LangChain hoặc CrewAI hay assistant
tôi muốn làm ai agent free mà chuyên nghiệp nhé. tận dụng python + flask + postgre + ai offline ollama gema..
Với những gì bạn đang có, bạn hoàn toàn có thể xây dựng một AI Agent chuyên nghiệp mà không mất phí bản quyền. Thực tế, rất nhiều thành phần trong hệ sinh thái AI đều là mã nguồn mở.
Theo các cuộc trao đổi trước, bạn đang dùng:
- Python
- Flask
- PostgreSQL
- Ollama
- Open WebUI
- ThingsBoard
- PLC/SCADA
Đó là một nền tảng rất phù hợp.
Kiến trúc mình đề xuất
Người dùng │ Flask Web/API │ ┌──────────────────┴───────────────────┐ │ │ PostgreSQL Ollama │ │ Lưu dữ liệu Qwen2.5:3b Lịch sử chat hoặc Gemma Vector index Knowledge │ │ Python Agent │ ├── Tool đọc PDF ├── Tool đọc Word ├── Tool đọc Excel ├── Tool SQL ├── Tool ThingsBoard ├── Tool OPC UA ├── Tool Modbus ├── Tool Internet (tùy chọn) ├── Tool Python └── Tool Automation
Mình sẽ không chọn Gemma
Gemma khá nhẹ nhưng không phải lựa chọn tốt nhất nếu mục tiêu là AI Agent.
Thay vào đó:
- Qwen2.5:3B → Agent tốt hơn.
- Llama3.2:3B → dự phòng.
- Gemma → chỉ dùng khi cần tốc độ.
Cấu trúc project
AI_AGENT/ app.py config.py database.py agent/ agent.py memory.py planner.py tools.py prompt.py models/ documents/ uploads/ knowledge/ static/ templates/ api/ database/ logs/
Tool nên có
Ví dụ:
Tool đọc PDF Tool đọc Word Tool đọc Excel Tool đọc SQL Tool chạy Python Tool tìm file Tool ThingsBoard Tool OPC UA Tool MQTT Tool Modbus Tool gửi Email Tool sinh báo cáo Word Tool sinh báo cáo PDF Tool sinh Excel Tool đọc Camera Tool điều khiển PLC
Đây đều là các tool bạn có thể viết bằng Python và cho AI gọi khi cần.
Memory
Không lưu trong RAM.
Lưu PostgreSQL.
Ví dụ
chat_history documents knowledge embeddings tasks users settings logs
Knowledge Base
Cho AI đọc
PDF DOCX Excel HTML TXT Markdown PLC Manual Siemens Manual ThingsBoard Manual WinCC SOP
Sau đó lưu embedding để truy xuất theo ngữ nghĩa (RAG).
Model đề xuất
Máy 8 GB
qwen2.5:3b
Nếu sau này nâng RAM
qwen3:8b
Framework Agent
Bạn không nhất thiết phải dùng LangChain hay CrewAI ngay từ đầu.
Mình khuyên:
Python ↓ Flask ↓ Ollama API ↓ Tool Calling tự viết ↓ PostgreSQL Memory
Sau khi hệ thống ổn định mới cân nhắc thêm framework nếu thật sự cần.
Giao diện
Bạn đã có Open WebUI.
Hoặc tự làm
Flask Bootstrap JavaScript SocketIO
Đủ để giống ChatGPT.
Các chức năng AI Agent
Ví dụ người dùng hỏi:
Hôm qua điện áp trạm A bao nhiêu?
↓
AI
↓
SQL Tool
↓
PostgreSQL
↓
trả lời
Người dùng
Tạo biên bản nghiệm thu
↓
AI
↓
Word Tool
↓
Sinh DOCX
↓
Cho tải về
Người dùng
Đọc file PDF này
↓
AI
↓
PDF Tool
↓
Trích nội dung
↓
Tóm tắt
Người dùng
Kiểm tra PLC đang online không
↓
AI
↓
OPC UA Tool
↓
Đọc trạng thái
↓
Trả lời
Người dùng
Viết chương trình Modbus TCP
↓
AI
↓
Sinh code Python
↓
Hiển thị
Lộ trình phát triển
- Giai đoạn 1: Chat với Ollama qua Flask.
