5 mô hình kiến trúc AI Agent: Chọn sao cho doanh nghiệp một người?

Bạn có đang cảm thấy hơi ‘choáng’ với tốc độ phát triển của AI không? Sơn thì có đấy. Mới ngày nào còn lọ mọ dùng ChatGPT để viết email, giờ thì người ta nói về AI Agent ầm ầm. Không còn chỉ là công cụ trả lời, giờ AI có thể tự suy nghĩ, hành động, dùng tool như một người bạn đồng hành.

Nhưng câu hỏi đặt ra là: Với một doanh nghiệp một người, nguồn lực có hạn và cần sự hiệu quả tối đa, chúng ta nên bắt đầu với loại hình AI Agent nào? Thị trường đầy rẫy các mô hình kiến trúc phức tạp, từ đơn giản đến siêu cấp phức tạp. Chọn sai không chỉ tốn thời gian mà còn ‘đốt’ cả mớ tiền không đáng có. Đó là lý do Sơn viết bài này, để cùng bạn gỡ rối và tìm ra kiến trúc AI Agent phù hợp nhất cho ‘đế chế’ một mình của bạn.

Hãy cùng Sơn điểm qua các loại kiến trúc phổ biến nhé. Không có cái nào là ‘đúng mặc định’ đâu, quan trọng là nó phù hợp với bài toán bạn cần giải và cách bạn muốn vận hành.

Các mô hình kiến trúc AI Agent phổ biến hiện nay

Thế giới AI Agent đang nở rộ với đủ loại hình, nhưng tựu trung lại, chúng ta có thể điểm qua 5 mô hình chính mà bạn cần biết để có cái nhìn tổng quan:

• Semi-workflow: Agent hoạt động trong một luồng công việc đã được định nghĩa sẵn, nhưng vẫn có chút ‘không gian’ để suy nghĩ và đưa ra quyết định nhỏ trong phạm vi đó.
• Pure agentic: Đúng như tên gọi, Agent này có sự tự do rất cao, gần như ‘tự tung tự tác’ trong việc suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động để đạt mục tiêu cuối cùng.
• Orchestrator–Worker: Mô hình này có một ‘người điều phối’ (Orchestrator Agent) phân chia nhiệm vụ lớn thành các tác vụ nhỏ hơn và giao cho các ‘người làm việc’ (Worker Agent) thực hiện.
• Supervisor với tool-calling: Một Agent đóng vai trò giám sát, có khả năng gọi trực tiếp các công cụ bên ngoài (API, phần mềm…) để kiểm tra, tối ưu hoặc can thiệp vào quá trình làm việc của các Agent khác hoặc chính nó.
• Hierarchical hoặc Swarm Agent: Các mô hình phức tạp hơn, trong đó các Agent có thể được tổ chức theo cấp bậc (Hierarchical) hoặc tương tác ngang hàng, chia sẻ thông tin và phối hợp như một bầy đàn (Swarm) để giải quyết các bài toán cực lớn.

Nghe có vẻ ‘khoa học’ quá phải không? Đừng lo, Sơn sẽ đi vào chi tiết từng loại để bạn dễ hình dung hơn nhé.

Semi-workflow: Vận hành an toàn, có kiểm soát

Nếu bạn mới bắt đầu hoặc chỉ muốn tự động hóa những quy trình đã rõ ràng và có ít biến số, kiến trúc Semi-workflow là một lựa chọn đáng cân nhắc. Tưởng tượng nó như một người trợ lý mới, bạn đưa cho họ một kịch bản làm việc cơ bản, và họ có thể tự điều chỉnh chút ít trong đó tùy tình huống, thay vì làm máy móc 100%.

Semi-workflow Agent hoạt động dựa trên các luồng công việc định trước nhưng vẫn có khả năng suy luận và điều chỉnh hành vi trong một giới hạn nhất định.

