LangGraph

← Chương trước: Phần 5: Bảo Mật Enterprise & Data Poisoning | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 7: Agentic Memory - Giải Quyết Lời Nguyền ‘Cá Vàng’ → Answer-first: Sự phát triển từ RAG thụ động sang AI Agents tự trị ứng dụng các mô hình ReAct, Plan-and-Solve và Model Context Protocol (MCP). Khung điều phối như LangGraph cho phép Agent tự lập kế hoạch, gọi công cụ ngoài và thích ứng linh hoạt với các bài toán động. ...

← Chương trước: Phần 6: Kiến Trúc AI Agents - Từ Đọc Hiểu Đến Tự Trị | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 8: Tối Ưu Hóa Inference & Triển Khai vLLM → Answer-first: Bộ nhớ dài hạn (Agentic Memory) ứng dụng Mem0 và Zep (Graphiti) phân tách rành mạch giữa Episodic Memory và Semantic Memory. Cơ chế này giúp Agent ghi nhớ ngữ cảnh người dùng qua nhiều tháng mà không bị bão hòa token. ...

Agent Orchestration Frameworks vs. Vendor-Specific Agent SDKs Answer-first: August 2026 Tech Radar analyzes agent orchestration frameworks versus vendor APIs, evaluating Model Context Protocol (MCP) server stability, vector DB reranking, and local LLM gateways. Implementing this architecture enforces sub-50ms P99 latency guarantees, zero-allocation memory pooling with Go 1.24 unique.Handle, and fault-tolerant Dapr 1.15 component orchestration for resilient production scaling. Answer-First Summary: Enterprise AI architecture requires selecting between open multi-provider frameworks (LangGraph, AutoGen 0.4, CrewAI) for cyclic control flow, persistent state snapshots, and vendor independence, or direct vendor SDKs (OpenAI, Claude SDK, Google ADK) for sub-5ms latency, native prompt caching (90% cost reduction), and zero wrapper overhead. Polyglot production systems integrate Python agent workers with Go core microservices via Dapr sidecars. ...