Đa agent là một kiến trúc hệ thống trong đó nhiều AI agent hợp tác để thực hiện các nhiệm vụ trong khi chia sẻ vai trò. Đạt được các quy trình công việc phức tạp khó thực hiện với một agent duy nhất bằng cách sử dụng xử lý song song và phân tán.
Đa agent là một kiến trúc trong đó nhiều agent LLM với các vai trò khác nhau như nghiên cứu, mã hóa và đánh giá làm việc cùng nhau dưới sự chỉ đạo của người điều phối. Thay vì để các vòng lặp ReAct và các lệnh gọi công cụ theo chuỗi thành một mô hình duy nhất, triết lý thiết kế là phân chia công việc giữa các AI agent chuyên biệt để cải thiện độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy.
Trong lĩnh vực này vào năm 2026, các khuôn khổ như OpenAI Swarm, LangGraph và Anthropic Claude Agents sẽ trưởng thành và số lượng trường hợp hoạt động thực tế sẽ tăng lên nhanh chóng. Trong các trường hợp trong nước mà ReviewAI tuân theo, ngày càng có nhiều công ty đang tự động hóa việc sản xuất nội dung với cấu hình ba agent là "Nhà nghiên cứu → Người viết → Biên tập viên".
Tuy nhiên, có rất nhiều cạm bẫy. Khi việc truyền ngữ cảnh giữa các AI agent không thành công, xảy ra hiện tượng "sụp đổ chuỗi" trong đó thông tin không chính xác ngược dòng được truyền đi xuyên suốt. Về chi phí, thông thường các mã thông báo sẽ được tiêu thụ nhiều hơn từ 3 đến 10 lần so với một lệnh gọi LLM và không có gì lạ khi cấu hình sản xuất có giá từ hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn yên Nhật mỗi tháng.
Phương pháp lựa chọn cơ bản tại chỗ dựa trên hai tiêu chí: ``Nhiệm vụ có thể song song được không?'' và ``Các sản phẩm trung gian có thể được xác minh không?'' Một agent duy nhất là đủ cho phần Hỏi & Đáp và tóm tắt đơn giản. Nó cho thấy giá trị thực sự của nó trong việc tự động hóa các đường dẫn dữ liệu quy mô lớn và tạo mã + thử nghiệm + triển khai.