#langchain

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều agent độc lập. Nguyên nhân kỹ thuật: Việc chia hệ thống thành nhiều agent giúp cải thiện khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi, nhưng nếu chia không hợp lý sẽ gây ra sự phức tạp không cần thiết. Hệ quả: Việc chia quá nhỏ có thể dẫn đến overhead communication trong khi chia quá lớn làm giảm tính độc lập và khả năng tái sử dụng. Điều đáng học: Pattern Supervisor được đề xuất để quản lý hiệu quả các agent, giúp cân bằng giữa độ phân mảnh và tính gắn kết, tương tự cách Netflix quản lý các microservices của họ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ khi nào nên áp dụng kiến trúc Multi-Agent thay vì Microservices và cách tránh các sai lầm phổ biến khi chuyển đổi.

Building a Local, Ollama-Powered Insurance Claim Review Agent: What Broke Along the Way

Đây là dự án xây dựng agent xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm sử dụng Ollama chạy mô hình open-source locally. Agent dựa trên kiến trúc ReAct được triển khai bằng LangChain và LangGraph, nhưng gặp lỗi trong quá trình thực thi. Nguyên nhân kỹ thuật là do hạn chế của mô hình LLM local trong việc xử lý tài liệu dài và trích xuất thông tin phức tạp từ các formular bảo hiểm. Dự án thất bại nhưng cung cấp bài học quý giá về giới hạn hiện tại của các mô hình open-source trong các tác nghiệp đòi hỏi độ chính xác cao và xử lý tài liệu chuyên ngành.

Bài viết này chia sẻ kinh nghiệm thực tế xây dựng agent xử lý bảo hiểm bằng công nghệ mới và những vấn đề kỹ thuật gặp phải.

Chain of Thought vs. Tree of Thoughts: Which is Best for AI Agents?

Chain of Thought và Tree of Thoughts là hai framework prompting cho language model suy nghĩ trước khi trả lời. Chain of Thought tạo ra một chuỗi tuyến tính duy nhất với chi phí thấp và tốc độ nhanh, nhưng không thể phục hồi nếu một bước đầu tiên sai. Tree of Thoughts tạo ra nhiều nhánh suy luận ứng cử ở mỗi bước, đánh giá chúng và quay lui từ điểm chết, trở nên mạnh mẽ hơn với vấn đề mơ hồ hoặc rủi ro cao nhưng tốn nhiều model call hơn, đôi khi hàng trăm cho một vấn đề. Đối với AI agents, Chain of Thought là mặc định cho các quyết định thông thường, trong khi Tree of Thoughts dành cho vấn đề khó như khám phá nhiều chiến lược triển khai hoặc lập trình đường đi. Quyết định giữa chúng phụ thuộc vào đường giải pháp có rõ ràng, chi phí của sai lầm sớm và giới hạn tài nguyên, với hầu hết hệ thống agent sản xuất sử dụng cả hai.

Chain of Thought và Tree of Thoughts giúp lập trình viên lựa chọn framework phù hợp cho AI agents dựa trên độ phức tạp vấn đề và chi phí tài nguyên.

Building a Multi-Provider RAG Chatbot: LangChain, Python FastAPI, Hugging Face, Convex, Docker, Terraform & GCP

Bối cảnh: tác giả muốn xây dựng một chatbot RAG có thể thay đổi nhà cung cấp mô hình và vector store để tránh phụ thuộc vào một dịch vụ duy nhất. Nguyên nhân kỹ thuật: việc kết hợp LangChain để quản lý pipeline retrieval‑augmented generation, FastAPI để tạo API REST, Hugging Face để tải các mô hình LLM và embedding, Convex làm cơ sở dữ liệu real‑time, đồng thời dùng Docker để đóng gói từng service và Terraform trên GCP để cung cấp hạ tầng. Hệ quả: sau khi triển khai, hệ thống cho phép thay đổi mô hình LLM chỉ bằng cách sửa biến môi trường mà không cần rebuild code, thời gian phản hồi trung bình khoảng 800 ms và chi phí infra giảm khoảng 30 % so với bản triển khai đơn nhà cung cấp. Điều đáng học: việc tách rõ lớp orchestration (LangChain) khỏi lớp giao thức (FastAPI) và lớp hạ tầng (Terraform/Docker) giúp duy trì tính mô-đun và dễ dàng kiểm thử từng thành phần riêng lẻ. Kết luận: dự án này minh họa cách áp dụng các công cụ hiện đại để xây dựng một RAG chatbot linh hoạt, khả năng mở rộng và dễ vận hành trên nền tảng đám mây.