- Giai đoạn 2: Thêm đăng nhập và lưu lịch sử vào PostgreSQL.
- Giai đoạn 3: Bổ sung các tool (đọc tài liệu, SQL, ThingsBoard, OPC UA...).
- Giai đoạn 4: Thêm RAG để AI tra cứu tài liệu nội bộ.
- Giai đoạn 5: Cho phép AI lập kế hoạch nhiều bước và gọi nhiều tool liên tiếp (AI Agent thực thụ).
- Giai đoạn 6: Bổ sung dashboard quản lý, phân quyền người dùng và theo dõi log.
Theo mình, đây là một stack rất mạnh mà vẫn hoàn toàn miễn phí:
- Python: xử lý logic và tool.
- Flask: web/API.
- PostgreSQL: lưu dữ liệu và lịch sử.
- Ollama: chạy mô hình AI offline.
- Qwen2.5:3b (hoặc model phù hợp với RAM): mô hình ngôn ngữ.
- Open WebUI (hoặc giao diện Flask): giao diện chat.
- FAISS hoặc ChromaDB: lưu vector cho RAG.
- Redis (tùy chọn): hàng đợi và cache nếu sau này cần mở rộng.
Với kinh nghiệm của bạn về PLC, SCADA và ThingsBoard, hệ thống này hoàn toàn có thể phát triển thành một trợ lý kỹ thuật nội bộ có khả năng tra cứu tài liệu, sinh báo cáo, phân tích dữ liệu và hỗ trợ lập trình mà không phụ thuộc vào dịch vụ AI trên đám mây.
Lỗi này rất rõ:
ModuleNotFoundError: No module named 'crewai'
Nghĩa là Python đang chạy không có thư viện crewai.
Bước 1. Kiểm tra Python đang chạy
Trong app.py bạn đang chạy bằng Python ở:
C:\Users\ttd32\AppData\Local\Programs\Python\
Hãy kiểm tra phiên bản:
"%AppData%\..\Local\Programs\Python\Python311\python.exe" --version
Hoặc nếu bạn dùng Python khác thì thay đúng đường dẫn.
Bước 2. Cài CrewAI
Theo đúng kiểu bạn vẫn cài các thư viện trước đây:
"%AppData%\..\Local\Programs\Python\Python311\python.exe" -m pip install crewai
Nếu dùng Python 3.13:
"%AppData%\..\Local\Programs\Python\Python313\python.exe" -m pip install crewai
Bước 3. Kiểm tra
"%AppData%\..\Local\Programs\Python\Python311\python.exe" -m pip show crewai
Nếu hiện thông tin package là đã cài thành công.
Nhưng mình muốn lưu ý một điều
Với dự án của bạn (AI Assistant + Flask + PostgreSQL + Ollama + Agent offline), mình không khuyến khích dùng CrewAI.
Lý do:
- CrewAI khá nặng.
- Chủ yếu dành cho multi-agent (nhiều agent phối hợp).
- Thêm nhiều dependency.
- Trên máy RAM 8 GB sẽ tốn tài nguyên hơn.
- Với một AI trợ lý kỹ thuật nội bộ, bạn có thể tự xây dựng kiến trúc đơn giản và linh hoạt hơn.
Mình sẽ làm theo kiểu:
Flask ↓ Router ↓ Planner ↓ Tool Manager ↓ Ollama
không cần CrewAI hay LangChain.
Khi đó toàn bộ hệ thống chỉ cần các thư viện như:
pip install flask pip install ollama pip install psycopg2-binary pip install python-docx pip install pandas pip install openpyxl pip install pdfplumber pip install beautifulsoup4 pip install faiss-cpu
=> Nhẹ hơn, dễ debug hơn và phù hợp với AI Agent offline.
Mình có thể viết cho bạn một bộ khung AI Agent khoảng 1.000–2.000 dòng Python, không dùng CrewAI hay LangChain, nhưng vẫn có:
- Chat với Ollama.
- Gọi tool tự động.
- Đọc PDF, Word, Excel.
- Truy vấn PostgreSQL.
