Học CNTT

AI Agents

  • Thiết kế đầu tiên do Figma agent tạo ra

    Thiết kế đầu tiên do Figma agent tạo ra
    Bài học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước tạo ra thiết kế do agent tạo ra đầu tiên. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về hai khái niệm quan trọng thay đổi cách bạn suy nghĩ về thiết kế do AI tạo ra: Vòng lặp tự phục hồi và đầu ra không xác định.

  • Thiết lập Figma MCP Server

    Thiết lập Figma MCP Server
    MCP là viết tắt của Model Context Protocol. Nếu điều đó nghe có vẻ như thuật ngữ chuyên ngành, đây là phiên bản đơn giản: Đó là một cách chuẩn để các công cụ AI giao tiếp với những dịch vụ khác.

  • Figma Make: Biến văn bản thành thiết kế chỉ trong vài giây

    Figma Make: Biến văn bản thành thiết kế chỉ trong vài giây
    Tìm hiểu khả năng thực sự, những hạn chế trung thực của Figma Make, và các kỹ thuật hướng dẫn giúp tạo ra kết quả hữu ích thay vì những rắc rối khi phải dọn dẹp.

  • Sử dụng AI agent trên Figma canvas

    Sử dụng AI agent trên Figma canvas
    Sử dụng các AI agent để thiết kế trực tiếp trên Figma canvas của bạn. Thiết lập MCP, tạo màn hình từ văn bản, áp dụng hệ thống thiết kế của bạn và viết các skill tùy chỉnh.

  • Bộ nhớ và trạng thái trong AI agent

    Bộ nhớ và trạng thái trong AI agent
    Một agent quên hết mọi thứ sau mỗi cuộc trò chuyện giống như một đồng nghiệp bị mất trí nhớ. Bộ nhớ biến các agent từ công cụ chỉ dùng một lần thành trợ lý bền bỉ, xây dựng kiến ​​thức theo thời gian.

  • Hệ thống multi-agent: Nhóm cho các chuyên gia

    Hệ thống multi-agent: Nhóm cho các chuyên gia
    Một agent duy nhất có thể xử lý nhiều nhiệm vụ. Nhưng một số quy trình làm việc quá phức tạp, quá rộng hoặc quá chuyên biệt để một agent có thể thực hiện tốt. Đó là lúc hệ thống multi-agent phát huy tác dụng.

  • Sử dụng công cụ: Tăng thêm sức mạnh cho AI agent

    Sử dụng công cụ: Tăng thêm sức mạnh cho AI agent
    Một agent không có công cụ chỉ là một chatbot với prompt hệ thống hào nhoáng. Công cụ là thứ làm cho agent trở nên có tính chủ động - khả năng tìm kiếm, tính toán, giao tiếp và sáng tạo.

  • Các mẫu thiết kế AI agent: ReAct, Reflection và Planning

    Các mẫu thiết kế AI agent: ReAct, Reflection và Planning
    Bạn đã biết 4 thành phần của một agent. Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu 3 mẫu thiết kế định nghĩa cách các agent sử dụng những thành phần đó để giải quyết vấn đề.

  • 4 thành phần trong cấu trúc AI agent

    4 thành phần trong cấu trúc AI agent
    Khám phá 4 thành phần của mỗi AI agent: Bộ não LLM, công cụ, bộ nhớ và lập kế hoạch. Hiểu cách chúng tương tác thông qua vòng lặp của agent.

  • Tại sao agent lại quan trọng?

    Tại sao agent lại quan trọng?
    AI agent không chỉ tạo ra văn bản. Nó lập kế hoạch cho các tác vụ nhiều bước, sử dụng những công cụ (duyệt web, lập trình, quản lý file), ghi nhớ ngữ cảnh giữa các phiên và quyết định những việc cần làm tiếp theo mà không cần bạn can thiệp.