Ebook Xây Dựng Các Hệ Thống Agentic AI - Học Cách Build Các Agent System Kết Nối Với MCP, A2A, Agent Loop, Harness Engineering & Cloud Deployment [Ấn Bản Lần 2, 11/2026] [PDF, EPUB] [8799E]

By Nhà Sách Tin Học - 05 tháng 11 2026 - No Comments

Vượt ra ngoài các agent độc lập. Xây dựng các agent system có khả năng tương tác cao, sẵn sàng cho production với MCP, A2A, agent loop, harness engineering, evaluation, observability, safety và enterprise cloud deployment.

1. Các tính năng chính:

✓ Mới trong phiên bản thứ hai: Kết nối các agent với MCP, A2A và các multi-agent framework hiện đại.
✓ Thiết kế các agent loop và harness đáng tin cậy cho memory, tool, context, retry và guardrails.
✓ Evaluate, secure, observe & deploy các agent trên Kubernetes và các managed AI platform.

2. Mô tả sách:

Phiên bản đầu tiên của "Xây Dựng Các Hệ Thống Agentic AI" đã cho thấy cách các autonomous agent lập luận, lên kế hoạch, phản ánh, sử dụng tool và cộng tác như thế nào. Phiên bản thứ hai này giải quyết thử thách tiếp theo: kết nối các agent trên nhiều tool, framework và platform khác nhau, sau đó xây dựng các loop, harness và infrastructure để đạt hiệu suất ổn định trong môi trường production.

Bạn sẽ củng cố agent stack với memory, context engineering, reasoning & recovery loop và harness engineering, sau đó chuyển sang các giao thức đang định hình lại agentic AI. Triển khai Model Context Protocol (MCP) cho tool & data access, sử dụng A2A cho apability discovery và cộng tác giữa các agent, đồng thời hiểu rõ vị trí ứng dụng của nó trong giao tiếp agent bất đồng bộ.

Nội dung mới kết hợp các tiêu chuẩn này với LangGraph, CrewAI, Google ADK và Strands. Bạn sẽ thiết kế các multi-agent workflow và deploy các distributed system với Kubernetes, Amazon Bedrock AgentCore và Google Vertex AI Agent Engine, đồng thời giải quyết các vấn đề về tracing, debugging, cost, reliability và trust boundary.

Bạn cũng sẽ evaluate các agent với AgentBench, GAIA, SWE-bench và các production metric, áp dụng human-in-the-loop control và governance, đồng thời đánh giá nơi các Small Language Model có thể giúp giảm độ trễ và chi phí. Cuối cùng, bạn sẽ xây dựng được các agent system có kết nối, có khả năng tương tác, quan sát được, bảo mật, đo lường được và sẵn sàng mở rộng quy mô.

3. Bạn sẽ học được gì:

✓ Thiết kế hệ thống multi-agent có khả năng tương tác với MCP và A2A.
✓ Xây dựng các agent loop cho reasoning, reflection, tool & recovery.
✓ Xây dựng các harness cho context, memory, tool access & guardrails.
✓ Tích hợp LangGraph, CrewAI, ADK, Strands và các agent framework.
✓ Deploy các distributed agent trên Kubernetes và các managed AI platform.
✓ Evaluate agent với AgentBench, GAIA, SWE-bench và tracing.
✓ Áp dụng HITL, governance, safety control và trust boundary.
✓ Sử dụng các SLM cho lower latency, edge deployment và cost control.

4. Sách này dành cho ai:

Cuốn sách này dành cho các software developer, AI engineer, enterprise & solution architect, platform engineer và technical leader đang xây dựng các production agentic system. Đây là tài liệu lý tưởng cho độc giả của phiên bản đầu tiên muốn chuyển từ các agent độc lập sang kiến trúc multi-agent có khả năng tương tác, agent loop, harness engineering, các giao thức hiện đại, evaluation và cloud deployment. Sự quen thuộc với Python, API, các ứng dụng LLM hoặc các khái niệm cơ bản về agent sẽ rất hữu ích.

Mục lục:

✓ Phần 1: Sự trỗi dậy của các hệ thống Agentic AI:
✓ Chương 01: Nền tảng của Agentic AI.
✓ Chương 02: Agent Cognitive Architecture: Memory, Context & Reasoning.
✓ Chương 03: Agent Harnesses & Execution Loop.
✓ Phần 2: Model Context Protocol (MCP):
✓ Chương 04: Tính tương tác là yêu cầu tất yếu: Tại sao các tiêu chuẩn lại quan trọng.
✓ Chương 05: Tìm hiểu về MCP Architecture & Implementation.
✓ Chương 06: Ứng dụng thực tế của MCP: Security, Deployment & Các Case Study.
✓ Phần 3: Agent-to-Agent Communication:
✓ Chương 07: A2A Protocol Fundamentals: Agent Card & Capability Discovery.
✓ Chương 08: Xây dựng với A2A: Multi-Agent System & Framework Integration.
✓ Phần 4: Từ Protocol đến Production:
✓ Chương 09: Deploy các Distributed Agent System.
✓ Chương 10: Agent Evaluation Framework & Benchmarking.
✓ Chương 11: Responsible AI, Safety & Ethics cho Agent.
✓ Phần 5: Hướng tới tương lai:
✓ Chương 12: Các Small Language Model cho Agentic System.
✓ Chương 13: Tương lai của Agentic AI.

LƯU Ý: Pass mở file pdf là mật khẩu giải nén chung của tài liệu !

LIKE FAN PAGE ĐỂ NHẬN KHÓA HỌC MỚI NHẤT TẠI ĐÂY

MỜI BẠN THAM GIA GROUP CÙNG TRAO ĐỔI TẠI ĐÂY

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia sẽ bài viết lên:

Thẻ bài viết:

A2A Agent Loop Agentic AI AI AI Agents EBOOK Harness Engineering MCP Model Context Protocol

Nhà Sách Tin Học

Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!

Tin mới nhất