LangGraph là gì? Khám phá kiến trúc mới cho ứng dụng LLM phức tạp & Multi-Agent

Trong bối cảnh công nghệ AI tạo sinh phát triển vũ bão, việc xây dựng các ứng dụng DAG đang dần bộc lộ nhiều hạn chế, đặc biệt khi đối mặt với các tác vụ phức tạp đòi hỏi khả năng ghi nhớ và ra quyết định liên tục. LangChain đã đặt nền móng vững chắc cho việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng để tạo ra những AI Agent thực sự thông minh và có khả năng tự điều hướng, lập trình viên cần một cơ chế linh hoạt hơn. LangGraph ra đời chính là lời giải cho bài toán này. Vậy cụ thể LangGraph là gì?

Tổng quan về LangGraph

LangGraph là gì?

LangGraph là một thư viện mở rộng phát triển từ LangChain, được thiết kế dành riêng cho việc xây dựng ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng duy trì trạng thái và vận hành theo cơ chế đa tác tử. Thay vì phụ thuộc vào quy trình xử lý tuyến tính dạng DAG (Directed Acyclic Graph), framework này cho phép kỹ sư kiến tạo luồng tác vụ dưới dạng đồ thị linh hoạt, hỗ trợ hình thành các vòng lặp xử lý liên tục nhằm tăng cường khả năng suy luận, ghi nhớ ngữ cảnh và ra quyết định thích ứng.

Giải pháp LangGraph đặc biệt hiệu quả cho những hệ thống AI Agent đòi hỏi kiểm soát luồng dữ liệu chặt chẽ, duy trì tính nhất quán và vận hành ổn định trong các tình huống phức tạp.

Xem thêm: LangChain là gì?

Kiến trúc và thành phần chính trong LangGraph

1. State (Trạng thái)

Trạng thái đóng vai trò là “bộ nhớ chung” của toàn bộ ứng dụng. Thành phần này thường được định nghĩa dưới dạng một cấu trúc dữ liệu cụ thể (như TypedDict hoặc Pydantic model), có nhiệm vụ lưu trữ và theo dõi thông tin xuyên suốt vòng đời của ứng dụng. Khi luồng công việc di chuyển qua các bước xử lý, trạng thái sẽ được bảo lưu, cập nhật hoặc bổ sung dữ liệu mới. Cơ chế này đảm bảo rằng mỗi bước tiếp theo đều nắm được đầy đủ ngữ cảnh của các bước trước đó, giúp hệ thống đưa ra phản hồi chính xác và nhất quán.

2. Nodes (Nút xử lý)

Các Nodes (nút) đại diện cho những đơn vị thực thi công việc cụ thể hoặc các tác tử (Agents). Mỗi Nodes thường là một hàm Python hoặc một chuỗi xử lý (runnable) của LangChain. Nhiệm vụ của Nodes là tiếp nhận trạng thái hiện tại làm đầu vào, thực hiện các tác vụ tính toán (như gọi API, truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc xử lý logic nội bộ) và trả về một bản cập nhật cho trạng thái. Trong kiến trúc tổng thể, các Nodes đóng vai trò là những “trạm làm việc” nơi dữ liệu được biến đổi trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo.

3. Edges (Cạnh kết nối)

Cạnh là những đường liên kết quy định luồng di chuyển của dữ liệu giữa các Nodes. LangGraph phân loại thành hai dạng cạnh chính để tối ưu hóa quy trình:

• Cạnh thông thường (Normal Edges): Quy định sự chuyển tiếp trực tiếp và cố định từ nút này sang nút khác (Ví dụ: Luôn đi từ nút A sang nút B).
• Cạnh có điều kiện (Conditional Edges): Đây là yếu tố tạo nên sự thông minh cho hệ thống. Loại cạnh này cho phép ứng dụng tự động lựa chọn hướng đi tiếp theo dựa trên kết quả của bước trước đó hoặc dựa trên trạng thái hiện tại. Nhờ vậy, AI có thể rẽ nhánh logic, quay lại bước cũ để sửa lỗi hoặc kết thúc quy trình một cách linh hoạt.

4. StateGraph (Đồ thị trạng thái)

Tất cả các thành phần trên được quản lý và điều phối bởi một đối tượng gọi là StateGraph. Đối tượng này khởi tạo đồ thị, xác định cấu trúc trạng thái ban đầu và thiết lập mạng lưới kết nối giữa các Nút và Cạnh. Sau khi hoàn tất thiết kế, StateGraph sẽ biên dịch (compile) toàn bộ cấu trúc thành một ứng dụng hoàn chỉnh (thường là một Runnable), sẵn sàng nhận đầu vào từ người dùng và thực thi luồng công việc theo logic đã lập trình.

