Ebook Các Agentic Architectural Pattern Để Xây Dựng Các Multi-Agent System - Các Design Pattern Và Thực Tiễn Đã Được Chứng Minh Cho GenAI, Agent, RAG, LLMOps Và Các Hệ Thống AI Quy Mô Doanh Nghiệp [Ấn Bản Lần 1, Tháng 1/2026] [PDF, EPUB] [9094E]
Chuyển đổi các thử nghiệm GenAI thành các agent thông minh sẵn sàng cho production với các hệ thống AI có khả năng mở rộng, các architectural pattern, framework và responsible AI & governance best practice.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Xây dựng các hệ thống single & multi-agent GenAI mạnh mẽ để sử dụng trong doanh nghiệp.
- ✓ Hiểu rõ về GenAI & Agentic AI maturity model cũng như lộ trình áp dụng trong doanh nghiệp.
- ✓ Sử dụng prompt engineering & optimization, nhiều kiểu RAG khác nhau và LLMOps để nâng cao khả năng và hiệu suất của AI.
2. Mô tả sách:
Generative AI đã vượt qua giai đoạn cường điệu, và các doanh nghiệp hiện đang đối mặt với thách thức biến các prototype thành các giải pháp có khả năng mở rộng. Cuốn sách này là cẩm nang hướng dẫn bạn xây dựng các agent thông minh được hỗ trợ bởi LLM.
Bắt đầu với một GenAI maturity model, bạn sẽ học cách đánh giá mức độ sẵn sàng của tổ chức và tạo ra lộ trình hướng tới việc áp dụng agentic AI. Bạn sẽ làm chủ các chủ đề nền tảng như lựa chọn mô hình và LLM deployment, tiến tới các phương pháp nâng cao như RAG, fine-tuning, in-context learning và LLMOps, đặc biệt là trong bối cảnh của agentic AI. Bạn sẽ khám phá một thư viện phong phú các agentic AI design pattern để giải quyết các vấn đề về coordination, explainability, fault tolerance và human-agent interaction. Cuốn sách này giới thiệu một hierarchical multi-agent architecture cụ thể, trong đó các high-level orchestrator agent quản lý các business workflow phức tạp bằng cách ủy thác toàn bộ các sub-process cho các agent chuyên biệt. Bạn sẽ thấy cách các agent này cộng tác và giao tiếp bằng cách sử dụng Agent-to-Agent (A2A) protocol.
Để đảm bảo hệ thống của bạn sẵn sàng cho môi trường sản xuất, chúng tôi cung cấp một framework thực tế cho observability bằng cách sử dụng các life cycle callback, mang đến cho bạn khả năng truy vết chi tiết cần thiết cho debugging, compliance và cost management. Mỗi pattern đều được hỗ trợ bởi các kịch bản thực tế và code example sử dụng open source Agent Development Kit (ADK).
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Áp dụng các design pattern để handle instruction drift, cải thiện coordination và build các fault-tolerant AI system.
- ✓ Thiết kế các hệ thống với ba layer của agentic stack: function calling, tool protocols (MCP) và A2A collaboration.
- ✓ Phát triển các ứng dụng GenAI có trách nhiệm, đạo đức và dễ quản lý.
- ✓ Sử dụng các framework như ADK, LangGraph và CrewAI với các code example.
- ✓ Làm chủ prompt engineering, LLMOps và các AgentOps best practice.
- ✓ Build các agentic system bằng cách sử dụng RAG, fine-tuning và in-context learning.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Cuốn sách này dành cho các AI developer, data scientist và các chuyên gia mong muốn ứng dụng GenAI và agentic AI để giải quyết các thách thức kinh doanh. Người đọc cần có kiến thức cơ bản về dữ liệu và các khái niệm phần mềm. Cuốn sách cung cấp một lộ trình rõ ràng cho người mới bắt đầu đồng thời cung cấp những kiến thức nâng cao cho những người đã và đang thử nghiệm công nghệ này. Với các case study thực tế, hướng dẫn kỹ thuật và các ví dụ tập trung vào sản xuất, cuốn sách hỗ trợ nhiều trình độ kỹ năng, từ việc học các kiến thức nền tảng đến xây dựng các hệ thống autonomous AI, phức tạp cho doanh nghiệp.
5. Mục lục:
- ✓ Phần 1. Các nền tảng và khái niệm cốt lõi về Agent:
- ✓ Chương 01. GenAI trong doanh nghiệp: Landscape, Maturity & Agent Focus.
- ✓ Chương 02. Các Agent-Ready LLM: Lựa chọn, Triển khai và Thích ứng.
- ✓ Chương 03. Phạm vi thích ứng của LLM dành cho các Agent: Từ RAG đến Fine-tuning.
- ✓ Phần 2. Agentic AI: Architecture & Các Design Pattern:
- ✓ Chương 04. Agentic AI Architecture: Component & Interaction.
- ✓ Chương 05. Các Multi-Agent Coordination Pattern.
- ✓ Chương 06. Các Explainability & Compliance Agentic Pattern.
- ✓ Chương 07. Các Robustness & Fault Tolerance Pattern.
- ✓ Chương 08. Các Human-Agent Interaction Pattern.
- ✓ Chương 09. Các Agent-Level Pattern.
- ✓ Chương 10. Các System-Level Pattern cho Production Readiness.
- ✓ Chương 11. Advanced Adaptation: Xây dựng các Agent có khả năng học hỏi.
- ✓ Phần 3. Execution: Chiến lược, các trường hợp sử dụng và tương lai:
- ✓ Chương 12. Một lộ trình thực tế: Triển khai các Agentic Pattern by Maturity Level.
- ✓ Chương 13. Use Case: Một Single Agent cho Loan Processing.
- ✓ Chương 14. Use Case: Một Multi-Agent System cho Loan Processing.
- ✓ Chương 15. Các Agent Framework - Use Case: Một Multi-Agent System cho Loan Processing với CrewAI & LangGraph.
- ✓ Chương 16. Kết luận: Vạch ra hành trình Agentic AI của bạn.