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

Một hệ thống nghiên cứu giao dịch đa tác nhân (multi-agent) sử dụng LangChain Deep Agents có thể tự viết code chiến lược, chạy backtest, kiểm tra kết quả và điều chỉnh liên tục. Thách thức chính là ngăn chặn vòng lặp này trở nên mất kiểm soát.

Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa nghiên cứu chiến lược giao dịch bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và các công cụ lập trình mới để tránh rủi ro sai sót và tăng hiệu quả trong quá trình phát triển và điều chỉnh hệ thống.

Applying OpenAI's RAG Strategies

Bài viết mô tả cách áp dụng các chiến lược RAG đã được OpenAI kiểm chứng bằng cách tích hợp với framework LangChain. Nó trình bày kỹ thuật query transformation để viết lại hoặc mở rộng câu hỏi trước khi truy xuất. Tiếp theo là định tuyến routing truy vấn đến các nguồn dữ liệu phù hợp và xử lý hậu kỳ post‑processing để lọc, sắp xếp hoặc tạo lại kết quả. Cuối cùng, bài hướng dẫn các phương pháp evaluation như độ chính xác truy xuất và độ liên quan để đo lường hiệu suất của hệ thống RAG. Từ những bước này, độc giả có thể xây dựng pipeline RAG ổn định, tăng tỷ lệ trả lời chính xác và giảm thời gian truy xuất, từ đó học được cách kết hợp các thành phần để đạt hiệu suất tối ưu.

Bài viết hướng dẫn bạn cách triển khai hiệu quả chiến lược RAG của OpenAI với LangChain để tối ưu hóa quy trình truy xuất thông tin.

Announcing our $10M seed round led by Benchmark

LangChain, framework mã nguồn mở giúp phát triển ứng dụng AI dựa trên LLM có khả năng nhận diện dữ liệu và hoạt động như agent, vừa hoàn thành vòng seed trị giá 10 triệu USD do Benchmark dẫn đầu. Vốn này được mobilize để mở rộng đội ngũ kỹ thuật và cải thiện các tính năng kết nối dữ liệu ngoài bộ nhớ mô hình, cho phép các LLM truy cập và xử lý thông tin từ nguồn ngoài một cách linh hoạt. Với sự hỗ trợ này, các nhà phát triển có thể xây dựng nhanh chóng các ứng dụng agentic LLMs mà không cần lo lắng về việc tích hợp phức tạp các nguồn dữ liệu khác nhau. Kết quả dự kiến là tăng tốc độ przyjęcie của LangChain trong cộng đồng AI và mở rộng hệ sinh thái các plugin và kết nối dữ liệu. Bài học từ vụ gọi vốn này là việc đầu tư vào nền tảng cơ sở hạ tầng mã nguồn mở cho LLM không chỉ tạo ra giá trị công nghệ mà còn thu hút sự quan tâm của các quỹ đầu tư chiến lược như Benchmark.

Bài viết này cho bạn thấy tiềm năng tài chính và sự ủng hộ từ nhà đầu tư hàng đầu cho công nghệ AI đang định hình tương lai phát triển ứng dụng.

LangSmith Engine Improves Agent Issue Detection by 2x

LangSmith Engine là công cụ giám sát và phân tích hành vi của AI agents trong môi trường sản xuất. Bản cập nhật mới đã nâng cấp mô hình phát hiện lỗi bằng cách tích hợp các heuristic mới và cải thiện pipeline phân tích log, từ đó tăng khả năng xác định vấn đề gấp đôi so với phiên bản trước. Kết quả là công cụ không chỉ phát hiện vấn đề chính xác hơn 2 lần mà còn đưa ra các bản vá mạnh mẽ hơn, đồng thời hỗ trợ thông báo tự động qua Slack và tạo ticket trong Linear. Ngoài ra, phiên bản này có thể triển khai tự-hosted, cho phép zespoл kiểm soát dữ liệu bên trong VPC hoặc trung tâm dữ liệu riêng. Điều này cho thấy việc đầu tư vào cải thiện thuật toán phát hiện và tích hợp workflow là chìa khóa để nâng cao độ tin cậy của hệ thống agent trong sản xuất.

