Agentic Workflow: Cách LLM (GPT, Gemini) Ra Quyết Định Giữa Các Bước – Cấu Trúc AI Agent (Planner, Tools, Executor)

Tóm tắt nội dung chính
– Agentic Workflow là mô hình cho phép LLM (GPT, Gemini…) tự quyết định bước tiếp theo trong chuỗi công việc.
– Kiến trúc gồm Planner → Tools → Executor và cách chúng giao tiếp với các node workflow truyền thống.
– Bài viết sẽ đưa ra giải pháp tổng quan, hướng dẫn chi tiết từng bước, template quy trình, các lỗi phổ biến, cách scale, chi phí thực tế, số liệu trước‑sau, và FAQ.
– Kèm bảng so sánh chi phí, sơ đồ text mô tả luồng dữ liệu, và ba câu chuyện thực tế từ các dự án mình đã thực hiện.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

1️⃣ Quy trình thủ công lặp đi lặp lại – Kiểm tra dữ liệu, tạo báo cáo, gửi email… mất hàng giờ mỗi ngày.
2️⃣ Độ trễ trong quyết định – Khi một bước phụ thuộc vào kết quả của bước trước, con người thường phải “đợi” để xác nhận, gây tắc nghẽn.
3️⃣ Khó mở rộng – Khi khách hàng tăng khối lượng công việc, việc nhân lực để thực hiện các bước giống nhau trở nên không khả thi và chi phí tăng nhanh.

⚠️ Best Practice: Trước khi tự động hoá, hãy xác định điểm nút (bottleneck) và độ phức tạp quyết định của quy trình.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Planner (LLM)   | ---> |   Tools (API, DB) | ---> |  Executor (LLM)   |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
          |                         |                         |
          v                         v                         v
   +-------------------+   +-------------------+   +-------------------+
   |  Node A (ETL)     |   |  Node B (Validate)|   |  Node C (Report) |
   +-------------------+   +-------------------+   +-------------------+

• Planner: LLM phân tích trạng thái hiện tại, quyết định bước tiếp theo.
• Tools: Các công cụ (API, DB, script) thực hiện hành động thực tế.
• Executor: LLM nhận kết quả, kiểm tra, và quyết định có tiếp tục hay dừng.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Chuẩn bị môi trường tự host

• Docker + docker‑compose để chạy LLM (Open‑Source như LLaMA) và các service phụ trợ (Redis, PostgreSQL).
• Cấu hình mạng: Đảm bảo các container có thể giao tiếp qua network: agentic_net.

version: "3.8"
services:
  llm:
    image: ghcr.io/yourorg/llama:latest
    ports: ["8000:8000"]
    networks: [agentic_net]
  redis:
    image: redis:6-alpine
    networks: [agentic_net]
  db:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_USER: agent
      POSTGRES_PASSWORD: secret
    networks: [agentic_net]
networks:
  agentic_net:

Bước 2: Định nghĩa Planner (prompt)

Bạn là Planner. Dựa vào trạng thái hiện tại (data_status, last_step), quyết định:
- Nếu data_status = "raw" → gọi Tool "ETL".
- Nếu data_status = "clean" và last_step = "ETL" → gọi Tool "Validate".
- Nếu data_status = "validated" → gọi Tool "Report".

Bước 3: Xây dựng Tools

• ETL Tool: Python script đọc file CSV, chuyển đổi sang bảng PostgreSQL.
• Validate Tool: Kiểm tra ràng buộc dữ liệu, ghi log vào Redis.
• Report Tool: Tạo PDF bằng ReportLab, gửi email qua SMTP.

Bước 4: Thiết lập Executor

Executor nhận kết quả JSON từ Tool, cập nhật data_status trong DB, và trả về phản hồi cho Planner.

Bước 5: Kết nối các node truyền thống

Sử dụng Airflow hoặc n8n để khởi chạy workflow ban đầu, sau đó nhờ Planner quyết định các bước tiếp theo.

4. Template quy trình tham khảo

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

⚠️ Lưu ý: Khi triển khai trên môi trường production, luôn đặt log level ở mức INFO và giám sát health của các container.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Horizontal scaling cho LLM: chạy nhiều replica và đặt load balancer (NGINX) phía trước.
2. Queue system: Dùng RabbitMQ hoặc Kafka để buffer các task từ Planner tới Tools.
3. Cache trạng thái: Redis giúp giảm truy vấn DB khi Planner cần trạng thái nhanh.

Công thức tính ROI khi scale

ROI = (Tổng lợi ích – Chi phí đầu tư) / Chi phí đầu tư × 100%

Giải thích:
– Total_Benefits: Giá trị tiết kiệm thời gian (giờ) × mức lương trung bình nhân viên.
– Investment_Cost: Chi phí hạ tầng (server, license LLM) + chi phí phát triển.

Ví dụ:
– Tiết kiệm 1,200 giờ/năm → 1,200 × 200 USD = 240,000 USD.
– Chi phí hạ tầng và phát triển = 80,000 USD.

ROI = (240,000 – 80,000) / 80,000 × 100% = 200%.

7. Chi phí thực tế

⚡ Hiệu năng: Khi chạy 10k task/ngày, thời gian trung bình mỗi task giảm từ 3.5 giây (manual) xuống 0.8 giây (Agentic).

8. Số liệu trước – sau

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: LLM có thể quyết định mọi bước không?
A: Không. LLM chỉ quyết định điểm quyết định; các hành động thực tế vẫn cần Tools an toàn và có kiểm soát.

Q2: Có cần GPU để chạy LLM tự host?
A: Đối với mô hình nhỏ (< 7B parameters) CPU đủ, nhưng GPU sẽ giảm latency đáng kể.

Q3: Làm sao bảo mật token API trong Docker?
A: Dùng docker secret hoặc môi trường biến (ENV) được inject từ Vault.

Q4: Có thể tích hợp với Airflow không?
A: Có. Airflow chỉ cần một PythonOperator gọi Planner; các task tiếp theo do Planner quyết định.

Q5: Nếu LLM trả về kết quả sai, có fallback không?
A: Đặt rule-based fallback trong Executor: nếu confidence < 0.6 → chuyển sang quy trình thủ công.

10. Giờ tới lượt bạn

• Bước 1: Triển khai môi trường Docker theo mẫu docker‑compose ở trên.
• Bước 2: Tùy chỉnh prompt Planner cho quy trình của bạn, thêm ví dụ thực tế.
• Bước 3: Viết các Tool (ETL, Validate, Report) dưới dạng micro‑service.
• Bước 4: Kết nối với hệ thống workflow hiện có (Airflow, n8n).
• Bước 5: Theo dõi KPI (thời gian, lỗi) và tính ROI để chứng minh giá trị.

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.