LangGraph là gì? Cách LangGraph giúp xây dựng Agentic AI có kiểm soát và đáng tin cậy hơn

1. Giới thiệu LangGraph

LangGraph là một framework mở rộng của LangChain, được thiết kế để quản lý luồng hoạt động của các Agent trong ứng dụng AI theo cấu trúc đồ thị (graph-based workflow).

Nếu như LangChain giúp bạn kết nối các mô hình LLM, công cụ và dữ liệu,
thì LangGraph giúp bạn điều phối cách mà các thành phần đó hoạt động cùng nhau — có thể rẽ nhánh, lặp lại, lưu trạng thái, và xử lý tình huống phức tạp giống như một bộ não có logic rõ ràng.

💡 Nói ngắn gọn:
LangChain là nền tảng, còn LangGraph là bộ điều hành có logic cho Agentic AI.

2. Tại sao cần LangGraph?

Trong thực tế, khi xây dựng Agent AI, bạn sẽ gặp các vấn đề:

3. Cấu trúc và thành phần của LangGraph

LangGraph được thiết kế theo mô hình đồ thị định hướng (Directed Graph), trong đó mỗi node là một hành động hoặc trạng thái, và edge xác định luồng điều khiển.

🔹 Thành phần chính:

4. Cách hoạt động của LangGraph

LangGraph cho phép bạn mô hình hóa quy trình AI dưới dạng đồ thị trạng thái.
Ví dụ một chatbot có logic sau:

1. Người dùng đặt câu hỏi
2. Hệ thống xác định loại câu hỏi (về tài liệu / về hành động / hỏi tự do)
3. Nếu là câu hỏi tài liệu → kích hoạt RAG
4. Nếu là hành động → gọi API Tool
5. Nếu là hội thoại tự do → trả lời bằng LLM
6. Lưu kết quả vào trạng thái hội thoại

Biểu đồ khái niệm:

[User Input]
↓
[Classifier Node]
┌───────────────┬────────────────┐
↓               ↓                ↓
[RAG Node]   [Action Node]    [Chat Node]
↓               ↓                ↓
→ [Response Node] → [Memory Update]

LangGraph sẽ tự động quản lý:

• Khi nào chuyển node
• Dữ liệu nào được truyền giữa các node
• Trạng thái nào cần lưu hoặc reset

5. Ví dụ code LangGraph cơ bản

from langgraph.graph import Graph, Node

# 1. Định nghĩa các node
def classify_question(input_text):
    if "policy" in input_text.lower():
        return "rag"
    elif "send" in input_text.lower():
        return "action"
    else:
        return "chat"

def rag_node(state):
    return f"RAG: tìm kiếm tài liệu '{state['input']}'"

def action_node(state):
    return f"Thực hiện hành động với '{state['input']}'"

def chat_node(state):
    return f"Chat: trả lời tự nhiên cho '{state['input']}'"

# 2. Tạo graph
graph = Graph()
graph.add_node("classifier", classify_question)
graph.add_node("rag", rag_node)
graph.add_node("action", action_node)
graph.add_node("chat", chat_node)

# 3. Kết nối logic
graph.add_edge("classifier", "rag", condition=lambda output: output == "rag")
graph.add_edge("classifier", "action", condition=lambda output: output == "action")
graph.add_edge("classifier", "chat", condition=lambda output: output == "chat")

# 4. Chạy thử
result = graph.run({"input": "Tell me about company policy"})
print(result)

Kết quả:

RAG: tìm kiếm tài liệu 'Tell me about company policy'

6. Lợi ích khi dùng LangGraph

✅ Quản lý trạng thái rõ ràng – mỗi bước xử lý được lưu và phục hồi dễ dàng. ✅ Tối ưu logic phức tạp – dễ định nghĩa luồng rẽ nhánh, vòng lặp, retry. ✅ Tương thích với LangChain – có thể reuse các chain, tool, retriever. ✅ Kiểm soát tốt hành vi Agent – tránh vòng lặp vô hạn hoặc phản hồi sai. ✅ Thích hợp cho môi trường production – hỗ trợ checkpoint, logging, async.

7. Ứng dụng thực tế của LangGraph

• 🤖 Chatbot có ngữ cảnh sâu (Context-aware Agent)
• 🧠 AI Workflow phức tạp nhiều bước (phân tích, tóm tắt, hành động)
• 📊 Hệ thống phân tích tự động có điều kiện
• 🧩 Multi-agent collaboration – nhiều Agent phối hợp giải quyết tác vụ
• 🔁 Pipeline LLM có kiểm soát (Loop & Conditional Flow)

8. Best Practices khi sử dụng LangGraph

✅ Thiết kế graph nhỏ trước → kiểm thử logic rồi mở rộng dần. ✅ Sử dụng checkpoint hợp lý để tránh mất trạng thái khi lỗi. ✅ Gắn logging / tracing để quan sát đường đi của dữ liệu. ✅ Kết hợp với LangChain Tools để tận dụng RAG, Memory, và Agent. ✅ Phân tách các node có nhiệm vụ rõ ràng – tránh node “làm quá nhiều việc”. ✅ Dùng cache hoặc state store (Redis, Postgres) nếu chạy production.

9. LangGraph vs LangChain

10. Kết luận

LangGraph là bước tiến quan trọng sau LangChain, giúp các ứng dụng AI trở nên:

• Thông minh hơn (Agent có logic và hành động có mục đích),
• Ổn định hơn (stateful & checkpointed),
• Dễ mở rộng hơn (multi-agent collaboration).

🚀 Nếu bạn đang xây dựng chatbot doanh nghiệp, hệ thống AI agent tự động, hoặc workflow AI nhiều nhánh, LangGraph là công cụ bạn nên thử ngay.