Hành Trình Xây Dựng "Điệp Viên AI": Tìm Thấy "Cứu Tinh" Với ADK!

Lê Lân

20/06/2025

Hướng Dẫn Xây Dựng AI Agent Tìm Phim Với ADK: Bước Đột Phá Trong Phát Triển Agent

Mở Đầu

Việc phát triển AI agents đã trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, không phải lúc nào hành trình tạo ra một agent hiệu quả cũng dễ dàng, đặc biệt với những người mới bắt đầu.

Từ những ngày đầu năm, tôi đã làm việc với nhiều framework và thư viện khác nhau trong việc phát triển AI agents. Quá trình này không thiếu những thử thách và học hỏi liên tục. Bài viết này sẽ chia sẻ trải nghiệm của tôi với các công cụ phổ biến như LangGraph, Agno, và đặc biệt là ADK (Agent Development Kit) đến từ Google, cùng hướng dẫn từng bước để bạn có thể tự tạo một agent đơn giản phục vụ tìm phim theo thể loại và thập kỷ.

Tổng Quan Về Các Công Cụ Phát Triển AI Agents

LangGraph: Tạo Luồng Dữ Liệu Cơ Bản

Ưu điểm: Dễ dàng thiết lập các luồng công việc đơn giản

Nhược điểm:

Khi kết nối nhiều node, cấu trúc nhanh chóng trở nên phức tạp

Tài liệu tham khảo gây nhầm lẫn do có nhiều cách định nghĩa agent khác nhau

Agno: API Thân Thiện Với Người Dùng

Ưu điểm: API đơn giản, dễ hiểu với tài liệu hướng dẫn tốt

Nhược điểm: Hiệu năng giảm khi xây dựng hệ thống đa agent, gây khó khăn trong mở rộng

ADK (Agent Development Kit): Giải Pháp Toàn Diện Của Google

ADK được Google hỗ trợ và cung cấp tài liệu đầy đủ, đội ngũ phát triển hoạt động tích cực với các bản cập nhật hàng tuần. Đây là lựa chọn tốt nhất để tránh những vấn đề phổ biến trong phát triển agent.

ADK hỗ trợ lập trình với Python và có bản mới cho Java. Trong hướng dẫn này, chúng ta tập trung vào Python để tận dụng sự đơn giản và phổ biến.

Bắt Đầu Với ADK: Xây Dựng Agent Tìm Phim

1. Cài Đặt Môi Trường

pip install google-adk

Thiết lập khóa API trong biến môi trường (sử dụng Gemini trong Google AI Studio):

GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE
GOOGLE_API_KEY=PASTE_YOUR_ACTUAL_API_KEY_HERE

2. Cấu Trúc Thư Mục

parent_folder/
└── movie_finder_agent/
    ├── __init__.py
    ├── agent.py
    └── .env

Trong __init__.py , thêm dòng:

from . import agent

3. Định Nghĩa Công Cụ (Tool) Tìm Phim

MOVIES = [
    {"title": "The Matrix", "genre": "Sci-Fi", "year": 1999},
    {"title": "Inception", "genre": "Sci-Fi", "year": 2010},
    {"title": "Titanic", "genre": "Romance", "year": 1997},
    {"title": "The Godfather", "genre": "Crime", "year": 1972},
    {"title": "Interstellar", "genre": "Sci-Fi", "year": 2014},
    {"title": "Pulp Fiction", "genre": "Crime", "year": 1994},
]

def find_movies(genre: str, decade: int) -> str:
    """
    Tìm phim theo thể loại và thập kỷ.

    Args:
      genre (str): Thể loại phim, ví dụ "Sci-Fi", "Romance", "Crime"
      decade (int): Năm bắt đầu của thập kỷ, ví dụ 1990, 2000

    Returns:
      str: Chuỗi chứa các tên phim phù hợp, hoặc thông báo không tìm thấy
    """
    results = []
    year_range = range(decade, decade + 10)
    for movie in MOVIES:
        if genre and movie["genre"] == genre and movie["year"] in year_range:
            results.append(movie["title"])

    if not results:
        return "No matching movies found."
    return "\n".join(results)

Chú ý: Một tool trong ADK chính là một hàm Python bình thường mà agent có thể gọi để lấy dữ liệu hoặc thực thi một tác vụ cụ thể.

4. Định Nghĩa Agent

from google_adk import Agent

root_agent = Agent(
    name="root_agent",
    model="gemini-2.5-flash-preview-04-17",
    description="Answers questions from the user",
    instruction="You are a helpful assistant that can answer questions about movies.",
    tools=[find_movies],
)

Các thuộc tính agent:

Thuộc tính	Ý nghĩa
`name`	Tên định danh cho agent
`model`	Phiên bản mô hình (có thể dùng LiteLLM nếu không phải Google)
`description`	Mô tả ngắn gọn chức năng của agent
`instruction`	Hướng dẫn và lệnh cho agent
`tools`	Danh sách các công cụ (hàm) agent có thể gọi

5. Chạy Agent Trên Giao Diện Web

adk web

Sau khi chạy, bạn sẽ thấy bảng điều khiển thử nghiệm (testing dashboard):

Ở đây, bạn có thể nhập câu hỏi như: "I'm looking for a sci-fi movie in the 90s.". Agent sẽ tự động gọi hàm tìm kiếm phim với các tham số chính xác và trả về kết quả.

Ví dụ chi tiết về tham số truyền vào tool:

Kết quả trả về từ tool:

Chỉ trong vòng chưa đầy 5 phút, bạn đã tạo xong một AI agent với ADK, sử dụng code và prompt cực kỳ đơn giản và trực quan.

Hiểu Rõ Về Agent Và LLM: Phân Biệt Quan Trọng

Agent Không Chỉ Là Một LLM

LLM (Large Language Model) là mô hình được huấn luyện trên dữ liệu lớn với chi phí tính toán cao.

Agent là lớp runtime được xây dựng trên LLM, bổ sung công cụ (tools), bộ nhớ (memory) và logic để thực thi tác vụ phức tạp.

Agent có khả năng tư duy, ghi nhớ và hành động bằng cách:

Phân tích câu hỏi

Gọi tool để lấy câu trả lời

Lưu trữ kết quả để sử dụng sau này như bộ nhớ ngắn hạn

Hiệu Năng Agent Thấp Hơn Ứng Dụng Chat

Do agent làm việc nhiều bước và tích hợp công cụ nên hiệu năng thường chậm hơn so với các ứng dụng chat đơn giản như ChatGPT hay Gemini.

Kết Luận

Trong bài viết này, bạn đã được hướng dẫn chi tiết cách xây dựng một AI agent đơn giản để tìm phim dựa trên thể loại và thập kỷ sử dụng ADK - một framework mạnh mẽ, dễ tiếp cận và được Google hỗ trợ. Qua ví dụ thực tế, bạn cũng hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa agent và LLM, cũng như ưu nhược điểm của các công cụ phát triển agent phổ biến hiện nay.

Hãy bắt tay vào thử nghiệm với ADK để tạo ra những agent hữu ích cho riêng bạn! Nếu bạn muốn phần tiếp theo của tutorial với các kiến trúc multi-agent hoặc tích hợp đa công cụ, đừng quên để lại phản hồi nhé!

Tham Khảo

Google ADK Documentation: https://developers.google.com/ai/agent-development-kit

LangGraph GitHub Repository: https://github.com/langgraph/langgraph

Agno GitHub Repository: https://github.com/agno-ai/agno

Google AI Studio: https://ai.google/studio

Dev.to Article on ADK Examples (April 17, 2024)