강의

멘토링

로드맵

BEST
AI Development

/

AI Agent Development

Phát triển AI Agent sử dụng LangGraph (feat. MCP)

LangGraph chứa đầy bí quyết của người phụ trách AI Agent tại các tập đoàn lớn. Tôi sẽ chia sẻ những kiến thức đã tích lũy được qua những thử thách trong công việc thực tế.

(5.0) 80 đánh giá

1,241 học viên

  • jasonkang
ai활용
에이전트
prompt engineering
LLM
AI Agent
LangGraph
Model Context Protocol

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • LLM Agent

  • LLM

  • Prompt Engineering

  • Retrieval Augmented Generation(RAG)

  • AI Agent

Phát triển đại lý LLM!
Dễ dàng hơn và mạnh mẽ hơn với LangGraph



Các tác nhân LLM đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu nhu cầu của người dùng, tự động hóa các tác vụ phức tạp và giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, quá trình thiết kế và triển khai các tác nhân rất phức tạp về mặt cấu trúc và liên quan đến nhiều tác vụ lặp đi lặp lại, gây khó khăn. LangGraph đơn giản hóa quy trình này, giúp bạn phát triển các tác nhân LLM mạnh mẽ một cách hiệu quả.


Lý thuyết là nhỏ gọn
Gỡ lỗi và tối ưu hóa như trong đời thực

Chỉ những điểm chính từ tài liệu chính thức đầy đủ!

Tài liệu chính thức của LangGraph rất đầy đủ, nhưng thông tin bạn cần lại hạn chế. Chúng tôi đã biên soạn một chương trình giảng dạy tập trung vào các khái niệm chính được chọn lọc trực tiếp từ kinh nghiệm của các kỹ sư hiện trường .

Giống như khi sử dụng ngoài thực địa!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình viết và gỡ lỗi lời nhắc mà không cần chỉnh sửa. Thông qua bài giảng, bạn có thể trải nghiệm cách các kỹ sư thực thụ giải quyết lỗi và tối ưu hóa lời nhắc .

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Các nhà phát triển có kinh nghiệm về LangChain

Nếu bạn đã trải nghiệm những hạn chế của LangChain, bài giảng này sẽ giúp bạn phát triển các tác nhân.

Các nhà phát triển tò mò về LLM Agent

Các chuyên gia trong ngành chia sẻ với bạn về Agentic AI, như Jensen Huang của NVIDIA đã đề cập tại CES 2025

Doanh nhân công nghệ và nhóm khởi nghiệp

Nếu bạn muốn phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên AI, bạn có thể tìm hiểu các kỹ thuật mới nhất trong phát triển tác nhân.

Sau giờ học

  • Hiểu sự khác biệt giữa LangGraph và LangChain: Hiểu sự khác biệt về cấu trúc và cách sử dụng hai khung này để bạn có thể chọn công cụ phù hợp nhất cho dự án của mình.

  • Thiết kế và triển khai tác nhân: Bạn có thể thiết kế nhiều tác nhân khác nhau như Tác nhân truy xuất, Tự RAG, RAG sửa lỗi, v.v. và tự động hóa quy trình làm việc.

  • Soạn thảo quy trình làm việc phức tạp: Bạn có thể thiết kế quy trình làm việc xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp bằng cách sử dụng hệ thống Multi-Agent và RouteLLM.

  • Khả năng sử dụng công cụ: Bạn có thể tận dụng nhiều công cụ khác nhau trong LangGraph để mở rộng khả năng của tác nhân và nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của nó.


Tìm hiểu về những điều này

1⃣ Chiến lược kỹ thuật nhanh chóng

Ngay cả khi nó thực hiện cùng một chức năng, bạn vẫn nên viết lời nhắc khác nhau tùy thuộc vào mô hình bạn sử dụng. PromptTemplate của LangGraph và
Tìm hiểu cách viết lời nhắc theo ngữ cảnh một cách hiệu quả bằng ChatPromptTemplate .

2⃣ Mẹo tối ưu hóa đại lý LLM

Thay vì sử dụng các mô hình tiên tiến đắt tiền như gpt-4o , việc chia nhỏ công việc thành các phần nhỏ hơn và sử dụng nhiều lần các mô hình nhẹ như gpt-4o-mini sẽ hiệu quả hơn. Tìm hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất bằng cách chia nhỏ lời nhắc thành các phần nhỏ hơn.