LangSmith Engine cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và khắc phục sự cố cho agent, đồng thời hỗ trợ nhiều nền tảng triển khai linh hoạt.

AgentCore Payments middleware for LangChain agents

AgentCore Payments bổ sung khả năng thanh toán x402 cho các tác nhân (agents) trong LangChain bằng cách quản lý ngân sách phiên xác định, trong khi LangSmith theo dõi toàn bộ quá trình giao dịch.

Là người phát triển LangChain, bạn nên đọc để khám phá cách tự động quản lý chi phí API cho các agent thông minh với ngân sách xác định và theo dõi chi tiết thông qua LangSmith, giúp tối ưu hiệu suất và tránh rủi ro tài chính.

Scaling organizational knowledge in Kiro with Amazon Bedrock Knowledge Bases, LangChain, and MCP

Bài viết hướng dẫn tích hợp Amazon Bedrock Knowledge Bases vào Kiro IDE thông qua Model Context Protocol (MCP), cho phép nhà phát triển truy vấn tài liệu tổ chức (ADRs, API specs, runbooks, tiêu chuẩn coding) trực tiếp từ trình soạn thảo. Tích hợp sử dụng awslabs bedrock-kb-retrieval-mcp-server để chuyển truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành tìm kiếm vector trên OpenSearch Serverless, trả về câu trả lời có trích dẫn. Có hai cách triển khai: gắn thẻ mcp-multirag-kb=true vào Knowledge Base hiện có hoặc triển khai hạ tầng mới qua AWS CDK. Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến giải pháp thay thế bằng LangChain để linh hoạt nhà cung cấp, và cấu hình MCP tương tự hỗ trợ truy vấn headless trong CI/CD.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các cơ sở kiến thức doanh nghiệp vào môi trường phát triển trực tiếp, giảm thiểu thời gian tìm kiếm tài liệu và tăng hiệu suất làm việc bằng cách truy vấn các tài liệu (ADR, API, quy trình) mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

Building a Streamlit UI for My LangGraph AI Agent

Bài viết hướng dẫn xây dựng giao diện web Streamlit cho một AI agent chăm sóc khách hàng sử dụng LangGraph, bao gồm quản lý trạng thái phiên, khởi tạo graph trạng thái, xử lý luồng đặt lịch (báo giá, chọn khung giờ, xác nhận) và hiển thị dưới dạng component Streamlit. Dự án sử dụng Poetry để quản lý phụ thuộc và tích hợp Langfuse để theo dõi quan sát.

Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI tích hợp với các mô hình như LangGraph, bài này sẽ giúp bạn xây dựng giao diện người dùng Streamlit chuyên nghiệp, quản lý trạng thái cuộc trò chuyện hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc từ khóa, lịch hẹn và xác nhận đơn đặt hàng một cách tự động.

The Missing Piece of Agent Self-Improvement

Bài viết hướng dẫn chi tiết từng bước cải thiện khả năng tự nâng cấp của agent thông qua code.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng hệ thống tự học tự cải tiến bằng cách kết hợp AI với logic lập trình, giúp tự động hóa quá trình học tập và tối ưu hóa kiến thức của mình theo thời gian.

How we built an autonomous SRE agent for Kubernetes

LangChain đã phát triển một tác nhân SRE (Site Reliability Engineering) tự động cho các triển khai Kubernetes bằng cách kết hợp Deep Agents, yêu cầu phê duyệt từ con người trước khi thay đổi, theo dõi bằng LangSmith, và đánh giá (evals) hiệu suất.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quản lý Kubernetes mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ SRE truyền thống sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống tự động hóa thông minh, kết hợp trí tuệ nhân tạo và quy trình phê duyệt con người để giải quyết vấn đề theo kịp thời hiệu quả.

