Phân rã nhiệm vụ là công nghệ trong đó AI agent chia một mục tiêu phức tạp thành nhiều nhiệm vụ nhỏ có thể thực thi được và xử lý chúng một cách có trật tự, đồng thời phân loại các nhiệm vụ phụ thuộc.
Phân tách tác vụ là một phương pháp kiến trúc trong đó khi một AI agent dựa trên LLM nhận được các hướng dẫn phức tạp như ``tạo báo cáo'' hoặc ``tái cấu trúc mã', nó sẽ chia các hướng dẫn thành các tác vụ nhỏ, có thể thực thi được và xử lý chúng một cách tuần tự và song song theo các phụ thuộc. Các khung như ReAct và Plan-and-Execute liệt kê tất cả các nhiệm vụ phụ trong giai đoạn lập kế hoạch và chỉ định lệnh gọi công cụ cũng như tìm kiếm cho từng bước. Kể từ năm 2026, các nền tảng agent như Superagent và OpenAI Assistants kết hợp cơ chế này và cơ hội để các nhà phát triển viết logic phân rã một cách rõ ràng đang giảm dần. Có ba cạm bẫy trong hoạt động thực tế mà ReviewAI đã xác nhận tại hiện trường. ① Sự đánh đổi là nếu độ chi tiết phân rã quá thô, một bước sẽ trở nên phức tạp và LLM đưa ra suy luận không chính xác, nhưng nếu độ chi tiết phân rã quá mịn, số lượng lệnh gọi API sẽ bùng nổ và chi phí sẽ tăng gấp 10 lần. ② Trong hoạt động thực tế, trung bình có từ 2 đến 5 cuộc gọi LLM xảy ra cho mỗi nhiệm vụ và không hiếm trường hợp chi phí từ 200 đến 2.000 USD mỗi tháng. ③ Nếu sự phụ thuộc giữa các nhiệm vụ không được mô tả chính xác, "lỗi thầm lặng" sẽ xảy ra, trong đó nhiệm vụ tiếp theo bỏ qua lỗi của nhiệm vụ trước đó và tiếp tục. Theo ước tính của thị trường vào năm 2026, một lời nhắc Chuỗi tư duy là đủ để xử lý nối tiếp đơn giản gồm 10 bước trở xuống. Nếu cần xử lý song song hoặc cộng tác với các công cụ bên ngoài, việc triển khai khung agent sẽ có lợi về mặt hiệu quả chi phí.