Liệu LangChain và LangGraph đã lỗi thời?

3082

05-08-2026

Liệu LangChain và LangGraph đã lỗi thời? Vậy chúng ta nên chuyển sang công cụ nào?

Những vấn đề mà Langraph và Langchain ra đời để giải quyết giờ đây đã trở nên phức tạp gấp đôi, điều này đã được biết đến khá phổ biến. Vậy phương án sau đó sẽ là gì?

LangChain ra đời như thế nào?

Năm 2023, sau khi ChatGPT bùng nổ, nhiều nhà phát triển muốn xây dựng ứng dụng tích hợp AI. Tuy nhiên, việc gọi API của một mô hình ngôn ngữ (LLM) chỉ giải quyết được một phần rất nhỏ của bài toán.

Một ứng dụng AI thực tế còn cần nhiều khả năng khác như:

Truy xuất dữ liệu liên quan từ tài liệu nội bộ trước khi trả lời (RAG).
Ghi nhớ ngữ cảnh hội thoại qua nhiều lượt trò chuyện.
Lựa chọn công cụ phù hợp như tìm kiếm web, truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc trả lời từ kiến thức của mô hình.
Thử lại với cách tiếp cận khác nếu câu trả lời đầu tiên chưa tốt.
Dễ dàng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp LLM (OpenAI, Anthropic...) mà không phải viết lại toàn bộ ứng dụng.

Thời điểm đó, các API LLM chỉ cung cấp chức năng gửi yêu cầu và nhận phản hồi. Mọi thành phần như kết nối vector database, chia nhỏ tài liệu, xây dựng prompt, xử lý kết quả hay cơ chế retry đều phải tự phát triển. LangChain ra đời để chuẩn hóa và đơn giản hóa những tác vụ lặp đi lặp lại này, giúp việc xây dựng ứng dụng AI trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn.

LangChain xuất hiện như thế nào?

Cuối năm 2022, Harrison Chase, khi đó là kỹ sư Machine Learning tại Robust Intelligence, nhận thấy khoảng cách lớn giữa các mô hình AI trong nghiên cứu và việc triển khai vào thực tế.

Tại một cuộc hackathon nội bộ vào tháng 10/2022, ông đã xây dựng một chatbot có thể truy vấn dữ liệu từ Notion và Slack. Đây cũng chính là ý tưởng kết nối LLM với dữ liệu và công cụ bên ngoài – nền tảng của các ứng dụng AI hiện đại.

Ngày 24/10/2022, Harrison Chase công bố dự án trên GitHub với tên LangChain (viết tắt của Language Model Chains) và phát hành theo giấy phép MIT mã nguồn mở.

Chỉ khoảng một tháng sau, ChatGPT chính thức ra mắt, kéo theo làn sóng phát triển ứng dụng AI. Nhờ đã có sẵn trên GitHub, LangChain nhanh chóng trở thành framework phổ biến, giúp lập trình viên xây dựng các ứng dụng AI tích hợp dữ liệu, công cụ và workflow phức tạp mà không phải phát triển mọi thứ từ đầu.

LangChain thực chất là gì?

LangChain là một thư viện dành cho Python (sau này hỗ trợ thêm JavaScript) cung cấp sẵn các thành phần để xây dựng ứng dụng AI. Ý tưởng cốt lõi của LangChain là liên kết (chain) nhiều bước xử lý với LLM thành một quy trình hoàn chỉnh.

Một workflow điển hình có thể gồm: nhận câu hỏi của người dùng → truy xuất tài liệu liên quan từ vector database → tạo prompt → gửi đến LLM → xử lý kết quả → trả về phản hồi. LangChain cung cấp sẵn các lớp và hàm cho từng bước này, giúp lập trình viên không phải tự xây dựng từ đầu.

Ngoài ra, LangChain còn hỗ trợ adapter để dễ dàng tích hợp và thay thế các thành phần như LLM (OpenAI, Anthropic, Cohere...), vector database (Pinecone, Weaviate...), hay các nguồn dữ liệu như PDF, Notion, Google Drive và website.

