Hướng dẫn kỹ thuật để xây dựng AI agent
Từ mô hình giao thức, thiết kế máy chủ đến cô lập quyền, hướng dẫn cách xây dựng lớp tích hợp công cụ ổn định cho AI agent với MCP.
Dựa trên kinh nghiệm production thực tế, hướng dẫn cách xây dựng vòng kín tracking, đánh giá và phân tích chi phí cho AI agent với Langfuse.
Tập trung vào đầu ra có cấu trúc, gọi công cụ và khôi phục lỗi, bài viết trình bày các pattern PydanticAI thực tế cho hệ thống production.
Phân tích thực tế điểm mạnh và giới hạn của browser-use trong tự động hóa tác vụ web, với các chiến lược thực thi ổn định và khôi phục khi thất bại.
Best practices tập trung production cho thiết kế index, lọc, reranking và đánh giá khi xây dựng lớp retrieval RAG với Qdrant.
Hướng dẫn chuyên sâu về cách MetaGPT đạt được tự động hóa phát triển phần mềm thông qua đóng vai
So sánh toàn diện các cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở phổ biến Milvus, Chroma và Weaviate
Tìm cách đánh giá chất lượng hệ thống RAG bằng Ragas và DeepEval
Tìm cách xây dựng AI Agent có trạng thái với bộ nhớ dài hạn bằng Letta (MemGPT)
So sánh chi tiết ba trợ lý lập trình AI phổ biến để giúp bạn chọn công cụ phát triển phù hợp nhất
So sánh chuyên sâu các framework AI agent chính bao gồm LangChain, LangGraph, CrewAI và AutoGen để giúp bạn chọn công cụ phát triển phù hợp nhất.
Hướng dẫn thực hành xây dựng AI agent hoàn chỉnh từ con số không, bao gồm thiết lập môi trường, thành phần cốt lõi và tích hợp công cụ.
Đi sâu vào nguyên tắc, mẫu kiến trúc và best practices để xây dựng hệ thống hợp tác multi-agent hiệu quả.
Hướng dẫn từng bước cài đặt và chạy AutoGPT cục bộ, bao gồm thiết lập môi trường, triển khai Docker và khắc phục sự cố thường gặp.
Giải thích chi tiết Retrieval-Augmented Generation và cách xây dựng knowledge base riêng cho AI agent để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy.