Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các AI agent có thể tự lên kế hoạch và thực hiện nhiều bước phức tạp chưa? Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ kinh nghiệm thực chiến khi xây dựng Plan-and-Execute Agent - một kiến trúc agent phổ biến nhất hiện nay, hoàn toàn miễn phí với HolySheep AI.
Plan-and-Execute Agent là gì?
Trước khi đi vào code, mình muốn giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản nhất:
Plan-and-Execute Agent hoạt động giống như một người quản lý dự án thông minh. Thay vì làm tất cả mọi thứ cùng lúc, agent này chia công việc thành 2 giai đoạn:
- Giai đoạn 1 - Plan (Lên kế hoạch): Phân tích yêu cầu, chia nhỏ thành các bước cụ thể
- Giai đoạn 2 - Execute (Thực thi): Lần lượt thực hiện từng bước theo kế hoạch
Kinh nghiệm thực chiến của mình: Mình đã xây dựng hơn 20 agent cho các dự án khác nhau. Ban đầu dùng kiến trúc đơn giản, nhưng khi dự án phức tạp hơn, Plan-and-Execute tỏ ra vượt trội hẳn - đặc biệt là khả năng kiểm soát lỗi và debug dễ dàng hơn rất nhiều.
Tại sao nên dùng Plan-and-Execute?
Sau đây là bảng so sánh chi phí giữa các nhà cung cấp AI API (cập nhật 2026):
| Model | Giá/1M Token | Tiết kiệm với HolySheep |
|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | 85%+ |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | 85%+ |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | 60%+ |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | Tương đương |
Với tỷ giá ưu đãi từ HolySheep AI, bạn có thể chạy Plan-and-Execute Agent với chi phí cực thấp, đồng thời được nhận tín dụng miễn phí khi đăng ký.
Cài đặt môi trường
Đầu tiên, bạn cần cài đặt Python và các thư viện cần thiết. Mình khuyên dùng Python 3.10 trở lên.
# Tạo môi trường ảo (virtual environment)
python -m venv agent_env
Kích hoạt môi trường ảo
Trên Windows:
agent_env\Scripts\activate
Trên macOS/Linux:
source agent_env/bin/activate
Cài đặt các thư viện cần thiết
pip install openai httpx python-dotenvLưu ý quan trọng: Đừng quên tạo file .env để lưu API key an toàn!
# Tạo file .env trong thư mục dự án
Nội dung file .env:
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEYKiến trúc Plan-and-Execute Agent
Mình sẽ xây dựng một agent hoàn chỉnh với 4 thành phần chính:
1. Planner Component - Bộ não lên kế hoạch
Đây là thành phần quan trọng nhất, chịu trách nhiệm phân tích yêu cầu và tạo ra kế hoạch thực thi.
import os
from dotenv import load_dotenv
from openai import OpenAI
Load API key từ file .env
load_dotenv()
Khởi tạo client với HolySheep AI
⚠️ QUAN TRỌNG: Sử dụng endpoint của HolySheep
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # Endpoint chính thức
)
def create_planner():
"""
Tạo Planner - bộ phận lên kế hoạch
Planner sẽ phân tích yêu cầu và chia thành các bước cụ thể
"""
system_prompt = """Bạn là một Planner chuyên nghiệp.
Nhiệm vụ của bạn:
1. Phân tích yêu cầu của người dùng
2. Chia nhỏ thành các bước (steps) cụ thể, có thể thực thi
3. Mỗi bước phải có: mô tả rõ ràng, action cần thực hiện, expected_output
Trả về JSON với format:
{
"goal": "Mục tiêu tổng quát",
"steps": [
{
"id": 1,
"description": "Mô tả bước này",
"action": "Hành động cần thực hiện",
"expected_output": "Kết quả mong đợi"
}
]
}
Lưu ý: Chỉ tạo tối đa 5-7 bước để tránh phức tạp không cần thiết."""
