AI hay gặpBa framework phổ biến, tối ưu cho mục tiêu khác nhau — chọn theo bài toán, không theo độ nổi tiếng.
LangChain — thư viện "keo dán" nhiều thành phần (model, prompt, tool, memory, retriever) qua các abstraction chung. Hợp để dựng nhanh chuỗi LLM và prototype; nhược điểm là abstraction dày, khó kiểm soát khi luồng phức tạp.
LangGraph — framework điều phối cấp thấp, dạng graph, cho agent có trạng thái, chạy dài. Bạn định nghĩa node/edge, có checkpoint, replay, human-in-the-loop, interrupt/resume. Hợp cho workflow nhiều bước, phân nhánh, cần độ bền và quan sát trong production.
LlamaIndex — kiến trúc lấy dữ liệu làm trung tâm: mạnh nhất ở ingestion, indexing, retrieval và agentic RAG trên tài liệu doanh nghiệp. Chọn khi lõi hệ thống là "hỏi đáp/khai thác trên tài liệu".
Định hướng chọn:
- Bài toán RAG/tài liệu nặng → LlamaIndex.
- Agent stateful, workflow phức tạp, cần checkpoint/HITL → LangGraph.
- Prototype nhanh, ghép nhiều mảnh → LangChain.
Lưu ý: nhiều team production chọn SDK gọn của nhà cung cấp (OpenAI/Anthropic Agents SDK) hoặc tự viết vòng lặp để tránh lệ thuộc abstraction. Framework là tiện ích, không bắt buộc.