Thiết kế API Ưu tiên Agent: Cách Xây dựng API mà các Agent AI Thực sự Hiểu được

Hầu hết các API được thiết kế cho các nhà phát triển là con người, những người đọc tài liệu, xem ví dụ và debug bằng stack traces. Nhưng vào năm 2026, những đối tượng tiêu thụ API tăng trưởng nhanh nhất không phải là con người — mà là các Agent AI. Và chúng tương tác với API theo cách rất khác biệt.

Đây là câu chuyện về cách chúng tôi thiết kế lại API AI hợp nhất của LemonData dựa trên một nguyên tắc đơn giản: đừng cố tỏ ra thông minh, hãy cung cấp thông tin. Kết quả là cái mà chúng tôi gọi là thiết kế API ưu tiên Agent (agent-first API design) — và nó đã giúp cắt giảm hơn 60% lượng token lãng phí của người dùng.

Thiết kế API Ưu tiên Agent là gì?

Thiết kế API ưu tiên Agent có nghĩa là cấu trúc các phản hồi API — đặc biệt là các phản hồi lỗi — sao cho một Agent AI có thể hiểu điều gì đã xảy ra và tự sửa lỗi mà không cần trợ giúp từ bên ngoài.

Lỗi API truyền thống:

{"error": {"message": "Model not found"}}

Lỗi API ưu tiên Agent:

{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "message": "Model 'gpt5' not found",
    "did_you_mean": "gpt-4o",
    "suggestions": [{"id": "gpt-4o"}, {"id": "gpt-4o-mini"}],
    "hint": "Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}

Sự khác biệt là gì? Với một API truyền thống, Agent cần tìm kiếm trên web, tìm tài liệu, phân tích cú pháp HTML và đoán. Với một API ưu tiên Agent, nó tự sửa lỗi chỉ trong một bước.

Tại sao các API truyền thống lại thất bại với Agent AI

Hãy xem điều gì xảy ra khi một Agent AI truy cập vào một trình tổng hợp API điển hình lần đầu tiên:

Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API:   400 {"error": {"message": "Model not found"}}
Agent: (tìm kiếm trên web cho "lemondata models list")
Agent: (truy cập một trang tài liệu, có thể là trang sai)
Agent: (phân tích cú pháp HTML, tìm tên model)
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API:   200 ✓

Sáu bước. Nhiều yêu cầu mạng. Hàng trăm token bị lãng phí. Và đây là kịch bản thuận lợi nhất — Agent đã đoán đúng URL tài liệu.

Với thiết kế ưu tiên Agent:

Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API:   400 {"did_you_mean": "gpt-4o", "hint": "Use GET /v1/models..."}
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API:   200 ✓

Hai bước. Không cần tìm kiếm web. Agent tự sửa lỗi chỉ từ phản hồi lỗi.

Nguyên tắc cốt lõi: Trí tuệ nằm ở phía Model

Việc xây dựng các API "thông minh" — tự động sửa tên model, âm thầm điều hướng đến một model tương tự, thêm công cụ gợi ý — là một cám dỗ. Chúng tôi đã từ chối tất cả những điều đó.

Khi một Agent gửi model: "gpt5", bạn không biết ý định của nó là gì. Có thể nó đang kiểm tra xem GPT-5 có tồn tại hay không. Có thể nó có giới hạn về ngân sách. Có thể nó cần một khả năng cụ thể. Việc tự động điều hướng đến gpt-4o sẽ âm thầm thay đổi chi phí, chất lượng đầu ra và các khả năng — mà Agent không hề hay biết.

Bước đi đúng đắn là fail fast (thất bại sớm) và cung cấp thông tin lỗi đầy đủ. Hãy đưa cho Agent tất cả dữ liệu. Hãy để nó quyết định.

Bốn mô hình thiết kế API Ưu tiên Agent

Mô hình 1: Không tìm thấy Model → Gợi ý mờ (Fuzzy Suggestions)

{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-4-turbo",
    "suggestions": [
      {"id": "gpt-4o"},
      {"id": "gpt-4o-mini"},
      {"id": "claude-sonnet-4-5"}
    ],
    "hint": "Did you mean 'gpt-4-turbo'? Use GET /v1/models to list all available models."
  }
}

Trường did_you_mean sử dụng giải pháp ba lớp: ánh xạ alias tĩnh (từ dữ liệu thực tế, không phải đoán mò), khớp chuỗi chuẩn hóa và khoảng cách chỉnh sửa có giới hạn (bounded edit distance). Tất cả các ứng viên đều được xác thực so với danh sách model đang hoạt động — chúng tôi không bao giờ gợi ý một model hiện đang ngoại tuyến.

