Cơ bản về Trợ lý Trí tuệ Nhân tạo

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đã mở ra nhiều ứng dụng có giá trị, chẳng hạn như tạo nội dung và tóm tắt tài liệu. Đối với các ứng dụng phức tạp hơn như tự động hóa quy trình làm việc, hỗ trợ lập trình và chatbot hỗ trợ khách hàng nâng cao, chúng ta cần một phương pháp để các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể đưa ra quyết định và kích hoạt các hành động thực tế: đó chính là sự xuất hiện của các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI agents)!Trong lộ trình kỹ năng này, quý vị sẽ tìm hiểu về các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) và những ứng dụng mà chúng có thể (và không thể!) thực hiện thông qua các ví dụ thực tế.Quý vị sẽ khám phá các khung làm việc thực tiễn như vòng lặp Suy nghĩ-Hành động-Quan sát (TAO) và phương pháp gợi ý ReAct để hiểu rõ hơn về cách các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) đưa ra quyết định.Quý vị sẽ tìm hiểu những yếu tố làm nên thành công của một tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản xuất, và lý do tại sao nhiều tác nhân AI không thể vượt qua giai đoạn phát triển. Quý vị sẽ được tìm hiểu về các phương pháp tiên tiến nhất trong việc phát triển các hệ thống đại lý có khả năng mở rộng, bao gồm các mẫu thiết kế đa đại lý mới nổi, Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) và Giao thức Đại lý-đến-Đại lý (A2A).Khám phá cách các trợ lý trí tuệ nhân tạo (AI) có thể bắt đầu thay đổi cách làm việc của quý vị ngay hôm nay!