Vì sao tách logic và suy luận giúp AI agent mở rộng quy mô hiệu quả hơn?

Việc tách riêng logic xử lý khỏi quá trình suy luận (inference) đang được xem là một hướng tiếp cận mới giúp AI agent mở rộng quy mô hiệu quả hơn, đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp.

Khi các hệ thống AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế, bài toán lớn nhất không còn là “làm được hay không”, mà là độ ổn định và độ tin cậy. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn mang tính xác suất: một prompt có thể cho kết quả tốt ở lần này nhưng thất bại ở lần khác. Để đối phó, đội ngũ phát triển thường phải bao bọc logic nghiệp vụ bằng hàng loạt vòng lặp retry, nhánh rẽ và cơ chế xử lý lỗi phức tạp.

Cách làm này dẫn đến một vấn đề nghiêm trọng về bảo trì. Phần code mô tả agent cần làm gì bị trộn lẫn với phần code xử lý sự khó đoán của mô hình . Theo một nghiên cứu mới từ Asari AI, MIT CSAIL và Caltech, đây là rào cản lớn khiến các workflow agent khó mở rộng trong doanh nghiệp, và cần một tiêu chuẩn kiến trúc khác.

PAN và ENCOMPASS: một mô hình lập trình mới cho AI agent

Nhóm nghiên cứu giới thiệu một mô hình lập trình có tên Probabilistic Angelic Nondeterminism (PAN), kèm theo triển khai Python mang tên ENCOMPASS. Cách tiếp cận này cho phép lập trình viên chỉ cần viết “luồng lý tưởng” (happy path) của agent, trong khi các chiến lược suy luận như beam search hay backtracking được đẩy xuống một tầng runtime riêng biệt.

Nói cách khác, logic nghiệp vụ và chiến lược suy luận được tách rời hoàn toàn. Điều này giúp giảm nợ kỹ thuật, đồng thời cho phép tối ưu hiệu năng mà không cần viết lại toàn bộ workflow.

Trong nhiều hệ thống AI agent hiện tại, hai khía cạnh khác nhau thường bị trộn lẫn:

• Logic cốt lõi của workflow (chuỗi bước cần thiết để hoàn thành một tác vụ).
• Chiến lược xử lý bất định tại thời điểm suy luận, như sinh nhiều bản nháp hoặc kiểm tra kết quả theo tiêu chí.

Khi hai phần này gắn chặt vào nhau, code trở nên mong manh và khó mở rộng. Chẳng hạn, chỉ để chuyển từ chiến lược sampling đơn giản sang beam search, lập trình viên có thể phải viết lại cấu trúc toàn bộ agent. Chi phí thử nghiệm quá cao khiến nhiều nhóm chấp nhận giải pháp “tàm tạm” thay vì tối ưu độ chính xác.

Tách logic khỏi tìm kiếm để mở rộng quy mô AI agent

ENCOMPASS giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép đánh dấu các “điểm không chắc chắn” trong code thông qua primitive branchpoint(). Đây là nơi LLM được gọi và có khả năng tạo ra nhiều hướng thực thi khác nhau.

Lập trình viên vẫn viết code như thể mọi thứ sẽ chạy trơn tru. Khi runtime thực thi, framework sẽ diễn giải các branchpoint này để xây dựng một cây tìm kiếm các đường đi khả thi.

Cách tiếp cận này tạo ra các agent theo mô hình “program-in-control”, tức là chương trình kiểm soát luồng xử lý, còn LLM chỉ đảm nhiệm các tác vụ con cụ thể. So với các hệ thống “LLM-in-control”, mô hình này dễ kiểm soát, dễ audit và phù hợp hơn với môi trường doanh nghiệp.

Quan trọng hơn, các thuật toán tìm kiếm như DFS, beam search hay Monte Carlo tree search có thể được áp dụng mà không cần thay đổi logic nghiệp vụ ban đầu.

