Lớp học nâng cao chuyên Agent

<ul><li><img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/33a86140-6cec-11f0-8395-0df7dffeba85-Screen_Shot_2025_07_30_at_09.23.05.png" width="1836" height="1484" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">Query Processing xử lý đầu vào của người dùng bằng cách định tuyến qua Semantic Router và tùy chọn kích hoạt mô-đun Reflection để hiểu rõ hơn về ý định truy vấn.</li><li>Research Agents bao gồm một Supervisor điều phối nhiều Agent để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu song song hoặc tuần tự.</li><li>Report Agents tổng hợp kết quả thành đầu ra có cấu trúc, trong đó Report Agent chịu trách nhiệm biên soạn nội dung và Visualization Agent giúp làm rõ thông tin thông qua biểu diễn trực quan.</li></ul>

Kiến trúc Deep Research

Kiến trúc hệ thống Deep Research

Xây dựng hệ thống Deep Research

Xây dựng hệ thống Deep Research

<ul><li>Agent là gì?</li><li>Setup LLMs cho Agent</li><li>Setup Function calling</li></ul>

[Live] Agent là gì? Tổ chức dự án Agent ngay từ đầu

<ul><li>Giới thiệu RAG</li><li>Agentic RAG</li><li>Chiến lược prompt cho Agent: ReAct, CoT</li><li>Kết nối các tools: RAG + Web Search</li><li>Lưu trữ dữ liệu: ChromaDB</li><li>Xây dựng hệ thống bán hàng sử dụng OpenAI SDK</li></ul>

[Live] Các kiến trúc Agents + Thực hành OpenAI Agent SDK

Dev dự án Agent sử dụng Model Context Protocol

[Live] Chuẩn Model + Context + Protocol - Framework MCP từ Claude

[Live] MCP nâng cao - Chi tiết về Resource

<ul><li>Agent2Agent Protocol</li></ul><ul><li>Framework Langchain + LangGraph</li></ul>

[Live] Các framework build multi-agents khác

<ul><li>Agent2Agent - A2A</li><li>LangGraph Agent with A2A Protocol</li><li>Khám phá thư viện Python A2A</li><li>Xây dựng Agent Network</li></ul>

Xây dựng hệ thống Deep Research

1. Kiến trúc hệ thống Deep Research

1.1. Kiến trúc Deep Research