5 công cụ xây dựng và triển khai tác nhân AI trong sản xuất

--> 5 công cụ xây dựng và triển khai AI Agent trong sản xuất - KDnuggets --> Blog Bài viết hàng đầu Giới thiệu chủ đề trí tuệ nhân tạo Lời khuyên nghề nghiệp Thị giác máy tính Kỹ thuật dữ liệu Khoa học dữ liệu Mô hình ngôn ngữ Học máy MLOps NLP Lập trình Python SQL Bộ dữ liệu Sự kiện Tài nguyên Bảng cheat Khuyến nghị Tóm tắt công nghệ Quảng cáo Tham gia bản tin 5 công cụ xây dựng và triển khai tác nhân AI trong sản xuất Bài viết này giới thiệu năm công cụ, một công cụ cho mỗi lớp của ngăn xếp, từ xây dựng logic của tác nhân đến chạy tất cả công cụ đó trên quy mô lớn. Bởi Shittu Olumide, Chuyên gia nội dung kỹ thuật vào ngày 19 tháng 8 năm 2026 trên tạp chí Trí tuệ nhân tạo --> Xây dựng một tác nhân hoạt động trong một cuốn sổ tay mất một buổi chiều. Bắt cùng một tác nhân đó tồn tại trong lưu lượng truy cập thực, phục hồi sau sự cố lúc 3 giờ sáng và không làm rò rỉ dữ liệu của người khác trong khi nó chạy mã do mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra là một công việc hoàn toàn khác và đó là công việc mà hầu hết các nhóm đều đánh giá thấp. Chỉ một tỷ lệ rất nhỏ các phi công AI sáng tạo thực sự đạt được mục tiêu sản xuất và khoảng cách thường không phải là mô hình. Đó là năm lớp bên dưới mà không ai nghĩ tới cho đến khi có thứ gì đó vỡ ra. Bài viết này giới thiệu năm công cụ giúp thu hẹp khoảng cách đó, một công cụ cho mỗi lớp của ngăn xếp: xây dựng logic của tác nhân, thực thi mã mà nó tạo ra, cấp cho nó bộ nhớ, xem những gì nó làm và chạy tất cả mã đó trên quy mô lớn. Không ai trong số này cạnh tranh với những người khác. Chúng nằm chồng lên nhau và hầu hết các đại lý sản xuất mà bạn sẽ gặp vào năm 2026 đều đang vận hành sự kết hợp của cả năm. #1. LangGraph Vòng lặp tác nhân cơ bản chỉ là vòng lặp Python while gọi LLM. Điều đó hoạt động tốt cho đến khi vòng lặp cần phân nhánh, thử lại lệnh gọi công cụ không thành công, tạm dừng để con người phê duyệt nội dung nào đó hoặc khôi phục sau khi máy chủ mà nó đang chạy khởi động lại giữa tác vụ. Tại thời điểm đó, bạn cần thứ gì đó coi trạng thái tác nhân là một thứ thực sự, tồn tại lâu dài thay vì một biến biến mất ngay khi quá trình kết thúc. LangGraph biểu diễn một tác nhân dưới dạng biểu đồ có hướng thay vì chuỗi phẳng. Các nút là các chức năng, các cạnh kết nối chúng với định tuyến có điều kiện tùy chọn và toàn bộ quá trình thực thi được theo dõi dưới dạng một loạt các chuyển đổi trạng thái chứ không phải là một danh sách thông báo phẳng. Mọi quá trình chuyển đổi đều được tự động kiểm tra điểm, điều này giúp cho việc tạm dừng và tiếp tục, gỡ lỗi theo thời gian và các bước phê duyệt của con người trong vòng lặp có thể thực hiện được mà không cần bạn tự xây dựng cơ sở hạ tầng đó. Klarna, LinkedIn, Uber và Replit đều chạy các quy trình làm việc của đại lý trên LangGraph và khuôn khổ này đã trở nên phổ biến trong cài đặt sản xuất đến mức kho lưu trữ GitHub của nó đã vượt qua 30.000 sao. Chi tiết cần biết trước khi bạn áp dụng nó: con trỏ kiểm tra trong bộ nhớ mặc định phù hợp để phát triển nhưng nó chỉ lưu trữ trạng thái trong bộ nhớ và mất mọi thứ khi quá trình khởi động lại, điều này không thể chấp