Tại sao AI tự chủ LangChain đang nhanh chóng chiếm ưu thế vào năm 2025

Điểm khóa

LangChain có cung cấp AI tự chủ không?

Có. LangChain là nhà cung cấp một khung nền tảng toàn diện để phát triển các ứng dụng AI có khả năng tự chủ. Nền tảng này đã giới thiệu khái niệm "Agent abstraction" vào cuối năm 2022, kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với một vòng lặp công cụ cho phép hệ thống quyết định các hành động tiếp theo cần thực hiện.

Khả năng này giúp LangChain có vị trí tiên phong trong không gian các tác nhân AI tự động, một không gian đã thu hút nhiều đối thủ cạnh tranh nhưng ít đối thủ sánh ngang về độ rộng tích hợp và sự chấp nhận của nhà phát triển.

Sự phát triển nhanh chóng của khung công nghệ này phản ánh nhu cầu thực sự của thị trường. Chỉ trong vòng tám tháng kể từ khi ra mắt, LangChain đã thu hút hơn 61.000 sao trên GitHub, cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ từ cộng đồng phát triển và ứng dụng thực tế trong sản xuất tại các doanh nghiệp như Uber, LinkedIn và Klarna.

Điều đó quan trọng vì việc áp dụng sớm của các thương hiệu nổi tiếng chứng minh công nghệ đã sẵn sàng cho các môi trường phức tạp và có rủi ro cao.

Nó thực sự hoạt động như thế nào?

Quy trình làm việc của LangChain vô cùng đơn giản. Một agent nhận truy vấn từ người dùng, tham khảo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo kế hoạch, gọi các công cụ bên ngoài để thu thập dữ liệu hoặc thực hiện các hành động, và quay lại LLM với kết quả cho đến khi công việc hoàn thành.

Chu kỳ này, thường được gọi là vòng lặp ReAct, tiếp tục cho đến khi tác nhân xác định không cần thực hiện thêm bước nào hoặc điều kiện dừng được đáp ứng.

Sức mạnh thực sự nằm ở các thành phần mô-đun hỗ trợ vòng lặp này. LangChain cung cấp các thành phần đã được xây dựng sẵn cho các prompt, bộ nhớ, chuỗi, công cụ và điều phối, giúp nhà phát triển không cần phải tái tạo logic cơ bản.

Trong khi đó, khung con LangGraph mới hơn cung cấp khả năng thực thi bền vững và kiểm soát chi tiết, cho phép các luồng công việc đa bước có thể tạm dừng để chờ phê duyệt của con người hoặc lưu trữ tiến độ qua các phiên làm việc.

Bảng này giải thích cách mỗi thành phần đóng góp vào hệ thống tổng thể.

Các lệnh nhắc đảm bảo tính nhất quán, chuỗi xử lý logic đa bước, bộ nhớ lưu trữ trạng thái, công cụ mở rộng khả năng của agent vượt ra ngoài việc tạo văn bản, và LangGraph quản lý các nhánh phức tạp hoặc các cổng phê duyệt mà các quy trình làm việc doanh nghiệp thường yêu cầu.

Điều này trông như thế nào trong thực tế?

Hãy tưởng tượng một nhóm dịch vụ tài chính đang phải đối mặt với lượng yêu cầu nghiên cứu khổng lồ. Các nhà phân tích tại Morningstar đã gặp phải thách thức tương tự: việc tra cứu dữ liệu thủ công tiêu tốn hàng giờ mỗi ngày, và thời gian phản hồi cho các câu hỏi của khách hàng kéo dài quá lâu.

Công ty đã triển khai một trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi LangChain có tên là “Mo”, tích hợp công nghệ sinh thành được tăng cường bằng truy xuất (retrieval-augmented generation) và bản thiết kế ReAct để tự động hóa việc thu thập dữ liệu và tạo tóm tắt.

Quá trình triển khai diễn ra theo lộ trình sau:

Ví dụ này minh họa cam kết cốt lõi của AI tự động: chuyển các công việc nhận thức lặp đi lặp lại sang phần mềm để các chuyên gia con người có thể tập trung vào việc đưa ra quyết định và sáng tạo.

Nó cũng gợi ý về một bối cảnh cạnh tranh rộng lớn hơn, nơi các nền tảng như LangChain cạnh tranh dựa trên độ sâu tích hợp và trải nghiệm phát triển thay vì chỉ dựa vào sức mạnh xử lý của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một cách thuần túy.