Mô hình 2: Không đủ số dư → Các lựa chọn thay thế phù hợp với ngân sách

{
  "error": {
    "code": "insufficient_balance",
    "balance_usd": 0.12,
    "estimated_cost_usd": 0.35,
    "suggestions": [
      {"id": "gpt-4o-mini", "estimated_cost_usd": 0.02},
      {"id": "deepseek-chat", "estimated_cost_usd": 0.01}
    ],
    "hint": "Insufficient balance. Try a cheaper model or top up."
  }
}

Thay vì chỉ nói "không đủ tiền", chúng tôi cho Agent biết chính xác nó có bao nhiêu, nó cần bao nhiêu và những model nào nó có thể chi trả. Agent có thể tự chủ hạ cấp xuống một model AI rẻ hơn — không cần sự can thiệp của con người.

Mô hình 3: Tất cả các kênh đều thất bại → Các lựa chọn thay thế trực tiếp

{
  "error": {
    "code": "all_channels_failed",
    "retryable": true,
    "retry_after": 30,
    "alternatives": [
      {"id": "claude-sonnet-4-5", "status": "available"},
      {"id": "gpt-4o", "status": "available"}
    ],
    "hint": "All channels for 'claude-opus-4-6' temporarily unavailable. Retry in 30s or try an alternative."
  }
}

Danh sách alternatives không cố định — đó là một truy vấn trực tiếp dựa trên dữ liệu tình trạng kênh của chúng tôi. Agent nhận được thông tin thời gian thực về những gì thực sự đang hoạt động ngay lúc này.

Mô hình 4: Giới hạn tốc độ → Thời gian thử lại chính xác

{
  "error": {
    "code": "rate_limit_exceeded",
    "retryable": true,
    "retry_after": 8,
    "limit": "1000/min",
    "remaining": 0,
    "hint": "Rate limited. Retry after 8s."
  }
}

Không cần đoán. Không cần thử lại theo cấp số nhân (exponential backoff) bắt đầu từ các giá trị tùy ý. Agent biết chính xác thời gian chờ đợi. Để biết thêm về cách xử lý giới hạn tốc độ hiệu quả, hãy xem hướng dẫn về rate limiting cho AI API của chúng tôi.

Các phản hồi thành công cũng mang theo gợi ý

Khi một Agent gọi /v1/chat/completions với một model Claude, phản hồi sẽ bao gồm:

X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages

Chúng tôi đang nói với Agent: "việc này đã thành công, nhưng có một cách tốt hơn." Agent có thể chuyển sang endpoint gốc trong lần gọi tiếp theo — để truy cập vào các tính năng như suy nghĩ mở rộng (extended thinking) và prompt caching vốn không khả dụng thông qua định dạng tương thích với OpenAI.

Chúng tôi đặt thông tin này trong headers, không phải trong body phản hồi, vì body phải tuân theo đặc tả của OpenAI/Anthropic. Headers là điểm mở rộng an toàn.

Phản hồi /v1/models đóng vai trò như "Bản ghi nhớ" cho Agent

Chúng tôi đã thêm ba trường vào mỗi model trong phản hồi /v1/models:

category — model chat, trình tạo hình ảnh, model video hay âm thanh? Không còn phải đoán từ cái tên nữa.
pricing_unit — theo token, theo hình ảnh, theo giây, theo yêu cầu. Cần thiết để ước tính chi phí.
cache_pricing — giá prompt cache của nhà cung cấp cộng với chiết khấu semantic cache của nền tảng.

Kết hợp với các trường hiện có (giá cả, khả năng, alias, token tối đa), một Agent có thể đưa ra quyết định lựa chọn model đầy đủ thông tin chỉ từ một lần gọi API duy nhất.

llms.txt: Lần đọc đầu tiên của Agent

Chúng tôi cung cấp một tệp llms.txt động tại api.lemondata.cc/llms.txt — một bản tóm tắt toàn bộ API mà máy có thể đọc được. Nó bao gồm:

Một template cho lần gọi đầu tiên với code mẫu hoạt động được
Các tên model phổ biến (được tạo tự động từ dữ liệu sử dụng, không phải code cứng)
Tất cả 12 endpoint cùng với các tham số
Các tham số lọc để khám phá model

Một Agent đọc tệp này trước khi gọi API lần đầu tiên có khả năng sẽ thực hiện đúng ngay từ lần thử đầu.

