@thanhcong_nghe: Bạn có biết sự khác biệt giữa một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông thường và một Agentic AI? Đó chính là khả năng hành động độc lập, lập kế hoạch, và sử dụng công cụ để hoàn thành nhiệm vụ phức tạp. Nếu bạn đang tìm cách ứng dụng AI vào thực tế, đây là infographic bạn NHẤT ĐỊNH PHẢI CÓ trong bộ nhớ. 9 khái niệm này chính là "xương sống" để xây dựng các hệ thống AI tự chủ hiện đại. Hãy cùng phân tích nhanh nhé: 1️⃣ Memory & State (Bộ nhớ & Trạng thái): Cách AI nhớ lại quá khứ và biết mình đang ở đâu. Đây là "bộ não" thực sự. 2️⃣ Orchestration (Điều phối): Người nhạc trưởng quản lý các tiểu tác nhân (micro-agents). Ai làm việc gì, khi nào? 3️⃣ RAG (Truy xuất -> Chèn -> Tạo): Cách AI tiếp cận kiến thức từ bên ngoài, giúp câu trả lời chính xác, không "bịa chuyện". 4️⃣ Harness (Điều khiển): Khung để điều hướng và quản lý hành động của LLM. 5️⃣ Evals (Đánh giá): Chìa khóa để cải thiện. So sánh đầu ra thực tế với kết quả mong đợi. 6️⃣ MCP (Giao thức tiêu chuẩn): "Phích cắm" chuẩn để AI kết nối dễ dàng với các công cụ và dữ liệu. 7️⃣ Skills (Kỹ năng): Các khả năng có thể tái sử dụng, được định nghĩa rõ ràng cho AI. 8️⃣ A2A (Agent-to-Agent): Tương lai là đây! Cách các AI "nói chuyện" và hợp tác với nhau. 9️⃣ Multi-Agent System (Hệ thống đa tác nhân): Một "siêu đội hình" các chuyên gia AI cộng tác để giải quyết siêu vấn đề. 📸 Hãy SAVE lại ngay bức ảnh này để tra cứu khi cần nhé! Nó sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ nghiên cứu. 👉 Bạn đang quan tâm đến khái niệm nào nhất trong 9 khái niệm này? Hãy chia sẻ bên dưới để chúng ta cùng thảo luận sâu hơn nhé! 👇👇👇 #thanhcongnghe #LearnOnTikTok #xuhuong #vibecoding #AI #tuhoc

Thành Công Nghệ

Open In TikTok:

Region: VN

Tuesday 29 September 2026 09:14:29 GMT