#langchain

Building a Streamlit UI for My LangGraph AI Agent

Bài viết hướng dẫn xây dựng giao diện web Streamlit cho một AI agent chăm sóc khách hàng sử dụng LangGraph, bao gồm quản lý trạng thái phiên, khởi tạo graph trạng thái, xử lý luồng đặt lịch (báo giá, chọn khung giờ, xác nhận) và hiển thị dưới dạng component Streamlit. Dự án sử dụng Poetry để quản lý phụ thuộc và tích hợp Langfuse để theo dõi quan sát.

Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI tích hợp với các mô hình như LangGraph, bài này sẽ giúp bạn xây dựng giao diện người dùng Streamlit chuyên nghiệp, quản lý trạng thái cuộc trò chuyện hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc từ khóa, lịch hẹn và xác nhận đơn đặt hàng một cách tự động.

The Missing Piece of Agent Self-Improvement

Bài viết hướng dẫn chi tiết từng bước cải thiện khả năng tự nâng cấp của agent thông qua code.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng hệ thống tự học tự cải tiến bằng cách kết hợp AI với logic lập trình, giúp tự động hóa quá trình học tập và tối ưu hóa kiến thức của mình theo thời gian.

How we built an autonomous SRE agent for Kubernetes

LangChain đã phát triển một tác nhân SRE (Site Reliability Engineering) tự động cho các triển khai Kubernetes bằng cách kết hợp Deep Agents, yêu cầu phê duyệt từ con người trước khi thay đổi, theo dõi bằng LangSmith, và đánh giá (evals) hiệu suất.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quản lý Kubernetes mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ SRE truyền thống sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống tự động hóa thông minh, kết hợp trí tuệ nhân tạo và quy trình phê duyệt con người để giải quyết vấn đề theo kịp thời hiệu quả.

I Replaced a 15-Minute Booking Process with a LangGraph AI Agent

Bài viết hướng dẫn xây dựng một AI agent hỗ trợ khách hàng theo trạng thái (stateful) bằng Python, LangGraph và LangChain để tự động hóa quy trình đặt dịch vụ nhiều bước. Agent này thu thập thông tin dịch vụ qua hội thoại, tính giá, đề xuất lịch hẹn và xác nhận đặt chỗ, thay thế quy trình thủ công mất 15 phút. Hướng dẫn bao gồm thiết kế trạng thái đồ thị (graph state) với TypedDict, điều hướng có điều kiện giữa các node, và tích hợp Langfuse để quan sát LLM như theo dõi token và chi phí. Mã nguồn có sẵn trên GitHub.

Là người phát triển muốn tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng phức tạp bằng cách kết hợp logic stateful và AI, bạn nên đọc bài này để học cách xây dựng một hệ thống agent thông minh, từ thiết kế graph trạng thái đến tối ưu hóa chi phí và observability trong ứng dụng Python.

Evaluating code review agents with ReviewBench

LangChain đã phát triển ReviewBench, một bộ tiêu chuẩn để đánh giá hiệu suất của các tác nhân (agents) xem xét mã dựa trên phản hồi từ các reviewer đáng tin cậy trong các pull request (PR) thực tế.

Bạn nên đọc để hiểu cách xây dựng một công cụ đánh giá hiệu quả cho các công cụ hỗ trợ review code, giúp bạn so sánh và tối ưu hóa khả năng tự động hóa kiểm tra và phản hồi trong quá trình phát triển phần mềm.

Agentic AI using LangGraph – Build AI Agents & Automate Workflows

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của các tác nhân AI tự chủ, vượt khỏi mô hình LLM đơn lời nhắc truyền thống. Bài viết giới thiệu LangGraph như công cụ xây dựng các tác nhân AI (AI Agents) và tự động hóa quy trình làm việc.

Là người phát triển cần hiểu cách xây dựng và điều khiển các AI tự động hóa bằng LangGraph để tự động hóa công việc phức tạp, tối ưu hóa hiệu suất và giải quyết vấn đề không thể thực hiện với các mô hình LLM đơn giản.

