Ebook Agentic Design Pattern - Hướng Dẫn Thực Hành Để Xây Dựng Các Hệ Thống Thông Minh [Ấn Bản Lần 1, Tháng 11/2025] [PDF, EPUB] [9187E]
Cuốn sách này là một nguồn tài nguyên thiết thực được thiết kế để giúp các nhà phát triển nắm vững nghệ thuật xây dựng các AI agent tinh vi. Khi trí tuệ nhân tạo phát triển từ các chương trình phản ứng đơn giản thành các thực thể tự chủ có khả năng hiểu ngữ cảnh và đưa ra các quyết định phức tạp, cuốn sách này cung cấp các Design Pattern thiết yếu và các kỹ thuật đã được chứng minh cần thiết để xây dựng các hệ thống thông minh một cách hiệu quả. Mỗi trong số 21 Design Pattern đại diện cho một building block nền tảng để tạo ra các agent có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định sáng suốt và thực hiện hành động một cách tự chủ.
"Agentic Design Pattern" được thiết kế như một hướng dẫn thực hành toàn diện, với mỗi chương dành riêng cho một agentic pattern. Trong mỗi chương, bạn sẽ tìm thấy một tổng quan chi tiết về pattern, các ứng dụng thực tế và trường hợp sử dụng, một hoặc nhiều ví dụ code thực hành và những điểm chính cần ghi nhớ để review nhanh. Từ các khái niệm nền tảng như Prompt Chaining và Tool Use đến các chủ đề nâng cao như Multi-Agent Collaboration và Self-Correction, người đọc sẽ có được kiến thức thực tế mà họ có thể áp dụng ngay lập tức. Mặc dù các chương được xây dựng dựa trên nhau, bạn cũng có thể sử dụng cuốn sách như một tài liệu tham khảo hữu ích, chuyển sang các pattern giải quyết những thách thức cụ thể của mình.
Để cung cấp một "canvas" hữu hình cho các code example, hướng dẫn này sử dụng ba agent development framework nổi bật: LangChain và extension LangGraph của nó, cung cấp một cách linh hoạt để xây dựng các chuỗi hoạt động phức tạp; Crew AI, cung cấp một framework có cấu trúc để điều phối nhiều agent; và Google Agent Developer Kit (Google ADK), cung cấp các công cụ để xây dựng, đánh giá và triển khai agent. Bằng cách trình bày các ví dụ trên các công cụ này, bạn sẽ có được hiểu biết sâu rộng về cách các pattern này có thể được áp dụng trong bất kỳ môi trường kỹ thuật nào.
Việc xây dựng các hệ thống agentic hiệu quả không chỉ đòi hỏi một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ; nó còn đòi hỏi cả cấu trúc và thiết kế. Các Agentic pattern cung cấp các giải pháp có thể tái sử dụng và đã được kiểm chứng thực tế cho những thách thức phổ biến, tương tự như các design pattern trong software engineering. Chúng cung cấp một ngôn ngữ chung giúp logic của agent rõ ràng hơn, dễ bảo trì hơn và mạnh mẽ hơn. Đến cuối hành trình này, bạn sẽ sở hữu cả kiến thức lý thuyết lẫn kỹ năng thực hành để triển khai 21 pattern thiết yếu này, cho phép bạn xây dựng các hệ thống thông minh hơn, có năng lực hơn và tự chủ hơn trên nền tảng phát triển đã chọn.
Mục lục:
- ✓ Phần I. Các Pattern:
- ✓ Chương 01. Prompt Chaining:
- + Tổng quan về Prompt Chaining Pattern:
- • Hạn chế của Single Prompt.
- • Nâng cao độ tin cậy thông qua Sequential Decomposition.
- • Vai trò của Structured Output.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế:
- • Information Processing Workflow.
- • Trả lời truy vấn phức tạp.
- • Data Extraction & Transformation.
- • Content Generation Workflow.
- • Conversational Agent với State.
- • Code Generation and Refinement.