Các tính năng nổi bật của LangGraph

LangGraph không chỉ đơn thuần là một bản nâng cấp, thư viện này mang đến những khả năng vượt trội giúp định hình lại cách xây dựng các ứng dụng AI hiện đại.

Cấu trúc vòng lặp (Cycles) và khả năng tự sửa lỗi

Đây là tính năng định danh của LangGraph. Trong khi các framework trước đây thường hoạt động theo cơ chế một chiều (đầu vào -> xử lý -> đầu ra), LangGraph cho phép thiết lập các vòng lặp. Cơ chế này giúp AI Agent có thể quay lại các bước trước đó, suy nghĩ lại hoặc thực hiện lại một hành động nếu kết quả chưa đạt yêu cầu. Khả năng này mô phỏng sát sườn quy trình tư duy của con người: thử nghiệm, đánh giá sai sót và sửa đổi.

Quản lý trạng thái bền vững

LangGraph tích hợp sẵn khả năng ghi nhớ trạng thái (State) một cách tự động. Mọi dữ liệu, lịch sử hội thoại hay kết quả trung gian đều được lưu trữ và cập nhật qua từng bước đi trong đồ thị. Tính năng này đảm bảo hệ thống không bao giờ bị “mất trí nhớ” giữa chừng, cho phép các ứng dụng phức tạp duy trì mạch lạc logic từ đầu đến cuối phiên làm việc.

Human-in-the-loop (Sự can thiệp của con người)

Đối với các quy trình nghiệp vụ nhạy cảm, việc để AI tự quyết định hoàn toàn có thể gây ra rủi ro. LangGraph cung cấp cơ chế cho phép con người tham gia vào quy trình duyệt hoặc chỉnh sửa hành động tiếp theo của AI trước khi hệ thống thực thi. Tính năng này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế hoặc chăm sóc khách hàng doanh nghiệp.

Hỗ trợ đa tác tử (Multi-Agent Collaboration)

Thư viện này được thiết kế để tối ưu hóa việc phối hợp giữa nhiều AI Agent với nhau. Nhà phát triển có thể tạo ra các “nhóm làm việc” kỹ thuật số, nơi mỗi Agent đảm nhiệm một vai trò chuyên biệt (ví dụ: một Agent chuyên viết code, một Agent chuyên kiểm thử) và giao tiếp, trao đổi dữ liệu với nhau thông qua đồ thị chung để hoàn thành mục tiêu lớn.

Tại sao cần sử dụng LangGraph thay vì LangChain thuần túy?

Mặc dù LangChain đã đặt nền móng cho việc phát triển ứng dụng LLM, nhưng khi độ phức tạp của bài toán tăng lên, các giới hạn của kiến trúc chuỗi (Chain) bắt đầu bộc lộ. LangGraph ra đời để giải quyết những điểm nghẽn này.

Vượt qua giới hạn của mô hình tuyến tính (DAG)

LangChain thuần túy hoạt động dựa trên cấu trúc DAG – tức là các luồng xử lý đi thẳng từ điểm A đến điểm B mà không có sự quay đầu. Điều này hoạt động tốt cho các tác vụ đơn giản như tóm tắt văn bản hay dịch thuật. Tuy nhiên, để xây dựng một Agent thông minh biết tự suy luận và hoạt động trong môi trường biến động, lập trình viên cần các vòng lặp (Loops). LangGraph cung cấp khả năng này, cho phép tạo ra các quy trình linh hoạt và “thông minh” hơn nhiều so với các chuỗi cứng nhắc.

Kiểm soát luồng đi chi tiết hơn

Trong LangChain, việc sử dụng AgentExecutor thường giống như làm việc với một “hộp đen” – lập trình viên khó can thiệp sâu vào cách Agent đưa ra quyết định bên trong. Ngược lại, LangGraph trao quyền kiểm soát hoàn toàn cho người phát triển. Bạn có thể định nghĩa chính xác từng trạng thái, từng điều kiện rẽ nhánh và cách hệ thống phản ứng trong mọi tình huống cụ thể. Sự minh bạch này giúp việc gỡ lỗi (debug) và tối ưu hóa hệ thống trở nên dễ dàng hơn.

Quản lý bộ nhớ ưu việt hơn

Với LangChain, việc duy trì bối cảnh trong các chuỗi dài thường đòi hỏi nhiều thao tác thủ công và dễ gặp lỗi mất dữ liệu. LangGraph giải quyết vấn đề này thông qua đối tượng State được chia sẻ toàn cục. Cách tiếp cận này giúp việc truyền tải dữ liệu giữa các bước xử lý trở nên mượt mà, đồng thời giảm thiểu đáng kể mã nguồn thừa (boilerplate code) cần viết để quản lý bộ nhớ.

Khả năng mở rộng cho các hệ thống lớn

Khi ứng dụng phát triển lớn hơn, việc nối dài các chuỗi LangChain sẽ tạo ra một cấu trúc cồng kềnh và khó bảo trì (“Spaghetti code”). LangGraph tổ chức mã nguồn dưới dạng các nút và cạnh độc lập, giúp kiến trúc ứng dụng trở nên mô-đun hóa. Nhờ đó, đội ngũ kỹ thuật có thể dễ dàng thêm mới, sửa đổi hoặc nâng cấp từng phần nhỏ của hệ thống mà không làm ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình vận hành.

LangGraph hay LangChain: Khi nào nên chọn?

Mặc dù LangGraph được xây dựng trên nền tảng của LangChain, hai công cụ này phục vụ những triết lý thiết kế và mục đích sử dụng khác biệt. Dưới đây là bảng so sánh dựa trên các tiêu chí kỹ thuật cốt lõi:

Khi nào nên chọn LangChain?

LangChain vẫn là lựa chọn tuyệt vời cho các ứng dụng có quy trình xử lý rõ ràng, cố định và không yêu cầu AI phải “suy nghĩ lại”. Hãy sử dụng LangChain khi:

• Xây dựng ứng dụng RAG cơ bản: Hỏi đáp trên tài liệu với quy trình chuẩn (Truy vấn -> Tìm kiếm -> Trả lời).
• Các tác vụ tuyến tính: Tóm tắt văn bản, dịch thuật, trích xuất thông tin đơn giản.
• Cần triển khai nhanh: Khi mục tiêu là đưa ra sản phẩm thử nghiệm trong thời gian ngắn nhất mà không cần logic điều hướng phức tạp.
• Người phát triển mới làm quen: Đội ngũ kỹ thuật chưa có nhiều kinh nghiệm với LLM và muốn tận dụng các mẫu (templates) có sẵn.
  

Khi nào nên chọn LangGraph?

LangGraph là giải pháp bắt buộc khi ứng dụng đòi hỏi sự linh hoạt, khả năng tự chủ và độ tin cậy cao. Hãy chuyển sang LangGraph khi:

• Xây dựng AI Agent tự hành: Hệ thống cần tự lên kế hoạch, thực hiện hành động, kiểm tra kết quả và tự sửa lỗi nếu thất bại (Ví dụ: Agent viết code tự chạy thử và sửa bug).
• Quy trình nghiệp vụ có vòng lặp: Các tác vụ yêu cầu sự tương tác qua lại liên tục, ví dụ như một chatbot thu thập thông tin khách hàng cần hỏi lại nếu dữ liệu nhập vào không hợp lệ.
• Hệ thống Multi-Agent: Cần phối hợp một nhóm các trợ lý ảo chuyên biệt (một trợ lý tìm kiếm, một trợ lý viết bài, một trợ lý kiểm duyệt) làm việc cùng nhau.
• Yêu cầu Human-in-the-loop: Ứng dụng cần tạm dừng để chờ con người phê duyệt trước khi tiếp tục bước tiếp theo (Ví dụ: Duyệt chi ngân sách, phê duyệt nội dung nhạy cảm).

Ứng dụng thực tế của LangGraph trong doanh nghiệp

Hệ thống chăm sóc khách hàng & xử lý khiếu nại chuyên sâu

Các chatbot truyền thống thường gặp khó khăn khi khách hàng thay đổi ý định hoặc cung cấp thông tin rời rạc. Với LangGraph, doanh nghiệp có thể xây dựng các trợ lý ảo có khả năng:

• Thu thập và xác thực thông tin: Nếu khách hàng muốn đổi vé máy bay, AI sẽ kiểm tra trạng thái vé. Nếu thiếu thông tin (ngày mới, giờ bay), hệ thống sẽ tự động quay lại bước hỏi (Loop) cho đến khi có đủ dữ liệu hợp lệ thay vì báo lỗi.
• Duy trì ngữ cảnh dài hạn: Hệ thống ghi nhớ toàn bộ lịch sử trao đổi để xử lý các yêu cầu kéo dài qua nhiều ngày mà không bắt khách hàng lặp lại vấn đề từ đầu.

