Giới thiệu AI Agents | MinAI Learning

Tổng quan

1/13•20 phút

Đang tải...

Giới thiệu AI Agents

Tổng quan về AI Agents - tại sao agents là bước tiến lớn tiếp theo của AI

🎯 Mục tiêu bài học

TB5 min

Chào mừng bạn đến với khóa học AI Agents & LangGraph — nơi bạn sẽ học cách build autonomous AI systems có thể suy nghĩ, lên kế hoạch, và hành động.

Sau bài này, bạn sẽ:

✅ Hiểu AI Agents landscape và tại sao agents quan trọng ✅ Phân biệt chatbot, copilot, và agent ✅ Nắm được kiến trúc tổng quan của agent systems ✅ Overview khóa học và lộ trình

Task 0

🔍 Tại sao AI Agents?

TB5 min

Sự tiến hóa của AI Applications

Ví dụ

12022: Chatbot        → Input text → Output text (passive)
22023: Copilot        → Gợi ý trong context (semi-active)
32024: AI Agent       → Goal → Plan → Execute → Learn (autonomous)
42025: Multi-Agent    → Nhiều agents collaboration

Trend

AI đang chuyển từ reactive (chatbot trả lời câu hỏi) sang proactive (agent tự hoàn thành tasks phức tạp).

Ví dụ thực tế

Chatbot:

Ví dụ

1User: "Thời tiết Hà Nội hôm nay?"
2Bot: "Tôi không có khả năng tra cứu thời tiết. Bạn thử truy cập weather.com nhé!"

AI Agent:

Ví dụ

1User: "Lên kế hoạch du lịch Đà Nẵng 3 ngày, budget 5 triệu"
2Agent:
3  → Search flights + hotels
4  → Check weather forecast
5  → Find restaurants + attractions
6  → Calculate budget breakdown
7  → Generate itinerary document

Checkpoint

Bạn đã hiểu sự tiến hóa từ chatbot sang AI Agent chưa?

Task 1

Tiếp: AI Agents là gì?

🔍 Agent vs Chatbot vs Copilot

TB5 min

Đặc điểm	Chatbot	Copilot	AI Agent
Autonomy	Thấp	Trung bình	Cao
Planning	Không	Limited	Full
Tool Use	Không	Trong IDE	Đa dạng tools
Memory	Session	Context window	Long-term
Multi-step	Không	Trong 1 task	Nhiều tasks
Ví dụ	ChatGPT basic	GitHub Copilot	Research agent

Checkpoint

Bạn có thể phân biệt rõ chatbot, copilot và AI agent chưa?

Task 2

📐 Kiến trúc AI Agent

TB5 min

Thành Phần Cốt Lõi

🤖AI Agent

🧠Brain (LLM)

💾Memory

📋Planning

🔧Tools

Brain (LLM) — Suy luận, ra quyết định
Memory — Lưu trữ context và history
Planning — Lên kế hoạch thực hiện
Tools — Tương tác với thế giới bên ngoài

Vòng Lặp Agent

python.py

1# Pseudocode for agent loop
2def agent_loop(goal):
3    plan = llm.plan(goal)
4    
5    while not plan.is_complete():
6        next_step = plan.get_next_step()
7        
8        # Decide action
9        action = llm.decide(next_step, context)
10        
11        # Execute
12        result = execute_tool(action)
13        
14        # Observe and update
15        plan.update(result)
16        memory.store(action, result)
17    
18    return plan.get_final_result()

Checkpoint

Bạn đã nắm được 4 thành phần cốt lõi của AI Agent chưa?

Task 3

🛠️ Popular Agent Frameworks

TB5 min

Framework	Ưu điểm	Use Case
LangGraph	Toàn quyền kiểm soát, dựa trên đồ thị	Agent production
CrewAI	Thiết lập multi-agent dễ dàng	Đội nhóm agents
AutoGen	Microsoft, hội thoại	Agent nghiên cứu
OpenAI Assistants	API đơn giản	Prototyping nhanh

Khóa học này dùng LangGraph

LangGraph cho full control over agent behavior — phù hợp cho production systems. Bạn sẽ hiểu cách agent hoạt động từ bên trong.

Checkpoint

Bạn đã biết tại sao khóa học chọn LangGraph chưa?

Task 4

Bối cảnh	Pattern phù hợp	Lý do
Tác vụ rõ ràng, ít nhánh	Single Agent + Tools	Đơn giản, dễ debug, chi phí thấp
Tác vụ dài, cần kiểm soát flow	Planner + Executor	Tách planning và execution, giảm sai lệch
Nhiều domain chuyên biệt	Supervisor + Specialists	Chuyên môn hóa, dễ scale theo team

Nguồn	Nội dung	Link
LangChain Agents	Framework xây dựng AI agents	LangChain Agents
OpenAI Function Calling	Gọi hàm với GPT models	Function Calling Guide
Google Vertex AI Agents	Agent Builder từ Google Cloud	Vertex AI Agent Builder
CrewAI	Framework multi-agent collaboration	CrewAI Documentation
AutoGen	Framework multi-agent từ Microsoft	AutoGen Documentation
AWS Bedrock Agents	Agents trên AWS Bedrock	Bedrock Agents

Khóa học

Mentor & Hỗ trợ

Blog

Giới thiệu

Giới thiệu AI Agents

🎯 Mục tiêu bài học

Sau bài này, bạn sẽ:

🔍 Tại sao AI Agents?

Sự tiến hóa của AI Applications

Ví dụ thực tế

Checkpoint

🔍 Agent vs Chatbot vs Copilot

Checkpoint

📐 Kiến trúc AI Agent

Thành Phần Cốt Lõi

Vòng Lặp Agent

Checkpoint

🛠️ Popular Agent Frameworks

Checkpoint

📝 Lộ trình khóa học

Module 1: Agent Fundamentals (Bài 1-5)

Module 2: Advanced Agents (Bài 6-9)

Module 3: Production Agents (Bài 10-12)

Checkpoint

🎯 Tổng kết

📝 Câu Hỏi Ôn Tập

Điểm chính cần nhớ

Câu hỏi tự kiểm tra

🚀 Bài tiếp theo

🧠 Góc Nhìn Chuyên Gia: Từ Demo Agent đến Production Agent

Kiến trúc Decision Matrix

Tín hiệu sẵn sàng Production

📚 Tài liệu tham khảo