AI Agent Engineering 02

<img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/f56bf560-7aad-11f1-aca9-69cd8a4f4b96-Screen_Shot_2026_07_08_at_16.14.00.png" width="2136" height="1644" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">Hướng dẫn làm bài tập: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/presentation/d/1eE2i3vkBJw__BhhHfi18qgXx-xrhWcm_N1ti4Q-OfY4/edit?usp=sharing">https://docs.google.com/presentation/d/1eE2i3vkBJw__BhhHfi18qgXx-xrhWcm_N1ti4Q-OfY4/edit?usp=sharing</a>Deadline: 15/07/2026Cách nộp bài: <ul><li>Upload lên Drive của bạn</li><li>Share quyền đến <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="mailto:protonxai@gmail.com">protonxai@gmail.com</a></li><li>Thông báo cho giáo viên chấm</li></ul>

Hướng dẫn làm bài tập

Nội dung

Bài tập lớn 1 - Lập trình Drive Agent

Nội dung:<ul><li>LLM Fundamentals</li><li>Transformer &amp; Attention</li><li>Prompt Engineering</li><li>Tool Calling</li><li>MCP (Model Context Protocol)</li><li>AI Agent Landscape</li></ul><hr><ul><li>Lab: Ví dụ điển hình về Agentic: Claude Code</li></ul>

Nền tảng Agentic AI + Framework Harness

<h3>Context Harness</h3><ul><li>RAG Architecture</li><li>Chunking Strategies</li><li>Embedding Models</li><li>Reranking</li><li>Hybrid Search</li><li>Agent Memory</li><li>Context Compression</li><li>Long Context Optimization</li></ul>Lab<ul><li>Xây Enterprise RAG</li><li>Multi-source Knowledge Base</li></ul>

Context Harness - Nền tảng RAG

<ul><li>Docker là gì?</li><li>Phân biệt image và container</li><li>Cài đặt Docker</li><li>Xây dựng Docker Image và chạy docker Container</li><li>Docker container</li></ul>

[Bổ trợ] Docker + Cloud

<ul><li>Lập trình reasoning</li><li>Lập trình gọi tools</li><li>Lập trình truy xuất memory</li></ul>

[Live] Context Harness - Thực hành lập trình - Lập trình đầy đủ 1 agent

<h3>Tool Harness</h3><ul><li>Function Calling</li><li>MCP Servers</li><li>API Integration</li><li>Tool Registry</li><li>Least Privilege Design</li><li>Retry Mechanisms</li><li>Error Recovery</li><li>Audit Logging</li></ul>Lab<ul><li>CRM Agent</li><li>ERP Agent</li><li>Database Agent</li></ul>

Tool Harness

<h3>Orchestration Harness</h3><ul><li>Agent Planning</li><li>DAG Workflows</li><li>State Machines</li><li>LangGraph</li><li>Multi-Agent Systems</li><li>Routing Strategies</li><li>Fallback Models</li><li>Parallel Execution</li></ul>Lab<ul><li>Research Agent</li><li>Customer Service Agent</li></ul>

Orchestration Harness

<h3>Evaluation Harness</h3><ul><li>Golden Datasets</li><li>LLM-as-a-Judge</li><li>Human Feedback</li><li>A/B Testing</li><li>Regression Testing</li><li>RAG Evaluation</li><li>Hallucination Detection</li></ul>Lab<ul><li>Build Evaluation Pipeline</li></ul>

Evaluation Harness

<h3>Security Harness</h3><ul><li>Prompt Injection</li><li>Jailbreak Defense</li><li>Data Leakage Prevention</li><li>PII Protection</li><li>Access Control</li><li>Credential Management</li><li>Secure Tool Access</li></ul>Lab<ul><li>Attack &amp; Defend AI Agents</li></ul>

Security Harness

<h3>Governance Harness</h3><ul><li>Audit Trail</li><li>Explainability</li><li>Approval Workflows</li><li>Human-in-the-loop</li><li>AI Policies</li><li>Risk Management</li><li>Compliance Frameworks</li></ul>Lab<ul><li>AI Governance Dashboard</li></ul>

Governance Harness

<h3>AgentOps Harness</h3><ul><li>Monitoring</li><li>Tracing</li><li>Cost Tracking</li><li>Latency Optimization</li><li>Accuracy Metrics</li><li>Drift Detection</li><li>Observability</li></ul>Tools:<ul><li>LangSmith</li><li>OpenTelemetry</li><li>Phoenix</li><li>Datadog</li></ul>

AgentOps Harness

Xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh gồm:<ul><li>Knowledge Base</li><li>RAG Pipeline</li><li>AI Agents</li><li>Tool Calling</li><li>Workflow Engine</li><li>Evaluation System</li><li>Security Layer</li><li>Governance Layer</li><li>Monitoring Layer</li></ul>

Bài tập lớn 1 - Lập trình Drive Agent

1. Nội dung

1.1. Hướng dẫn làm bài tập