Bài viết hướng dẫn xây dựng trợ lý AI local chi phí bằng cách kết hợp Hermes Agent với Ollama. Người dùng sẽ cài đặt Ollama, chọn mô hình gemma4:31b hỗ trợ tool calling, và cấu hình Hermes trỏ tới endpoint tương thích OpenAI của Ollama. Để tối ưu hiệu suất, bài viết đề xuất cách tối ưu hóa context window và tải mô hình để tăng tốc độ. Hệ thống có thể mở rộng qua Telegram gateway để truy cập từ xa và thêm fallback cloud cho những câu hỏi khó local xử lý không được.
Why read it: Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng trợ lý AI agent hoàn toàn miễn phí, chạy local với Hermes và Ollama, kèm khả năng mở rộng qua Telegram và fallback cloud.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://machinelearningmastery.com/local-agentic-ai-workflows-with-hermes-ollama. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
CoreWeave và NVIDIA đã hợp tác đẩy nhanh agentic AI trên hệ thống Vera Rubin NVL72 và Vera CPU, mang lại hiệu năng cao cho các công ty như Cognition. Sự hợp tác này tiếp nối quãng thời gian gần một thập kỷ sử dụng NVIDIA infrastructure, đảm bảo hệ thống luôn hiệu quả, bền bỉ và linh hoạt qua nhiều thế hệ công nghệ. Việc này giúp các doanh nghiệp triển khai agentic AI với tốc độ xử lý nhanh hơn và chi phí vận hành tối ưu. Hợp tác giữa CoreWeave và NVIDIA cho thấy xu hướng hướng tới các giải pháp AI có khả năng mở rộng và tái sử dụng tốt hơn trong môi trường production.
Bài viết giải thích cách NVIDIA và CoreWeave tạo ra giải pháp AI Agent mạnh mẽ, giúp doanh nghiệp triển khai mô hình AI hiệu quả qua nhiều thế hệ.
Xây dựng các ứng dụng agent phức tạp với nhiều LLMs (Large Language Models) khác nhau dẫn đến AI sprawl, gây khó khăn trong quản lý và mở rộng quy mô. Vấn đề kỹ thuật cốt lõi là thiếu framework thống nhất để orchestrate các agent này một cách hiệu quả. Hệ quả là tăng chi phí vận hành, giảm độ tin cậy của hệ thống và làm phức tạp hóa việc bảo trì. Bài đề xuất giải pháp sử dụng architecture pattern như "Agent Orchestration Layer" giúp quản lý lifecycle của các agents một cách centralized. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu rõ cách implement các design patterns này với các công cụ cụ thể như LangChain hoặc LlamaIndex.
Bài viết này giúp lập trình viên triển khai ứng dụng AI agent hiệu quả mà không gây ra hệ thống phân mảnh hỗn loạn.
Tác giả đã thử nghiệm Qwen3.6, một local LLM, trên ổ SSD gần đầy dung lượng để tự động xác định file có thể xóa. Bằng cách cho mô hình truy cập toàn bộ hệ thống, Qwen3.6 đã phân tích hàng nghìn file và đề xuất xóa 1.2GB dữ liệu thừa, chủ yếu là cache và duplicate files. Kết quả cho thấy local LLM có khả năng quản lý Storage space hiệu quả hơn các công cụ truyền thống. Bài viết minh chứng tiềm năng của AI trong tự động hóa tác vụ hệ thống, đặc biệt khi kết hợp với kỹ thuật RAG để tăng độ chính xác.
Bài viết này cho thấy cách sử dụng LLM để tự động dọn dẹp ổ cứng hiệu quả hơn con người.
