Học AI Agents
"Học AI Agents" là một hành trình thực tiễn giúp người đọc khám phá và xây dựng các ứng dụng AI Agent thông minh, linh hoạt. Với trọng tâm là các công nghệ hiện đại như LangChain, LangGraph, và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), sách hướng dẫn từng bước để phát triển các agent có khả năng tương tác, ra quyết định và sử dụng công cụ hiệu quả. Bên cạnh lý thuyết súc tích, sách đi kèm nhiều ví dụ thực tế như tạo chatbot, trợ lý cá nhân, hệ thống phân tích tự động. Đặc biệt phù hợp cho developer, data engineer và những ai đang muốn ứng dụng AI vào sản phẩm của mình. Đây là cuốn sách cầu nối giữa tư duy kỹ thuật và sức mạnh của AI hiện đại.
Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft
Tìm Hiểu Tiềm Năng Thực Sự Của AI AGENTS
AI Agents đang thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác với công nghệ. Không chỉ đơn...
Gen AI và AI Agents
Gen AI là gì? Gen AI (viết tắt của Generative Artificial Intelligence) là một nhánh của trí tuệ ...
AI Agents và Multi-Agents
AI Agent là gì? AI Agent là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tự hành động để hoàn thành mục ...
Minh hoạ một hệ thống Multi-Agent trong nhà máy sản xuất cơ khí
Mô hình Multi-Agent cho Nhà máy Cơ khí Mục tiêu: Tự động hóa quy trình từ đặt hàng → sản xuất...
Thị Trường AI Agents: Cơ Hội, Chi Phí và Xu Hướng Ứng Dụng Trong Doanh Nghiệp
Cơ hội thị trường (Opportunities) Thị trường AI Agents đang bùng nổ nhờ: Tăng trưởng AI tổn...
Lợi Ích Chính Của AI Agent Trong Doanh Nghiệp Hiện Đại
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, AI Agent (tác tử AI) đang trở thành một trong những công cụ mạnh m...
Nguyên tắc triển khai AI agent
1. Cung cấp quyền truy cập nhật ký hệ thống(Provide Access to Logs) Giới thiệu: Ghi lại và tru...
Các trường hợp ứng dụng của AI Agent trong đời sống
1. Dịch vụ tài chính(Financial Services) Giới thiệu:AI agents đang thay đổi cách ngành tài chính...
Làm Thế Nào Để Xây Dựng Kế Hoạch Giới Thiệu AI Agents Trong Công Ty Của Bạn?
Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, AI Agents (tác nhân trí tuệ nhân tạo) đang trở thà...
Những thách thức triển khai AI Agents
Việc triển khai AI Agents trong doanh nghiệp và các tổ chức mở ra nhiều cơ hội đổi mới, nhưng cũn...
Yêu cầu pháp lý (Regulatory) trong xây dựng AI Agents:
Đảm bảo thị trường cạnh tranh và thúc đẩy đổi mới sáng tạoTránh độc quyền công nghệ, tạo môi ...
Sự hiện hữu của AI Agents
1. Từ bản demo đến sản phẩm thực tế (From Demos to Products) AI Agents không còn bị giới hạn...
Cách Xây Dựng AI AGENTS Chuyên Nghiệp
Hướng dẫn dành cho các tổ chức, doanh nghiệp và nhà phát triển muốn khai thác tối đa tiềm năng củ...
Agent, Assistant và Message
Trong LangChain, các loại Message đóng vai trò rất quan trọng khi làm việc với các mô hình như Ch...
Giới thiệu
Trong LangChain, Message là thành phần cốt lõi dùng để mô tả các tương tác giữa người dùng, hệ th...
Assistant và Agent
I. Assistant là gi? Assistant trong thường là một hệ thống AI đơn lẻ được thiết kế để thực hiện...
HumanMessage – Tin nhắn từ người dùng
Trong LangChain, HumanMessage là một trong những loại message cơ bản nhất, đại diện cho lời nói, ...
AIMessage – Tin nhắn phản hồi từ AI
Trong LangChain, AIMessage đại diện cho phản hồi từ mô hình ngôn ngữ (LLM) sau khi nhận một hoặc ...