Using Azure Blob Storage as a durable filesystem for LangChain Deep Agents

LangChain Deep Agents is an open-source agent harness with built-in capabilities for building LLM-powered agents and applications, including complex,

Build a Typed Context Compaction Gate for AI Agents

Build a context compaction gate for AI agents: classify each tool output as keep, summarize, or discard before the next LLM turn, cutting token bloat and noise.

RAG Citation Verification: Build TypeScript Byte-Span Validators

Eliminate hallucinated LLM references by building high-throughput, deterministic byte-span citation validators and grounding assertion middleware in TypeScript.

What Is an Agent Harness? The Architecture Behind Claude Code, DeepSeek Harness, and Hermes Agent

On August 13, 2026, DeepSeek published a GitHub repository called deepseek-harness. Within two days, it had passed 95,386 stars and 8,826 forks (a vanity metric on its own, but a spike this fast signa

How to Combine Traditional Machine Learning with Agentic Reasoning

Machine learning truyền thống chuyên nhận diện mẫu nhanh và đáng tin cậy trên dữ liệu có cấu trúc nhưng không thể lập kế hoạch hoặc điều chỉnh giữa quá trình. Agentic reasoning, xây dựng xung quanh LLMs như động lực suy luận, bổ sung khả năng lập kế hoạch, sử dụng công cụ, thích nghi và hành động. Hệ thống kết hợp hai phương pháp này cho phép agents điều phối quy trình đa bước trong khi các mô hình được huấn luyện xử lý dự đoán chuyên biệt. Trong ví dụ phát hiện gian lận bảo hiểm, agent sử dụng fraud model, thu thập ngữ cảnh và định tuyến yêu cầu với quá trình suy luận được ghi lại. Sự kết hợp này mang lại lợi thế về cả tốc độ độ tin cậy của machine learning lẫn khả năng thích ứng của agentic reasoning.

Bài này giúp lập trình viên kết hợp machine learning truyền thống với reasoning agentic để tạo ra hệ thống có khả năng tự lập kế hoạch và thích ứng khi xử lý tác vụ phức tạp.

Building a Robust Harness for agent in production: Feed agent case-study

Bối cảnh từ monday.com chia sẻ case study về việc xây dựng harness sản xuất cho feedAgent - AI agent cá nhân hóa feed hoạt động. Nguyên nhân kỹ thuật tập trung vào ba điểm lỗi: xử lý dữ liệu (loại bỏ PII, phát hiện ảo ảnh), luồng agent (hạn chế đệ quy, xử lý lỗi tool), và vòng feedback (LangSmith tracing, đánh giá offline/online). Hệ quả là hệ thống đảm bảo agent đáng tin cậy, có giới hạn và cải tiến liên tục qua kết hợp quy tắc người dùng và tín hiệu hành vi. Điều đáng học là cách họ mở rộng kiến trúc LangChain với ràng buộc kinh doanh để giám sát và tối ưu hóa hiệu suất agent trong môi trường production.

Bài nghiên cứu case study này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống giám sát và bảo vệ đáng tin cậy cho agent AI trong môi trường sản xuất thực tế.

How Do You Trace a LangChain Application End to End?

What the Opik integration gives you for free, and what still needs instrumenting by hand.

Build AI Agents, APIs, and Full-Stack Apps with Meta Muse Code & Muse Spark

Bối cảnh: Khi công cụ phát triển AI ngày càng đa dạng, các hệ thống tích hợp dọc đang trở thành lựa chọn mạnh mẽ để xây dựng phần mềm. Nguyên nhân kỹ thuật: Khóa học ba giờ trên kênh YouTube của freeCodeCamp.org hướng dẫn sử dụng Meta Muse Code và Muse Spark để tạo ra các AI agent, xây dựng API và phát triển ứng dụng full‑stack. Hệ quả: Người học có thể triển khai toàn bộ luồng làm việc từ mô hình AI tới giao diện người dùng mà không cần thay đổi giữa nhiều công cụ khác nhau, giảm thời gian thiết lập và boilerplate code. Điều đáng học: Bài học cho thấy việc przyjęt một hệ thống công cụ tích hợp có thể tăng tốc độ phát triển, nhưng cần cân nhắc sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và mức độ mở rộng khi dự án lớn lên. Lời khuyên: Nếu bạn đang tìm một môi trường thống nhất để thử nghiệm AI agent và API nhanh chóng, khóa học này cung cấp một lộ trình thực tế mà có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân hoặc nhóm nhỏ.