3⃣ Mọi thứ về việc sử dụng công cụ LangGraph

Bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ cơ bản của LangChain, cũng như cách phát triển các công cụ tùy chỉnh để các tác nhân có thể sử dụng trực tiếp khi cần thiết nhằm mở rộng chức năng của chúng. Bạn cũng có thể thiết kế một hệ thống con người trong vòng lặp để triển khai các tác nhân đáng tin cậy hơn.

Ai đã tạo ra khóa học này

  • (Hiện tại) Phát triển và vận hành nền tảng GenAI của GS Group

  • (Cựu) Trưởng nhóm công nghệ khởi nghiệp AI y tế Series C

  • (Cựu) Huấn luyện viên khóa học AI Navigation Plus

Nội dung bao gồm kiến thức chuyên môn thu được thông qua hoạt động huấn luyện Hackathon của GS Group và phát triển/vận hành nhiều dự án thực địa khác nhau.

Bạn có thắc mắc nào không?

H. Sự khác biệt giữa LangChain và LangGraph là gì?

LangChain chủ yếu kết nối các tác vụ theo dạng chuỗi, trong khi LangGraph có thể xây dựng các quy trình làm việc phức tạp hơn bằng cách sử dụng cấu trúc đồ thị. LangGraph hỗ trợ nhiều tác vụ tác nhân khác nhau thông qua các kết nối nút linh hoạt.

H. Tôi mới biết đến LangChain. Tôi có thể tham gia khóa học được không?

Nếu bạn có kinh nghiệm sử dụng Python, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi tham gia khóa học, nhưng nếu bạn không quen với cú pháp LangChain, bạn có thể sẽ thấy khó hiểu.

Nếu bạn mới biết đến LangChain, tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học dành cho người mới bắt đầu của giảng viên.

H. Tôi phải làm gì nếu có điều gì đó tôi không hiểu trong lớp học?

Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào trong suốt khóa học, vui lòng đăng lên mục Hỏi & Đáp của Inflearn bất cứ lúc nào! Chúng tôi sẽ phản hồi sớm nhất có thể.
Chúng tôi sẽ cập nhật bài giảng bằng các đoạn phim bổ sung khi cần thiết.

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và Phiên bản (OS): MacOS

    • Nếu bạn có môi trường có thể chạy Python, bạn có thể theo dõi bài giảng bất kể hệ điều hành nào, chẳng hạn như Windows hoặc Linux.

  • Công cụ sử dụng:

    • Mọi hoạt động mã hóa trực tiếp đều diễn ra trong môi trường Notebook.

    • Tôi không đặc biệt đề xuất trình soạn thảo nào, nhưng tôi sử dụng Cursor trong các bài giảng của mình.

Tài liệu học tập

  • Mã nguồn của sổ tay được sử dụng trong bài giảng được cung cấp dưới dạng kho lưu trữ GitHub .

    • Video bài giảng bao gồm các giải thích bổ sung thông qua "chú thích" và "Markdown" không có trong video bài giảng.

  • Cung cấp trang Khái niệm để giải thích lý thuyết

Kiến thức và ghi chú của người chơi

  • Kiến thức cần thiết: Python

  • Kiến thức được chọn: LangChain

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhà phát triển quan tâm đến LLM

  • Nhà phát triển đang triển khai/vận hành ứng dụng LLM

  • Developer muốn nâng cao LLM Application

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

Xin chào
Đây là

12,551

Học viên

682

Đánh giá

373

Trả lời

4.9

Xếp hạng

9

Các khóa học

Chương trình giảng dạy

Tất cả

28 bài giảng ∙ (6giờ 20phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

80 đánh giá

5.0

80 đánh giá

  • johnsonmoshy69777님의 프로필 이미지
    johnsonmoshy69777

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Đây là một bài giảng thực hành tuyệt vời! Giảng viên đã giải thích dễ hiểu những nội dung phức tạp như LangGraph, MCP, RAG, giúp tôi dễ dàng hiểu và có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Lời giải thích của giảng viên thực sự rõ ràng và hữu ích. Tôi khuyên bạn nên tham gia!

    • jasonkang
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn rất nhiều vì những lời khen ngợi! Tôi rất vui khi biết rằng bài giảng đã hữu ích. Tôi đào tạo các kỹ sư khác cách sử dụng LangGraph và xây dựng các AI agent trong các dự án thực tế tại công ty, và tôi tin rằng những kinh nghiệm thực hành đó đã tự nhiên được chuyển tải vào bài giảng này. Thật tuyệt khi biết rằng nền tảng thực tế đó đã giúp các khái niệm trở nên dễ tiếp cận và ứng dụng hơn.

