Lập Trình AI Agent: Từ Khái Niệm Đến Thực Chiến Cho Developer

flowchart TD
    subgraph AI AGENT CORE
        A["1. LLM Core (Bộ Não Suy Luận)"]
        B["2. Tools / Function Calling (Tay Chân)"]
        C["3. Memory (Bộ Nhớ Ngắn & Dài Hạn)"]
        D["4. Planner (Bộ Lập Kế Hoạch)"]
        E["5. Orchestrator (Vòng Kiểm Soát & Điều Phối)"]
    end
    
    A <--> D
    A <--> C
    E --> A
    A -->|Quyết định gọi tool| B
    B -->|Kết quả thực thi| E

[Người dùng đưa mục tiêu]
       │
       ▼
1. THOUGHT (Suy luận): Agent phân tích trạng thái hiện tại và lập kế hoạch bước tiếp theo.
       │
       ▼
2. ACTION (Hành động): Agent quyết định gọi Tool cụ thể với tham số được chuẩn hóa JSON.
       │
       ▼
3. OBSERVATION (Quan sát): Hệ thống thực thi Tool và trả kết quả thật vào ngữ cảnh của Agent.
       │
       ▼
4. EVALUATION (Đánh giá): Agent kiểm tra kết quả đã đạt mục tiêu chưa?
       ├─ Chưa đạt: Quay lại bước 1.
       └─ Đã đạt: Xuất phản hồi cuối cùng cho người dùng.

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

// 1. Định nghĩa danh mục công cụ (Tools Specification)
const tools: OpenAI.ChatCompletionTool[] = [
  {
    type: 'function',
    function: {
      name: 'get_weather',
      description: 'Lấy thông tin nhiệt độ và thời tiết hiện tại của một thành phố',
      parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
          city: { type: 'string', description: 'Tên thành phố (vd: Hanoi, Saigon)' }
        },
        required: ['city']
      }
    }
  }
];

// Hàm thực thi công cụ thực tế
async function executeTool(name: string, args: Record<string, unknown>): Promise<string> {
  if (name === 'get_weather') {
    const city = args.city as string;
    // Mô phỏng kết quả gọi API thật
    return JSON.stringify({ city, temperature: '28°C', condition: 'Sunny with clouds' });
  }
  throw new Error(`Tool ${name} không tồn tại.`);
}

// 2. Hiện thực hóa Vòng lặp Agent (Agent Loop)
async function runAgent(userPrompt: string, maxIterations = 5) {
  const messages: OpenAI.ChatCompletionMessageParam[] = [
    { role: 'system', content: 'Bạn là một trợ lý AI Agent hữu ích có khả năng sử dụng công cụ để giải quyết bài toán.' },
    { role: 'user', content: userPrompt }
  ];

  console.log(`[USER]: ${userPrompt}`);

  for (let i = 0; i < maxIterations; i++) {
    const response = await openai.chat.completions.create({
      model: 'gpt-4o',
      messages,
      tools
    });

    const choice = response.choices[0];
    const message = choice.message;
    messages.push(message);

    // Nếu Agent không gọi công cụ nào nữa -> Đã có câu trả lời cuối cùng
    if (!message.tool_calls || message.tool_calls.length === 0) {
      console.log(`[AGENT FINAL]: ${message.content}`);
      return message.content;
    }

    // Nếu Agent yêu cầu gọi Tool
    for (const toolCall of message.tool_calls) {
      const toolName = toolCall.function.name;
      const toolArgs = JSON.parse(toolCall.function.arguments);
      console.log(`[STEP ${i + 1} - ACTION]: Gọi tool '${toolName}' với tham số:`, toolArgs);

      try {
        const result = await executeTool(toolName, toolArgs);
        // Trả kết quả quan sát (Observation) ngược lại cho LLM
        messages.push({
          role: 'tool',
          tool_call_id: toolCall.id,
          content: result
        });
      } catch (err: any) {
        messages.push({
          role: 'tool',
          tool_call_id: toolCall.id,
          content: JSON.stringify({ error: err.message })
        });
      }
    }
  }

  throw new Error('Agent vượt quá số lần lặp tối đa mà chưa hoàn thành mục tiêu.');
}

// Chạy thử nghiệm
// runAgent("Thời tiết ở Hanoi hôm nay như thế nào?");