Building Governed Agents: A Framework for Cost, Control, and Compliance

Cổng (gateway) đóng vai trò là bộ điều khiển runtime cho AI doanh nghiệp, chuyển đổi chính sách thành các quyết định có thể thi hành đối với mọi cuộc gọi model, cuộc gọi tool và bước nhảy agent.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI cho doanh nghiệp nên đọc để hiểu cách xây dựng các hệ thống thông minh có thể kiểm soát chi phí, tuân thủ quy định và đảm bảo an toàn trong từng giao tiếp với AI, từ việc gọi API đến điều khiển các agent phức tạp.

How to Build Your First Multi-Agent AI System in Python and LangGraph

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống đa tác nhân AI (multi-agent AI system) bằng Python, lần lượt triển khai không framework điều phối (no orchestration framework) rồi sử dụng LangGraph với nodes, edges và shared state.

Một lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng hệ thống AI đa nhân vật đơn giản nhưng hiệu quả bằng Python và LangGraph, giúp hiểu cách tổ chức logic phân tán mà không cần framework điều khiển trung tâm.

How I Boosted a Local SQL Agent’s Accuracy from 13% to 72% in Production

Tác giả đã cải thiện độ chính xác của SQL Agent từ 13% lên 72% trong môi trường sản xuất bằng cách xây dựng một trợ lý nông nghiệp riêng tư kết hợp hybrid RAG, mô hình Qwen2.5 7B và LangChain trên GPU tiêu dùng.

Nếu bạn đang làm việc với các hệ thống tự động hóa dữ liệu SQL hoặc xây dựng giải pháp AI tích hợp với cơ sở dữ liệu, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa độ chính xác của các mô hình AI trong môi trường sản xuất thực tế.

How to Use Prompt Engineering and Context Engineering for AI Agents

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng prompt engineering và context engineering để nâng cao hiệu suất của AI agent, bắt đầu từ một đầu vào cơ bản rồi cải thiện dần.

Lập trình viên cần đọc bài này để học cách tối ưu hóa hiệu suất và tính linh hoạt của các ứng dụng AI thông qua kỹ thuật prompt và context engineering—không chỉ là cải thiện giao diện mà còn là xây dựng logic xử lý thông tin hiệu quả hơn.

How to Build Your Own Local AI Agent with Tool Calling and Memory

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng một AI agent chạy cục bộ bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và Python, hỗ trợ tool calling (gọi hàm Python) và bộ nhớ ngắn hạn (InMemorySaver). Toàn bộ hệ thống hoạt động trên máy cá nhân mà không tốn phí API, kèm code mẫu, demo so sánh trước/sau khi tích hợp tools và memory, cùng gợi ý mở rộng bộ nhớ dài hạn.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc hoặc xây dựng hệ thống thông minh trên máy tính cá nhân mà không phụ thuộc vào các dịch vụ cloud, bài này sẽ hướng dẫn cách tạo một AI thông minh bản địa với khả năng gọi công cụ và nhớ ngắn hạn—từ đó tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất.

LangChain vs LangGraph: Which Should You Use in 2026?

Nếu dự án AI của bạn cần xử lý tuần tự (LLM chains) thì LangChain phù hợp, còn workflow phức tạp (multi-agent, vòng lặp) thì LangGraph ưu việt hơn nhờ kiến trúc stateful.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách LangGraph mở rộng khả năng thiết kế lưu trữ và điều khiển chuỗi hành động phức tạp hơn với các graph-based logic, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ linh hoạt cho các ứng dụng AI quy mô lớn trong tương lai.

How to Build and Schedule Local AI Assistants for Daily Tasks

Hướng dẫn từng bước xây dựng trình lập lịch AI cục bộ bằng Python, Ollama và LangChain, chạy trên cron schedule. Hệ thống tự động thực thi nhiều AI agent (kiểm tra cổ phiếu, bản tin, dự báo thời tiết) và lưu kết quả dưới dạng file Markdown, với mô hình Qwen chạy cục bộ qua Ollama để tiết kiệm chi phí và bảo mật dữ liệu.

Lập trình viên muốn tự động hóa công việc hàng ngày với các AI công cụ riêng lẻ mà không phụ thuộc vào các dịch vụ cloud và chi phí cao, đồng thời tiết kiệm thời gian thiết lập và mở rộng hệ thống.