- • Multimodal & Multi-Step Reasoning.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Context Engineering & Prompt Engineering.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- ✓ Chương 02. Routing:
- + Tổng quan về Routing Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành (LangChain).
- + Ví dụ Code thực hành (Google ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 03. Parallelizatio:
- + Tổng quan về Parallelization Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế:
- • Information Gathering & Research.
- • Data Processing & Analysis.
- • Multi-API hoặc Tool Interaction.
- • Content Generation với Multiple Component.
- • Validation & Verification.
- • Multi-Modal Processing.
- • A/B Testing hoặc Multiple Options Generation.
- + Ví dụ Code thực hành (LangChain).
- + Ví dụ Code thực hành (Google ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 04. Reflection:
- + Tổng quan về Reflection Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế:
- • Creative Writing & Content Generation.
- • Code Generation & Debugging.
- • Complex Problem Solving.
- • Summarization & Information Synthesis.
- • Planning & Strategy.
- • Conversational Agent.
- + Ví dụ Code thực hành (LangChain).
- + Ví dụ Code thực hành (ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 05. Tool Use (Function Calling):
- + Tổng quan về Tool Use Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế:
- • Truy xuất thông tin từ các Nguồn bên ngoài.
- • Tương tác với Database & API.
- • Thực hiện Tính toán và Phân tích Dữ liệu.
- • Gửi Thông tin Liên lạc.
- • Thực thi Code.
- • Điều khiển các Hệ thống hoặc Thiết bị khác.
- + Ví dụ Code thực hành (LangChain).
- + Ví dụ Code thực hành (CrewAI).
- + Code thực hành (Google ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 06. Planning:
- + Tổng quan về Planning Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Code thực hành (Crew AI).
- + Google DeepResearch.
- + OpenAI Deep Research API.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 07. Multi-Agent Collaboration:
- + Tổng quan về Multi-Agent Collaboration Pattern:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Multi-Agent Collaboration: Khám phá Interrelationship & Communication Structure.
- + Code thực hành (Crew AI) 103
- + Code thực hành (Google ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 08. Memory Management:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Code thực hành: Memory Management trong Google Agent Developer Kit (ADK):
- • Session: Keeping Track of Each Chat.
- • State: Session’s Scratchpad.
- • Memory: Long-Term Knowledge với MemoryService.
- + Code thực hành: Memory Management trong LangChain & LangGraph.
- + Vertex Memory Bank.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 09. Learning & Adaptation:
- + Big Picture.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Case Study: Self-Improving Coding Agent (SICA).
- + AlphaEvolve & OpenEvolve.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 10. Model Context Protocol:
- + Tổng quan về MCP Pattern.
- + MCP vs. Tool Function Calling.
- + Những cân nhắc bổ sung cho MCP.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế:
- • Agent Setup với MCPToolset.
- • Kết nối MCP Server với ADK Web.
- • Tạo một MCP Server với FastMCP.
- • Server Setup với FastMCP.
- • Consuming FastMCP Server với một ADK Agent.
- + Ví dụ Code thực hành với ADK.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 11. Goal Setting & Monitoring:
- + Tổng quan về Goal Setting & Monitoring Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành:
- • Dependencies.
- • Lưu ý và cân nhắc.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 12. Exception Handling & Recovery:
- + Tổng quan về Exception Handling & Recovery Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành (ADK).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 13. Human-in-the-Loop:
- + Tổng quan về Human-in-the-Loop Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 14. Knowledge Retrieval (RAG):
- + Tổng quan về Knowledge Retrieval (RAG) Pattern:
- • Embeddings.
- • Text Similarity 195
- • Semantic Similarity & Distance.
- • Chunking of Documents.
- • Vector Databases.
- • RAG’s Challenges.
- • Graph RAG.
- • Agentic RAG.
- • Challenges of Agentic RAG.
- • In Summary.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành (ADK).
- + Ví dụ Code thực hành (LangChain).
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 15. Inter-Agent Communication (A2A):
- + Tổng quan về Inter-Agent Communication Pattern:
- • Các khái niệm cốt lõi của A2A.
