Đã đăng vào Thứ Sáu, 3:08 SA 7 phút đọc

Cách quản lý và truy xuất trạng thái hội thoại trong hệ thống Agent AI

Để một Agent AI có thể giao tiếp tự nhiên và duy trì tính liền mạch trong hội thoại, việc quản lý trí nhớ (memory management) hay trạng thái hội thoại (conversational state) đóng vai trò trung tâm. Đây là yếu tố quyết định mức độ “hiểu người dùng” và khả năng phản hồi chính xác của hệ thống. Bài viết này sẽ trình bày cách thiết kế và triển khai cơ chế lưu – truy xuất trạng thái hội thoại hiệu quả trong một mô hình Agent AI hiện đại.

Kiến trúc tổng thể của hệ thống quản lý trạng thái

Một Agent thông minh không chỉ bao gồm mô hình ngôn ngữ (LLM), mà là sự phối hợp của nhiều thành phần khác nhau. Mỗi phần có nhiệm vụ rõ ràng, cùng tạo nên dòng xử lý thống nhất:

Giao diện người dùng (UI): Nơi người dùng gửi câu hỏi, có thể là web app, mobile app hoặc giao diện dòng lệnh.
API Gateway: Cổng giao tiếp trung gian, chịu trách nhiệm xác thực, định tuyến và quản lý request từ UI đến các service phía sau.
Orchestrator / Agent Core: Thành phần điều phối toàn bộ quy trình xử lý. Nó xác định khi nào cần gọi LLM, khi nào cần truy xuất dữ liệu, và tổng hợp phản hồi cuối cùng. Các framework như LangChain hay LlamaIndex thường đảm nhiệm vai trò này.
Large Language Model (LLM): Bộ xử lý ngôn ngữ trung tâm (GPT-4, Gemini, Claude, v.v.). LLM bản chất không có “trí nhớ” lâu dài, vì vậy cần được cung cấp lại context trong mỗi lần gọi.

Hệ thống lưu trữ (Database):

Cache (Redis): Lưu tạm hội thoại ngắn hạn, tốc độ truy xuất cao phù hợp cho context trong cùng một session.
NoSQL DB (MongoDB, DynamoDB): Lưu trữ lịch sử hội thoại, thông tin người dùng và metadata theo dạng tài liệu (JSON).
Vector Database (Chroma, Pinecone, Milvus): Lưu trữ vector embedding của các đoạn hội thoại hoặc tài liệu, giúp tìm kiếm theo ngữ nghĩa (semantic search) trong cơ chế RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Knowledge Base: Kho dữ liệu chuyên biệt của doanh nghiệp chứa thông tin sản phẩm, tài liệu kỹ thuật hoặc dữ liệu nội bộ mà Agent có thể tham chiếu khi trả lời.

Quy trình lưu trữ và truy xuất hội thoại từng bước

Để hình dung rõ cách một Agent xử lý thông tin khi nhận tin nhắn từ người dùng, hãy xem xét luồng xử lý tiêu chuẩn:

Người dùng gửi yêu cầu: UI gửi request chứa user_id, session_id và message_content đến API Gateway.
Orchestrator tiếp nhận và phân tích: Gateway chuyển request đến Orchestrator – nơi xác định hướng xử lý.
Truy xuất lịch sử chat:

Dựa vào session_id, Orchestrator truy vấn vào Redis hoặc MongoDB để lấy các tin nhắn gần nhất.
Thông thường chỉ cần lấy 5–10 tin gần nhất để làm context tạm thời.

Truy xuất ngữ cảnh mở rộng (RAG):

Prompt người dùng được chuyển thành vector bằng Embedding Model.
Vector này dùng để truy vấn trong Vector DB, tìm ra các đoạn dữ liệu liên quan về mặt ngữ nghĩa.

Tổng hợp Prompt hoàn chỉnh:

Orchestrator hợp nhất các phần gồm:

System Prompt: Định nghĩa vai trò và phong cách phản hồi.
Retrieved Context: Dữ liệu lấy từ Vector DB.
Conversation History: Lịch sử trò chuyện gần nhất.
User Prompt: Câu hỏi hiện tại.