nhận được đối với bất kỳ điều gì có thật. Hầu hết các nhóm chuyển sang một điểm kiểm tra được Postgres hỗ trợ ngay khi họ bắt đầu sản xuất và việc hoán đổi một dòng đó thường là điểm thực tế mà dự án LangGraph bắt đầu hoạt động giống như cơ sở hạ tầng thay vì tập lệnh. # 2. E2B Thời điểm một tác nhân có thể viết và thực thi mã của riêng mình, bạn sẽ gặp phải sự cố mà máy chủ web của bạn chưa bao giờ được xây dựng để xử lý. Bạn không thể chạy trực tiếp Python do mô hình tạo trên cùng một máy phục vụ người dùng của mình vì bạn không biết mã đó sẽ cố gắng làm gì. Bạn cần một môi trường biệt lập, dùng một lần và có thể bị phá hủy sau khi nhiệm vụ hoàn thành. E2B được xây dựng đặc biệt cho việc này. Nó chuyên về các hộp cát bảo mật cho các tác nhân AI, tập trung vào việc thực thi mã tạm thời bằng cách ly microVM Firecracker, nghĩa là mỗi hộp cát chạy trong máy ảo riêng với nhân riêng, không chỉ là một thùng chứa chia sẻ máy chủ. Đó là ranh giới bảo mật mạnh mẽ hơn đáng kể so với chỉ cách ly dựa trên container. E2B cho biết nó được 88% công ty Fortune 100 sử dụng cho quy trình làm việc của tác nhân biên giới, với những người dùng bao gồm Perplexity, Hugging Face, Manus và Groq. Sự đánh đổi cần biết sắp tới: Giới hạn thời gian chạy của E2B dựa trên cấp độ, giới hạn ở mức một giờ đối với gói Sở thích và 24 giờ đối với gói Pro, do đó, nó phù hợp với các tác vụ thực thi ngắn hạn, nhất thời (chạy tập lệnh, kiểm tra mã được tạo, một công việc phân tích duy nhất) tốt hơn so với các tác nhân cần giữ trạng thái mở trong nhiều ngày. Nếu tác nhân của bạn cần loại khả năng tồn tại lâu dài đó, thì đó thường là dấu hiệu bạn cũng cần lớp bộ nhớ bên dưới chứ không chỉ là hộp cát chạy lâu hơn. # 3. Ghi nhớ0 Mọi cuộc gọi đến LLM đều bắt đầu từ số 0 trừ khi bạn tự mình đưa ra lịch sử liên quan. Đối với một câu hỏi duy nhất, đó không phải là một vấn đề. Đối với một tác nhân phải ghi nhớ tùy chọn của người dùng trong các phiên hoặc tiếp tục một nhiệm vụ kéo dài nhiều ngày ở nơi nó đã dừng lại, mô hình không có bộ nhớ là mô hình lặng lẽ quên đi mọi thứ hữu ích. Mem0 xử lý việc này mà không cần bạn xây dựng quy trình truy xuất tùy chỉnh. Trong cuộc trò chuyện, nó trích xuất các dữ kiện đáng lưu giữ và lưu trữ chúng trong cơ sở dữ liệu vectơ được gắn thẻ bởi người dùng, phiên và tác nhân, sau đó truy xuất bất kỳ nội dung nào có liên quan bằng cách sử dụng kết hợp sự tương đồng về ngữ nghĩa, khớp từ khóa và khớp thực thể trước khi mô hình phản hồi. Tác nhân dường như ghi nhớ người dùng. Điều thực sự đang diễn ra là một bước truy xuất có mục tiêu chạy lặng lẽ trước mỗi câu trả lời và Mem0 là lựa chọn phổ biến nhất dành cho các nhóm muốn điều đó mà không cần tự mình thực hiện. Một sự kết hợp tự nhiên ở đây cụ thể là với LangGraph. Các điểm kiểm tra riêng của LangGraph xử lý tốt bộ nhớ ngắn hạn, trong phạm vi luồng, nhưng chúng được thiết kế để đảm bảo tính liên tục của cuộc trò chuyện và khả năng chịu lỗi trong một luồng duy nhất, chứ không phải cho bộ nhớ xuyên luồng, bền bỉ như các tùy chọn và sự kiện của người dùng cần được duy trì trong các phiên hoàn toàn riêng biệt. Đó là khoảng trống mà lớp bộ nhớ chuyên dụng như Mem0 được tạo ra để lấp đầy. # 4. L