Tích hợp & Tương thích với hệ sinh thái

LangChain tích hợp vào hạ tầng doanh nghiệp hiện có thông qua ba kênh chính: nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ dữ liệu và công cụ vận hành.

Giao diện API tiêu chuẩn của nền tảng cho phép bạn kết nối với hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm cả các phiên bản tùy chỉnh hoặc được tinh chỉnh, được lưu trữ trên cơ sở hạ tầng tại chỗ hoặc trong các đám mây riêng tư. Thiết kế không phụ thuộc vào mô hình này cho phép các tổ chức thử nghiệm với các nhà cung cấp mới mà không cần viết lại logic của agent.

Về mặt dữ liệu, LangChain hỗ trợ hơn 25 mô hình nhúng và hơn 50 cơ sở dữ liệu vectơ cho việc sinh dữ liệu được tăng cường bằng truy vấn.

Các trình tải tài liệu tích hợp sẵn hỗ trợ lưu trữ đám mây (Dropbox, Google Drive), ứng dụng SaaS (Notion, Slack, Gmail) và cơ sở dữ liệu, cung cấp kiến thức từ bên ngoài vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với ít mã tùy chỉnh.

Kết nối này là yếu tố thiết yếu đối với các agent cần truy cập vào tài liệu độc quyền, hồ sơ CRM hoặc dữ liệu vận hành thời gian thực.

Bảng trên cho thấy cách LangChain hoạt động như một cầu nối giữa các mô hình sinh thành và phần còn lại của hệ thống doanh nghiệp.

LangSmith, lớp quan sát thương mại, bổ sung cho các thư viện nguồn mở bằng cách cung cấp khả năng trực quan hóa dấu vết, so sánh phiên bản và các chỉ số đánh giá tự động hóa, giúp các nhóm triển khai các tác nhân vào sản xuất một cách tự tin.

Phản hồi từ cộng đồng & Cảm nhận của người dùng sớm

Cảm nhận của các nhà phát triển về LangChain đã thay đổi đáng kể kể từ khi phản hồi ban đầu vào năm 2023 còn phân chia, với một số kỹ sư thẳng thắn chỉ trích các lớp trừu tượng của nền tảng và những thay đổi nhanh chóng trong API.

Một người dùng Reddit đã chia sẻ sự thất vọng: “Trong tất cả những gì tôi đã thử, LangChain có thể là lựa chọn tồi tệ nhất, nhưng đồng thời cũng là lựa chọn phổ biến nhất.”

Sự phản đối đó phản ánh những vấn đề hợp lý liên quan đến các thay đổi đột ngột và sự phụ thuộc nặng nề, khiến quá trình phát triển bị chậm lại.

Tuy nhiên, giọng điệu đã thay đổi khi dự án phát triển:

Các trích dẫn này minh họa một cộng đồng đã đạt được tiến độ thực sự. Cam kết của nhóm về tính ổn định của API, tài liệu được cải thiện và công cụ cấp doanh nghiệp đã thu hút lại những người hoài nghi và thu hút khối lượng công việc sản xuất nghiêm túc. Sự thay đổi này quan trọng vì động lực của cộng đồng thường dự báo tính khả thi lâu dài trong các hệ sinh thái mã nguồn mở.

Lộ trình & Triển vọng Hệ sinh thái

Hướng phát triển của LangChain tập trung vào tính ổn định và sẵn sàng cho doanh nghiệp.

Với phiên bản ổn định 1.0 được phát hành vào tháng 10 năm 2025, nhóm phát triển commit không có thay đổi gây ảnh hưởng đến tương thích ngược cho đến phiên bản 2.0, đánh dấu giai đoạn trưởng thành sau nhiều năm phát triển nhanh chóng. Cam kết về tính ổn định này giải quyết khiếu nại lâu dài nhất của cộng đồng và tạo tiền đề cho việc triển khai sản xuất lâu dài.

Nhìn về tương lai, nhà sáng lập Harrison Chase đang quảng bá khái niệm “các tác nhân môi trường” hoạt động liên tục trong nền, xử lý các công việc một cách chủ động thay vì chờ đợi các lệnh rõ ràng.

