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 thể gọi là "cạm bẫy".

Những cạm bẫy cần tránh khi học LangGraph

Chúng tôi gọi chúng là cạm bẫy vì chúng thực sự là những yếu tố gây xao nhãng lớn. Mục tiêu của bạn khi học LangGraph là để tạo ra những agent AI ấn tượng, mạnh mẽ và thú vị. Tuy nhiên, khi đọc tài liệu LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều yếu tố gây xao nhãng trước khi đạt được mục tiêu đó.

Theo chúng tôi, điều này có thể gây bất lợi vì:

• Nếu dành quá nhiều thời gian cho những yếu tố phụ này, động lực học tập của bạn có thể giảm sút

• Bạn sẽ chỉ tập trung vào những thứ thứ yếu thay vì xây dựng ứng dụng thực tế

• Bạn không có cơ hội hoàn thiện ứng dụng bằng các kỹ thuật nâng cao

Lời khuyên học tập hiệu quả

Khi tiếp cận tài liệu LangGraph, bạn sẽ gặp rất nhiều cạm bẫy như vậy. Do đó, lời khuyên của chúng tôi là:

1. Đừng để bị xao nhãng

2. Nắm vững các khái niệm chính trước

3. Có thể quay lại nghiên cứu sâu các kỹ thuật sau khi đã xây dựng ứng dụng cơ bản

Ví dụ: Khi làm ứng dụng nâng cao, bạn có thể:

• Áp dụng kỹ thuật tiết kiệm chi phí đã học

• Sử dụng bộ nhớ ngoài với database

• Tối ưu hóa hệ thống

Các kỹ thuật đã học

1. 3 kỹ thuật đơn giản giảm token usage:

   • Giảm số message lưu trong bộ nhớ ngắn hạn

   • Giảm số token sử dụng

   • Sử dụng các hàm reducer trong Python

2. Phương pháp thay thế:

   • Lưu bản tóm tắt conversation thay vì toàn bộ message

   • Có thể đặt điều kiện (vd: tạo summary khi có >6 messages)

3. Bộ nhớ ngoài/lâu dài:

   • Ví dụ đơn giản với SQLite database

   • Các kỹ thuật persistent memory

Lưu ý quan trọng: Đừng dừng lại quá lâu ở các kỹ thuật này! Hãy tiếp tục tiến lên và chỉ quay lại khi bạn thực sự cần áp dụng chúng để cải thiện ứng dụng cụ thể.

Chủ đề quan trọng sắp tới: Human-in-the-loop

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ học về khái niệm cực kỳ quan trọng trong LangGraph: Human-in-the-loop. Bạn sẽ thấy:

• Agent AI và ứng dụng LLM có thể cải thiện vượt bậc nhờ feedback từ người dùng

• Trong nhiều trường hợp, ứng dụng có thể tự học mà không cần bạn can thiệp nhiều

• Đây là bước tiến quan trọng trong quá trình học tập

Lời nhắc: Hãy tập trung cao độ cho phần tiếp theo này vì nó sẽ thực sự nâng tầm khả năng phát triển agent AI của bạn!LangGraph thực sự là framework mạnh mẽ nhưng để học hiệu quả, bạn cần:

1. Xác định rõ mục tiêu (build agent cụ thể nào)

2. Học theo cách "top-down": dùng trước, tối ưu sau

3. Đừng sa đà vào micro-optimization quá sớm

4. Tập trung vào các pattern quan trọng: agent collaboration, human feedback, memory management

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft