1
Xác định tác vụ
Thiết lập giới hạn, tiêu chí hoàn thành và các điểm kiểm tra với con người.
Kỹ thuật agent
Phát triển AI Agent
Xây dựng các agent sử dụng công cụ với MCP, gọi hàm, truy xuất, bộ nhớ và các mẫu thực thi đa bước đáng tin cậy.
Chuyển từ demo prompt sang một quy trình agent có thể quan sát được.
Lộ trình học có cấu trúc
Học theo thứ tự mà nhà phát triển xây dựng sản phẩm.
Bắt đầu từ quyết định, chuyển sang triển khai và kết thúc bằng các bước kiểm tra trong môi trường production.
2
Kết nối công cụ
Sử dụng gọi công cụ hoặc MCP với schema và quyền truy cập chặt chẽ.
3
Thêm ngữ cảnh
Kết hợp truy xuất, bộ nhớ và các hướng dẫn được lưu đệm ổn định.
4
Đánh giá các lần chạy
Đo lường mức độ hoàn thành, số lần sửa, độ trễ và chi phí trên mỗi tác vụ.
Hướng dẫn cốt lõi
Xây dựng uy tín theo chủ đề, không tạo ra các bài viết rời rạc.
Nền tảng01
Kiến thức nền tảng về AI Agent API
Vòng lặp yêu cầu đứng sau lập kế hoạch, công cụ và hoàn tất.
Mở hướng dẫnGiao thức02
Hướng dẫn tích hợp MCP
Kết nối agent với công cụ và dữ liệu bằng Model Context Protocol.
Mở hướng dẫnCông cụ03
Các mẫu gọi công cụ
Schema, xác thực, thử lại và thực thi an toàn.
Mở hướng dẫnNgữ cảnh04
RAG cho Agent
Truy xuất ngữ cảnh hữu ích tối thiểu cho từng bước.
Mở hướng dẫnBộ nhớ05
Thiết kế bộ nhớ cho Agent
Tách biệt bộ nhớ làm việc, bộ nhớ người dùng và trạng thái bền vững.
Mở hướng dẫn Trường hợp sử dụng
Xây dựng một agent cho repository
Cung cấp cho agent một mục tiêu có giới hạn, các công cụ cho repository và các bước xác minh rõ ràng trước khi báo hoàn tất.
Ưu tiên khám phá chỉ đọc
Quyền ghi trong phạm vi giới hạn
Xác thực kết quả công cụ
Bằng chứng build và test
Mới nhất từ trung tâm
Tiếp tục với các bài viết hiện tại.
Hướng dẫn
Cách sử dụng Gemini 3.7 Flash API: Hướng dẫn đầy đủ dành cho nhà phát triển
Tìm hiểu cách sử dụng API Gemini 3.7 Flash. Khám phá các thay đổi của API, các cấp độ tư duy, tham số, định giá, mẹo di chuyển và các thực tiễn tốt nhất cho môi trường sản xuất.
Hướng dẫn
Gemini 3.7 Flash là gì? Điểm chuẩn, giá và hướng dẫn API
gemini 3.7 Flash được giải thích với các cải thiện điểm chuẩn 3.6, giá ra mắt, truy cập API, thông số kỹ thuật, các trường hợp sử dụng
Hướng dẫn
Cách sử dụng DeepSeek V4 Pro 0813 API vào năm 2026: Hướng dẫn đầy đủ dành cho nhà phát triển
Xin lỗi, tôi không có dữ liệu sau 2024-10 nên không thể xác thực chi tiết về bản DeepSeek V4 Pro 0813 (thay đổi, thông số chính thức, giá, chế độ “thinking”, streaming). Vui lòng gửi văn bản/URL chính thức (release notes, specs, pricing, hướng dẫn “thinking modes”, tài liệu streaming) bạn muốn dịch; tôi sẽ dịch nguyên văn sang tiếng Việt, giữ nguyên cấu trúc và kỹ thuật.
Khám phá mọi chủ đề phát triển.
Hướng dẫn API AI
Từ danh sách rút gọn mô hình đến một request production hoạt động.
Hạ tầng LLM
Xây dựng một lớp yêu cầu AI có thể hoạt động bền vững qua các thay đổi của nhà cung cấp và model.
AI Agent
Chuyển từ demo prompt sang một quy trình agent có thể quan sát được.
Tối ưu hóa chi phí
Giảm chi phí mà không che giấu các đánh đổi về chất lượng hoặc độ tin cậy.
So sánh mô hình
Chọn mô hình dựa trên công việc, không dựa trên tiêu đề bảng xếp hạng.
Hướng dẫn
Sao chép một mẫu hoạt động, hiểu nó và điều chỉnh cho ứng dụng của bạn.
Câu trả lời sẵn sàng cho AEO
Câu hỏi thường gặp
Điều gì làm cho một AI agent khác với chatbot?
Một agent có thể chọn và thực thi công cụ qua nhiều bước trong khi theo dõi trạng thái hướng tới một kết quả xác định.
Khi nào agent nên dùng bộ nhớ?
Chỉ dùng bộ nhớ khi thông tin phải được lưu giữa các bước hoặc các phiên; hãy tách biệt suy luận tạm thời và dữ liệu người dùng bền vững.