Chia Sẻ Khóa Học Làm Chủ MCP & ACP [Khóa 5849 A]
Model Context Protocol (MCP) và Agent Communication Protocol (ACP) cho các AI-Driven Workflow.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu được những nền tảng về MCP và ACP cũng như vai trò của chúng trong các hệ thống AI.
- ✓ Học cách triển khai MCP để quản lý model context trong các AI workflow.
- ✓ Làm chủ ACP để cho phép giao tiếp hiệu quả giữa các AI agent.
- ✓ Xây dựng các dự án thực tế bằng MCP và ACP trong môi trường mô phỏng.
- ✓ Khám phá các best practice để thiết kế các hệ thống AI communication có khả năng mở rộng và an toàn.
Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo không phải là những khái niệm mới. Khái niệm Machine Learning đã được giới thiệu vào đầu những năm 1950, và AI được sử dụng lần đầu tiên tại Hội nghị Dartmouth năm 1956. Tuy nhiên, khi máy tính ngày càng mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn, các mô hình machine learning phức tạp hơn đã được phát triển trong những năm gần đây. Sự tiến bộ trong lĩnh vực AI đạt đến đỉnh cao vào tháng 11 năm 2022 khi ChatGPT được OpenAI giới thiệu. ChatGPT cho phép mọi người giao tiếp trực tiếp với một hệ thống AI được xây dựng dựa trên một Large Language Model (LLM).
LLM là một network các mô hình machine learning được đào tạo trên hầu hết mọi dữ liệu có sẵn trên Internet và có khả năng hiểu và phản hồi bằng ngôn ngữ con người. Sự tiện lợi này đã đưa AI vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta và khởi đầu một làn sóng mới về các hệ thống và workflow dựa trên AI.
Các hệ thống cần các thuật toán phức tạp để hoạt động giờ đây sử dụng các LLM để hiểu môi trường của chúng, đưa ra các quyết định phức tạp và tương tác với các hệ thống bên ngoài. Khi các hệ thống AI phức tạp xuất hiện, Model Context Protocol (MCP) đã được giới thiệu như một tiêu chuẩn ban đầu để các nhà phát triển và công ty có thể sử dụng kiến trúc và giao thức tương tự để xây dựng các công cụ cung cấp dữ liệu môi trường (context) cho các hệ thống AI.
Các Agent cũng được tạo ra để xây dựng các workflow phức tạp được điều phối bởi AI. Chúng ta gọi đây là Agentic AI. Các Agent không chỉ có thể giao tiếp với các Large Language Model (hay AI nói chung) mà còn có thể giao tiếp với nhau. Tương tự như Microservices, các Agent là các quy trình độc lập, đòi hỏi một giao thức để trao đổi thông tin với các Agent khác và với AI. Giao thức này đã được phát triển thành Agent Communication Protocol hay ( ACP) .
MCP và ACP là hai khái niệm không thể tách rời và đều được sử dụng để phát triển các hệ thống dựa trên AI. MCP cung cấp "Cái gì", còn ACP hướng đến "Cách thức". Là một người đam mê, bạn phải biết khi nào và sử dụng MCP và ACP như thế nào. Đó là lý do tại sao cả MCP và ACP đều được giảng dạy trong khóa học này.
Khóa học phù hợp với mọi cấp độ AI. Dù bạn là một leader, một product manager, một solution architect hay một developer, bạn đều có thể học hỏi được rất nhiều từ khóa học này. Nếu bạn yêu thích lập trình, bạn sẽ đặc biệt thích khóa học này vì quá trình phát triển MCP và ACP được giải thích chi tiết bằng Python và các Software Development Kit (SDK) phổ biến.
Kết thúc khóa học này, bạn sẽ có nền tảng kỹ thuật và khái niệm để xây dựng các hệ thống AI nâng cao, vượt ra ngoài những tương tác đơn lẻ: các hệ thống có thể maintain context, điều phối giữa các component và thích ứng thông minh với các tác vụ đang phát triển. Dù đang xây dựng prototype hay scaling các agentic application cấp doanh nghiệp, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn các công cụ và sự tự tin để dẫn đầu làn sóng phát triển AI tiếp theo.
Nội dung khóa học:
- ✓ 1.Giới thiệu:
- ✓ Giới thiệu.
- ✓ AI Agent là gì?
- ✓ MCP là gì?
- ✓ ACP là gì?
- ✓ Tại sao ACP và MCP lại liên quan?
- ✓ Demo về Weather MCP trong Claude Desktop.
- ✓ 2. Tìm hiểu sâu về Model Context Protocol (MCP):
- ✓ MCP Architecture : Host.
- ✓ MCP Architecture: Client.
- ✓ MCP Architecture: Server.
- ✓ Các Giao thức Nền tảng của MCP.
- ✓ MCP in Action với Claude Desktop.
- ✓ 3. Coding các MCP Server & Client cho Developer:
- ✓ Thiết lập Coding Environment của Bạn.
- ✓ Coding một MCP Server Tool với Python.
- ✓ Coding MCP Server Resource với Python.
- ✓ Coding MCP Server Prompt với Python.
- ✓ Loading MCP Server vào Claude Desktop.
- ✓ Streamable HTTP Transport trong các MCP Server.
- ✓ Production-grade Deployment & Stateful MCP Server.
- ✓ Phát triển các MCP Client.
- ✓ Bảo mật HTTP MCP Server & Client với Open Authetnication (OAuth).
- ✓ Sampling trong MCP.
- ✓ 4. Khám phá Agent Communication Protocol (ACP):
- ✓ Giới thiệu về Agent Communication Protocol (ACP).
- ✓ Development of ACP.
- ✓ Agent Run Lifecycle trong ACP.
- ✓ Hãy cùng tạo một AI Agent tương thích với ACP.
- ✓ Sử dụng Large Language Models (LLM) trong các ACP-compatible Agent.
- ✓ Agent Manifests & Discovery trong ACP.
- ✓ Messae Structure trong ACP.
- ✓ Stateful ACP Agents.
- ✓ Tích hợp các công cụ MCP với các AI Agent & Large Language Model.
- ✓ 5. Production Grade ACP Server:
- ✓ Giới thiệu.
- ✓ Scalability của ACP Server.
- ✓ Security trong ACP Server.
- ✓ Triển khai Observability trong ACP Server.
- ✓ 6. Tổng kết khóa học:
- ✓ Những cân nhắc về đạo đức của MCP.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các AI developer và machine learning engineer.
- ✓ Các Data scientist quan tâm đến tích hợp hệ thống AI.
- ✓ Các System architect đang thiết kế các giải pháp AI dựa trên Agent.
- ✓ Người học từ trung cấp đến nâng cao có kiến thức cơ bản về AI, Python và các khái niệm về mạng.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU