AI Agent - Thiet Ke, Thuc Hanh Va Kien Tao Tac Nhan Thong Minh

AI Agent - Thiết Kế, Thực Hành Và Kiến Tạo Tác Nhân Thông Minh

AI Agent – Thiết kế, thực hành và kiến tạo tác nhân thông minh chia thành 3 phần, bao gồm 12 chương, trình bày một cách hệ thống quy trình phát triển và các khía cạnh kỹ thuật của AI Agent, từ nền tảng lý thuyết đến các ví dụ thực tế.

Chương 1 đi sâu vào phân tích về định nghĩa, cấu thành và các loại AI Agent, khám phá cách các mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp một cách liền mạch với Agent, từ đó mang lại khả năng thấu hiểu và tạo ra ngôn ngữ; đồng thời phân tích vị thế chiến lược của AI Agent trong hệ sinh thái công nghệ tương lai cũng như vai trò quan trọng của chúng trong việc thúc đẩy công cuộc chuyển đổi số.

Chương 2 tập trung vào khung kỹ thuật của AI Agent, mổ xẻ cấu trúc ba lớp gồm cảm nhận, ra quyết định và thực thi của hệ thống, nhấn mạnh ứng dụng của mô-đun quản lý ngữ cảnh và ghi nhớ trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp; làm rõ các phương án tích hợp Agent với RESTful API và cơ sở dữ liệu vector, giúp hệ thống truy xuất dữ liệu theo thời gian thực và tìm kiếm ngữ nghĩa một cách hiệu quả; giới thiệu vai trò then chốt của các nền tảng và công cụ công nghệ như ReAct, Hugging Face và LangChain trong việc phát triển Agent, hỗ trợ việc lựa chọn công cụ và nền tảng phù hợp.

Chương 3 và chương 4 tập trung vào ứng dụng của các khung phát triển cụ thể. Chương 3 đào sâu vào cách sử dụng LangChain để hiện thực hóa khả năng suy luận đa bước và tự động hóa tác vụ, đồng thời trình bày cách Agent tích hợp công cụ một cách linh hoạt trong các bối cảnh phức tạp. Chương 4 giới thiệu kiến trúc và cơ chế lập chỉ mục của LlamaIndex, giải thích cách biến dữ liệu phi cấu trúc thành một cơ sở tri thức cho Agent, và thông qua việc truy vấn, phản hồi dữ liệu theo thời gian thực để nâng cao trình độ thông minh của hệ thống.

Từ chương 5 đến chương 10, cuốn sách sử dụng hàng loạt các ví dụ thực tiễn để khắc họa những kịch bản ứng dụng sống động của AI Agent, bao gồm trợ lý email, trợ thủ phỏng vấn thông minh, hệ thống gợi ý cá nhân hóa, dịch thuật thông minh và hỗ trợ ra quyết định du lịch. Mỗi ví dụ đều cung cấp một góc nhìn chi tiết từ khâu phân tích yêu cầu, thiết kế kiến trúc kỹ thuật đến quá trình triển khai cụ thể. Những ví dụ này cho thấy cách AI Agent vận dụng mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý ngôn ngữ, dự đoán hành vi người dùng và thực thi các tác vụ tự động, cũng như phân tích cách tối ưu hóa cho từng kịch bản ứng dụng khác nhau.

Trong chương 11 và 12, tiếp tục đào sâu và mở rộng dựa trên những ví dụ đã phát triển trước đó, kết hợp chặt chẽ AI Agent với framework Flask và các giải pháp triển khai như Docker, với mục đích mang đến cái nhìn toàn diện và hệ thống về cách thức thực hành và ứng dụng Agent trong các bối cảnh khác nhau.

Việc ứng dụng công nghệ AI Agent không chỉ thúc đẩy quá trình nâng cấp số hóa của các ngành công nghiệp, mà còn mở ra những hướng đi mới cho sự phát triển công nghệ trong tương lai. Thông qua những phân tích lý thuyết có hệ thống và các ví dụ thực tiễn phong phú, cuốn sách giúp các nhà phát triển và những người làm kinh doanh nắm vững công nghệ phát triển AI Agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn, và áp dụng chúng một cách hiệu quả vào thực tế.

Đối tượng của cuốn sách:

- Người yêu thích công nghệ AI.

- Các nhà phát triển AI Agent.

- Người hoạt động trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).

- Sinh viên các chuyên ngành liên quan tại các cơ sở giáo dục.

- Cuốn sách cũng có thể được sử dụng làm tài liệu giảng dạy, hoặc sách tham khảo cho các cơ sở đào tạo và các khóa học liên quan tại trường đại học.

Thông tin tác giả

Tiến sĩ Lăng Phong hiện đang công tác tại trường Đại học Thanh Hoa, Trung Quốc. Ông có nhiều năm nghiên cứu và giảng dạy trong các lĩnh vực học máy, trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và mô hình ngôn ngữ lớn. Ông còn có những hiểu biết sâu sắc về tối ưu hóa mô hình, tăng tốc quá trình huấn luyện và phát triển thuật toán dựa trên dữ liệu, đồng thời đã tham gia và chủ trì nhiều dự án nghiên cứu liên quan.