Hệ thống Spring AI Multi-LLM & Orchestrated Multi-Agent
Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.
68 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Khóa học về Kiến trúc Spring AI Multi-LLM và Hệ thống Agent tập trung vào Điều phối (Orchestration) - Dự kiến nâng cấp
Xin chào, tôi là Lee Jin-man (tootoo), người chia sẻ tri thức.
Kiến trúc Spring AI Multi-LLM và Hệ thống Agent tập trung vào Orchestration
Tôi xin thông báo tin tức về việc nâng cấp khóa học.
Dự kiến sẽ có bản cập nhật vào khoảng giữa tháng 4 và sẽ được mở với cấu trúc như sau.
Những bạn đã mua khóa học hiện tại vui lòng xem đến Chương 3, sau đó có thể xem tiếp từ Chương 4 trở đi.
Giá của khóa học này dự kiến sẽ tăng nhẹ từ giữa tháng 4, vì vậy việc mua trước sẽ là một lựa chọn tốt.
Cảm ơn bạn.
Toàn bộ phần giáo trình đã được chỉnh sửa, và nếu như từ Chương 1 đến Chương 3 chủ yếu nghiên cứu về Pattern thì
Từ Chương 4 đến Chương 8 được cấu trúc như một quá trình tạo ra Multi-Agent tập trung vào thực hành thực tế.
Chương 1. Multi-LLM Architecture (Chiến lược đa mô hình và thiết kế kiến trúc AI cho doanh nghiệp)
Chương 2. Agentic Workflow Patterns (5 mẫu quy trình làm việc của Agent sử dụng trong thực tế)
Chương 3. Orchestrated Multi-Agent Patterns (Triển khai cấu trúc Multi-Agent vào pipeline dịch vụ thực tế)
Chương 4. Multi-Agent Architecture (Chiến lược phân tách SubAgent và cấu trúc bên trong Agent Registry)
Chương 5. Tool-Orchestrated Multi-Agent (Kiến trúc tách biệt lớp thực thi bằng Tool)
Chương 6. Task-Orchestrated Multi-Agent (Thiết kế Agent Runtime dựa trên TaskTool)
Chương 7. DAG-Orchestrated Multi-Agent (Thiết kế AI Workflow dựa trên DAG cấp doanh nghiệp)
Chương 8. Declarative Agent Workflow với YAML (Tách biệt định nghĩa DAG dựa trên YAML và công cụ thực thi)