Khóa học này bao gồm toàn bộ quá trình thiết kế và triển khai các dịch vụ AI tạo sinh, tập trung vào LangChain 1.0, LangGraph và Deep Agents thông qua các bài thực hành từng bước.
Bắt đầu từ những kiến thức cơ bản về Chat Models và Messages, bạn sẽ nắm vững các khối xây dựng cốt lõi của LangChain như Agent dựa trên Tool Calling, Memory, Streaming và đầu ra có cấu trúc (dựa trên Pydantic). Sau đó, bạn sẽ mở rộng sang kiến trúc máy trạng thái (state machine) dựa trên StateGraph của LangGraph để trực tiếp triển khai cấu trúc hệ thống AI có khả năng vận hành thực tế.
Thông qua các bài thực hành dựa trên kịch bản thực tế như hệ thống RAG dựa trên tài liệu, PDF và dữ liệu web (Embedding, ChromaDB, Semantic Search), SQL Agent (Chinook DB), điều phối đa tác nhân (Multi-agent Orchestration) theo mô hình Supervisor, và Calculator Agent sử dụng LangGraph Graph API, bạn sẽ xây dựng năng lực thiết kế Agent một cách hệ thống.
Ngoài ra, thông qua Deep Agents (create_deep_agent), bạn sẽ hoàn thiện ứng dụng AI tạo sinh có tính ổn định, khả năng mở rộng và khả năng kiểm soát bằng cách sử dụng ủy quyền tác nhân phụ (sub-agent delegation), hội thoại đa lượt (multi-turn) và các middleware chuyên dụng của Deep Agents (SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware, ToolRetryMiddleware, PIIMiddleware, v.v.).
👉 Những người muốn hiểu chính xác cấu trúc bên trong và luồng thực thi của LangChain/LangGraph/Deep Agents.
👉 Những người muốn triển khai RAG và Agent ở cấp độ kiến trúc dịch vụ thực tế thay vì chỉ dừng lại ở mức "demo".
👉 Đây là khóa học tối ưu cho những ai cần một lộ trình thực tế bao quát từ Agent dựa trên trạng thái, tự động hóa SQL/tài liệu cho đến điều phối đa tác nhân.