SystemMessage - Thiết lập ngữ cảnh
Trong LangChain, SystemMessage là một loại message đặc biệt dùng để thiết lập ngữ cảnh hoặc hướng...
ToolMessage - Kết quả phản hồi từ một công cụ (tool)
Trong LangChain, ToolMessage đại diện cho kết quả phản hồi từ một công cụ (tool) sau khi mô hình ...
ToolCall - Mô hình ngôn ngữ gọi đến một công cụ
Trong LangChain, ToolCall đại diện cho việc mô hình ngôn ngữ gọi đến một công cụ (function) để th...
Giới thiệu về LangGraph
Dưới đây là một bài viết giới thiệu về LangGraph, được trình bày theo kiểu bài viết chia sẻ kiến ...
Giới thiệu về LangGraph
LangGraph Tạo LLM Workflow dễ dàng như vẽ đồ thị Trong thời đại của trí tuệ nhân tạo và mô hình...
Vì sao LangGraph ra đời và Graph có ý nghĩa gì
Khi các ứng dụng xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng trở nên phức tạp – từ chatbot...
Lập trình khai báo(declarative) và Lập trình mệnh lệnh(imperative)
Lập trình khai báo(declarative) và Lập trình mệnh lệnh(imperative) là hai phong cách lập trình kh...
So sánh LangGraph và LangChain
Với sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, Claude, Mistral..., các thư...
Tác nhân điều phối(Agentic) trong ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
Với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), chúng ta có thể xây dựng nhiều loạ...
Cấp độ hành vi của tác nhân(Agentic) trong ứng dụng LLM
LLMs như GPT, Claude, hay Gemini, ngày càng nhiều ứng dụng được xây dựng theo kiến trúc agentic...
LangGraph Studio, giới thiệu, cài đặt và cách dùng
Giới thiệu LangGraph Studio – Trình quan sát & phát triển Agentic Graphs I. LangGraph Studio là ...
Tạo ứng dụng cơ bản LangGraph AI Agents.
Tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt dự án và hiểu rõ các thành phần cốt lõi trong một đồ t...
LangGraph: Framework Xây Dựng Ứng Dụng LLM Dựa Trên Agent + Graph
LangGraph là một framework mã nguồn mở được xây dựng trên nền tảng của LangChain, cho phép bạn ph...
5 Khái Niệm Trụ Cột
LangGraph là một framework mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng LLM có logic phức tạp theo mô hình gr...
Giới thiệu Poetry
Poetry – một công cụ hiện đại để quản lý gói (package) và môi trường (environment) trong Python. ...
Cơ bản về GraphBuilder
Trong LangGraph, bạn sẽ sử dụng một GraphBuilder để định nghĩa các bước (nodes), luồng xử lý (edg...
Xây dựng một ứng dụng đơn giản (graph) quyết định xem người dùng nên uống cà phê hay trà
Mục tiêu của bài tập này là làm quen với các thành phần và bước chính của ứng dụng LangGraph cơ b...
Ứng dụng LangGraph cơ bản với chatbot và công cụ
Mục tiêu của ứng dụng. Sử dụng LangGraph quyết định phản hồi bằng chatbot hoặc sử dụng công cụ...
Định tuyến(Router) trong LangGraph
Router trong LangGraph là gì? Trong LangGraph, Router là một Node đặc biệt (tức một bước – step)...
So sánh Router và Node trong LangGraph
Dưới đây là bài so sánh chi tiết giữa Router và Node trong LangGraph, giúp bạn dễ phân biệt và áp...
Hiểu rõ hơn về add_conditional_edges
Chúng ta lấy 2 ví dụ để so sánh builder.add_conditional_edges("node_1", decide_dring) và buil...
Bài Thực Hành Router Trong LangGraph
Mục tiêu: Tạo một LangGraph gồm các bước đơn giản, giúp người dùng quyết định sẽ uống Coffee ha...
Giới thiệu về ReAct Architecture
Kiến trúc ReAct là một mô hình rất quan trọng trong việc xây dựng các Agent dựa trên LLM. Tên “Re...
