Một cái nhìn tổng quan có lớp về các khái niệm chính của AI Agentic. Hãy cùng hiểu từng bước: 1️⃣ LLMs (lớp nền tảng) Ở trung tâm, bạn có các LLM như GPT, DeepSeek, v.v. Các ý tưởng cốt lõi: - Phân tách & suy diễn: cách văn bản được xử lý bởi mô hình - Kỹ thuật tạo đầu vào: thiết kế đầu vào để có đầu ra tốt hơn - API LLM: giao diện lập trình để tương tác với các mô hình Đây là động cơ thúc đẩy mọi thứ khác. 2️⃣ AI Agents (xây dựng trên LLMs) Các Agent bao bọc xung quanh LLMs để cho phép hành động tự động. Các trách nhiệm chính: - Sử dụng công cụ & gọi chức năng: kết nối LLMs với các API/công cụ bên ngoài - Lý luận của Agent: các phương pháp như ReAct hoặc Chain-of-Thought - Lập kế hoạch nhiệm vụ: chia nhỏ các nhiệm vụ lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn - Quản lý bộ nhớ: theo dõi lịch sử, ngữ cảnh và thông tin dài hạn Các Agent làm cho LLMs hữu ích trong các quy trình làm việc thực tế. 3️⃣ Hệ thống Agentic (đa tác nhân)...