Vì sao LangChain dần bộc lộ hạn chế?

Dù nhanh chóng trở thành framework phổ biến, đến giữa năm 2024 LangChain bắt đầu gặp giới hạn. Mô hình ban đầu của LangChain được thiết kế cho workflow tuyến tính (chain), rất phù hợp với các ứng dụng như chatbot hoặc hỏi đáp trên tài liệu.

Tuy nhiên, các ứng dụng AI ngày càng phức tạp hơn. Thay vì chỉ thực hiện một chuỗi bước cố định, các AI agent cần có khả năng lập kế hoạch nhiều bước, gọi công cụ nhiều lần, phối hợp với các agent khác, tạm dừng để chờ con người phê duyệt rồi tiếp tục thực hiện. Những yêu cầu này vượt quá khả năng của mô hình chain truyền thống.

Một ví dụ là Octomind (startup thuộc Y Combinator), đơn vị đã quyết định loại bỏ LangChain khỏi sản phẩm. Họ cho biết LangChain không cho phép theo dõi hoặc thay đổi trạng thái của agent trong quá trình chạy, khiến việc xây dựng các AI agent linh hoạt trở nên rất khó khăn. Đây cũng là vấn đề mà nhiều đội ngũ phát triển AI agent gặp phải, cho thấy cần có một framework phù hợp hơn cho các hệ thống AI tự động phức tạp.

LangGraph ra đời để giải quyết những hạn chế của LangChain

LangGraph được giới thiệu vào đầu năm 2024 và phát hành công khai vào tháng 10/2025. Khác với LangChain sử dụng mô hình chain (chuỗi tuyến tính), LangGraph xây dựng ứng dụng AI dưới dạng graph (đồ thị), gồm các node và edge có thể rẽ nhánh, lặp lại hoặc tạm dừng để xử lý những workflow phức tạp.

Thay vì thực hiện tuần tự theo công thức A → B → C, LangGraph cho phép:
Lặp lại nếu kết quả chưa đạt yêu cầu.
Rẽ nhánh dựa trên ngữ cảnh hoặc yêu cầu của người dùng.

Tạm dừng để chờ con người phê duyệt trước khi tiếp tục thực thi.

Ví dụ, với một chatbot hỗ trợ khách hàng trong lĩnh vực y tế, LangChain chỉ có thể xử lý theo quy trình cố định như: phân loại yêu cầu → truy xuất thông tin → tạo phản hồi → gửi kết quả. Trong khi đó, LangGraph có thể định tuyến yêu cầu đến các agent chuyên biệt, tạm dừng để nhân viên kiểm duyệt, sau đó quay lại chỉnh sửa nếu phản hồi bị từ chối.

Một ưu điểm lớn khác của LangGraph là quản lý trạng thái (state). Mỗi bước thực thi đều được lưu lại, giúp có thể theo dõi toàn bộ quá trình, khôi phục từ một checkpoint hoặc tiếp tục công việc ngay cả khi bị gián đoạn.

Các trường hợp sử dụng phổ biến của LangGraph

Hiện nay, LangGraph được sử dụng để xây dựng:

Hệ thống đa AI agent (Multi-agent), nơi nhiều agent phối hợp thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
AI agent chạy dài hạn, có thể làm việc liên tục trong nhiều phút hoặc nhiều giờ.
Quy trình Human-in-the-loop, yêu cầu con người phê duyệt trước khi AI thực hiện các hành động quan trọng trong y tế, tài chính hoặc pháp lý.
Workflow chăm sóc khách hàng cần chuyển tiếp, thử lại hoặc rẽ nhánh theo từng tình huống.
AI nghiên cứu và phân tích, có khả năng lập kế hoạch, thực thi, đánh giá kết quả và tự điều chỉnh chiến lược.

Sự xuất hiện của LangGraph cũng phản ánh xu hướng chung của ngành AI. Nhiều nền tảng lớn như Anthropic (Claude Agent SDK), OpenAI (Agents SDK) đều đã giới thiệu các framework hỗ trợ AI agent stateful, sử dụng công cụ và phối hợp nhiều agent, thay vì chỉ dựa trên các workflow tuyến tính như trước đây.

Vì sao nhiều người nói LangChain đã "lỗi thời"?

Trong thời gian gần đây, cộng đồng lập trình thường cho rằng LangChain đã lỗi thời, LangGraph quá phức tạp và nhiều đội ngũ đang chuyển sang các giải pháp khác như Pydantic AI, CrewAI, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK hoặc thậm chí sử dụng trực tiếp API của các mô hình AI.

Tuy nhiên, trong khi cộng đồng tập trung vào việc tìm framework thay thế, LangChain Inc. lại chuyển hướng sang một sản phẩm khác.

Tháng 10/2025, công ty huy động thành công 125 triệu USD với mức định giá 1,25 tỷ USD. Động lực chính của vòng gọi vốn này không phải LangChain hay LangGraph, mà là LangSmith – nền tảng quan sát (observability) và giám sát AI agent.

Điểm đáng chú ý là LangSmith không phụ thuộc vào LangChain. Nó có thể hoạt động với nhiều framework AI khác nhau, giúp theo dõi, gỡ lỗi và đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI. Chính vì vậy, dù LangChain không còn giữ vị trí trung tâm như trước, hệ sinh thái của LangChain vẫn tiếp tục phát triển theo một hướng mới.

Bức tranh framework AI năm 2026: Các lựa chọn phổ biến hiện nay

Nếu bắt đầu một dự án LLM mới trong năm 2026, đây là những framework đáng cân nhắc nhất, được chia theo từng nhóm sử dụng. Mỗi framework đều có ưu và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào nhu cầu của từng dự án.

Nhóm 1: SDK chính thức từ nhà cung cấp mô hình

Đây đang là lựa chọn mặc định của nhiều đội ngũ phát triển. Các nhà cung cấp LLM đã tích hợp sẵn nhiều tính năng trong SDK của họ, giúp nhiều ứng dụng không còn cần đến framework trung gian.

Claude Agent SDK

Claude Agent SDK là SDK chính thức của Anthropic để xây dựng AI agent trên Claude. SDK này được tách ra từ Claude Code và hỗ trợ sẵn các tính năng như tool use, MCP, computer use, extended thinking và quản lý ngữ cảnh. Phiên bản độc lập được phát hành vào năm 2025 sau khi Claude Code chứng minh hiệu quả trong thực tế.

Khi nào nên sử dụng?

Phù hợp để xây dựng các AI agent có thể hoạt động lâu dài.
Hỗ trợ đọc tệp, chạy mã nguồn, sử dụng máy tính và quản lý ngữ cảnh qua nhiều lượt tương tác.
Tích hợp MCP trực tiếp, giúp kết nối công cụ chỉ với vài dòng mã.
Nếu dự án sử dụng Claude làm mô hình chính, đây là cách nhanh nhất để xây dựng AI agent cho môi trường production.

Khi nào không nên sử dụng?

Chỉ hoạt động trong hệ sinh thái Anthropic, nên khó chuyển sang hoặc kết hợp với các nhà cung cấp LLM khác.
Không phù hợp với chatbot đơn giản hoặc các ứng dụng chỉ cần một lượt tương tác; trong trường hợp này, gọi trực tiếp Claude Messages API sẽ đơn giản và hiệu quả hơn.

Bắt đầu sử dụng như thế nào?

pip install claude-agent-sdk

Tài liệu của Anthropic cung cấp hướng dẫn nhanh giúp bạn tạo một working agent đã gồm có các công cụ chỉ với chưa đến 50 dòng code.

Kho repo Claude Cookbooks trên GitHub có các triển khai tham chiếu cho 5 mẫu agent phổ biến.

Nhóm 2: Framework điều phối (Orchestration Frameworks)

LangGraph là framework điều phối do đội ngũ LangChain phát triển. Framework này mô hình hóa AI agent dưới dạng đồ thị (graph) gồm các node (tác vụ) và edge (luồng chuyển tiếp), đồng thời hỗ trợ lưu, kiểm tra và khôi phục trạng thái của agent. Hiện LangGraph đạt hơn 47 triệu lượt tải mỗi tháng.

