Xây dựng Trợ lý Nghiên cứu Đa tác vụ với LangGraph

Kỹ thuật AI đang chuyển dịch nhanh chóng từ các ứng dụng prompt đơn lẻ sang các hệ thống đa tác vụ tự trị, phức tạp. Nếu bạn có kỹ năng Python cơ bản và muốn xây dựng các ứng dụng thông minh có thể nghiên cứu, suy luận và cộng tác, đây chính là điểm bắt đầu của bạn. Khóa học này hướng dẫn bạn qua các khái niệm nền tảng của agentic AI. Bạn sẽ học cách thiết kế một trợ lý nghiên cứu đa tác vụ có khả năng chia nhỏ các truy vấn phức tạp, truy xuất thông tin chính xác và tổng hợp dữ liệu thành các phản hồi mạch lạc. Bằng cách đọc qua các giải thích có cấu trúc và các đoạn mã thực hành, bạn sẽ chuyển đổi từ lập trình truyền thống sang điều phối AI hiện đại. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu các thuật ngữ cốt lõi, định nghĩa và kiến trúc của các hệ thống AI đa tác vụ. • Xây dựng các ứng dụng AI phân tán, có trạng thái (stateful) bằng cách sử dụng LangGraph và Python. • Triển khai các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG) nền tảng để căn chỉnh các phản hồi của tác vụ dựa trên dữ liệu thực tế. • Thiết kế các tác vụ chuyên biệt cộng tác với nhau để nghiên cứu, tóm tắt và định dạng thông tin. • Áp dụng các thực hành Python hiện đại như type hints và dataclasses để kỹ thuật AI mạnh mẽ hơn. • Quản lý trạng thái tác vụ, điều hướng và bộ nhớ hội thoại một cách hiệu quả. Hành trình bắt đầu với việc phân tích rõ ràng các thuật ngữ AI chính và các định nghĩa nền tảng trước khi chuyển sang triển khai thực tế. Bạn sẽ khám phá các bài tập viết từng bước để dần dần kết hợp các tác vụ đơn lẻ thành một hệ thống nghiên cứu cộng tác mạnh mẽ. Được thiết kế cho các nhà phát triển Python và những người mới bắt đầu khao khát khám phá kỹ thuật AI, khóa học này không yêu cầu kinh nghiệm machine learning trước đó. Hãy bắt đầu xây dựng các trợ lý AI tự trị của riêng bạn ngay hôm nay.