giao, không phải hợp đồng hỗ trợ tách riêng.
Xử lý tình huống biên: giải quyết các vấn đề xuất hiện dưới tải thực tế
Cập nhật mô hình: đánh giá và tích hợp thay đổi từ OpenAI hoặc Anthropic khi cần
Tối ưu hiệu suất: điều chỉnh theo dữ liệu sử dụng thực tế, không theo giả định ban đầu
Người đánh giá quy trình, thiết kế kiến trúc và viết mã sẽ trực tiếp theo dõi môi trường production của bạn. Không qua nhiều lớp bàn giao, một đầu mối xuyên suốt từ đầu đến cuối.

AI Agent và AI Assistant: Hiểu rõ khác biệt trước khi xây dựng

Không phải giải pháp AI nào cũng là agent; chọn sai mô hình có thể gây tốn kém.

Tiêu chí

AI AssistantPhản hồi theo yêu cầu

AI AgentThứ chúng tôi xâyTự thực thi cả quy trình

Hành vi cốt lõi

AI AssistantTrả lời lời nhắc

AI AgentThực hiện một quy trình công việc một cách tự động

Phạm vi

AI AssistantMột lượt hoặc đàm thoại

AI AgentNhiều bước, trên các công cụ và hệ thống

Ra quyết định

AI AssistantTạo văn bản dựa trên đầu vào

AI AgentLý do, quyết định và hành động

Sử dụng công cụ

AI AssistantHạn chế hoặc không có

AI AgentNăng động, điều khiển theo ngữ cảnh, đa công cụ

Ký ức

AI AssistantCấp phiên tốt nhất

AI AgentKiên trì qua các bước và phiên

Xử lý thất bại?

AI AssistantTrả về một câu trả lời bất kể

AI AgentĐịnh tuyến lỗi để thử lại logic hoặc đánh giá của con người

Độ sâu tích hợp

AI AssistantTối thiểu

AI AgentTích hợp sâu với CRM, cơ sở dữ liệu, API và quy trình

Mô hình chi phí

AI AssistantMỗi lời nhắc

AI AgentMỗi lần chạy quy trình, có kiểm soát ngân sách token

Giám sát con người

AI AssistantTùy chọn, sau khi thực tế

AI AgentThiết kế sẵn, có điểm duyệt và định tuyến chuyển cấp

Tốt nhất cho

AI AssistantHỏi đáp, tóm tắt, soạn thảo

AI AgentTự động hóa quá trình từ đầu đến cuối

Dừng khi

AI AssistantĐầu vào rơi vào bên ngoài đào tạo

AI AgentKiến trúc không đáp ứng độ phức tạp của quy trình

Tran Tien Van, nhà sáng lập Van Data Team

Dấu hiệu cảnh báo

Trong kỷ nguyên tìm kiếm AI, tự động hóa mong manh và dữ liệu thiếu tin cậy tạo cơ hội cho đối thủ vượt lên

Đây là 4 dấu hiệu cảnh báo:

01Bản mẫu tác nhân AI chạy tốt khi demo nhưng không thể mở rộng thành sản phẩm
02Website của bạn chưa xuất hiện trong AI Overviews hoặc câu trả lời của ChatGPT
03Đường ống dữ liệu liên tục lỗi hoặc cung cấp dữ liệu cũ, thiếu tin cậy
04Bạn liên tục thuê freelancer nhưng kết quả vẫn không đạt mục tiêu

Nếu bạn đang gặp bất kỳ dấu hiệu nào ở trên, hãy cùng trao đổi.

Đặt lịch tư vấn

Dự án cho khách hàng

AI Agent chúng tôi xây dựng cho sản phẩm của khách hàng

Tám nền tảng chủ lực chúng tôi xây dựng cho khách hàng, cả tám đều đang chạy trên site của chính khách hàng. Sản phẩm thuộc về khách hàng; mỗi câu chuyện cho thấy phần Van Data Team xây dựng và kết quả.

nền tảng chủ lực đã bàn giao cho khách hàng: 8
sản phẩm của khách hàng đang chạy: 8/8
dự án AI Agent và LLM: 20+

Dự án khách hàngĐang chạy

Vận hành doanh nghiệp nhỏ

Một supervisor agent vận hành hơn 70 công cụ cho chủ doanh nghiệp nhỏ

Chúng tôi xây dựng lõi đa agent của alice/ai: một LangGraph Supervisor điều phối từng yêu cầu tới các sub-agent chuyên trách, truy xuất trên dữ liệu của từng khách hàng và theo dõi bằng LangSmith, chạy trên FastAPI và AWS ECS Fargate.

tích hợp công cụ MCP dưới một supervisor: 70+
agent chuyên trách trong sản phẩm, theo goalice.ai: 6

Công nghệ: LangGraph · MCP · LangSmith · Pinecone · FastAPI · AWS ECS Fargate

Đọc case study Xem sản phẩm của khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

Giáo dục

Gia sư RAG nâng độ chính xác câu trả lời từ khoảng 80% lên trên 95%

Chúng tôi xây dựng lớp truy xuất của Graspr: embedding pgvector và tìm kiếm ngữ nghĩa với LangChain và Claude, đứng sau gia sư, câu đố và flashcard được tạo từ chính PDF và bài giảng của sinh viên.

