Ebook AI Agent in Action - Các Workflow Thông Minh Với LLM, MCP, A2A, v.v [Ấn Bản Lần 2, 6/2026] [PDF, EPUB] [8834E]
Build các AI agent có khả năng làm được nhiều hơn là chỉ phản hồi. Hãy trao cho chúng các tool, kết nối chúng với knowledge, điều phối công việc của chúng và đánh giá hiệu suất hoạt động của chúng.
Cuốn sách "AI Agent in Action, Ấn Bản Thứ Hai" sẽ hướng dẫn bạn cách design, build, evaluate và deploy các AI agent thông qua các ví dụ Python thực tế. Bạn sẽ tiến bộ từ một agent đơn giản đến các tool-using assistant, các multi-agent workflow được điều phối, và các hệ thống có thể triển khai thực tế. Trên chặng đường đó, bạn sẽ hiểu cách các mảnh ghép kết nối với nhau và biết cần tìm kiếm ở đâu khi một agent cần được cải thiện.
Phiên bản thứ hai có gì mới và được bổ sung?
- ✓ Viết lại gần như toàn bộ với nội dung hoàn toàn mới và bao quát sâu rộng về những đổi mới mới nhất về agent.
- ✓ Các Agent từ đầu đến cuối - từ prompting & planning, đến memory & evaluation.
- ✓ Chương mới! Evaluate các agent với LLM-as-judge, test-driven-development và observable behavior.
- ✓ Chương mới! Khám phá agentic loop, build các task-focused agent, và phát triển các long-horizon, goal focused system.
- ✓ Chương mới! Metacognition harness có thể cấu trúc agent thinking, planning và learning.
- ✓ Chương mới! Các mẹo và kỹ thuật thực tế để xây dựng các ứng dụng AI, help desk và deep research agent.
- ✓ Chương mới! Các Voice-driven AI agent, bao gồm các deployment pattern thực tế cho multi-agent system.
- ✓ Multi-agent workflow với assembly-flow, orchestration & collaboration pattern.
- ✓ Thực hành với Model Context Protocol (MCP) để kết nối các agent với các tool & server.
- ✓ Hybrid search cho Retrieval Augmented Generation (RAG) và các cách thức thực tế để sử dụng memory trong các agent.
Với hơn 95% nội dung được viết lại hoàn toàn so với phiên bản đầu tiên, AI Agent in Action vượt xa một bản cập nhật thông thường! Bạn sẽ đi thẳng từ response đầu tiên của agent đến các hệ thống biết sử dụng tool, làm việc cùng nhau, khai thác tri thức và tiếp thu phản hồi - tất cả đều được minh họa bằng các ví dụ thực tế xuyên suốt.
Nội dung bên trong sách:
- ✓ Autonomous agent design & deployment.
- ✓ MCP-based tool, resource, prompt, memory & server integration.
- ✓ Các reasoning & planning pattern bao gồm ReAct, Reflexion, Tree-of- Thought và Sequential Thinking.
Về người đọc:
Dành cho lập trình viên Python ở trình độ trung cấp. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về AI agent và các agentic system.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Sự trỗi dậy của các AI Agent.
- ✓ Chương 02. Các Core Component: Large language Model, Prompting & Agent.
- ✓ Chương 03. Action với Model Context Protocol cho các AI Agent.
- ✓ Chương 04. Kế kiến trúc và xây dựng các Multi-Agent System.
- ✓ Chương 05. Agent Reasoning & Planning.
- ✓ Chương 06. Làm việc với Memory & Knowledge RAG cho các Agent.
- ✓ Chương 07. Xây dựng các Agent mạnh mẽ với Evaluation & Feedback.
- ✓ Chương 08. Deploy các Agent & Agentic System.
- ✓ Chương 09. Hiểu về Agentic Loop.
- ✓ Chương 10. Khám phá cognitive agent có khả năng tư duy, giám sát và thích ứng.
- ✓ Chương 11. Các mẹo để xây dựng các Agentic System.
- ✓ Phụ lục A. Thiết lập code repository mẫu.
- ✓ Phụ lục B. Node.js setup cho local MCP server.