Multi-Agent Systems trong môi trường Enterprise

Single LLM call đủ cho Q&A đơn giản. Nhưng enterprise workflows phức tạp cần multi-agent systems — nhiều AI agents chuyên biệt phối hợp với nhau.

Khi nào cần Multi-Agent?

• Task yêu cầu nhiều specialized skills
• Workflow có branching logic phức tạp
• Cần parallel processing nhiều sub-tasks
• Cần separation of concerns (research vs write vs review)

Architecture Patterns

1. Supervisor Pattern

Một orchestrator agent phân task cho specialist agents và aggregate results.

2. Pipeline Pattern

Agents xử lý tuần tự: Research → Analyze → Write → Review → Publish

3. Swarm Pattern

Agents peer-to-peer collaboration, handoff động dựa trên context.

Production Challenges

1. Latency — multi-agent = multi LLM calls. Cần async + streaming
2. Cost — mỗi agent call tốn tokens. Cache và model routing quan trọng
3. Reliability — agent failure handling, retry, fallback
4. Observability — trace toàn bộ agent interactions
5. Evaluation — evaluate system-level, không chỉ individual agents

Stack chúng tôi dùng

• LangGraph / custom orchestrator cho agent workflows
• OpenAI + local models với intelligent routing
• PostgreSQL cho state persistence
• Redis cho short-term memory
• OpenTelemetry cho tracing