Ví dụ, Sơn muốn tự động hóa việc trả lời email khách hàng cũ hỏi về sản phẩm mới. Thay vì code một workflow ‘cứng’ kiểu: Nếu email chứa ‘hỏi sản phẩm mới’ thì trả lời template A, Agent Semi-workflow có thể đọc email, hiểu ngữ cảnh (ví dụ: khách hàng này đã mua gì trước đây, họ có vẻ thân thiện hay khó tính), và từ đó lựa chọn template phù hợp nhất hoặc thậm chí điều chỉnh vài câu chữ trong template để cá nhân hóa hơn.

Loại Agent này phù hợp với các tác vụ đơn giản, lặp đi lặp lại và có quy trình rõ ràng như:

1. Phân loại email đến (hỗ trợ, bán hàng, cá nhân…).
2. Tạo báo cáo định kỳ từ dữ liệu có sẵn.
3. Thực hiện các bước cơ bản trong quy trình bán hàng hoặc chăm sóc khách hàng.

Ưu điểm của Semi-workflow là dễ triển khai, dễ kiểm soát và ít rủi ro cho doanh nghiệp một người. Bạn biết rõ nó sẽ làm gì và ở đâu. Nhược điểm là nó kém linh hoạt khi gặp tình huống hoàn toàn mới hoặc cần sự sáng tạo cao. Nhưng với bước đầu, đây là một điểm khởi đầu rất an toàn.

Pure Agentic: Tự do sáng tạo, khám phá tiềm năng

Ngược lại hoàn toàn với Semi-workflow là kiến trúc Pure Agentic. Đây là loại Agent được trao quyền ‘tự do suy nghĩ’ tối đa. Bạn chỉ cần giao mục tiêu cuối cùng, và nó sẽ tự động lập kế hoạch, thực hiện, quan sát kết quả và điều chỉnh cho đến khi đạt được mục tiêu đó.

Agent Pure agentic có khả năng suy luận, lập kế hoạch và hành động một cách độc lập, không bị ràng buộc bởi kịch bản chi tiết.

Mô hình này rất giống với cách chúng ta (con người) làm việc khi được giao một dự án phức tạp. Chúng ta sẽ ngồi xuống, phân tích, lên các bước, thử nghiệm, nếu sai thì quay lại sửa. Kiến trúc ReAct (Reasoning + Acting + Observing) mà Sơn từng nhắc đến chính là nền tảng cho mô hình này. Nó tạo ra một vòng lặp ‘suy nghĩ – hành động – quan sát’ liên tục.

Sơn nhớ lần đầu tiên thử nghiệm một Agent Pure agentic để lên ý tưởng và dàn ý cho một series bài viết mới. Sơn chỉ đưa ra chủ đề chung và đối tượng độc giả. Thật bất ngờ, Agent đã tự tìm kiếm thông tin, phân tích các bài viết ‘hot’ trên mạng, và đề xuất một cấu trúc series rất logic, với các ý tưởng bài lẻ độc đáo mà Sơn chưa từng nghĩ đến. Thậm chí, nó còn đề xuất cả các từ khóa tiềm năng và định dạng nội dung phù hợp. Dù cần Sơn tinh chỉnh lại một chút, nhưng đó là trải nghiệm ‘WOW’ về khả năng sáng tạo và khám phá của Agent Pure agentic.

Loại này phù hợp cho các tác vụ đòi hỏi sự sáng tạo, khám phá, xử lý thông tin không cấu trúc hoặc khi bạn muốn Agent tìm ra những giải pháp mới mẻ. Ví dụ:

• Nghiên cứu thị trường và tìm insight mới.
• Lên ý tưởng và dàn dựng nội dung cho chiến dịch marketing.
• Tự động tìm lỗi và đề xuất cải tiến cho website hoặc sản phẩm.

Tuy nhiên, sự tự do đi kèm với rủi ro. Agent Pure agentic có thể đi lạc hướng, tốn nhiều ‘token’ (tiền) hoặc tạo ra kết quả không như mong đợi nếu mục tiêu không được đặt rõ ràng hoặc không có cơ chế giám sát phù hợp. Đối với doanh nghiệp một người, cần cân nhắc kỹ và bắt đầu với các tác vụ ít rủi ro hơn.

