Ebook Xây Dựng Các Production AI Agent Cho Web - Design & Orchestrate Các Autonomous Agent Với MCP, Multi-Agent Pattern & Harness Engineering [Ấn Bản Lần 1, 9/2026] [PDF] [8823E]
Architect, orchestrate và deploy các AI agent có khả năng mở rộng với các pattern thực tế, các multi-agent system và evaluation framework.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Cung cấp các ví dụ thực tế về agentic web application sử dụng LLM, RAG và tool calling.
- ✓ Thiết kế và triển khai các AI assistant với các reasoning pattern như ReAct.
- ✓ Architect các hệ thống agent có khả năng mở rộng với tính năng planning, orchestration và autonomy.
2. Mô tả sách:
Thêm một LLM vào ứng dụng thì dễ, nhưng xây dựng một ứng dụng thông minh có thể sử dụng dữ liệu của bạn một cách đáng tin cậy, call các tool, đưa ra quyết định, hoàn thành nhiệm vụ và vận hành trong môi trường production lại khó hơn rất nhiều.
Cuốn sách "Xây Dựng Các Production AI Agent Cho Web" là một hướng dẫn thực chiến về kỹ thuật xây dựng các ứng dụng hiện đại được hỗ trợ bởi AI, vượt ra ngoài giới hạn của một chatbot cơ bản. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách tích hợp các LLM vào các ứng dụng web, sau đó mở rộng dần khả năng của chúng thông qua tool calling, RAG và MCP. Từ đó, bạn sẽ học cách các building block này kết hợp với nhau để tạo ra các AI assistant & agent có khả năng suy luận và hành động. Bạn sẽ khám phá kiến trúc ReAct, xây dựng ứng dụng agentic đầu tiên của mình, và tiến tới các kiến trúc agent nâng cao cũng như các multi-agent system. Bạn cũng sẽ nắm vững các agent pattern và anti-pattern đã được kiểm chứng , giúp bạn đưa ra các quyết định kiến trúc tốt hơn khi ứng dụng mở rộng quy mô.
Trong các chương sau, bạn sẽ học cách test các LLM và agent, quản lý API, deploy các ứng dụng agentic, áp dụng các thực tiễn AI có trách nhiệm, và build một agent harness cung cấp cấu trúc và các guardrail cần thiết để các agent vận hành một cách đáng tin cậy.
Đến cuối sách, bạn sẽ hiểu toàn bộ hành trình từ việc tích hợp LLM đầu tiên cho đến việc engineering các ứng dụng thông minh sẵn sàng cho production, có khả năng truy xuất thông tin, sử dụng công cụ, suy luận, cộng tác và hành động.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tích hợp LLM vào các ứng dụng web và mở rộng khả năng của chúng bằng tính năng tool calling and và các hệ thống bên ngoài.
- ✓ Build các RAG pipeline giúp neo giữ các ứng dụng AI vào dữ liệu kinh doanh và ứng dụng có liên quan.
- ✓ Sử dụng MCP để kết nối các ứng dụng AI với các công cụ, tài nguyên và khả năng khác.
- ✓ Build các AI agent thông minh bằng cách sử dụng ReAct, các kiến trúc agent nâng cao và các multi-agent pattern.
- ✓ Test và evaluate các LLM và agent để cải thiện độ tin cậy và độ chính xác.
- ✓ Build một agent harness với context, tools, guardrails và infrastructure cần thiết để đưa ứng dụng AI vào production.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các full-stack developer, software architect và AI practitioner đang muốn xây dựng các ứng dụng web thông minh do agent điều khiển. Sách cũng rất có giá trị đối với các tech lead và product manager đang làm việc với các sản phẩm hỗ trợ bởi AI.
Nếu bạn có hiểu biết cơ bản về web development và muốn tiến xa hơn việc tích hợp AI đơn giản để hướng tới các hệ thống agent tự chủ, sẵn sàng cho production, cuốn sách này sẽ cung cấp cho bạn các framework, tool và kinh nghiệm thực chiến để đạt được điều đó.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Giới thiệu về Agentic App.
- ✓ Chương 02. Xây dựng các Responsible AI System.
- ✓ Chương 03. Giới thiệu về Large Language Model (LLM).
- ✓ Chương 04. Xây dựng ứng dụng với các LLM.
- ✓ Chương 05. Nâng cao khả năng của LLM với Tool Calling.
- ✓ Chương 06. Giới thiệu về Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- ✓ Chương 07. GraphRAG - Retrieval Approach cho các Relationship-Heavy Question.
- ✓ Chương 08. ReAct Pattern.
- ✓ Chương 09. Xây dựng một AI Assistant.
- ✓ Chương 10. Agent Architecture: Từ AI Assistant đến Agent.
- ✓ Chương 11. Từ Agent Architecture đến các Planning System.
- ✓ Chương 12. Agent Orchestration & Autonomy.
- ✓ Chương 13. Multi-Agent Collaboration & Communication.
- ✓ Chương 14. Các Multi-Agent Pattern.
- ✓ Chương 15. Các Agent Design Pattern & Anti-Pattern
- ✓ Chương 16. Testing LLM & Agent với các Evaluation Framework.
- ✓ Chương 17. Xây dựng một Agent Harness.
- ✓ Chương 18. Chuẩn bị các Agent cho Production.
- ✓ Chương 19. Vận hành và cải thiện các Agent trong Production.