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.
2,059 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Tôi đã xuất bản một cuốn sách về phát triển AI Agent!
Tôi xin thông báo tin vui đến các học viên đã cùng tôi suy ngẫm và phát triển thông qua khóa học xây dựng AI Agent. Cuốn sách đầu tiên của tôi, tổng hợp những nội dung chuyên sâu chưa được chia sẻ hết trong khóa học cùng với những điểm cốt lõi trong thực tế, cuối cùng đã được xuất bản. Cuốn sách này tập trung vào việc giải đáp những câu hỏi được đặt ra nhiều nhất tại lớp học cũng như những băn khoăn thực tiễn trong công việc.
Như tôi luôn nhấn mạnh trong các buổi giảng dạy, cốt lõi của dịch vụ agent không chỉ đơn thuần là 'triển khai' các tính năng mà là 'chứng minh' hiệu suất của chúng.
Trong quá trình viết sách, tôi đã trải qua những thay đổi công nghệ nhanh chóng như việc EXAONE 3.0 được cập nhật lên 3.5 và môi trường hỗ trợ Ollama thay đổi, và một lần nữa tôi đã khẳng định được rằng: điều quan trọng không phải là 'xu hướng' mà là 'nền tảng'. Vì vậy, trong chương cuối của cuốn sách này, tôi đã tập trung đưa vào phần [Đánh giá (Evaluation)] mà tôi cho là quan trọng nhất.
Cuốn sách này sẽ là một người dẫn đường tuyệt vời cho những ai muốn quản lý hiệu suất của agent bằng các chỉ số khách quan chứ không phải cảm nhận chủ quan.
Tôi đã tập trung trình bày trong sách. Cuốn sách này sẽ là một người dẫn đường xuất sắc cho những ai muốn quản lý hiệu suất của agent bằng các chỉ số khách quan, chứ không phải cảm nhận chủ quan.
🎓 Thông báo 'Bước tiếp theo' dành cho các học viên của khóa học
Trong cuốn sách, chúng tôi đã đề cập vững chắc đến nền tảng lý thuyết và các nguyên tắc cốt lõi về đánh giá. Tuy nhiên, bạn có thể còn khao khát tìm hiểu cách tự động hóa và vận hành điều này trong thực tế. Vì vậy, chúng tôi đang chuẩn bị riêng một khóa học với nội dung chuyên sâu như sau.
LangSmith để thiết lập chính sách đánh giá
Cách viết và tối ưu hóa Evaluator trong môi trường production
Quy trình cải thiện ứng dụng LLM bền vững
Tôi khuyên bạn nên trang bị nền tảng lý thuyết vững chắc qua cuốn sách này, sau đó trải nghiệm 'sự hoàn thiện của đánh giá' thông qua các bài giảng thực hành tiếp theo.
Hiện đang mở bán đặt trước tại các nhà sách dưới đây.
[Kyobo Book Centre]: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000218961185
[Aladin]: https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=383332045