Orchestrator–Worker: Phân công công việc cho ‘đội nhóm’ ảo

Khi công việc của bạn ngày càng phức tạp và cần sự phối hợp của nhiều ‘chuyên gia’ ảo, mô hình Orchestrator–Worker sẽ phát huy sức mạnh. Tưởng tượng bạn là ‘quản lý dự án’ (Orchestrator) và có một ‘đội ngũ’ các Agent con (Worker) chuyên môn hóa, mỗi người lo một việc.

Orchestrator Agent phân rã nhiệm vụ phức tạp thành các phần nhỏ và giao cho các Worker Agent chuyên biệt xử lý, sau đó tổng hợp kết quả.

Ví dụ, bạn muốn tự động hóa toàn bộ quy trình ra mắt sản phẩm mới: từ nghiên cứu thị trường, lên nội dung marketing, thiết kế landing page, đến chạy quảng cáo. Thay vì một Agent đơn lẻ cố gắng làm tất cả, bạn có thể có:

1. Một Orchestrator Agent nhận nhiệm vụ ‘Ra mắt sản phẩm X’.
2. Nó phân công cho Worker Agent 1 (chuyên Nghiên cứu): Tìm thông tin thị trường, đối thủ.
3. Giao cho Worker Agent 2 (chuyên Content): Viết bài giới thiệu sản phẩm, email, caption social media.
4. Giao cho Worker Agent 3 (chuyên Thiết kế): Phác thảo giao diện landing page.
5. Giao cho Worker Agent 4 (chuyên Quảng cáo): Lên cấu trúc chiến dịch quảng cáo ban đầu.

Orchestrator Agent sẽ theo dõi tiến độ, tổng hợp kết quả từ các Worker và đưa ra báo cáo cuối cùng. Mô hình này rất phù hợp cho doanh nghiệp một người đang ‘đóng nhiều vai’ hoặc muốn mở rộng quy mô hoạt động mà không cần tuyển thêm nhân viên thật.

Ưu điểm là khả năng xử lý các dự án lớn, phức tạp một cách có cấu trúc và có thể mở rộng. Nhược điểm là việc thiết kế và quản lý sự tương tác giữa các Agent có thể khá phức tạp lúc ban đầu.

Supervisor với tool-calling: ‘Kiểm soát viên’ thông thái

Mô hình Supervisor với tool-calling tập trung vào việc giám sát và sử dụng công cụ bên ngoài để nâng cao hiệu quả hoặc kiểm soát quy trình. Agent Supervisor không chỉ đơn thuần là điều phối mà nó còn có khả năng ‘nhúng tay’ vào bằng cách gọi các API, truy vấn database, hoặc sử dụng các phần mềm khác để thu thập thông tin, kiểm tra, hoặc điều chỉnh.

Supervisor Agent giám sát hoạt động, sử dụng các công cụ bên ngoài để thu thập dữ liệu, kiểm tra kết quả và tối ưu hóa luồng công việc.

Kiến trúc này thường được dùng để:

• Giám sát hiệu suất của các Agent hoặc workflow khác và tự động điều chỉnh tham số nếu cần.
• Kiểm tra tính chính xác của thông tin do Agent khác tạo ra bằng cách tra cứu trên web hoặc database nội bộ.
• Tự động cập nhật thông tin vào các hệ thống CRM, Google Sheets khi có sự kiện xảy ra.

Ví dụ, Sơn có một Agent chuyên viết bài blog. Sơn có thể thêm một Supervisor Agent để đọc bài viết đó, sau đó dùng chức năng tool-calling để kết nối với công cụ SEO checker, kiểm tra mật độ từ khóa, độ dài, cấu trúc heading. Nếu kết quả không đạt yêu cầu, Supervisor có thể yêu cầu Agent viết bài chỉnh sửa lại hoặc tự đề xuất các thay đổi cụ thể.

Ưu điểm của Supervisor Agent là khả năng kiểm soát chất lượng cao, tích hợp tốt với hệ thống sẵn có. Nó giúp Agent trở nên ‘thông thái’ hơn nhờ truy cập vào nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài. Tuy nhiên, việc thiết lập các kết nối công cụ và logic giám sát đòi hỏi kiến thức kỹ thuật nhất định.