Trợ lý phân tích dữ liệu & lập báo cáo tài chính

Quy trình phân tích dữ liệu thường đòi hỏi nhiều bước thử sai. LangGraph cho phép thiết lập một quy trình làm việc khép kín cho AI Agent:

• Tự động sửa lỗi truy vấn: Khi Agent tạo ra một câu lệnh SQL để lấy dữ liệu doanh thu nhưng gặp lỗi cú pháp, đồ thị sẽ điều hướng quy trình quay lại bước “Viết code” để sửa lại câu lệnh dựa trên thông báo lỗi, thay vì trả về kết quả rỗng cho người dùng.
• Tổng hợp đa nguồn: Hệ thống có thể phối hợp nhiều Agent con (một Agent tìm kiếm tin tức thị trường, một Agent đọc báo cáo nội bộ) để tổng hợp thành một bản báo cáo chiến lược hoàn chỉnh.

Tự động hóa quy trình phát triển phần mềm

Đây là một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của LangGraph. Các công ty công nghệ có thể tạo ra các “Kỹ sư AI” ảo hỗ trợ đội ngũ lập trình viên:

• Quy trình Code – Test – Fix: Agent viết mã nguồn -> Chạy thử nghiệm (Unit Test) -> Nếu thất bại, hệ thống quay ngược lại bước viết mã để sửa lỗi -> Chạy lại kiểm thử. Vòng lặp này tiếp diễn cho đến khi mã nguồn chạy đúng yêu cầu.
• Review code tự động: AI Agent đóng vai trò người kiểm duyệt, quét các lỗ hổng bảo mật và đề xuất chỉnh sửa trước khi mã được hợp nhất vào hệ thống chính.

Quy trình phê duyệt nội dung có sự tham gia của con người

Trong các lĩnh vực nhạy cảm như Marketing hay Pháp lý, việc để AI tự đăng tải nội dung chứa đựng nhiều rủi ro. LangGraph cung cấp giải pháp tích hợp con người vào luồng xử lý:

• Cơ chế tạm dừng: AI soạn thảo nội dung email marketing hoặc hợp đồng -> Hệ thống chuyển sang trạng thái “Chờ duyệt” và gửi thông báo cho quản lý.
• Phản hồi linh hoạt: Nếu quản lý chọn “Đồng ý”, quy trình tiếp tục đi đến bước “Gửi”. Nếu chọn “Chỉnh sửa”, hệ thống sẽ quay lại bước “Soạn thảo” kèm theo ghi chú góp ý của quản lý để AI viết lại.

Trợ lý nghiên cứu thị trường & tổng hợp tin tức

Thay vì chỉ tìm kiếm một lần và trả về kết quả sơ sài, ứng dụng LangGraph có thể thực hiện quy trình nghiên cứu sâu:

• Agent thực hiện tìm kiếm ban đầu -> Đọc và đánh giá độ tin cậy của nguồn tin -> Nếu thông tin chưa đủ, hệ thống tự động tạo từ khóa tìm kiếm mới và lặp lại quy trình.
• Cuối cùng, Agent biên tập lại toàn bộ thông tin thành một bài phân tích chuyên sâu với đầy đủ dẫn chứng, giúp ban lãnh đạo tiết kiệm hàng giờ đọc tài liệu.

Hướng dẫn cài đặt và sử dụng LangGraph cơ bản

Để bắt đầu làm việc với LangGraph, người sử dụng cần chuẩn bị môi trường Python (phiên bản 3.9 trở lên) và các khóa API cần thiết (như OpenAI API Key).

Cài đặt thư viện

# Tạo virtual environment (khuyến nghị)

python -m venv venv

source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

# Cài đặt LangGraph và các gói liên quan

pip install -U langgraph langchain langchain-openai langchain-anthropic langchain-google-genai

# Nếu dùng OpenAI

pip install langchain-openai

# Nếu dùng Grok, Gemini, Claude, v.v.

pip install langchain-anthropic

pip install langchain-google-genai

pip install langchain-groq

# Công cụ để visualize graph (rất hữu ích)

pip install "langgraph[cli]"

# hoặc

pip install pygraphviz # để vẽ graph đẹp hơn

Cấu trúc cơ bản của một LangGraph

from typing import TypedDict, Annotated, Sequence

from langchain_core.messages import BaseMessage, HumanMessage

from langgraph.graph import StateGraph, END

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

# 1. Định nghĩa State (trạng thái của graph)

class AgentState(TypedDict):

messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], "add_messages"] # tự động append

