-
Tổng hợp 5 khóa học và tài liệu miễn phí chất lượng cao để học AI Agent, từ Microsoft, Hugging Face, Anthropic đến Google và các giáo trình học thuật về hệ thống đa tác tử.
-
DeerFlow 2.0 là framework AI multi-agent giúp doanh nghiệp tự động hóa công việc phức tạp trong thời gian dài.
-
Với Claude Computer Use và Cowork, ChatGPT agent (trước đây là ChatGPT Operator), cùng một số công cụ khác, bạn có thể kết nối chatbot AI với môi trường máy tính đang hoạt động.
-
Tìm hiểu AI agent theo 3 cấp độ từ cơ bản tới production: cách hoạt động, planning, memory, tool use, multi-agent system và các kiến trúc AI agent hiện đại.
-
Tìm hiểu khái niệm subagents trong AI coding và sự khác biệt giữa OpenAI Codex, Claude Code và Gemini CLI.
-
Khám phá Multi-Agent Systems: cách nhiều AI làm việc cùng nhau, kiến trúc MAS, ứng dụng thực tế và tương lai Agentic AI. Hướng dẫn chuyên sâu 2026.
-
Multi-GPU không còn phù hợp cho chơi game, nhưng PC hai card đồ họa vẫn có giá trị với AI, render, streamer và dân đam mê.
-
Lý thuyết hữu ích. Nhưng có kết quả thì tốt hơn. Hãy cùng xem điều gì xảy ra khi các hệ thống multi-agent được đưa vào sản xuất — những thành công, các con số và những bài học chỉ có được từ việc triển khai thực tế.
-
ChatGPT Agent vừa là mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) dạng agent từ OpenAI, vừa là tính năng ChatGPT sử dụng mô hình đó.
-
Gần đây, Tecno đã gây ấn tượng với chúng ta bằng ý tưởng điện thoại thông minh dạng mô-đun độc đáo, và họ lại tiếp tục làm điều đó với việc ra mắt AI agent EllaClaw mới, được hỗ trợ bởi OpenClaw (theo Android Central).
-
Bây giờ, hãy mở rộng quy mô — từ các agent đơn lẻ đến những hệ thống nơi nhiều agent chuyên biệt cộng tác.
-
Grok Bot vận hành các nhóm AI agent hoạt động liên tục; mỗi agent sở hữu một máy tính đám mây riêng và được đồng bộ giữa điện thoại với desktop.
-
7 bài học về lý thuyết, mô hình và ví dụ thực tế. Giờ đến lượt bạn xây dựng.
-
Hệ thống multi-agent của bạn hoạt động tốt trong giai đoạn thử nghiệm. Bạn triển khai nó. Nó bị lỗi trong môi trường sản xuất. Chào mừng bạn đến với phần khó khăn nhất của kỹ thuật tạo hệ thống multi-agent.
-
Tìm hiểu 4 mô hình cơ bản cho hệ thống multi-agent: Tuần tự, song song, phân cấp và chuyển giao — với các ví dụ thực tế về thời điểm sử dụng từng loại.
-
Việc vận hành các hệ thống multi-agent trong môi trường sản xuất là nơi phát sinh hầu hết các vấn đề khó khăn — thời gian chờ, lỗi, thử lại, kiểm soát chi phí và đảm bảo toàn bộ hệ thống không bị sụp đổ khi một agent gặp sự cố.
-
Bạn yêu cầu một AI agent nghiên cứu một chủ đề, viết báo cáo, kiểm chứng thông tin và định dạng báo cáo đó thành PDF. Một agent cố gắng thực hiện cả 4 việc. Kết quả nghiên cứu khá tốt, bài viết tạm ổn, việc kiểm chứng thông tin còn thiếu sót, và định dạng thì sai.
-
Bạn đã biết các mô hình kiến trúc. Giờ bạn cần một công cụ để xây dựng chúng. Năm 2026, ba framework thống trị lĩnh vực AI multi-agent: CrewAI, LangGraph và AutoGen. Mỗi framework có một triết lý, một mô hình tư duy và một điểm mạnh riêng.
-
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.
-
Trải nghiệm agent mới trong Microsoft Copilot Studio là một môi trường soạn thảo và chạy được thiết kế lại để xây dựng các AI agent.
-
Kinh tế của hệ thống AI đa tác nhân đang trở thành yếu tố quyết định hiệu quả tự động hóa doanh nghiệp, khi các công ty phải cân bằng giữa chi phí suy luận, lượng dữ liệu ngữ cảnh và hiệu suất vận hành.
-
Kiến trúc hệ thống đã được xây dựng vững chắc. Framework cũng đã được lựa chọn. Nhưng đây chính là điểm mà hầu hết các hệ thống multi-agent thực sự thất bại: Những agent giao tiếp với nhau.