- Bộ nhớ hội thoại.
- RAG (tra cứu tài liệu).
- Dễ tích hợp ThingsBoard, OPC UA, Modbus sau này.
Kiến trúc này sẽ phù hợp hơn với mục tiêu lâu dài của bạn.
Câu trả lời ngắn gọn là:
Không hẳn. Nó phụ thuộc vào mục tiêu của bạn.
Với những gì mình biết về dự án của bạn (AI trợ lý kỹ thuật cho PLC/SCADA, ThingsBoard, Python, PostgreSQL, chạy hoàn toàn offline trên máy 8 GB RAM), mình không chọn CrewAI làm nền tảng chính.
So sánh
| Tiêu chí | CrewAI + Ollama | Flask + PostgreSQL + Ollama (tự xây) |
|---|---|---|
| Dễ bắt đầu | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Linh hoạt | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Hiệu năng | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| RAM tiêu thụ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Dễ debug | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Tích hợp PLC/OPC UA/ThingsBoard | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Kiểm soát luồng xử lý | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Phù hợp sản phẩm lâu dài | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
CrewAI phù hợp khi nào?
CrewAI rất hữu ích nếu bạn thực sự cần nhiều agent có vai trò khác nhau, ví dụ:
- Planner Agent: lập kế hoạch.
- Coder Agent: viết code.
- Reviewer Agent: kiểm tra code.
- Report Agent: tạo báo cáo.
Các agent này phối hợp với nhau để hoàn thành một nhiệm vụ.
Nếu dự án của bạn là:
- nghiên cứu,
- tạo nội dung,
- hoặc quy trình nhiều vai trò,
thì CrewAI là lựa chọn đáng cân nhắc.
Nhưng AI Assistant của bạn thì sao?
Theo những gì bạn đã mô tả, AI của bạn sẽ:
- Chat với người dùng.
- Đọc PDF, Word, Excel.
- Truy vấn PostgreSQL.
- Điều khiển hoặc đọc dữ liệu ThingsBoard.
- Đọc OPC UA, Modbus.
- Sinh báo cáo Word/PDF.
- Viết code Python.
- Có bộ nhớ hội thoại.
- Có RAG tra cứu tài liệu.
Đó là một agent với nhiều công cụ (tools), không phải nhiều agent phối hợp.
Kiến trúc mình khuyến nghị
Flask │ ▼ API Router │ ▼ Agent Core │ ├── Conversation Memory ├── Planner ├── Tool Selector ├── Prompt Manager └── Ollama │ ├── SQL Tool ├── PDF Tool ├── DOCX Tool ├── Excel Tool ├── ThingsBoard Tool ├── OPC UA Tool ├── Modbus Tool ├── Python Tool └── Report Tool │ PostgreSQL + Vector Store
Kiến trúc này đủ để phát triển thành một AI Agent mạnh mà vẫn đơn giản và dễ mở rộng.
Có cần LangChain hoặc CrewAI không?
Mình sẽ dùng như sau:
- Ollama: chạy mô hình.
- Flask: API và giao diện.
- PostgreSQL: dữ liệu và lịch sử.
- FAISS hoặc ChromaDB: RAG.
- Tool calling tự viết: quyết định khi nào gọi SQL, PDF, OPC UA...
Điều này giúp bạn:
- ít phụ thuộc framework,
- dễ tối ưu,
- dễ tích hợp với hệ thống kỹ thuật.
Nếu sau này muốn mở rộng
Nếu sau này bạn muốn có các agent chuyên biệt (ví dụ một agent chỉ phân tích log, một agent chỉ lập trình, một agent chỉ viết báo cáo), bạn vẫn có thể bổ sung CrewAI hoặc framework tương tự vào một phần của hệ thống mà không cần thay đổi toàn bộ kiến trúc.
Với mục tiêu hiện tại, mình sẽ ưu tiên xây dựng một AI Assistant nền tảng tốt trước, rồi mới cân nhắc thêm cơ chế đa agent khi thực sự có nhu cầu. Điều đó sẽ phù hợp hơn với máy 8 GB RAM và với hệ thống kỹ thuật mà bạn đang phát triển.