# Có thể thêm các field khác: user_input, tool_results, ...

# 2. Định nghĩa các node (hàm xử lý)

def chatbot(state: AgentState):

# Gọi LLM ở đây

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)

return {"messages": [llm.invoke(state["messages"])]}

# 3. Tạo graph

workflow = StateGraph(AgentState)

# 4. Thêm node

workflow.add_node("chatbot", chatbot)

# 5. Set entry point

workflow.set_entry_point("chatbot")

# 6. Thêm edge (có thể có điều kiện)

workflow.add_edge("chatbot", END) # kết thúc luôn

# 7. Compile graph (bắt buộc có checkpointer để lưu state)

memory = MemorySaver()

app = workflow.compile(checkpointer=memory)

Chạy graph đơn giản nhất (chatbot cơ bản)

from langchain_core.messages import HumanMessage

# Config chứa thread_id để lưu trạng thái cuộc trò chuyện

config = {"configurable": {"thread_id": "abc123"}}

# Input

user_input = HumanMessage(content="Xin chào, bạn tên gì?")

input_data = {"messages": [user_input]}

# Stream kết quả

for event in app.stream(input_data, config, stream_mode="values"):

event["messages"][-1].pretty_print()

Kết quả sẽ in ra tin nhắn của assistant.

Ví dụ thực tế: Agent có công cụ (Tools) + vòng lặp

from langchain_core.tools import tool

from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition

@tool

def search(query: str) -> str:

"""Tìm kiếm trên Internet"""

return f"Kết quả giả lập cho: {query}"

tools = [search]

tool_node = ToolNode(tools)

# LLM có bind tools

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

def agent(state: AgentState):

return {"messages": [llm_with_tools.invoke(state["messages"])]}

# Tạo graph

graph_builder = StateGraph(AgentState)

graph_builder.add_node("agent", agent)

graph_builder.add_node("tools", tool_node)

graph_builder.set_entry_point("agent")

# Điều kiện: nếu LLM gọi tool thì đi vào node tools, ngược lại kết thúc

graph_builder.add_conditional_edges(

"agent",

tools_condition, # hàm có sẵn của LangGraph

{"tools": "tools", END: END}

)

graph_builder.add_edge("tools", "agent") # sau khi chạy tool thì quay lại agent

memory = MemorySaver()

graph = graph_builder.compile(checkpointer=memory)

# Chạy

config = {"configurable": {"thread_id": "123"}}

input_message = HumanMessage(content="Thời tiết hôm nay ở Hà Nội thế nào?")

for chunk in graph.stream({"messages": [input_message]}, config, stream_mode="values"):

chunk["messages"][-1].pretty_print()

Visualize graph (rất hữu ích khi debug)

# Sau khi compile

from IPython.display import Image, display

display(Image(graph.get_graph().draw_mermaid_png()))

Hoặc dùng CLI:

langgraph dev # chạy server local để xem graph trên trình duyệt

Một số mẹo hay

• Luôn dùng checkpointer(MemorySaverhoặcPostgresSaver`, …) nếu muốn giữ state giữa các lượt.
• Dùng Annotated[Sequence[BaseMessage], “add_messages”] để tự động append tin nhắn.
• Dùng tools_condition và ToolNode có sẵn thay vì tự viết điều kiện.
• Có thể thêm human-in-the-loop bằng cách:

graph.add_node(“human”, lambda state: state) # node không làm gì

graph.add_conditional_edges(“agent”, should_continue, {“human”: “human”, END: END})

graph.add_edge(“human”, “agent”)

Các template sẵn có (từ LangGraph 0.1+)

pip install langgraph-cli

langgraph new my-agent --template langgraph-agent

Có sẵn các template:

• langgraph-agent (agent cơ bản)
• langgraph-rag
• langgraph-crag
• langgraph-multi-agent

Chúc bạn xây dựng agent thành công với LangGraph!

Kết luận

Bằng cách trang bị khả năng duy trì trạng thái và cơ chế vòng lặp linh hoạt, LangGraph trao cho nhà phát triển quyền kiểm soát tối đa để kiến tạo những AI Agent bền bỉ, đủ sức giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp trong thực tế.

Sắp tới sẽ là kỷ nguyên của các ứng dụng đa tác tử (Multi-Agent). Việc bắt đầu nghiên cứu và tích hợp LangGraph ngay từ hôm nay sẽ là bước chuẩn bị chiến lược, giúp doanh nghiệp và đội ngũ kỹ thuật đi đầu trong làn sóng đổi mới công nghệ này.

Những câu hỏi thường gặp