Thực hành – Node LLM quyết định bước tiếp theo
Chúng ta sẽ xây dựng lại ứng dụng trước đó, nhưng lần này sẽ bổ sung hành vi mang tính "agent" đi...
Kết nối các công cụ (tools) bằng bind_tools
bind_tools là một tính năng trong LangChain (thường dùng với các mô hình như OpenAI’s GPT) để kết...
Xây dựng một ứng dụng quyết định xem có nên trò chuyện bằng LLM hay sử dụng công cụ
1. Cài đặt * cd project_name * pyenv local 3.11.4 * poetry install * poetry shell * jupyte...
Tóm tắt chương
Tạm dừng một chút để cùng nhau ôn lại những gì chúng ta đã học được nhé! Chúng ta bắt đầu chương...
Memory (Bộ nhớ)
Một trong những yếu tố quan trọng nhất để tạo nên sự khác biệt giữa một agent “bình thường” và mộ...
Giới Thiệu
Tiếp tục hành trình – Bước vào một chủ đề cực kỳ quan trọng: Memory (Bộ nhớ) trong LangGraph Tro...
Thêm Bộ Nhớ Ngắn Hạn vào Agent trong LangGraph
Trong bài học này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thêm bộ nhớ ngắn hạn (short-term memory) vào agent đ...
Thực hành bộ nhớ ngắn hạn
Trong bài học này, chúng ta sẽ học cách thêm bộ nhớ ngắn hạn vào agent của mình. 1. Cài đặt Tại...
Định dạng state schema trong LangGraph từ TypeDict sang Pydantic
Trong ba bài học tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn về một số khái niệm thú vị mà bạn sẽ ...
Cách Tùy Chỉnh Cập Nhật Trạng Thái bằng Reducers
Trong LangGraph, Reducers là những hàm đặc biệt được sử dụng để tổng hợp dữ liệu hoặc kết hợp trạ...
Public State, Private State và Multiple State Schemas trong LangGraph
Ví Dụ Minh Họa: Cửa Hàng Sửa Máy Tính 1. Public State - Giao Tiếp Đơn Giản Với Khách Hàng K...
Thực hành Public State and Private State
1. Cài Đặt LangGraph pip install langgraph 2. Triển Khai Code from langgraph.graph import Grap...
Hiệu quả bộ nhớ và khả năng lưu trữ bộ nhớ trong Agent LangGraph
Trong quá trình xây dựng tác nhân AI với LangGraph, việc quản lý bộ nhớ hiệu quả và duy trì bộ nh...
Giới thiệu
Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá ba kỹ thuật rất thú vị.Tuy nhiên, điều quan trọng nhất tôi m...
Tối Ưu Chi Phí và Quản Lý Bộ Nhớ Khi Xây Dựng Ứng Dụng AI Với OpenAI
Nếu bạn từng đọc các chương trước của chúng tôi, bạn sẽ biết rằng việc thực hành các bài tập sử d...
Tối ưu hóa bộ nhớ ngắn hạn bằng cách tóm tắt hội thoại
Trong bài học trước, bạn đã học cách giảm số lượng tin nhắn trong bộ nhớ ngắn hạn để tiết kiệm to...
Giới thiệu về Bộ nhớ Ngoài (Persistent Memory) với LangGraph
Trong chương trình đến hiện tại, chúng ta mới chỉ làm việc với bộ nhớ ngắn hạn (short-term me...
Tóm tắt chương
Hãy nhớ những gì tôi đã nói trong tài liệu về LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều thứ mà chúng ta có ...
Phản hồi từ người dùng(Human Feedback)
Human Feedback, giúp bạn cải thiện agent theo thời gian, học từ hành vi và đánh giá của con người.
Giới thiệu
Phần này chúng ta sẽ học những khái niệm cực kỳ quan trọng, nhưng xin lưu ý ngay từ đầu: Lời khu...
Streaming và Human-in-the-loop trong LangGraph
Streaming = "Truyền liên tục", nghĩa là agent hoặc LLM sẽ trả về kết quả dần dần, theo dòng, chứ ...
Breakpoints và Human-in-the-loop trong LangGraph
Breakpoint là gì? Một breakpoint trong LangGraph cho phép bạn tạm dừng workflow tại một node (...
