Agent Learning: Memory, RAG và Skills Phát Triển Theo Thời Gian
Phần 10 của 12 — Làm agents thông minh hơn theo thời gian với long-term memory, RAG, task reflection và inter-agent knowledge sharing.
#langgraph
12 bài viết
Thiết Lập Dự Án: BaseAgent, State và Shared Infrastructure
Phần 4 của 12 — Xây dựng nền tảng: BaseAgent class, TeamState, agent config YAML, SQLite memory store và tool registry.
PO và BA Agents: Từ Client Brief Đến User Stories
Phần 5 của 12 — Xây dựng Product Owner và Business Analyst agents. PO làm rõ yêu cầu; BA chia nhỏ thành user stories có acceptance criteria.
SSE Agent: Code Generation, Self-Testing và Iteration
Phần 7 của 12 — Xây dựng Senior Software Engineer agent: viết code, chạy tests, và iterate cho đến khi pass.
QC và TA Agents: Định Nghĩa Chất Lượng và Thiết Kế Kỹ Thuật
Phần 6 của 12 — Xây dựng QC Engineer và Technical Architect agents. QC viết test cases trước khi code tồn tại. TA tạo technical spec và architecture decisions. Hai agent này chạy song song — tối ưu hóa đầu tiên trong pipeline.
TL, DevOps và PM Agents: Review, Deploy và Coordinate
Phần 8 của 12 — Xây dựng Tech Lead (code review), DevOps (CI/CD) và PM (coordination) agents.
Complete Workflow: Kết Nối Tất Cả Agents End-to-End
Phần 9 của 12 — Ghép nối 8 agents vào một LangGraph workflow hoàn chỉnh. Ví dụ E2E từ client brief đến deployed config.
Xây Dựng Đội Phần Mềm AI: Tại Sao Cần Mô Phỏng Một Team Dev Bằng Agents?
Phần 1 của 12 — Tầm nhìn đằng sau việc xây dựng các AI agent tự động cho mọi vai trò trong một team phần mềm: PO, BA, QC, TA, SSE, DevOps, TL và PM. Từ nút cổ chai của một developer đơn lẻ đến pipeline phát triển được hỗ trợ bởi AI.
Chọn Framework Cho AI Team: LangGraph vs AutoGen vs CrewAI
Phần 2 của 12 — So sánh chuyên sâu giữa LangGraph, AutoGen, CrewAI và Semantic Kernel để xây dựng multi-agent system. Tại sao chúng tôi chọn LangGraph và cách nó định hình kiến trúc AI team của chúng tôi.
Thiết Kế AI Team: Kiến Trúc, DDD và Communication Patterns
Phần 3 của 12 — Cách kiến trúc multi-agent system sử dụng Domain-Driven Design. Định nghĩa bounded contexts, domain events, state machines và communication patterns cho AI software team của bạn.
Xây Dựng Hệ Thống AI Agent Từ Số 0: Hướng Dẫn Implement Từng Bước
Hướng dẫn thực hành hoàn chỉnh để xây dựng hệ thống AI agent production-ready. Từ project setup đến deployment — mọi layer được implement với code hoạt động, tests, và Docker compose.
Xây Dựng Hệ Thống AI Agent $0: Kiến Trúc Từ Prototype Đến Production
Hướng dẫn kỹ thuật toàn diện để xây dựng hệ thống AI agent thực sự với retrieval, orchestration, tool use, và observability — hoàn toàn miễn phí bằng open-source. Bao gồm sơ đồ kiến trúc và phân tích chi phí thực.
Theo dõi blog
Nhận thông báo khi có bài viết mới về AI, .NET, kiến trúc cloud và nhiều chủ đề khác.