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...
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...
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...