-
Các AI agent giúp dễ dàng xây dựng những quy trình tự động hóa phức tạp và năng động. Mặc dù hầu hết các tùy chọn vẫn còn hơi quá kỹ thuật để công chúng sử dụng, nhưng vẫn có một số công cụ xây dựng AI agent xuất sắc mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng.
-
Basic LLM Chain giống như việc bạn hỏi ai đó một câu hỏi và nhận được câu trả lời. AI Agent giống như việc bạn thuê một trợ lý nghiên cứu - bạn mô tả nhiệm vụ, và họ sẽ tìm ra các bước.
-
Bạn đã biết cách hoạt động của các agent. Giờ bạn cần một nơi để xây dựng chúng. Có đến hàng tá nền tảng không cần code mạnh mẽ trên thị trường, và việc chọn đúng nền tảng sẽ giúp bạn tránh được nhiều rắc rối về sau.
-
Agent của bạn có thể phân loại email và tra cứu dữ liệu. Nhưng nó chỉ đi theo một con đường duy nhất — từng bước một, giống như một đoàn tàu trên đường ray.
-
Tìm hiểu agent harness là gì, cách AI agent hoạt động và vì sao các hệ thống như Claude Code, OpenAI Agents SDK hay LangChain cần harness engineering.
-
Tìm hiểu 4 building block cơ bản của mọi AI agent — trình kích hoạt, hành động, bộ nhớ và công cụ — để bạn có thể thiết kế các quy trình tự động hóa thông minh hơn.
-
CC là một email agent AI tổng hợp các tin nhắn hàng ngày bao gồm những nhiệm vụ sắp tới, sự kiện lịch, mục hành động và cập nhật thành một bản tóm tắt dễ đọc.
-
Bạn đang xây dựng một agent hỗ trợ khách hàng sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Không phải là để chơi cho vui. Không phải là bản demo. Mà là thứ bạn thực sự có thể sử dụng cho doanh nghiệp của mình (hoặc của khách hàng) ngay trong tuần này.
-
AI agent mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro bảo mật mới. Tìm hiểu 4 nguy cơ lớn doanh nghiệp cần lưu ý.
-
Trong Bài học 5, bạn đã học về các hệ thống bộ nhớ — ngữ cảnh phiên so với bộ nhớ dài hạn, RAG và các mô hình bộ nhớ phân cấp. Các agent kế thừa tất cả những điều đó và thêm một chiều hướng khác: tính tự chủ. Chúng không chỉ ghi nhớ — mà còn hành động.
-
Vì sao AI agent khó triển khai thực tế? 3 yếu tố giúp doanh nghiệp đưa AI agent vào vận hành.
-
Một agent được lên kế hoạch tốt mà thiếu các biện pháp bảo vệ thì giống như một chiếc xe được thiết kế tốt nhưng không có phanh. Bài học này bổ sung thêm các hệ thống an toàn giúp các agent trở nên đáng tin cậy.
-
Phân tích vì sao AI coding agent hiện hoạt động hiệu quả hơn trong software engineering so với data science và notebook workflow.
-
DeerFlow 2.0 là framework AI multi-agent giúp doanh nghiệp tự động hóa công việc phức tạp trong thời gian dài.
-
Sau 7 bài học, bạn đã học về kiến trúc, so sánh các nền tảng, thiết kế hội thoại, viết prompt tối ưu hóa giọng nói, khám phá những trường hợp sử dụng và thiết lập thử nghiệm. Giờ là lúc bạn xây dựng Voice Agent của riêng mình.
-
https://venturebeat.com/orchestration/new-framework-lets-ai-agents-rewrite-their-own-skills-without-retraining-the
-
Có hàng tá nền tảng Voice AI vào năm 2026. Chúng ta sẽ tập trung vào 6 nền tảng quan trọng nhất, được sắp xếp theo đối tượng mà chúng hướng đến.
-
Cách tạo Personal Agent trong n8n - thiết lập tên, prompt, model và tool từng bước, kèm phân tích ưu nhược điểm so với AI workflow thông thường.
-
Viết prompt cho voice agent hoàn toàn khác với viết prompt cho chatbot. Và nếu bạn xử lý chúng theo cùng một cách, agent của bạn sẽ nghe giống như một con robot đang đọc bài viết trên Wikipedia vào điện thoại.
-
Copilot Studio cung cấp các tính năng Generative AI để giảm thiểu việc soạn thảo thủ công và mở rộng đáng kể phạm vi kiến thức của agent cũng như khả năng tương tác với người dùng.
-
Hướng dẫn tạo Personal Agent trong n8n - thiết lập tên, prompt, model và tool từng bước, kèm phân tích ưu nhược điểm so với AI workflow thông thường.
-
Agent này sẽ nhận một câu hỏi nghiên cứu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các nguồn, tổng hợp những phát hiện và tạo ra một báo cáo có cấu trúc.