Phát triển nhân vật AI với LangGraph, AutoGen, và Semantic Kernel

Chuyển đổi từ chatbot đơn giản sang các nhân viên AI tự trị đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Bạn sẽ có được kỹ năng để vượt qua các yêu cầu cơ bản và tạo ra các luồng công việc AI tinh vi, thích nghi để xử lý sự phức tạp của thế giới thực. Bằng cách làm theo chương trình này, bạn sẽ biến đổi từ một người mới bắt đầu thành một nhà phát triển có khả năng phối hợp môi trường đa tác nhân. Bạn sẽ học cách quản lý các trạng thái đối thoại, thực hiện các vòng phản hồi, và kết nối các mô hình AI với dữ liệu và hàm bên ngoài. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cơ bản của các tác nhân tự trị và các vòng suy luận tác nhân - Tạo các dòng công việc phức tạp, đầy đủ trạng thái bằng LangGraph để quản lý các quy trình và logic tuần hoàn - Thực hiện các mô hình hợp tác đa nhân viên sử dụng khung AutoGen cho việc phân công nhiệm vụ - Apply Semantic Kernel to integrate AI capabilities into structured software environments - Hợp nhất các mô hình con người trong vòng lặp để đảm bảo an toàn và chính xác trong các quyết định do nhân viên điều khiển - Cấu hình khả năng gọi công cụ và thực hiện hàm cho tương tác hệ thống thế giới thực - Thực hành thiết kế hệ thống agentic sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho các phản ứng nền Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các nguyên tắc cốt lõi của thiết kế agentic trước khi hướng dẫn bạn qua các mô hình thực hiện cụ thể của các khung dẫn đầu của ngành công nghiệp. Bạn sẽ khám phá cách xây dựng bộ nhớ agent, quản lý các cuộc đối thoại đa lượt, và gỡ lỗi các tương tác phức tạp. Chương trình này được thiết kế cho những người phát triển và những người đam mê AI mới đến với các khung agentic; không cần phải có kinh nghiệm trước đó với LangGraph hoặc AutoGen. Hãy bắt đầu xây dựng các agent thông minh vượt qua các tương tác chat đơn giản ngay hôm nay.