Gọi LLM và nhận phản hồi: Prompt hoàn chỉnh được gửi đến LLM. Mô hình xử lý và sinh ra câu trả lời.
Lưu trữ hội thoại mới:

Cặp question–answer được lưu lại trong DB (NoSQL + Cache).
Một background task có thể vector hóa phần nội dung này để bổ sung vào Vector DB.

Phản hồi kết quả: Orchestrator gửi output về lại UI thông qua API Gateway.

Thiết kế schema lưu trữ hiệu quả

Ví dụ cấu trúc trong MongoDB:

{
  "_id": "session_123xyz",
  "user_id": "user_789abc",
  "created_at": "2025-08-27T10:30:00Z",
  "updated_at": "2025-08-27T10:35:00Z",
  "summary": "Hội thoại về cách tối ưu connection pool trong Node.js",
  "metadata": {
    "source": "webapp",
    "ip_address": "127.0.0.1"
  },
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Làm thế nào để tối ưu connection pool?",
      "timestamp": "2025-08-27T10:30:15Z"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Bạn nên điều chỉnh các tham số như max, min, idleTimeoutMillis...",
      "timestamp": "2025-08-27T10:30:45Z",
      "metadata": {
        "llm_model": "gemini-1.5-pro",
        "retrieved_context_ids": ["doc_12", "doc_98"]
      }
    }
  ]
}

Lý do thiết kế này tối ưu:

Session làm gốc: Dễ dàng truy vấn toàn bộ lịch sử hội thoại.
Mảng messages: Giữ nguyên trình tự hội thoại tự nhiên.
Metadata chi tiết: Hỗ trợ debugging, bảo mật và truy vết nguồn dữ liệu (context trace).
Summary: Cho phép LLM khác nhanh chóng nắm bối cảnh khi cần khởi động lại session cũ.

Những thách thức kỹ thuật thường gặp

Giới hạn Context Window

Mỗi LLM chỉ có thể xử lý một lượng token nhất định (4k–128k). Do đó, cần chiến lược tóm tắt hoặc cắt ngắn context (ví dụ chỉ lấy N tin nhắn gần nhất).

Độ trễ (Latency)

Quy trình gồm nhiều bước I/O (DB, LLM API). Việc tối ưu caching, giảm round-trip và chọn model có tốc độ cao sẽ cải thiện trải nghiệm người dùng.

Chi phí xử lý

Mỗi lần gọi LLM đều tốn phí theo token. Cần cân bằng giữa độ dài prompt và chất lượng phản hồi để tránh chi phí tăng đột biến.

Sai lệch trong RAG

Nếu vector search trả về dữ liệu không chính xác, LLM có thể “ảo giác”. Giải pháp: tinh chỉnh mô hình embedding, cải thiện chiến lược chunking và re-ranking kết quả tìm kiếm.

Quản lý phiên hội thoại

Phải xác định ranh giới session hợp lý (timeout hoặc reset thủ công). Session quá dài dễ gây nhiễu context, quá ngắn lại khiến Agent “mất trí nhớ”.

Bảo mật và quyền riêng tư

Dữ liệu hội thoại có thể chứa thông tin nhạy cảm. Cần mã hóa cả khi lưu và khi truyền, đồng thời áp dụng cơ chế phân quyền truy cập nghiêm ngặt.

Kết luận

Quản lý trạng thái hội thoại là trục xương sống của mọi hệ thống Agent AI hiện đại. Một thiết kế tốt cần đảm bảo:

Bộ nhớ ngắn hạn nhanh (Cache),
Bộ nhớ dài hạn linh hoạt (NoSQL),
Bộ nhớ ngữ nghĩa thông minh (Vector DB),
Và cơ chế điều phối logic (Orchestrator).

Khi các lớp này được phối hợp mượt mà, Agent không chỉ “phản hồi đúng” mà còn “hiểu sâu” – trở thành trợ lý ảo thật sự có trí nhớ, bối cảnh và cá tính riêng.

Nguồn tham khảo: https://bizfly.vn/techblog/cach-luu-tru-va-truy-xuat-trang-thai-hoi-thoai-cho-agent-ai.html