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # Hoặc model khác tùy nhu cầu
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": "{user_request}"} # Sẽ được thay thế
],
temperature=0.3,
response_format={"type": "json_object"}
)
print("✅ Planner Component đã sẵn sàng!")2. Executor Component - Người thực thi
Executor nhận từng bước từ Planner và thực hiện chúng một cách tuần tự.
def execute_step(step, context=None):
"""
Thực thi một bước cụ thể từ kế hoạch
Args:
step: Dictionary chứa thông tin bước cần thực thi
context: Ngữ cảnh từ các bước trước đó (để hiểu toàn bộ tiến trình)
Returns:
Dictionary chứa kết quả thực thi
"""
system_prompt = """Bạn là Executor - người thực thi từng bước của agent.
Bạn nhận một bước cụ thể và thực hiện nó.
Nếu gặp lỗi, hãy cố gắng khắc phục và thử lại (tối đa 2 lần).
Luôn trả về kết quả dù thành công hay thất bại."""
# Tạo prompt với ngữ cảnh
user_message = f"""Thực thi bước sau:
Bước: {step['description']}
Hành động: {step['action']}
Kết quả mong đợi: {step['expected_output']}
Ngữ cảnh từ các bước trước:
{context if context else 'Đây là bước đầu tiên'}"""
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_message}
],
temperature=0.2
)
return {
"step_id": step['id'],
"status": "success",
"result": response.choices[0].message.content
}
print("✅ Executor Component đã sẵn sàng!")3. Plan-and-Execute Agent - Kết hợp hoàn chỉnh
Đây là phần quan trọng nhất - kết hợp Planner và Executor thành một agent hoàn chỉnh.
import json
import time
class PlanAndExecuteAgent:
"""
Plan-and-Execute Agent - Kiến trúc agent cơ bản nhất
Ưu điểm:
- Dễ debug: biết chính xác bước nào đang thực thi
- Kiểm soát lỗi tốt: có thể retry từng bước riêng lẻ
- Minh bạch: người dùng thấy được toàn bộ kế hoạch
Nhược điểm:
- Chậm hơn kiến trúc ReAct vì phải gọi LLM 2 lần (plan + execute)
"""
def __init__(self):
self.client = client
self.execution_history = []
self.total_tokens_used = 0
def run(self, user_request, verbose=True):
"""
Chạy agent với yêu cầu từ người dùng
Args:
user_request: Yêu cầu của người dùng
verbose: In ra thông tin chi tiết khi thực thi
Returns:
Kết quả cuối cùng sau khi thực thi tất cả bước
"""
start_time = time.time()
if verbose:
print(f"\n🎯 Yêu cầu: {user_request}")
print("=" * 50)
# ==================== GIAI ĐOẠN 1: PLAN ====================
if verbose:
print("📋 ĐANG LÊN KẾ HOẠCH...")
plan_response = create_planner()
plan_text = plan_response.choices[0].message.content
plan_data = json.loads(plan_text)
self.total_tokens_used += plan_response.usage.total_tokens
if verbose:
print(f"📌 Mục tiêu: {plan_data['goal']}")
print(f"📝 Số bước: {len(plan_data['steps'])}")
# ==================== GIAI ĐOẠN 2: EXECUTE ====================
if verbose:
print("\n🚀 BẮT ĐẦU THỰC THI...")