Khóa học này giúp lập trình viên nắm công cụ tạo AI Agents và ứng dụng full-stack với Meta Muse Code & Muse Spark hiệu quả.

August 2026: LangChain Newsletter — Managed Deep Agents, LLM Gateway, and More

Managed Deep Agents and LLM Gateway hit public beta, plus Deep Agents v0.7, Tuned Evaluators, Bring Your Own Cloud on AWS, and LangSmith Engine upgrades.

LangGraph with TypeScript—1: Nodes, State and Edges

LangGraph is a framework for building AI agents and workflows as stateful graphs. Learn about nodes, edges and state, plus how to build with it in TypeScript.

Introducing Interrupt: The AI Agent Conference by LangChain

Join us this May at Interrupt, LangChain’s inaugural conference where the future of AI agents takes center stage.

LangChain's Second Birthday

Reflections on how LangChain has evolved — including our products, ecosystem, and community — over the past two years, and where we're headed next.

LangChain State of AI 2024 Report

Dive into LangSmith product usage patterns that show how the AI ecosystem and the way people are building LLM apps is evolving.

How Podium optimized agent behavior and reduced engineering intervention by 90% with LangSmith

See how Podium tests across the lifecycle development of their AI employee agent, using LangSmith for dataset curation and finetuning. They improved agent F1 response quality to 98% and reduced the need for engineering intervention by 90%.

January 2026: LangChain Newsletter

Read about the latest product updates, events, and content from the LangChain team

Why We Rebuilt LangChain’s Chatbot and What We Learned

Learn how LangChain rebuilt their chatbot using Deep Agents and subgraphs for sub-15-second responses with precise citations—and what you can apply.

Reflections on Three Years of Building LangChain

Harrison Chase on LangChain's 3-year journey from open source to $1.25B company, announcing LangChain 1.0, LangSmith expansion, and $125M funding.

Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably

Our new infrastructure for running agents at scale, LangGraph Cloud, is available in beta. We also have a new stable release of LangGraph.

LangGraph Platform is now Generally Available: Deploy & manage long-running, stateful Agents

LangGraph Platform, our infrastructure for deploying and managing agents at scale, is now generally available. Learn how to deploy

Evaluating OpenWiki with WikiBench

We built WikiBench to test whether generated wikis help coding agents. Pairing a wiki with source code scored higher than source alone, at lower cost.

Xata x LangChain: new vector store and memory store integrations

Integrate Xata with LangChain for vector and memory storage. Build AI apps with PostgreSQL-powered data, hybrid search, and chat history.

Introducing Airbyte sources within LangChain

Connect 300+ data sources to LangChain with Airbyte document loaders. Load from Stripe, Salesforce, Hubspot & more directly in Python.

Meet Connery: An Open-Source Plugin Infrastructure for OpenGPTs and LLM apps

Discover Connery: open-source plugin infrastructure for LLM apps. Secure integrations, personalization, and human-in-the-loop control for AI agents.

Qdrant x LangChain: Endgame Performance

Qdrant and LangChain deliver production-ready RAG performance with async support, optimized resource usage, and scalable vector search for LLM apps.

OpenAI's Bet on a Cognitive Architecture

Why LangChain believes in open, customizable cognitive architectures over closed systems. Build reliable LLM agents with OpenGPTs and LangSmith.

Data-Driven Characters

Data-driven-characters is a repo for creating, debugging, and interacting your own chatbots conditioned on your own story corpora.

LangChain State of AI 2023

Discover how developers build LLM applications in 2023. Insights on popular models, vectorstores, retrieval strategies, and testing methods from LangSmith.