Hierarchical hoặc Swarm Agent: Sức mạnh từ sự phối hợp phức tạp

Đây là hai mô hình kiến trúc AI Agent phức tạp nhất, thường được áp dụng cho các bài toán quy mô lớn hoặc khi cần mô phỏng sự tương tác phức tạp giữa nhiều thực thể.

• Hierarchical Agent: Các Agent được tổ chức theo cấp bậc. Có Agent cấp cao đặt ra mục tiêu tổng thể, phân chia cho Agent cấp trung, rồi Agent cấp trung lại phân chia cho Agent cấp thấp hơn để thực hiện các tác vụ chi tiết. Kết quả được báo cáo ngược lên theo từng cấp.
• Swarm Agent: Các Agent tương tác ngang hàng với nhau. Chúng chia sẻ thông tin, phối hợp và tự điều chỉnh hành vi dựa trên sự tương tác với ‘đồng đội’ và môi trường để đạt được mục tiêu chung của toàn bộ ‘bầy đàn’.

Mô hình Hierarchical và Swarm Agent phù hợp cho việc giải quyết các vấn đề phân tán, phức tạp đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ và cấu trúc rõ ràng giữa nhiều Agent.

Đối với doanh nghiệp một người, những mô hình này có vẻ hơi ‘quá sức’ hoặc chưa cần thiết ở giai đoạn đầu. Tuy nhiên, khi hệ thống AI Stack của bạn phát triển lớn mạnh, quản lý nhiều quy trình và tương tác với nhiều nguồn dữ liệu, bạn có thể nghĩ đến việc cấu trúc lại các Agent theo hướng Hierarchical để dễ quản lý hơn.

Ví dụ, một Swarm Agent có thể được dùng để theo dõi và tối ưu hóa hàng nghìn chiến dịch quảng cáo nhỏ lẻ trên nhiều nền tảng cùng lúc, tự động điều chỉnh ngân sách, target audience dựa trên tín hiệu thị trường chung. Hoặc một hệ thống Hierarchical Agent có thể quản lý toàn bộ quy trình từ sản xuất nội dung, phân phối, tương tác với độc giả, đến phân tích dữ liệu cho một kênh truyền thông lớn của bạn (nếu kênh đó đủ lớn để cần nhiều Agent).

Những mô hình này đòi hỏi đầu tư kỹ thuật đáng kể, và Sơn nghĩ rằng chúng ta nên làm chủ các mô hình đơn giản hơn trước khi nghĩ đến ‘đội quân’ Agent phức tạp này.

Chọn kiến trúc nào cho doanh nghiệp một người? Không có câu trả lời ‘đúng’ duy nhất!

Qua 5 mô hình vừa rồi, chắc bạn cũng thấy mỗi loại có điểm mạnh và điểm yếu riêng, phù hợp với những bài toán khác nhau. Việc lựa chọn kiến trúc AI Agent phù hợp cho doanh nghiệp một người của bạn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chứ không phải cứ ‘mô hình xịn nhất’ là tốt.

Đây là một số tiêu chí quan trọng mà Sơn nghĩ bạn nên cân nhắc:

• Độ phức tạp của bài toán: Bạn muốn giải quyết vấn đề đơn giản, lặp lại hay một dự án phức tạp, đòi hỏi sáng tạo và nhiều bước?
• Mức độ kiểm soát mong muốn: Bạn muốn Agent làm việc trong ‘khuôn khổ’ hay được tự do khám phá? Mức độ rủi ro bạn chấp nhận là bao nhiêu?
• Nguồn lực kỹ thuật hiện có: Bạn có thoải mái với việc tích hợp API, quản lý database hay chỉ muốn một giải pháp đơn giản, plug-and-play?
• Chi phí vận hành: Các mô hình phức tạp hơn thường tốn kém hơn (vì dùng nhiều token, cần hạ tầng mạnh hơn).

