Framework Xây Dựng AI Agent Tương Tự Manus
Tài liệu về framework xây dựng AI Agent tương tự Manus, sử dụng Claude Sonnet 3.7 làm nền tảng LLM chính. Framework được thiết kế để triển khai ngay trong thực tế, tuân theo quy trình nhận câu hỏi từ người dùng, phân tích thông tin đầu vào, tạo kế hoạch triển khai, và chuyển xử lý đến các công cụ phù hợp.
Tổng Quan Framework
Phân tích yêu cầu phức tạp
AI Agent có khả năng hiểu và phân tích các yêu cầu phức tạp từ người dùng, xác định ý định và mục tiêu chính.
Tạo kế hoạch thực hiện
Tạo kế hoạch chi tiết với các bước cụ thể để đáp ứng yêu cầu của người dùng một cách hiệu quả.
Sử dụng công cụ bên ngoài
Tích hợp và sử dụng các công cụ và dịch vụ bên ngoài để thực hiện nhiệm vụ chuyên biệt.
Học hỏi và cải thiện
Khả năng học hỏi từ tương tác với người dùng và cải thiện hiệu suất qua thời gian.
Các Thành Phần Chính Của Framework
Module tiếp nhận câu hỏi
Nhận và xử lý ban đầu câu hỏi từ người dùng, chuẩn hóa đầu vào và trích xuất thông tin ngữ cảnh.
Module LLM chính (Claude Sonnet 3.7)
Đóng vai trò là "bộ não" của hệ thống, phân tích yêu cầu và tạo kế hoạch thực hiện.
Module điều phối
Chuyển các nhiệm vụ đến các công cụ và dịch vụ phù hợp, quản lý luồng xử lý.
Module tổng hợp kết quả
Kết hợp kết quả từ các module thành câu trả lời cuối cùng cho người dùng.
Kiến Trúc AI Agent
Orchestrator
Điều phối luồng xử lý giữa các module
Context Manager & Memory
Quản lý ngữ cảnh và lưu trữ thông tin
Tool Registry & Executor
Quản lý và thực thi các công cụ
Logging, Monitoring & Security
Hệ thống hỗ trợ và bảo mật
Kiến trúc AI Agent hiện đại được xây dựng theo mô hình module hóa, với Orchestrator đóng vai trò trung tâm điều phối các thành phần. Context Manager lưu trữ ngữ cảnh cuộc hội thoại, Tool Registry quản lý các công cụ, và các hệ thống hỗ trợ đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn.
Quy Trình Xử Lý Thông Tin
Tiếp nhận yêu cầu
Nhận yêu cầu từ người dùng, chuẩn hóa đầu vào và tạo ID duy nhất để theo dõi.
Phân tích và lập kế hoạch
Gửi yêu cầu đến LLM để phân tích và tạo kế hoạch thực hiện chi tiết.
Thực thi kế hoạch
Orchestrator điều phối việc thực hiện từng bước, gọi các công cụ và dịch vụ phù hợp.
Tổng hợp kết quả
Kết quả từ tất cả các bước được tổng hợp và LLM tạo câu trả lời cuối cùng.
Phản hồi và học hỏi
Gửi câu trả lời cho người dùng và lưu trữ thông tin để cải thiện trong tương lai.
Các Thành Phần Cốt Lõi
Prompt Engineering
System Prompt định nghĩa vai trò, khả năng và giới hạn của AI Agent
Tool Calling Framework
Cơ chế để LLM gọi các công cụ thông qua JSON Schema
Planning & Reasoning
Kỹ thuật Chain-of-Thought và ReAct để lý luận và hành động
Memory & Context
Quản lý bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn cho cuộc hội thoại
Các Mô Hình Kiến Trúc Phổ Biến
Kiến trúc dựa trên Agent
Nhiều agent chuyên biệt làm việc cùng nhau, mỗi agent có khả năng và trách nhiệm riêng, với Orchestrator điều phối giữa các agent.
Kiến trúc dựa trên Pipeline
Dữ liệu đi qua một chuỗi các bước xử lý, mỗi bước thực hiện một chức năng cụ thể, dễ theo dõi và gỡ lỗi.
Kiến trúc dựa trên Event
Các thành phần giao tiếp thông qua sự kiện, giảm sự phụ thuộc giữa các thành phần, dễ dàng mở rộng với các thành phần mới.
Kiến Trúc Tổng Thể Của Framework
Input Layer
Tiếp nhận và xử lý ban đầu yêu cầu từ người dùng.
- User Interface Adapter
- Input Preprocessor
- Request Validator
- Context Extractor
Core Layer
Xử lý chính yêu cầu, phân tích, lập kế hoạch và điều phối.
- LLM Interface
- Planner
- Orchestrator
- Context Manager
- Memory System
Tool Layer
Cung cấp và quản lý các công cụ và dịch vụ bên ngoài.
- Tool Registry
- Tool Executor
- Result Processor
- Error Handler
Luồng Xử Lý Thông Tin Chi Tiết
1
Tiếp nhận yêu cầu
User Request → Input Layer → Request Validation → Context Extraction → Core Layer
2
Phân tích và lập kế hoạch
Core Layer → LLM Interface (Claude) → Planner → Orchestrator
3
Thực thi kế hoạch
Orchestrator → Tool Layer → Tool Execution → Result Processing → Context Update
4
Tổng hợp kết quả
Context Manager → LLM Interface (Claude) → Response Generator → Quality Checking
5
Phản hồi người dùng
Output Layer → Format Adaptation → Delivery → User
Giao Tiếp Giữa Các Module
Giao thức giao tiếp
REST API cho giao tiếp giữa các dịch vụ phân tán, gRPC cho giao tiếp hiệu suất cao giữa các module nội bộ, và Event Bus cho giao tiếp bất đồng bộ và thông báo sự kiện.
Định dạng dữ liệu
JSON cho dữ liệu cấu trúc và giao tiếp API, Protocol Buffers cho dữ liệu hiệu suất cao, và Markdown cho nội dung có định dạng.
Quản lý trạng thái
Distributed Cache cho dữ liệu tạm thời và trạng thái phiên, Database cho lưu trữ dài hạn và dữ liệu có cấu trúc, và Message Queue cho xử lý bất đồng bộ và độ tin cậy.
Yêu Cầu Kỹ Thuật Và Công Nghệ Đề Xuất
Backend
Python, FastAPI/Flask, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka
Frontend
React/Vue.js, Material-UI/Tailwind CSS, Redux/Vuex
Deployment
Docker, Kubernetes/Docker Compose, GitHub Actions/GitLab CI
AI và ML
Claude Sonnet 3.7, Sentence Transformers, Pinecone/Weaviate
Khả Năng Mở Rộng Và Tùy Chỉnh
Plugin System
Cơ chế để thêm công cụ và dịch vụ mới mà không cần sửa đổi mã nguồn chính, với giao diện chuẩn cho plugins và hệ thống quản lý phiên bản.
Configuration System
Cấu hình phân tầng (mặc định, môi trường, người dùng), hỗ trợ cấu hình động và nóng, với validation schema cho cấu hình.
Customization Points
System Prompt có thể tùy chỉnh, các template cho kế hoạch và phản hồi, chiến lược xử lý lỗi và quy tắc bảo mật có thể cấu hình.
Hướng Dẫn Cài Đặt Môi Trường
1
Yêu cầu hệ thống
Python 3.9+, Node.js 16+, Docker và Docker Compose, Git, 8GB RAM trở lên, 4 CPU cores trở lên, 20GB dung lượng ổ đĩa trống
2
Thiết lập môi trường
Tạo thư mục dự án, thiết lập môi trường ảo Python, và tạo cấu trúc thư mục cần thiết
3
Cài đặt thư viện
Tạo file requirements.txt với các thư viện cần thiết và cài đặt chúng
4
Cấu hình môi trường
Tạo file .env với các biến môi trường như API keys, database URL, và cấu hình logging
Triển Khai Input Layer
User Interface Adapter (interface_adapter.py)
Module này xử lý các yêu cầu HTTP từ người dùng, sử dụng FastAPI để tạo API endpoint. Nó nhận yêu cầu, tiền xử lý, xác thực, trích xuất ngữ cảnh, và chuyển tiếp đến Core Layer.
Input Preprocessor (preprocessor.py)
Module này thực hiện tiền xử lý đầu vào từ người dùng, bao gồm loại bỏ khoảng trắng thừa, chuẩn hóa ký tự xuống dòng, và các xử lý khác tùy theo yêu cầu.
Request Validator (validator.py)
Module này xác thực yêu cầu từ người dùng, kiểm tra độ dài của câu truy vấn, tính hợp lệ của user_id, và nội dung không phù hợp.
Triển Khai Core Layer
LLM Interface (llm_interface.py)
Module này kết nối với Claude Sonnet 3.7 thông qua Anthropic API, thực hiện phân tích yêu cầu, tạo kế hoạch, và tổng hợp kết quả. Nó sử dụng các system prompt khác nhau cho từng nhiệm vụ.
Orchestrator (orchestrator.py)
Module này điều phối việc xử lý yêu cầu, tạo kế hoạch, thực hiện kế hoạch, và tổng hợp kết quả. Nó quản lý luồng xử lý giữa các thành phần khác nhau của hệ thống.
Planner (planner.py)
Module này tạo và xác thực kế hoạch thực hiện dựa trên phân tích của LLM. Kế hoạch bao gồm các bước cụ thể với thông tin về công cụ cần sử dụng và tham số.
Triển Khai Tool Layer
Tool Registry
Module này quản lý danh sách các công cụ có sẵn trong hệ thống. Nó cung cấp các phương thức để đăng ký, lấy, và liệt kê các công cụ.
class ToolRegistry:
def __init__(self):
self.tools = {}
self._load_tools()
def get_tool(self, name):
return self.tools.get(name)
def list_tools(self):
return [
{"name": name, "description": tool.description}
for name, tool in self.tools.items()
]
Web Search Tool
Một công cụ mẫu để thực hiện tìm kiếm web. Nó sử dụng aiohttp để gọi API tìm kiếm và xử lý kết quả.
class WebSearchTool:
def __init__(self):
self.api_key = os.getenv("SEARCH_API_KEY")
self.search_engine_id = os.getenv("SEARCH_ENGINE_ID")
async def execute(self, params, context):
# Kiểm tra tham số
if "query" not in params:
raise ValueError("Thiếu tham số 'query'")
# Thực hiện tìm kiếm
# Xử lý và trả về kết quả
Triển Khai Output Layer
Output Layer bao gồm các thành phần chính như Response Generator để tạo phản hồi cuối cùng từ kết quả của các công cụ, Format Adapter để định dạng phản hồi theo yêu cầu (text, HTML, JSON), Quality Checker để kiểm tra chất lượng của phản hồi, và Delivery Manager để gửi phản hồi đến người dùng. Response Generator có độ phức tạp cao nhất vì nó phải tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.
Tích Hợp Và Kiểm Thử
Quy trình tích hợp
Tích hợp từng cặp module liên quan trực tiếp, tích hợp theo luồng xử lý thông tin, tích hợp hệ thống hỗ trợ, và cuối cùng tích hợp toàn bộ hệ thống.
Kiểm thử đơn vị
Kiểm thử từng thành phần riêng lẻ như Input Preprocessor, Request Validator, và LLM Interface để đảm bảo chúng hoạt động đúng.
Kiểm thử tích hợp
Kiểm thử sự tương tác giữa các thành phần như Input Layer với Core Layer, Core Layer với Tool Layer để đảm bảo chúng hoạt động đúng khi kết hợp.
Kiểm thử hệ thống
Kiểm thử toàn bộ hệ thống từ đầu đến cuối, từ việc gửi yêu cầu đến nhận phản hồi, để đảm bảo hệ thống đáp ứng các yêu cầu.
Mở Rộng Hệ Thống
Tài Liệu Tham Khảo
Anthropic Claude API
Tài liệu chính thức về Claude API, cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách tích hợp và sử dụng Claude Sonnet 3.7 trong ứng dụng.
FastAPI Documentation
Framework Python hiện đại để xây dựng API với hiệu suất cao, được sử dụng trong framework AI Agent để tạo các endpoint API.
LangChain Documentation
Framework phổ biến cho việc xây dựng ứng dụng dựa trên LLM, cung cấp nhiều công cụ và mẫu cho việc xây dựng AI Agent.
Ngoài ra, framework còn tham khảo từ OpenAI Function Calling, Docker Documentation, Redis Documentation, PostgreSQL Documentation, Pinecone Documentation, Microsoft Semantic Kernel, và AutoGPT.