LangGraph

Khi nào nên sử dụng?

Phù hợp để xây dựng workflow nhiều bước có trạng thái, hỗ trợ rẽ nhánh và human-in-the-loop.
Có thể tạm dừng agent để chờ phê duyệt, định tuyến theo điều kiện hoặc lưu trạng thái để tiếp tục xử lý sau nhiều giờ.
Được sử dụng trong nhiều hệ thống AI production như Claude Code, Devin, OpenAI Deep Research và nhiều nền tảng AI doanh nghiệp.

Khi nào không nên sử dụng?

Quá phức tạp đối với chatbot hoặc ứng dụng chỉ có một vòng xử lý đơn giản.
Cần thời gian để làm quen với mô hình node, edge và state, thay vì chỉ gọi API hoặc SDK.
Việc tích hợp với hệ sinh thái LangChain có thể kéo theo nhiều thư viện phụ thuộc nếu không kiểm soát cẩn thận.

Bắt đầu sử dụng:

pip install langgraph.

Tài liệu của LangGraph cung cấp một hướng dẫn từng bước để xây dựng một hệ thống hỗ trợ khách hàng với các bước chuyển giao tác vụ (handoff) giữa các agent và và phê duyệt bởi con người (approval). Ví dụ này thể hiện rõ những điểm mạnh của LangGraph trong việc điều phối workflow và quản lý trạng thái, thực tế hơn nhiều so với các ví dụ đơn giản.

Pydantic AI

Pydantic AI là framework AI agent nhẹ do đội ngũ phát triển Pydantic xây dựng – thư viện kiểm tra kiểu dữ liệu (type validation) rất phổ biến trong Python. Ra mắt vào cuối năm 2024, Pydantic AI nhanh chóng được nhiều lập trình viên lựa chọn nhờ thiết kế đơn giản và dễ kiểm soát.

Khi nào nên sử dụng?

Phù hợp với các dự án ưu tiên kiểu dữ liệu rõ ràng (typed) thay vì nhiều lớp trừu tượng.
Định nghĩa input, output và các tool dưới dạng object và hàm Python có kiểu dữ liệu, trong khi framework tự xử lý việc tương tác với LLM.
Không cần học các khái niệm như chain hay graph, giúp việc phát triển và gỡ lỗi trở nên đơn giản hơn, đặc biệt khi xử lý kết quả trả về từ LLM.

Khi nào không nên sử dụng?

Không hỗ trợ sẵn workflow đa AI agent hoặc mô hình graph có trạng thái.
Nếu cần các tính năng như state machine hay human-in-the-loop, lập trình viên phải tự triển khai.
Hiện chỉ hỗ trợ Python, chưa phù hợp với các dự án sử dụng TypeScript làm ngôn ngữ chính.

Cách bắt đầu

pip install pydantic-ai.

Tài liệu của Pydantic AI có một ví dụ về first-agent, mất khoảng 10 phút để hoàn thành và giúp bạn làm quen ngay với phương pháp lập trình sử dụng kiểu dữ liệu.

CrewAI

CrewAI là framework xây dựng hệ thống đa AI agent theo mô hình phân vai (role-based). Mỗi agent đảm nhận một vai trò cụ thể như nghiên cứu, viết nội dung hoặc phản biện, còn CrewAI sẽ điều phối quá trình phối hợp giữa các agent. Đến năm 2025, CrewAI đã phát triển lên phiên bản 1.14 và hỗ trợ giao thức A2A (Agent-to-Agent).

Khi nào nên sử dụng?

Phù hợp để xây dựng nhanh các ứng dụng đa AI agent.
Mô hình phân vai giúp dễ thiết kế và triển khai các workflow như nghiên cứu, tạo nội dung hoặc các tác vụ cần nhiều agent chuyên biệt phối hợp.
Có thể nhanh chóng chuyển từ ý tưởng sang bản demo hoạt động.

Khi nào không nên sử dụng?