  • qkenr1321559님의 프로필 이미지
    qkenr1321559

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 5.0

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    Tôi đã nhận được rất nhiều sự giúp đỡ từ những kiến thức cơ bản về LangChain cho đến các bài giảng về RAG, và tôi cũng đã tham gia các bài giảng về LangGraph. Nội dung chất lượng cao và được giải thích rất tốt, có thể được sử dụng ngay trong thực tế. Trong bài giảng, thầy đã đề cập đến kế hoạch xuất bản sách, tôi hy vọng thầy sẽ đề cập đến nó ở một nơi nào đó như cộng đồng khi nó được xuất bản. Tôi có ý định mua.

    • jasonkang
      Giảng viên

      와, đúng là một đánh giá khóa học đầy cảm xúc! 🥹🙏 Vì tôi đã chuẩn bị bài giảng để có thể áp dụng ngay vào thực tế, nên nhận được phản hồi tốt như vậy khiến tôi tràn đầy tự hào. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đồng hành cùng tôi từ LangChain đến LangGraph! Tôi cũng đang chuẩn bị xuất bản sách rất chăm chỉ, nhất định sẽ thông báo tin tức trên cộng đồng! Bản thân việc bạn quan tâm đến vậy đã là một nguồn động lực lớn đối với tôi. Tôi sẽ cố gắng đền đáp bằng những bài giảng và nội dung hữu ích trong tương lai. Một lần nữa xin cảm ơn bạn đã để lại đánh giá chân thành!

  • sghong9623님의 프로필 이미지
    sghong9623

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    32% đã tham gia

    • dkchang0679님의 프로필 이미지
      dkchang0679

      Đánh giá 2

      Đánh giá trung bình 4.5

      5

      61% đã tham gia

      • mysm0722님의 프로필 이미지
        mysm0722

        Đánh giá 5

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        [ Cấu trúc bài giảng] - Thật tuyệt vời khi thầy truyền đạt những kinh nghiệm thực tế trong việc giải quyết vấn đề hơn là chỉ dạy theo sách giáo khoa - Mặc dù chưa có kinh nghiệm phát triển LLM Application nhưng sau khi xem bài giảng, ý tưởng đã nảy sinh ngay lập tức, cho thấy nội dung đã được chuẩn bị rất kỹ lưỡng - Xét đến việc không thể có được tất cả từ một bài giảng, thì việc theo dõi lộ trình của thầy Byeongjin sẽ giúp tăng thêm sự tự tin trong phát triển LLM Application tại một thời điểm nào đó [ Phương pháp giảng dạy] - Có thể có người thích có người không, nhưng cách giải thích thực sự dễ hiểu và thấm vào tai, khiến người nghe có thể tăng thêm sự tự tin khi theo dõi - Ngay cả những mục có thể bỏ qua, thầy cũng giải thích chi tiết bằng các ví dụ cụ thể giúp hiểu được cả code và kiến trúc cùng một lúc - Quan trọng nhất là việc thầy vừa làm thực tế trong lĩnh vực này vừa có niềm tự hào về lớp học trong lĩnh vực này, tạo hiệu ứng tăng thêm sự tự tin cho cả học viên [ Đánh giá tổng thể ] - Chỉ sử dụng AI tạo sinh thôi là chưa đủ, và để tăng cường bảo mật nhằm tránh việc thông tin nội bộ được tải lên cloud bên ngoài thì nhất định phải tự phát triển LLM Application, tôi tin chắc rằng nếu hoàn thành toàn bộ lộ trình bài giảng này sẽ đạt được một mức độ nhất định. ^^ - Tôi nghĩ sẽ nhất định đăng ký học nếu có bài giảng mới được phát hành liên tục. - Ngoài Online Classes, hy vọng thầy cũng sẽ tổ chức các buổi offline. Chúc thầy thành công. ^^

        • jasonkang
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn đã hoàn thành khóa học và để lại đánh giá chi tiết, tỉ mỉ! Tôi sẽ cố gắng chuẩn bị thêm nhiều bài giảng hữu ích trong tương lai 🙇‍♂️

      1.467.148 ₫

      Khóa học khác của jasonkang

      Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

      Khóa học tương tự

      Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!