Kỹ thuật AI Agentic với Python — Xây dựng các tác nhân tự chủ Khóa Học Đào Tạo

Nền tảng của AI Agentic

• Tác nhân tự chủ là gì: định nghĩa và phân loại
• Vòng lặp tác nhân: chu kỳ nhận thức, quyết định, hành động, quan sát
• Các mẫu thiết kế cho phạm vi và trách nhiệm của tác nhân

Công cụ Python và SDK cho Tác nhân

• Sử dụng LangChain và các SDK tương tự để khởi tạo tác nhân
• Lập trình bất đồng bộ, hàng đợi tác vụ và quản lý tiến trình con
• Gói hóa, môi trường ảo và luồng phát triển có thể tái lập

Tích hợp Công cụ và API bên ngoài

• Thiết kế giao diện công cụ và các mẫu gọi công cụ an toàn
• Kết nối với API web, cơ sở dữ liệu và dịch vụ nội bộ
• Quản lý thông tin xác thực, bí mật và truy cập tối thiểu đặc quyền

Quản lý Bộ nhớ, Trạng thái và Ngữ cảnh

• Cửa sổ ngữ cảnh ngắn hạn và kỹ thuật công kỹ thuật nhắc (prompt engineering)
• Kiến trúc bộ nhớ dài hạn: Redis, kho vector, tăng cường truy xuất (retrieval augmentation)
• Đảm bảo tính nhất quán, chiến lược cache và vệ sinh bộ nhớ

Phối hợp, Lập kế hoạch và Luồng công việc nhiều bước

• Kết nối các hành động, tác nhân con và phân rã tác vụ
• Thuật toán lập kế hoạch so với phối hợp dựa trên kinh nghiệm (heuristic)
• Xử lý lỗi, thử lại và các hành động bù trừ

An toàn, Kiểm thử và Khả năng quan sát

• Mô hình mối đe dọa, red-teaming và làm sạch đầu vào/đầu ra
• Kiểm thử đơn vị, tích hợp và đầu-cuối (end-to-end) cho tác nhân
• Ghi log, chỉ số, theo dõi (tracing) và cảnh báo cho hành vi tác nhân

Triển khai, Mở rộng và MLOps cho Tác nhân

• Hộp hoá (Containerization), pipeline CI/CD và chiến lược triển khai
• Điều khiển chi phí, giới hạn tốc độ và tối ưu hóa tài nguyên
• Giám sát, quản trị và các quy trình vận hành (playbooks)

Tổng kết và Các bước tiếp theo