Mô hình phân vai giúp phát triển nhanh nhưng hạn chế khả năng tùy chỉnh khi triển khai ở quy mô lớn.
Với các hệ thống AI phức tạp, nhiều nhóm phát triển gặp giới hạn tương tự LangChain, khi cách điều phối của framework không còn đáp ứng được yêu cầu và phải chuyển sang LangGraph hoặc sử dụng trực tiếp SDK của các nhà cung cấp LLM.

Bắt đầu sử dụng:

pip install crewai.

Tài liệu của CrewAI có một hướng dẫn khởi đầu về việc xây dựng một đội AI agent (crew) về nghiên cứu và viết nội dung, đây chính là trường hợp sử dụng mà framework này được phát triển để thực hiện và bạn sẽ cảm nhận được những thế mạnh cốt lõi của framework một cách trực tiếp nhất.

Nhóm 3: Framework thiên về nghiên cứu

Đây là lựa chọn phù hợp cho các dự án kết hợp giữa nghiên cứu AI và triển khai thực tế.

CAMEL-AI (kèm OWL)

CAMEL-AI ban đầu là một dự án nghiên cứu của KAUST ra mắt năm 2023, nhằm tìm hiểu cách các AI agent tương tác với nhau thông qua các vai trò được định nghĩa trước. Hiện nay, framework đã phát triển thành một nền tảng có thể triển khai thực tế và hỗ trợ mô phỏng tới một triệu AI agent.

OWL là lớp mở rộng của CAMEL-AI, được thiết kế cho các ứng dụng thực tế. Năm 2025, OWL đạt hạng nhất trên bảng xếp hạng GAIA dành cho AI agent mã nguồn mở và được chấp nhận tại NeurIPS 2025.

Khi nào nên sử dụng?

Phù hợp với các bài toán cần nhiều AI agent phối hợp như một "xã hội AI" thay vì chỉ là một workflow tuyến tính.
Thích hợp cho mô phỏng đa agent, tạo dữ liệu tổng hợp (synthetic data) quy mô lớn, tự động hóa nhiều môi trường và các dự án nghiên cứu AI.
Cung cấp sẵn các phương pháp tạo dữ liệu như Chain-of-Thought, Self-Instruct và Source2Synth cùng cơ chế kiểm chứng, phù hợp với quy trình nghiên cứu chuyên sâu.

Khi nào không nên sử dụng?

Quá phức tạp đối với các dự án phát triển sản phẩm thông thường.
Nếu mục tiêu là xây dựng một AI agent phục vụ người dùng và cần triển khai trong thời gian ngắn, CAMEL-AI không phải lựa chọn tối ưu.
Đây là một framework dạng research-first, triển khai sản phẩm sau, thay vì được thiết kế chủ yếu cho phát triển ứng dụng thương mại.

Bắt đầu sử dụng:

pip install camel-ai.

Tài liệu CAMEL-AI cung cấp ví dụ Role-Playing, minh họa ý tưởng cốt lõi của framework khi hai AI agent phối hợp để giải quyết một nhiệm vụ, và một hướng dẫn nhanh OWL riêng biệt cho các tính năng hướng đến môi trường production.

Bạn sẽ thấy bài viết không đề cập đến AG2, Semantic Kernel, smolagents, Haystack hay LlamaIndex. Đây đều là những framework tốt và vẫn được nhiều đội ngũ sử dụng, nhưng chúng chủ yếu phục vụ các nhu cầu chuyên biệt hoặc chưa đạt được mức độ phổ biến trong môi trường production như bảy framework đã giới thiệu.

Haystack phù hợp với các ứng dụng RAG và yêu cầu tuân thủ tại châu Âu.

LlamaIndex mạnh về các hệ thống RAG và truy xuất dữ liệu.

Semantic Kernel là lựa chọn phù hợp cho các dự án phát triển trên nền tảng .NET.

Nếu nhu cầu của bạn phù hợp với những lĩnh vực này, các framework trên vẫn rất đáng để cân nhắc.

Hy vọng bài viết này giúp bạn hiểu rõ hơn về bối cảnh các framework AI hiện nay và có thêm lựa chọn phù hợp cho dự án của mình.