Medium

Bài viết khám phá cách xây dựng hệ thống phản hồi thông minh bằng cách sử dụng kiến trúc Conditional Agentic Workflows với LangGraph, nhằm tối ưu hóa quy trình xử lý AI trong những năm gần đây.

Lập trình viên muốn khám phá cách xây dựng hệ thống phản hồi thông minh bằng cách kết hợp logic điều khiển và khả năng tự động hóa thông qua LangGraph, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển AI với các công cụ hiện đại và linh hoạt.

How to Evaluate AI Agents with an LLM-as-a-Judge Harness in Python

Bài viết hướng dẫn cách đánh giá một AI agent cục bộ bằng cách sử dụng LLM-as-a-Judge trong Python, thông qua một harness đơn giản và có thể lặp lại. Harness này sẽ chạy agent trên các test case, kiểm tra kết quả bằng rule-based và LLM.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách xây dựng và sử dụng một hệ thống đánh giá hiệu quả cho các agent AI bằng cách kết hợp mô hình LLM-as-a-Judge với Python, giúp tự động hóa và tối ưu hóa quá trình kiểm thử và cải tiến hệ thống AI của mình.

The Best AI Tools for Developers in 2026: A Straightforward Guide

AI đã trở thành công cụ không thể thiếu đối với các nhà phát triển vào năm 2026, tương tự như việc sử dụng các công cụ lập trình truyền thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những công cụ AI tiên tiến nhất năm 2026 sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng sáng tạo trong quá trình phát triển phần mềm.

I Tried 20+ AWS Bedrock and Generative AI courses: Here ARe My Top 6 Recommendations for 2026

Sau khi thử hơn 20 khóa học về AWS Bedrock và Generative AI, tác giả chia sẻ 6 khóa học Udemy yêu thích nhất để học vào năm 2026.

Lập trình viên muốn triển khai giải pháp AI thực tế trên AWS Bedrock nên đọc để tìm hiểu các khóa học hiệu quả nhất năm 2026, giúp họ nắm vững kiến thức và kỹ năng để tối ưu hóa ứng dụng của mình.

How to Build a RAG Q&A AI Agent for Your Documents Using LangChain v1

Hướng dẫn từng bước xây dựng một tác nhân Q&A RAG chạy hoàn toàn cục bộ, bảo mật dữ liệu bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và ChromaDB. Tác nhân này lập chỉ mục tài liệu PDF, Markdown và văn bản vào vector store cục bộ, sau đó trả lời câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên kèm theo trích dẫn nguồn, tất cả đều chạy trên máy cá nhân mà không tốn phí API.

Là một lập trình viên muốn tự động hóa tìm kiếm thông tin trong tài liệu riêng của mình một cách an toàn và hiệu quả mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài, bài này sẽ hướng dẫn cách xây dựng một hệ thống RAG tự động hóa, chạy trên máy tính cá nhân với chi phí zero và bảo mật tuyệt đối.

New in Fleet: Deploy AI agents to Slack in one click

Tạo các AI agent tùy chỉnh không cần code trong Fleet, sau đó triển khai trực tiếp lên Slack chỉ bằng một cú click. Các agent có thể nhận diện tùy chỉnh, hoạt động trong kênh hoặc thread, giúp duy trì tiến độ công việc ngay tại nơi nhóm đã cộng tác.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Fleet cung cấp cách triển khai các bot AI vào Slack một cách nhanh chóng mà không cần viết mã, giúp tiết kiệm thời gian phát triển và tập trung vào logic AI thay vì công việc kỹ thuật cơ bản.

How to Debug Coding Agents with LangSmith Traces

Sử dụng LangSmith để theo dõi (trace) các tác nhân lập trình (coding agents) trên các nền tảng như Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, v.v. Kiểm tra các cuộc gọi công cụ (tool calls), tác nhân phụ (subagents), lỗi, chi phí và lần thử lại.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng LangSmith Traces để theo dõi, phân tích và tối ưu hóa quá trình hoạt động của các coding agents (như Copilot, Claude Code) để khắc phục lỗi, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí hiệu quả.

