Bài 4 — Conditional Edge và Cyclic Flow: rẽ nhánh và vòng lặp có kiểm soát

Điều làm agent "thông minh" là khả năng tự quyết bước tiếp theo và lặp lại cho đến khi đạt mục tiêu. Trong LangGraph, điều này thực hiện bằng conditional edge (rẽ nhánh) và cycle (vòng lặp trong graph). Đây là hai kỹ thuật nâng agent từ luồng thẳng cứng nhắc lên hành vi linh hoạt.

Conditional edge: để graph tự chọn đường

Edge cố định luôn đi đến cùng một node. Conditional edge dùng một hàm routing đọc state và trả về tên node (hoặc một nhãn) tiếp theo.

from langgraph.graph import StateGraph, START, END

def route_after_check(state) -> str:
    if state["score"] >= 8:
        return "finish"
    return "retry"

builder.add_conditional_edges(
    "check",                       # node nguồn
    route_after_check,             # hàm quyết định
    {"finish": "publish", "retry": "generate"}  # map nhãn -> node
)

Hàm route_after_check không làm việc gì ngoài quyết định — nó không gọi LLM, không sửa state. Nó chỉ đọc state và trả nhãn. Dict cuối cùng ánh xạ nhãn sang node đích thực. Giữ đúng nguyên tắc này giúp luồng minh bạch và dễ test.

Cyclic flow: vòng lặp generate → check → retry

Mẫu phổ biến nhất của agent là vòng "làm rồi tự đánh giá":

• Node generate tạo kết quả.
• Node check chấm điểm kết quả.
• Conditional edge: nếu đạt thì đi publish, chưa đạt thì quay lại generate.

Edge quay ngược từ check về generate chính là cycle. LangGraph cho phép điều này một cách tự nhiên — đó là lợi thế lớn so với các framework chỉ hỗ trợ luồng thẳng một chiều (DAG).

builder.add_edge(START, "generate")
builder.add_edge("generate", "check")
builder.add_conditional_edges(
    "check", route_after_check,
    {"finish": END, "retry": "generate"}
)

Chặn vòng lặp vô hạn

Vòng lặp mạnh nhưng nguy hiểm: nếu điều kiện dừng không bao giờ đúng, agent chạy mãi và đốt token. Bạn cần hai lớp phòng vệ.

• Đếm số lần lặp trong state và ép dừng:

class State(TypedDict):
    attempts: int
    score: int

def route(state) -> str:
    if state["score"] >= 8 or state["attempts"] >= 3:
        return "finish"
    return "retry"

• Giới hạn cứng của LangGraph: truyền config={"recursion_limit": 10} khi invoke. Khi vượt, LangGraph ném lỗi thay vì chạy vô tận. Hãy coi đây là phanh an toàn cuối cùng, không phải cơ chế điều khiển chính — điều kiện dừng nghiệp vụ vẫn phải nằm trong logic của bạn.

Các bước xây một cyclic agent an toàn

• Xác định điều kiện thành công rõ ràng và đo được (score, cờ hợp lệ...).
• Thêm biến đếm vào state, tăng chắc chắn ở mỗi vòng.
• Viết hàm routing kiểm tra cả điều kiện thành công và ngưỡng lặp tối đa.
• Đặt recursion_limit làm lớp bảo vệ dự phòng.
• Log mỗi vòng để quan sát agent có đang tiến bộ không, tránh lặp vô ích.

Checklist trước khi bật cycle

• [ ] Có điều kiện dừng khi thành công.
• [ ] Có điều kiện dừng khi quá số lần thử.
• [ ] Biến đếm được tăng chắc chắn mỗi vòng.
• [ ] Đã đặt recursion_limit hợp lý.
• [ ] Mỗi nhãn routing đều có node đích trong dict ánh xạ.

Sai lầm thường gặp

• Cho hàm routing sửa state hoặc gọi LLM: nó chỉ được phép quyết định. Muốn xử lý thì đặt vào một node riêng.
• Quên tăng biến đếm: vòng lặp không bao giờ chạm ngưỡng, chạy đến khi recursion_limit ném lỗi.
• Nhãn trả về không có trong dict ánh xạ: LangGraph không biết đi đâu, báo lỗi runtime.
• Chỉ dựa vào recursion_limit để dừng: bạn mất kiểm soát nghiệp vụ và tốn token oan. Điều kiện dừng phải nằm trong logic.
• Điều kiện thành công mơ hồ khiến agent lặp thừa. Hãy định nghĩa "đạt" cụ thể và đo được.

Đã có rẽ nhánh và vòng lặp, bài 5 sẽ thêm bộ nhớ bền vững qua checkpoint để agent có thể tạm dừng và khôi phục.