Bối cảnh: Salmon công bố Execution Verification Infrastructure (EVI) nhằm bảo vệ AI agents và autonomous systems trong bối cảnh ngày càng nhiều hệ thống tự chủ ra mắt. Nguyên nhân kỹ thuật: EVI sử dụng Zero-knowledge proofs (zk-SNARKs) để xác minh thực thi mã mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm, giải quyết vấn đề xác minh hoạt động của các hệ thống AI không đáng tin cậy. Hệ quả: Giải pháp này giúp ngăn chặn tấn công tampering và đảm bảo behavior consistency của các agents tự động, đặc biệt quan trọng với ứng dụng trong healthcare và financial systems. Điều đáng học: EVI đại diện cho bước tiến quan trọng trong việc xây dựng secure execution framework cho AI, có thể áp dụng rộng rãi trong các hệ thống đòi hỏi high-stakes decision-making.
Salmon EVI giúp lập trình viên đảm bảo tính xác thực và an toàn cho hệ thống AI và tự động hóa trong quá trình thực thi.
Tác giả nhận ra không cần cài đặt mỗi ứng dụng self-hosted mới vào hệ thống của mình. Nguyên nhân kỹ thuật là mỗi container thêm một lớp phức tạp với dependency, volume management và resource overhead. Hệ quả là hệ thống trở nên nặng nề, tốn tài nguyên và khó bảo trì. Bài viết chia sẻ cách tối ưu stack bằng cách chọn kỹ ứng dụng nào cần container hóa và ứng dụng nào có thể chạy trực tiếp. Điều đáng học là việc giảm số lượng container từ 34 còn 12 đã giúp hệ thống ổn định hơn đáng kể.
Tìm hiểu cách quản lý ứng dụng self-hosted hiệu quả để tránh chồng chéo và tối ưu hóa hệ thống.
Trong bối cảnh AI ngày càng phát triển, việc chạy các AI agent trực tiếp trên thiết bị di động trở thành xu hướng mới. AGI Inc. đang tối ưu hóa các AI model để hoạt động hiệu quả trên edge computing chips, giải quyết vấn đề latency và bảo mật. CEO Div Garg nhấn mạnh việc tích hợp cơ chế an toàn vào các tương tác ứng dụng tự động. Điều đáng học hỏi là phương pháp xử lý AI tại edge giúp giảm phụ thuộc vào cloud, đồng thời bảo vệ dữ liệu người dùng tốt hơn.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tận dụng điện thoại làm phần cứng AI và tối ưu hóa mô hình cho thiết bị biên.
Tác giả đã triển khai local LLM (Large Language Model) trên mạng Tailscale để truy cập từ xa hiệu quả. Cấu hình kỹ thuật bao gồm việc sử dụng Tailscale Mesh để tạo tunnel bảo mật, kết hợp với container hóa bằng Docker trên máy chủ local. Giải pháp này cho phép truy cập LLM với độ trễ thấp dưới 100ms từ bất kỳ đâu, nhờ cơ chế routing tối ưu của Tailscale. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết về thiết lập Tailscale SSH cùng cấu hình firewall để đảm bảo bảo mật. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu rõ cách cấu hình Tailscale ACL và tối ưu hóa hiệu suất khi kết nối với các mô hình AI lớn.
Tailscale giúp bạn truy cập mô hình ngôn ngữ cục bộ từ bất kỳ đâu trên thế giới một cách đơn giản và an toàn.
Trong bối cảnh lập trình viên thường đối mặt với việc mất đi tài liệu dự án, tác giả đã sử dụng local LLM để tái tạo tài liệu đã xóa chỉ từ source code. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình nhỏ Mistral 7B được fine-tune với LoRA (Low-Rank Adaptation) có khả năng hiểu cấu trúc và logic từ code. Hệ quả là mô hình đã tái tạo lại tài liệu với độ chính xác gần như hoàn toàn, chỉ khác biệt ở một số chi tiết nhỏ về tính năng không còn được sử dụng. Điều đáng học là đây là minh chứng cho việc local processing có thể giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc lập trình mà không cần dựa vào cloud services.
Bài viết này chỉ ra cách một mô hình ngôn ngữ cục bộ có thể tái tạo lại tài liệu dự án đã xóa chỉ từ mã nguồn, giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian và công sức khi bảo trì dự án.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it