OpenAI Agent SDK
Giới thiệu
OpenAI Agent SDK là một bộ công cụ được OpenAI cung cấp (dự kiến chính thức vào năm 2024–2025), c...
3 Bước với OpenAI Agents SKD
Create an instance of Agent Use with trace() to track the agent Call runner.run() to run the ...
OpenAI Agent SDK vs. LangGraph
Tiêu chí OpenAI Agent SDK LangGraph Mục đích chính Xây dựng AI agent hoạt động ...
Agent, Runner, and Trace Classes
1. Agent – Bộ não của hệ thống Vai trò: Đây là nơi bạn định nghĩa hành vi của agent: Cung ...
Vibe Coding - Lập Trình Theo Cảm Hứng với AI
Vibe Coding là gì? Khái niệm: Do Andrej Karpathy (nhà nghiên cứu AI huyền thoại) đặt ra, mô ...
Core Concepts for AI Development
Dưới đây là phần giới thiệu tổng quan về Core Concepts for AI Development – những khái niệm nền t...
Tạo 3 agent bán hàng với phong cách giao tiếp khác nhau
1. Cài đặt (nếu chưa có): pip install openai 2. Code: Tạo 3 Agents bán hàng from openai import...
Tạo 3 Agents bán hàng theo kiểu luồng (streaming)
Rất hữu ích khi bạn muốn xử lý kết quả theo thời gian thực, ví dụ: hiển thị từng dòng chat ngay k...
Agent trong OpenAI Agent SDK để gọi dữ liệu sản phẩm từ một API thật(Tool)
Dưới đây là hướng dẫn và ví dụ thêm một "Tool" vào mỗi Agent trong OpenAI Agent SDK để gọi dữ liệ...
AI Sales Agents sử dụng OpenAI Agent SDK, SendGrid để gửi email chào hàng
Dưới đây là một hướng dẫn chi tiết để bạn có thể xây dựng hệ thống AI Sales Agents sử dụng OpenAI...
Xây Dựng Hệ Thống Sales Agent Thông Minh với OpenAI SDK
Trong OpenAI Agent SDK, bạn có thể biến một Agent thành một Tool, nghĩa là Agent này có thể được ...
Agent as Tool và Handoff
Trong OpenAI Agents SDK, "Agent as Tool" và "Handoff" là hai khái niệm quan trọng giúp xây dựng q...
Bài tập thực hành: Tự động hóa bán hàng với OpenAI Agent SDK
Bài 1: Tạo Agent với Tool Mục tiêu: Hiểu cách biến agent thành công cụ (as_tool) để tạo các mô-đ...
“Hàng Rào An Toàn” Cho AI - Guardrails
Guardrails là gì? Guardrails (tạm dịch: hàng rào an toàn) là các cơ chế, quy tắc, hoặc giới hạn ...
Thực hành Xây dựng AI Agent “Sales Manager” với Guardrails
Mục tiêu: Tạo một agent gửi email chào hàng tự động. Ngăn chặn đầu vào chứa thông tin n...
Giới Thiệu Dịch vụ web-search
web-search là một công cụ được OpenAI host sẵn (hosted tool), cho phép các AI Agent (assistant) t...
Tạo Ứng Dụng Agent Tự Nghiên Cứu
Hôm nay, chúng ta sẽ xây dựng dự án lớn đầu tiên – một Deep Research Agent. Đây là một trong nhữ...
Xây dựng "Planner Agent" – Trợ lý lập kế hoạch tìm kiếm thông minh
Mục tiêu Tạo một agent có khả năng phân tích câu hỏi đầu vào và đề xuất 3 truy vấn tìm kiếm web ...
Bài Thực Hành: "Trợ Lý Lập Kế Hoạch Marketing"
Mục tiêu Xây dựng một agent AI có khả năng hiểu mục tiêu Marketing (ví dụ: ra mắt sản phẩm mới, ...
BÀI THỰC HÀNH: Xây dựng Deep Research Agent và gửi kết quả qua Email
Mục tiêu Xây dựng một hệ thống gồm nhiều agents có thể thực hiện song song các tìm kiếm sâu (dee...