- • A2A vs. MCP.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 16. Resource-Aware Optimization:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Code thực hành với OpenAI.
- + Ví dụ Code thực hành (OpenRouter).
- + Beyond Dynamic Model Switching: Spectrum of Agent Resource Optimizations.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 17. Các Kỹ thuật Reasoning:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Các Kỹ thuật Reasoning
- + Scaling Inference Law.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Vậy, các Agent nghĩ gì?
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 18. Guardrails/Safety Pattern:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ thực hành Code CrewAI.
- + Ví dụ thực hành Code Vertex AI
- + Engineering Reliable Agents.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 19. Evaluation & Monitoring:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Agents Trajectories.
- + Từ Agents đến Advanced Contractors.
- + ADK của Google
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 20. Prioritization:
- + Tổng quan về Prioritization Pattern.
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 21. Exploration & Discovery:
- + Các Ứng dụng và Use Case thực tế.
- + Google Co-scientist.
- + Ví dụ Code thực hành.
- + Tổng quan.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- Phần II. Phần bổ sung:
- ✓ Chương 22. Các kỹ thuật Prompting nâng cao:
- + Giới thiệu về Prompting.
- + Core Prompting Principles.
- + Các kỹ thuật Prompting cơ bản:
- • Zero-Shot Prompting.
- • One-Shot Prompting.
- • Few-Shot Prompting.
- + Structuring Prompts:
- • System Prompting.
- • Role Prompting.
- • Sử dụng Delimiter.
- + Contextual Engineering.
- + Structured Output.
- + Reasoning & Thought Process Techniques:
- • Chain of Thought (CoT).
- • Self-Consistency.
- • Step-Back Prompting.
- • Tree of Thoughts (ToT).
- + Action & Interaction Techniques:
- • Tool Use/Function Calling.
- • ReAct (Reason and Act).
- + Các kỹ thuật nâng cao:
- • Automatic Prompt Engineering.
- • Iterative Prompting/Refinement.
- • Providing Negative Examples.
- • Sử dụng Analogies.
- • Factored Cognition/Decomposition.
- • Retrieval Augmented Generation (RAG).
- • Persona Pattern (User Persona).
- + Sử dụng Google Gems.
- + Sử dụng các LLM để Refine Prompt Meta Approach).
- + Prompting cho các Nhiệm vụ cụ thể:
- • Code Prompting.
- • Multimodal Prompting.
- + Best Practices & Experimentation.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 23. Các tương tác AI Agentic: Từ GUI đến Môi trường thực tế:
- + Interaction: Agents với Computer.
- + Interaction: Agents với Environment.
- + Vibe Coding: Intuitive Development với AI.
- + Những điểm chính.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 24. Tổng quan nhanh về các Agentic Framework:
- + LangChain.
- + LangGraph.
- + Bạn nên sử dụng cái nào?
- + ADK của Google
- + Crew.AI.
- + Agent Development Framework khác.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 25. Xây dựng một Agent với AgentSpace:
- + Tổng quan.
- + Cách Xây dựng một Agent với AgentSpace UI.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 26. AI Agents trên CLI:
- + Giới thiệu.
- + Claude CLI (Claude Code).
- + Gemini CLI.
- + Aider.
- + GitHub Copilot CLI.
- + Terminal-Bench: Benchmark cho các AI Agent trong Command-Line Interfaces.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 27. Under the Hood: Một cái nhìn sâu sắc về Reasoning Engine của Agents:
- + Gemini
- + ChatGPT.
- + Grok.
- + Kimi.
- + Claude.
- + DeepSeek.
- + Kết luận.
- ✓ Chương 28. Coding Agents:
- + Vibe Coding: Điểm khởi đầu.
- + Triển khai thực tế.
- + Kết luận.
- + Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 29. Kết luận:
- + Review các nguyên tắc chính củay Agentic.
- + Kết hợp các Pattern cho các hệ thống phức tạp.
- + Hướng tới tương lai.
- + Lời cuối.