độ chính xác câu trả lời RAG, từ khoảng 80%: 95%+
sinh viên dùng nền tảng, theo graspr.ai: 130K+

Công nghệ: LangChain · pgvector · Claude · NestJS · Next.js 15

Đọc case study Xem sản phẩm của khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

Hàng hải

Mỗi hệ thống trên thuyền có một LangGraph agent riêng

Backend FastAPI gồm tám module nghiệp vụ, chuyển từng câu hỏi tới agent của hệ thống tương ứng, định tuyến giữa Claude 3 và GPT-4.

module nghiệp vụ đang vận hành: 8
gói thuê bao có hạn mức sử dụng: 3

Công nghệ: LangGraph · FastAPI · Claude 3 · GPT-4 · pgvector

Đọc case study Xem sản phẩm của khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

An ninh mạng và tuân thủ

Mistral 7B được fine-tune, đứng sau nền tảng tuân thủ có chủ quyền dữ liệu EU

Chúng tôi fine-tune Mistral 7B cho bảo mật và tuân thủ, kết hợp truy xuất trên đồ thị mối đe dọa và tuân thủ Neo4j cùng ChromaDB, điều phối bằng LangGraph, để mỗi tổ chức nhận được kế hoạch hành động theo thứ tự ưu tiên.

mẫu fine-tune, cùng 106k mẫu kiểm định: 424k
khung pháp lý EU được hỗ trợ, theo yojin.io: 6

Công nghệ: Mistral 7B · Neo4j · ChromaDB · LangGraph · RAG

Đọc case study Xem sản phẩm của khách hàng

Các dự án chủ lực khác cho khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

Sức khỏe và thể hình

Chương trình tập do AI tạo chỉ đến tay người dùng khi đạt trên 85% độ tin cậy

Định tuyến đa nhà cung cấp giữa Claude 3 Haiku, OpenAI và Gemini cho thiết kế chương trình, tạo bài tập và theo dõi calo.

85%

ngưỡng tin cậy cho mỗi chương trình được tạo

Xem sản phẩm của khách hàng

Consequential FlowersDự án khách hàngĐang chạy

Giáo dục và cố vấn

Trợ lý cố vấn AI dựng từ chính nội dung của đối tác trong vòng 24 giờ

PRIM, trợ lý cố vấn AI gắn thương hiệu đối tác, và SeedVision, biến thư viện nội dung thành các "Seed" sẵn sàng cho AI. Claude và GPT-4 với LangChain trên GCP.

~5 giây

thời gian phản hồi với ngữ cảnh 200K token

Xem sản phẩm của khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

Y học chính xác

Nền tảng Azure nơi engine phân tích xét nghiệm và AI giải thích kết quả

Cổng thông tin cho khách hàng, công cụ cho bác sĩ và trợ lý sức khỏe AI cá nhân hóa trên Azure, trả lời từ chính báo cáo của từng khách hàng.

Engine theo quy tắc tạo ra kết quả phân tích; AI giải thích và không thể thay đổi kết quả đó.

Xem sản phẩm của khách hàng

Dự án khách hàngĐang chạy

Kiến trúc và thiết kế

Năm agent có bộ nhớ dài hạn cho nền tảng AI của một văn phòng kiến trúc

Nền tảng AI của OBJX Design, văn phòng kiến trúc tại San Diego. Agent cho dự án, tài chính và đề xuất trên LangGraph, với bộ nhớ MEM0, Claude Sonnet và GPT-4.

94.7%

điểm sức khỏe nền tảng khi vận hành thực tế

Xem sản phẩm của khách hàng

Các dự án khác

Agent, API và công cụ chuyên biệt cho khách hàng trong y tế, pháp lý, tuyển dụng và marketing.

MCP server cho Facebook
Thu thập dữ liệu qua trình duyệt, cung cấp thành 9 công cụ MCP cho Claude Desktop và Cursor.
MCP, Claude, Selenium, FastAPI
Agent phân loại cấp cứu y tế
Quy trình phân loại nhiều agent xây trên LangGraph và Claude.
LangGraph, Claude, LangChain
Mã hóa y tế và dữ liệu bệnh nhân
Truy xuất trên dữ liệu bệnh nhân để tự động hóa mã hóa y tế.
LangGraph, ChromaDB, RAG
Bộ AI tuyển dụng
Thu thập tin tuyển dụng, phân loại và hỏi đáp qua chat trên kết quả.
LangGraph, Mistral, LangChain
Trợ lý pháp lý AI
Hỏi đáp pháp lý trên nhiều vector store, tích hợp với một nền tảng khám bệnh từ xa.
Milvus, FAISS, ChromaDB
Phân tích nhà cung cấp
Chấm điểm bằng agent trên 81 nguồn nhà cung cấp và khoảng 7.6K tài khoản.
Gemini, BigQuery, embeddings
Bộ đánh giá LLM
Benchmark so với Claude API kèm bộ kiểm thử truy xuất.
Claude, đánh giá RAG
Pipeline cắt clip viral
API chọn và cắt clip ngắn từ video dài.
GPT-4, video pipeline

Đặt lịch tư vấn Xem tất cả case study

Khách hàng nói gì về các dự án AI, dữ liệu và tự động hóa

Các đội ngũ tìm đến chúng tôi cho AI agent, thu thập dữ liệu web, nền tảng dữ liệu, báo cáo và hạ tầng đám mây. Đánh giá đã xác minh của họ nói lên cách chúng tôi làm việc: kỹ sư giàu kinh nghiệm, founder trực tiếp dẫn dắt, từ bản thử nghiệm đến vận hành.

Đã xác minh trên Upwork

5.0

71 đánh giá của khách hàng · 69 đánh giá năm sao

5 sao69
4 sao2
3 sao0
2 sao0
1 sao0

Xem đánh giá trên Upwork

CK

Chris K.

30/12/2025

“Lập trình viên backend rất giỏi, rất đáng để giới thiệu!”

Giai đoạn 2 của nền tảng FT