Lợi ích trong chuyển đổi hệ thống cũ và dịch mã nguồn

Một ví dụ điển hình là bài toán chuyển đổi mã Java sang Python. Workflow này bao gồm dịch từng file, tạo đầu vào, chạy thử và xác thực kết quả.

Với cách viết Python truyền thống, việc thêm logic tìm kiếm đòi hỏi xây dựng máy trạng thái (state machine), khiến code vừa khó đọc vừa khó bảo trì. Beam search thậm chí buộc lập trình viên phải chia nhỏ workflow và tự quản lý trạng thái.

Khi áp dụng ENCOMPASS, nhóm nghiên cứu chỉ cần chèn branchpoint() trước các lần gọi LLM. Logic chính vẫn tuyến tính, rõ ràng. Kết quả cho thấy beam search ở mức file và phương thức đều cho hiệu quả vượt trội so với sampling đơn giản.

Dữ liệu cũng chỉ ra rằng hiệu năng tăng gần tuyến tính theo log của chi phí suy luận. Chiến lược hiệu quả nhất – beam search chi tiết – cũng là chiến lược khó triển khai nhất nếu dùng cách viết code truyền thống.

Tối ưu chi phí và khả năng mở rộng hiệu năng

Chi phí suy luận là mối quan tâm lớn của các lãnh đạo phụ trách P&L trong dự án AI. Nghiên cứu cho thấy, dùng thuật toán tìm kiếm thông minh hiệu quả hơn nhiều so với việc tăng số vòng phản hồi.

Trong một thử nghiệm với mô hình Reflexion (LLM tự đánh giá lại đầu ra của mình), cách tiếp cận dựa trên tìm kiếm đạt hiệu năng tương đương nhưng chi phí thấp hơn đáng kể.

Nhờ tách riêng chiến lược suy luận, doanh nghiệp có thể linh hoạt điều chỉnh giữa chi phí và độ chính xác. Công cụ nội bộ ít rủi ro có thể dùng chiến lược rẻ và “tham lam”, trong khi ứng dụng hướng khách hàng có thể dùng tìm kiếm sâu hơn – tất cả chạy trên cùng một codebase.

Thách thức và giới hạn

Dù giảm đáng kể độ phức tạp code, framework này không tự động thiết kế agent. Kỹ sư vẫn cần xác định đúng vị trí branchpoint và tiêu chí đánh giá thành công.

Ngoài ra, hiệu quả của tìm kiếm phụ thuộc vào khả năng chấm điểm các nhánh. Với dịch mã, việc chạy test là khả thi. Nhưng với các tác vụ mang tính chủ quan như tóm tắt hay sáng tạo nội dung, việc xây dựng hàm đánh giá vẫn là nút thắt lớn.

Hệ thống cũng yêu cầu quản lý chặt chẽ các tác động phụ bên ngoài như ghi database hay gọi API, để tránh lặp hành động khi nhánh bị nhân bản.

Cách tiếp cận của PAN và ENCOMPASS phù hợp với các nguyên lý lâu đời của kỹ nghệ phần mềm: tính mô-đun và tách biệt trách nhiệm.

Nhúng logic xác suất trực tiếp vào ứng dụng nghiệp vụ sẽ tạo ra nợ kỹ thuật, khiến hệ thống khó kiểm thử, khó audit và khó nâng cấp. Ngược lại, việc tách riêng chiến lược suy luận cho phép tối ưu độc lập từng phần.

Quan trọng hơn, nó giúp cải thiện quản trị và tuân thủ. Nếu một chiến lược suy luận gây lỗi hay “hallucination”, có thể điều chỉnh ở cấp toàn hệ thống mà không cần rà soát từng agent riêng lẻ.

Nghiên cứu cho thấy, khi chi phí suy luận tiếp tục tăng, việc cô lập độ phức tạp của luồng thực thi sẽ là yếu tố quyết định độ bền vững của kiến trúc AI doanh nghiệp trong dài hạn.