LangChain OpenWiki: Andrej Karpathy’s LLM Wiki in Action

LangChain giới thiệu OpenWiki, triển khai thực tế khái niệm LLM Wiki của Andrej Karpathy, tự động quét kho Git và tạo tài liệu markdown tối ưu cho AI về kiến trúc, module, API, dependencies và workflow. OpenWiki tích hợp GitHub Actions để cập nhật tự động, giúp các AI coding agent (Claude Code, Cursor, Codex) nắm bắt codebase nhanh chóng thông qua wiki ngắn gọn thay vì phải phân tích hàng ngàn file.

Để tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI tự động hóa trong phát triển phần mềm, OpenWiki sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi xây dựng và duy trì kiến thức cơ sở mã nguồn cho các mô hình LLM.

LangChain is great for prototypes. Here’s why I didn’t use it in production.

Một nhà phát triển xây dựng pipeline RAG cho trợ lý di trú chia sẻ lý do không dùng LangChain trong sản xuất vì các lớp trừu tượng của nó che giấu những quyết định quan trọng về chunking, chất lượng truy xuất và cấu trúc tài liệu. Việc xây dựng từ đầu với ChromaDB, pdfplumber và Groq API giúp kiểm soát toàn bộ code, dễ dàng gỡ lỗi và đưa ra quyết định thiết kế có ý nghĩa. LangChain vẫn phù hợp để tạo nguyên mẫu, nhưng tác giả khuyên nên tự xây dựng ít nhất một lần để hiểu những gì framework đang trừu tượng hóa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách LangChain có thể làm giảm bớt trách nhiệm thiết kế chi tiết trong pipeline AI như xử lý đoạn văn, tìm kiếm dữ liệu và cấu trúc tài liệu, nhưng khi chuyển sang sản phẩm thực tế, sự kiểm soát trực tiếp từ code gốc sẽ giúp tránh những lỗi khó debug và tối ưu hóa hiệu suất.

Context Engineering | Compaction & Agent Memory for Automated Malware Analysis

OpenAI's tính năng nén ngữ cảnh native giảm tới ~86% lượng token đầu vào mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tổng thể trong phân tích malware tự động, dù mô hình hóa đối tượng miền có giảm nhẹ. Bài viết phân biệt rõ memory làm việc (xử lý bởi nén ngữ cảnh) và storage bền vững (lưu trữ artifacts chính xác), đồng thời hướng dẫn sử dụng hai kiểu API nén (server-side và standalone) kèm ví dụ code, nhấn mạnh tầm quan trọng của "context engineering" trong workflow bảo mật agentic lâu dài.

Những lập trình viên phát triển hệ thống an ninh tự động cần đọc để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của các agent AI trong phân tích malware bằng cách hiểu cách điều khiển bộ nhớ và ngữ cảnh hiệu quả, từ đó giảm chi phí tính toán và bảo đảm chất lượng kết quả.

The AI Agent Tech Stack Explained

Bài viết phân tích chi tiết 7 lớp cốt lõi của AI agent trong sản xuất: foundation model, orchestration framework, memory systems, vector databases/RAG, tools & tích hợp, observability/evaluation, và deployment infrastructure. Mỗi lớp được giải thích kèm ví dụ code Python và công cụ thực tế như LangGraph, CrewAI, Chroma, Pinecone, Langfuse, cùng 3 bộ stack tham khảo cho môi trường prototype, startup và doanh nghiệp.

Lập trình viên phát triển các ứng dụng AI cần đọc để hiểu cách xây dựng một stack kỹ thuật hiệu quả từ cơ sở hạ tầng đến triển khai, tránh rủi ro về hiệu suất, bảo mật và khả năng mở rộng trong các dự án từ prototype đến doanh nghiệp.

Runtime instances: persistent compute for production AI agents on Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore bổ sung runtime instances, cung cấp phiên tính toán bền vững (lên đến 14 ngày) trên EC2, hỗ trợ GPU, chia sẻ file hệ thống, tạm dừng/tiếp tục phiên, và chạy nhiều agent trên cùng host. Tính năng này tương thích với Python 3.11–3.14, container, các framework phổ biến như CrewAI hay LangGraph, và có giá theo tiêu chuẩn EC2 kèm phí quản lý AgentCore.

Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI sản phẩm với các agent hoạt động liên tục và yêu cầu tính bền vững, GPU hoặc giao tiếp đồng bộ giữa nhiều agent, thì runtime instances của Amazon Bedrock sẽ giúp tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho các giải pháp sản phẩm phức tạp mà không cần quản lý hạ tầng thủ công.

How Stripe Built Kai on Deep Agents in 1 Week

Stripe đã phát triển Kai, một AI agent toàn công ty, dựa trên LangChain, LangGraph và Deep Agents, thu hút 5.000 người dùng chỉ trong 4 tuần. Dự án được hoàn thành trong vòng 1 tuần nhờ sự tích hợp sâu của các công nghệ này.

Lập trình viên muốn khám phá cách xây dựng hệ thống AI tự động hóa quy trình công việc với công nghệ LangChain và Deep Agents để áp dụng vào dự án riêng của mình.

Knowledge Graphs Meet RAG: A Practical Integration Guide

Hướng dẫn thực tế tích hợp knowledge graph vào hệ thống RAG dựa trên vector sẵn có, bao gồm quy trình trích xuất, lựa chọn lưu trữ, bộ truy xuất kết hợp, đánh giá và vận hành ngày thứ 2 với mã nguồn bằng LangChain và LlamaIndex.

Lập trình viên muốn nâng cấp hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống RAG hiện tại bằng cách kết hợp graph-based reasoning với vector search một cách đơn giản và thực tế, từ các giải pháp triển khai đến đánh giá và vận hành hàng ngày.

Where does your multi-agent system actually break?

Hệ thống multi-agent thường thất bại không phải do lỗi bên trong từng agent mà do khoảng trống giao tiếp giữa chúng. Khi xây dựng các agent AI, vấn đề chủ yếu nằm ở sự kết nối và tương tác giữa các thành phần.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống multi-agent, hãy đọc bài này để khám phá những điểm yếu thường gặp không nằm trong logic của từng agent riêng lẻ mà xuất hiện ở giao diện giữa chúng, giúp bạn tránh những lỗi khó phát hiện và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động chung.

Deep Agents v0.7

Today we're shipping deep agents v0.7. This release simplifies the base harness, resulting in 65% fewer base input tokens at comparable performance.

How Similarweb Evaluates Agent Reports with LangSmith

Similarweb ứng dụng LangSmith để đánh giá báo cáo nghiên cứu dạng dài từ agent, kết hợp rubrics, kiểm tra độ trung thực, traces và so sánh baseline.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng LangSmith trong việc đánh giá chất lượng báo cáo nghiên cứu từ các agent AI, giúp áp dụng các kỹ thuật đánh giá tự động, tra cứu và so sánh hiệu quả trong xây dựng và tối ưu hóa các hệ thống AI phức tạp.

How LangChain Built an Agent-First Data Stack

LangChain đã xây dựng một hệ thống dữ liệu "agent-first" bằng cách kết hợp Hex, dbt, semantic models và observability, giúp tăng cường khả năng phân tích tự phục vụ lên 40 lần.

Nếu bạn đang tìm cách xây dựng một hệ thống dữ liệu tự động hóa, đáng tin cậy và mở rộng khả năng phân tích tự phục vụ cho đội ngũ, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách LangChain áp dụng các công cụ như Hex và dbt để tối ưu hóa quy trình, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc xây dựng và vận hành.

Mastering AI Agents with LangGraph: Build Production-Ready Multi-Agent Systems

AI đang phát triển nhanh chóng, thay vì chatbot truyền thống chỉ trả lời câu hỏi, các AI agent có thể suy luận, lập kế hoạch và thực hiện tác vụ đa dạng. LangGraph cung cấp framework để xây dựng hệ thống multi-agent sẵn sàng sản xuất, tích hợp khả năng phối hợp giữa các agent nhằm tối ưu hiệu suất và độ phức tạp trong môi trường thực tế.

Nếu bạn muốn xây dựng các hệ thống AI chuyên dụng, tự động hóa công việc phức tạp hoặc tối ưu hóa quy trình với các hệ thống đa nhân (multi-agent), LangGraph sẽ là công cụ thiết yếu để bạn có thể triển khai giải pháp thực tế, linh hoạt và hiệu quả ngay từ bây giờ.

I Refactored My AI Agent System and Deleted Half the Complexity. Here’s What I Changed and Why.

Sau lần đầu xây dựng HelixDesk hoạt động được, tôi đã tái cấu trúc hệ thống AI Agent, loại bỏ tới 50% sự phức tạp không cần thiết và biến phiên bản tái cấu trúc trở nên khả dụng để triển khai.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách giảm thiểu phức tạp không cần thiết trong hệ thống AI bằng cách tách logic rõ ràng, loại bỏ vòng lặp thừa và tối ưu hóa kết nối giữa các thành phần, giúp hệ thống trở nên dễ bảo trì, mở rộng và hiệu suất cao hơn.

From graph.invoke() to Pregel: Understanding How LangGraph Actually Executes Your Graph

LangGraph ban đầu có vẻ đơn giản với các hàm như add_node(), add_edge(), nhưng cách thực thi thực tế của nó (từ graph.invoke() đến Pregel) phức tạp hơn, sử dụng mô hình xử lý đồ thị phân tán để tối ưu hiệu suất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách LangGraph thực hiện hiệu quả các graph bằng cách kết hợp cơ chế invoke() với mô hình Pregel, giúp tối ưu hóa quy trình chạy và xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả.

Own Your Intelligence: The Key to Lasting AI Advantage

Doanh nghiệp cần sở hữu hệ thống agent, quản trị, ngữ cảnh và vòng phản hồi của mình để biến AI chung thành lợi thế kinh doanh bền vững.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các hệ thống AI thông minh, độc lập và có thể thích nghi với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp, thay vì chỉ phụ thuộc vào các giải pháp thông thường và dễ bị thay thế.

The World of RAG: Transforming Corporate Memory with 4 Questions and Answers

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sở hữu khả năng ấn tượng, nhưng khi ứng dụng vào doanh nghiệp, chúng thường gặp hạn chế về dữ liệu đào tạo. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ra đời nhằm khắc phục vấn đề này bằng cách kết hợp truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu doanh nghiệp trước khi sinh câu trả lời.

Những kiến thức về RAG (Retrieval-Augmented Generation) sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu quả của LLMs trong việc xử lý dữ liệu doanh nghiệp phức tạp, từ đó tiết kiệm thời gian và tăng tính chính xác trong các dự án công việc.

Agentic AI with LangChain — Part 4: ReAct Pattern in LangGraph

Bài viết giới thiệu phần 4 trong loạt series về Agentic AI với LangChain, tập trung vào mô hình ReAct Pattern trong LangGraph. Nội dung nối tiếp phần 3 khi xây dựng vòng lặp gọi công cụ (tool-calling loop) có khả năng tương tác với công cụ và xử lý phản hồi.

Lập trình viên muốn xây dựng các hệ thống AI tự động hóa phức tạp hơn với khả năng phản ứng linh hoạt và logic phân tích bằng cách áp dụng ReAct Pattern trong LangGraph, giúp tối ưu hóa việc kết hợp suy luận và hành động.

Medium

RAG Implementation The purpose of this article is to build local RAG pipeline from scratch with just a few core libraries. For more details on AI, please refer below …

How to Trace and Monitor AI Agents with LangSmith

In this tutorial, I'll show you how to trace and monitor a local AI agent with LangSmith. We'll build a small local AI agent and then enable LangSmith tracing for it so that we can inspect model calls

LangChain Deep Agents: The Definitive Guide to Building Long-Horizon AI Orchestrators in Python

Bài viết hướng dẫn chi tiết cách xây dựng các AI orchestrator (bộ điều phối AI) có khả năng xử lý các tác vụ dài hạn bằng LangChain Deep Agents trong Python, tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật như backend development, LLM và software engineering.

Nếu bạn đang tìm cách xây dựng hệ thống AI có khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, từ việc lập kế hoạch dài hạn đến tự động hóa quy trình backend, LangChain Deep Agents sẽ giúp bạn hiểu cách thiết kế và triển khai các "nhân viên AI" thông minh, tự động hóa logic và kết nối các mô hình LLM với thực tế một cách hiệu quả.