Ông đã trình diễn một trợ lý email tự động vào tháng 1 năm 2025, dự báo một tương lai nơi nhiều trợ lý hợp tác im lặng cho đến khi cần sự chú ý của con người.

Các cải tiến sản phẩm như giao diện hộp thư đến của đại lý (Agent Inbox UI) và tính năng lập lịch sẽ hỗ trợ tầm nhìn này trong suốt năm 2026.

Chase hình dung một sự chuyển đổi từ tự động hóa theo yêu cầu sang các tác nhân liên tục, được điều khiển bởi sự kiện:

*Các tác nhân môi trường sẽ mở ra mức độ năng suất mới bằng cách hợp tác im lặng cho đến khi điểm quyết định yêu cầu sự phán đoán của con người.

Điều này sẽ trở thành một hệ sinh thái nơi các agent trở thành cơ sở hạ tầng, tương tự như cơ sở dữ liệu hoặc hàng đợi tin nhắn, thay vì là các tính năng độc lập.

Bản đồ lộ trình cũng bao gồm các tích hợp sâu hơn với các nhà cung cấp đám mây và doanh nghiệp. Các nhà đầu tư gần đây như Workday, Databricks và Cisco gợi ý về các kết nối tương lai cho các nền tảng đó, cùng với hỗ trợ tinh chỉnh cải tiến và các công cụ chuyên biệt cho các quy trình làm việc trong lĩnh vực tài chính, y tế và pháp lý.

Khi công nghệ AI tạo sinh tiếp tục phát triển, LangChain hướng đến việc duy trì vị trí là giao diện tiêu chuẩn cho các ứng dụng AI tự động, nhấn mạnh vào các nguyên tắc tốt nhất về giám sát, đánh giá và an toàn.

Chi phí của LangChain Agentic AI là bao nhiêu?

Giá cả của LangChain tuân theo mô hình phân cấp, được thiết kế để phù hợp từ các nhà phát triển cá nhân đến các doanh nghiệp lớn.

Kế hoạch Developer miễn phí và bao gồm 5.000 lượt truy vết mỗi tháng, sau đó tính phí $0,50 cho mỗi 1.000 lượt truy vết bổ sung. Gói này phù hợp cho việc thử nghiệm và các công cụ nội bộ nhỏ, nơi việc sử dụng được dự đoán trước.

Kế hoạch Plus có giá $39 mỗi người dùng mỗi tháng, bao gồm 10.000 lượt theo dõi và thêm một lần triển khai agent cấp phát triển miễn phí.

Ngoài ra, chi phí thực thi agent không máy chủ là $0.001 cho mỗi lần chạy nút, và thời gian hoạt động của các agent phát triển được tính phí $0.0007 mỗi phút. Các agent cấp sản xuất có chi phí $0.0036 mỗi phút thời gian hoạt động.

Các khoản phí dựa trên sử dụng này có nghĩa là tổng chi phí sẽ tăng theo độ phức tạp của agent và lưu lượng truy cập thay vì số lượng người dùng được cấp phép, điều này có thể tiết kiệm chi phí cho các quy trình làm việc có giá trị cao nhưng đắt đỏ cho các agent luôn hoạt động với giá trị thấp mỗi lần chạy.

Gói Enterprise Plan sử dụng giá cả tùy chỉnh và mở khóa các tính năng nâng cao như đăng nhập một lần tùy chỉnh, kiểm soát truy cập dựa trên vai trò, triển khai hybrid hoặc tự chủ (giữ dữ liệu nhạy cảm trong VPC của bạn) và các cam kết dịch vụ hỗ trợ (SLAs) cao hơn.

Gói dịch vụ này là mục tiêu cho các tổ chức có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hoặc các hạn chế về hạ tầng đặc thù.

Các chi phí ẩn thường xuất hiện trong các dịch vụ tính toán và tích hợp. Việc chạy các tác nhân phức tạp trên các API mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cao cấp (như GPT-4 hoặc Claude) có thể tạo ra chi phí suy luận đáng kể, đặc biệt khi triển khai quy mô lớn.

Ngoài ra, nếu dữ liệu của bạn nằm trong các hệ thống cũ, bạn có thể cần các kết nối tùy chỉnh hoặc phần mềm trung gian mà các trình tải tiêu chuẩn của LangChain không hỗ trợ, điều này sẽ làm tăng thời gian phát triển và chi phí bảo trì liên tục.