Xây Dựng Backend AI Agent 'Production-Ready' Với NestJS & LangGraph (Kèm Công Cụ Tăng Tốc Siêu Đỉnh)
Lê Lân
0
Xây Dựng Backend AI Agent Chuẩn Production với NestJS và LangGraph
Mở Đầu
Trong kỷ nguyên AI phát triển mạnh mẽ, việc xây dựng các AI agent thông minh, có khả năng giao tiếp và xử lý đa nhiệm đang trở thành xu hướng không thể bỏ qua. Nếu lần trước, chúng ta đã so sánh giữa LangGraph.js và LlamaIndex.ts để chọn framework phù hợp cho các AI agent trong môi trường JavaScript, thì hôm nay, chúng ta sẽ đi xa hơn một bước. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng một backend AI agent sẵn sàng cho môi trường production bằng cách kết hợp NestJS và LangGraph.
Không chỉ dừng lại ở các kiến thức lý thuyết, bài viết còn giới thiệu Agent Initializr — một công cụ hỗ trợ scaffold backend AI agent nhanh chóng, giúp bạn triển khai dự án của mình trong vài phút. Qua đó, ta sẽ phân tích kiến trúc, chi tiết triển khai và cách tận dụng sức mạnh của LangGraph để xây dựng những agent có trạng thái, có khả năng hội thoại và mở rộng linh hoạt.
Tại Sao Chọn LangGraph.js?
Linh Hoạt và Mạnh Mẽ
Như đề cập trong bài trước, LangGraph là một framework agent mạnh mẽ, đặc biệt khi kết hợp cùng LangChain.js. Tuy nhiên, sức mạnh thật sự của LangGraph nằm ở tính linh hoạt — nó không bị ràng buộc bởi bất kỳ thư viện AI nào cụ thể. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng LangGraph với bất kỳ framework AI nào phù hợp với nhu cầu dự án.
LangGraph giúp bạn tùy chỉnh dễ dàng, đảm bảo backend AI agent duy trì được sự mở rộng và không phụ thuộc quá nhiều vào một hệ sinh thái cố định.
Tại Sao Nên Xây Dựng Backend Riêng?
Nhiều nền tảng agent hiện nay cho phép bạn triển khai trực tiếp trên đám mây của họ — rất thích hợp để phát triển prototype hay các dự án nhỏ lẻ. Tuy nhiên, khi bạn phát triển các agent AI có quy mô, cần tích hợp sâu với hệ thống hiện có hoặc phải mở rộng tính năng liên tục, thì việc sở hữu một backend tùy biến riêng là điều cần thiết.
Kiểm soát triệt để mọi khía cạnh của ứng dụng
Dễ dàng tích hợp với các dịch vụ nội bộ và bên thứ ba
Đảm bảo an ninh, bảo mật và khả năng mở rộng theo nhu cầu
Tại Sao Lại Chọn NestJS?
Lấy cảm hứng từ kinh nghiệm làm việc với hệ thống Java quy mô lớn dùng Spring Boot, tác giả nhận ra giá trị của một framework backend có cấu trúc rõ ràng, dễ mở rộng. NestJS mang lại điều đó cho cộng đồng TypeScript:
Kiến trúc module rõ ràng, dễ tách nhỏ và phát triển mở rộng theo thời gian
Hệ thống guards, middleware và authentication tích hợp sẵn, bảo vệ API hiệu quả
Hỗ trợ cấu hình injectable và logging dành cho ứng dụng cloud-native
Dễ tiếp cận với dev TypeScript, giúp đội ngũ onboarding nhanh chóng
NestJS không chỉ phù hợp cho prototype mà còn dành cho các dự án nghiêm túc, cần bảo trì, mở rộng lâu dài.
Nếu bạn đang tìm framework backend vững chắc cho AI agent, NestJS chính là một lựa chọn đáng cân nhắc.
Scaffolding Dự Án Với Agent Initializr
Tổng Quan Về Agent Initializr
Thay vì phải tự tay tạo project NestJS và tích hợp LangGraph từng bước, bạn có thể dùng Agent Initializr — một công cụ được phát triển để tự động tạo ra backend AI agent chuẩn production với đầy đủ cấu hình.
Công cụ sẽ:
Khởi tạo project NestJS đầy đủ config
Tích hợp LangGraph.js với agent logic
Cấu hình nhà cung cấp LLM (OpenAI hoặc Google Gemini)
Chuẩn bị cơ sở dữ liệu lưu trữ lịch sử hội thoại
Tạo API endpoints sẵn sàng dùng
Thiết lập Docker Compose cho phát triển local
Điều này giúp bạn tránh khỏi phần công việc nhàm chán, tập trung vào xây dựng logic agent sáng tạo.
Quản lý trạng thái bằng PostgresSaver giúp agent có thể lưu lại lịch sử, trạng thái hội thoại một cách đáng tin cậy, phục vụ các kịch bản AI dài dòng hoặc phức tạp.
Module API
API backend bao gồm các endpoint chính:
Chat Endpoint: Cho phép gửi câu hỏi/lệnh đến agent, nhận phản hồi tổng hợp
Streaming Endpoint: Thông qua Server-Sent Events (SSE), cung cấp phản hồi theo thời gian thực
History Endpoint: Lấy lại lịch sử hội thoại theo từng luồng riêng biệt
Giao diện sẽ sẵn sàng truy cập tại http://localhost:3000
Tính Năng Nổi Bật
Phản hồi streaming real-time
Hiển thị tin nhắn Markdown
Quản lý luồng hội thoại (thread)
Xem lịch sử chat một cách trực quan
Tùy Chỉnh Giao Diện
Giao diện này dễ dàng sửa đổi để phù hợp với yêu cầu cá nhân hoặc doanh nghiệp, các hướng dẫn chi tiết nằm trong file README.md repo UI.
Kết Luận
Bằng cách sử dụng NestJS kết hợp với LangGraph và công cụ hỗ trợ scaffold Agent Initializr, bạn đã có thể dễ dàng xây dựng một backend AI agent mạnh mẽ, mở rộng và dễ bảo trì.
Kiến trúc module rõ ràng giúp phát triển dễ dàng theo quy mô
Một hệ thống stateful agent linh hoạt, hỗ trợ nhiều LLM providers
API real-time streaming đáp ứng trải nghiệm người dùng tối ưu
Persistent conversation lưu trữ lịch sử hội thoại đáng tin cậy
Dự án mẫu là nền tảng linh hoạt để bạn có thể mở rộng, tích hợp thêm nhiều công cụ, agent loại khác hoặc nâng cao tính năng.
Agent Initializr vẫn đang được phát triển để hỗ trợ thêm nhiều nhà cung cấp LLM, agent kiểu mới và các tiện ích sẵn có. Nếu bạn có ý tưởng hay cần hỗ trợ, đừng ngần ngại liên hệ tác giả qua X hoặc LinkedIn.