results = []
context = ""
for step in plan_data['steps']:
if verbose:
print(f"\n--- Bước {step['id']}/{len(plan_data['steps'])} ---")
print(f"📌 {step['description']}")
try:
result = execute_step(step, context)
results.append(result)
context += f"\n[Bước {step['id']}]: {result['result']}\n"
if verbose:
print(f"✅ Hoàn thành")
except Exception as e:
if verbose:
print(f"❌ Lỗi: {e}")
results.append({
"step_id": step['id'],
"status": "error",
"error": str(e)
})
# ==================== TỔNG HỢP KẾT QUẢ ====================
elapsed_time = time.time() - start_time
if verbose:
print("\n" + "=" * 50)
print(f"⏱️ Thời gian thực thi: {elapsed_time:.2f} giây")
print(f"📊 Tokens sử dụng: {self.total_tokens_used}")
return {
"goal": plan_data['goal'],
"steps_results": results,
"final_context": context,
"execution_time": elapsed_time,
"tokens_used": self.total_tokens_used
}
Khởi tạo agent
agent = PlanAndExecuteAgent()
print("✅ Plan-and-Execute Agent đã sẵn sàng!")4. Ví dụ sử dụng thực tế
# ==================== VÍ DỤ THỰC TẾ ====================
Tạo agent instance
agent = PlanAndExecuteAgent()
Ví dụ 1: Phân tích và viết bài blog
print("\n" + "="*60)
print("VÍ DỤ 1: Phân tích và viết bài blog về AI Agent")
print("="*60)
result1 = agent.run(
user_request="Hãy viết một bài blog ngắn (500 từ) giới thiệu về AI Agent cho người mới bắt đầu",
verbose=True
)
print("\n📄 KẾT QUẢ CUỐI CÙNG:")
print(result1['final_context'])
Ví dụ 2: Tạo kế hoạch học tập
print("\n" + "="*60)
print("VÍ DỤ 2: Tạo kế hoạch học Python trong 1 tháng")
print("="*60)
result2 = agent.run(
user_request="Tạo kế hoạch học Python cơ bản trong 30 ngày cho người hoàn toàn mới",
verbose=True
)
print("\n📄 KẾT QUẢ CUỐI CÙNG:")
print(result2['final_context'])Đo hiệu suất Agent
Một trong những điều quan trọng khi sử dụng AI agent là theo dõi chi phí. Dưới đây là script để tính toán chi phí:
def calculate_cost(agent_result, model="gpt-4o"):
"""
Tính toán chi phí sử dụng agent
Bảng giá từ HolySheep AI (2026):
- GPT-4o: $3.00/1M tokens
- GPT-4.1: $8.00/1M tokens
- Claude Sonnet 4.5: $15.00/1M tokens
- DeepSeek V3.2: $0.42/1M tokens
"""
pricing = {
"gpt-4o": 3.00,
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
cost_per_million = pricing.get(model, 3.00)
tokens_used = agent_result['tokens_used']
cost = (tokens_used / 1_000_000) * cost_per_million
return {
"tokens": tokens_used,
"cost_per_million": cost_per_million,
"total_cost_usd": round(cost, 4),
"total_cost_vnd": round(cost * 25000, 0) # Tỷ giá ~25000 VND/USD
}
Tính chi phí cho các ví dụ trên
print("💰 CHI PHÍ SỬ DỤNG:")
print("-" * 40)
cost1 = calculate_cost(result1, "gpt-4o")
print(f"Ví dụ 1: {cost1['tokens']} tokens = ${cost1['total_cost_usd']} (~{cost1['total_cost_vnd']:,.0f} VNĐ)")
cost2 = calculate_cost(result2, "gpt-4o")
print(f"Ví dụ 2: {cost2['tokens']} tokens = ${cost2['total_cost_usd']} (~{cost2['total_cost_vnd']:,.0f} VNĐ)")
print("-" * 40)
print(f"💡 Với HolySheep AI, chi phí tiết kiệm đến 85% so với các nhà cung cấp khác!")
print(f"📌 So sánh: OpenAI API cùng task sẽ tốn ${(cost1['total_cost_usd'] + cost2['total_cost_usd']) * 2.67:.2f}")So sánh các kiến trúc Agent phổ biến
Dựa trên kinh nghiệm xây dựng nhiều agent, mình tổng hợp bảng so sánh sau:
| Tiêu chí | Plan-and-Execute | ReAct | Reflexion |
|---|---|---|---|
| Độ phức tạp | Trung bình | Thấp | Cao |
| Khả năng debug | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Tốc độ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Chi phí/token | 2x LLM calls | 1x LLM calls | 3x LLM calls |
| Phù hợp cho | Tác vụ phức tạp | Tác vụ đơn giản | Học từ lỗi |
Lỗi thường gặp và cách khắc phục
Trong quá trình xây dựng và sử dụng Plan-and-Execute Agent, mình đã gặp nhiều lỗi. Dưới đây là 5 lỗi phổ biến nhất và cách khắc phục:
Lỗi 1: Lỗi xác thực API Key
# ❌ LỖI THƯỜNG GẶP:
Error: Incorrect API key provided