Đối với doanh nghiệp một người, Sơn thường khuyên nên bắt đầu từ những mô hình đơn giản như Semi-workflow hoặc Supervisor với tool-calling để giải quyết các bài toán cụ thể, mang lại hiệu quả nhanh chóng và dễ kiểm soát rủi ro. Ví dụ, dùng Agent Supervisor để tự động hóa việc trả lời email hỗ trợ khách hàng hoặc quản lý lịch trình làm việc.

Khi đã quen hơn và bài toán phức tạp hơn, bạn có thể nghĩ đến việc triển khai Agent Pure agentic cho các tác vụ sáng tạo hoặc nghiên cứu. Nếu bạn đang mở rộng và cần quản lý nhiều quy trình con, mô hình Orchestrator–Worker có thể là bước tiếp theo hợp lý. Còn Hierarchical hoặc Swarm Agent, tạm thời có thể để đó cho các công ty lớn hơn hoặc khi bạn thực sự có một ‘đế chế’ cần đến chúng.

Hãy chọn kiến trúc Agent phù hợp nhất với ‘nỗi đau’ hiện tại và mục tiêu cụ thể của bạn, thay vì chạy theo xu hướng hay mô hình phức tạp nhất.

Điều quan trọng là bài học cho hệ thống một người là phải đi từng bước, xây dựng nền tảng vững chắc trước khi mở rộng. Ứng dụng AI cũng vậy.

Nhớ rằng, mục tiêu cuối cùng là để AI Agent giúp bạn làm việc hiệu quả hơn, giải phóng thời gian để bạn tập trung vào những điều quan trọng nhất trong doanh nghiệp và cuộc sống của mình.

Bạn có thể tham khảo thêm cách thay đổi cách bạn làm việc với AI qua các công cụ như Gemini Pro hay hack năng suất với Gemini Flash.

Tóm tắt lại hành trình chọn kiến trúc Agent

Chúng ta đã đi qua 5 mô hình kiến trúc AI Agent chính:

• Semi-workflow: An toàn, có kiểm soát, cho tác vụ đơn giản.
• Pure Agentic: Tự do, sáng tạo, cho khám phá.
• Orchestrator–Worker: Phân chia, phối hợp cho dự án lớn.
• Supervisor: Giám sát, dùng tool, kiểm soát chất lượng.
• Hierarchical/Swarm: Phức tạp, phân cấp/ngang hàng cho hệ thống siêu lớn.

Việc chọn mô hình nào hoàn toàn phụ thuộc vào bài toán bạn đang cố gắng giải, mức độ chấp nhận rủi ro, và nguồn lực kỹ thuật. Hãy bắt đầu đơn giản và mở rộng dần khi cần thiết. Đừng sợ sai, vì chính những lần thử nghiệm sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về cách xây dựng hệ thống AI Agent và tối ưu nó cho ‘đế chế’ một người của mình.

Câu chuyện Sơn từng gặp phải: Lần đầu Sơn hào hứng thử ngay một Agent Pure agentic cho việc email marketing tự động. Kết quả là nó… gửi một loạt email kỳ quặc, không đúng ‘tone’ thương hiệu. Bài học là: phải hiểu rõ khả năng và giới hạn của từng kiến trúc, và luôn có cơ chế giám sát, điều chỉnh (như mô hình Supervisor!).

Bạn thì sao?

Đọc đến đây, bạn có hình dung ra mô hình AI Agent nào phù hợp với doanh nghiệp một người của mình chưa? Hay bạn đã từng thử nghiệm mô hình nào rồi và có kinh nghiệm gì muốn chia sẻ?

Hãy chia sẻ suy nghĩ của bạn ở phần bình luận bên dưới nhé. Sơn rất muốn biết hành trình ứng dụng AI của bạn như thế nào. Hoặc nếu có câu hỏi nào, đừng ngần ngại đặt ra, chúng ta cùng thảo luận!

Đừng quên đăng ký nhận newsletter từ TOPS để cập nhật những kiến thức mới nhất về hệ thống một người vận hành và ứng dụng công nghệ nhé.