Dựa trên dữ liệu, không phải dựa trên kiến thức

Mọi gợi ý trong hệ thống của chúng tôi đều đến từ dữ liệu thực tế. Bản đồ alias did_you_mean được khởi tạo từ 30 ngày ghi nhận các lỗi model_not_found thực tế trong nhật ký yêu cầu của chúng tôi. Các gợi ý model được sắp xếp theo mô hình sử dụng thực tế. Các "tên model phổ biến" trong llms.txt được tạo ra từ cơ sở dữ liệu của chúng tôi.

Chúng tôi theo dõi mọi trường hợp không tìm thấy model trong một Redis sorted set. Khi một lỗi chính tả tích lũy đủ số lần truy cập, nó sẽ được đưa vào bản đồ alias. Khi một model ngoại tuyến, nó sẽ tự động biến mất khỏi tất cả các gợi ý. Hệ thống tự cải thiện chính nó.

Ràng buộc thiết kế đã giúp nó thành công

Chúng tôi đặt ra một quy tắc: không endpoint mới, không SDK mới, không thay đổi gây lỗi (breaking changes). Mọi thứ phải hoạt động trong định dạng lỗi tương thích với OpenAI hiện có. Các trường mới là tùy chọn — bất kỳ client nào bỏ qua chúng đều nhận được trải nghiệm giống như trước đây.

Ràng buộc này buộc chúng tôi phải chính xác về những thông tin thực sự giúp Agent tự sửa lỗi, thay vì xây dựng các API mới phức tạp mà không ai áp dụng.

Cách áp dụng thiết kế ưu tiên Agent vào API của riêng bạn

Nếu bạn đang xây dựng các API mà các Agent AI sẽ tiêu thụ:

Mọi lỗi đều phải có khả năng hành động — bao gồm điều gì đã sai, tại sao và phải làm gì tiếp theo
Gợi ý các lựa chọn thay thế, đừng tự động sửa lỗi — hãy để Agent đưa ra quyết định sáng suốt
Sử dụng các trường có cấu trúc, không phải văn bản thuần túy — did_you_mean có thể phân tích cú pháp được, còn "Có phải bạn muốn nói..." trong một chuỗi ký tự thì không
Căn cứ các gợi ý vào dữ liệu thực tế — mô hình sử dụng thực tế tốt hơn các danh sách được code cứng
Cung cấp khả năng khám phá mà máy có thể đọc được — llms.txt, đặc tả OpenAPI hoặc danh sách model có cấu trúc
Duy trì khả năng tương thích ngược — các trường gợi ý mới phải mang tính bổ sung, không bao giờ gây lỗi

FAQ

Thiết kế API ưu tiên Agent là gì?

Thiết kế API ưu tiên Agent là một cách tiếp cận trong đó các phản hồi lỗi bao gồm các gợi ý có cấu trúc, máy có thể đọc được, cho phép các Agent AI tự sửa lỗi mà không cần sự can thiệp của con người hoặc tra cứu tài liệu bên ngoài.

Thiết kế ưu tiên Agent khác với thiết kế API ưu tiên nhà phát triển như thế nào?

Các API ưu tiên nhà phát triển tối ưu hóa cho khả năng đọc của con người: thông báo lỗi rõ ràng, tài liệu tốt, ví dụ hữu ích. Các API ưu tiên Agent thêm các trường có cấu trúc (did_you_mean, suggestions, hint) mà máy có thể phân tích cú pháp và thực hiện theo lập trình.

Thiết kế ưu tiên Agent có làm hỏng các client hiện có không?

Không. Các trường ưu tiên Agent mang tính bổ sung — là các trường bổ sung trong phản hồi JSON. Các client không biết về chúng sẽ chỉ đơn giản là bỏ qua chúng. Các tích hợp hiện có tiếp tục hoạt động mà không thay đổi.

LemonData triển khai thiết kế ưu tiên Agent như thế nào?

Cổng API AI hợp nhất của LemonData thêm các gợi ý lỗi có cấu trúc cho tất cả hơn 300 model. Mọi phản hồi lỗi đều bao gồm các gợi ý có thể hành động và endpoint llms.txt cung cấp khả năng khám phá API mà máy có thể đọc được.

LemonData cung cấp quyền truy cập hợp nhất vào hơn 300 model AI thông qua một API duy nhất. Hãy dùng thử API ưu tiên Agent tại lemondata.cc.

Thiết kế API theo hướng Agent-First: Cách xây dựng các API mà AI Agent thực sự hiểu được