7 Primitives AI Agent Không Bao Giờ Cũ
Context engineering quyết định thứ gì vào model window, không phải cách viết prompt. Single-agent đánh bại multi-agent trong 64% benchmark task với chi phí thấp hơn 2x. Evals biến agent thành sản phẩm thật thay vì demo. MCP là giao thức chuẩn kết nối tool - học shape của nó, bỏ qua phần còn lại.
MCP, RAG & Skills: 3 trụ cột context của mọi AI Agent 2026
Ba mảnh ghép không thay thế nhau mà cộng gộp: MCP chuẩn hoá việc gọi tool, RAG nạp kiến thức ngoài training, Skills cắt prompt bloat bằng progressive disclosure. Đây là cách chúng khớp với nhau trong một agent hiện đại.
AI Agent Tech Stack 2025: 9 lớp kiến trúc mọi developer cần biết
9 lớp kiến trúc từ frontend đến GPU quyết định liệu agent của bạn có chạy ổn định ở production hay mãi stuck trong vòng lặp. LangChain đạt 5/10 DX trong benchmark 90 ngày của Nextbuild, PydanticAI dẫn đầu 8/10 và bắt được 23 production bugs LangChain bỏ sót. CrewAI không có token budget cap mặc định - một run uncapped trên Gemini đã tốn $414. McKinsey 2025: 62% doanh nghiệp đang thử nghiệm AI agents, 23% đã scale ở ít nhất một chức năng.
Cuốn sách mã nguồn mở giúp bạn thiết kế AI Agent đúng cách - từ beginner tới enterprise
Agentic Design Patterns là cuốn sách mã nguồn mở 21 chương + 7 phụ lục của Antonio Gulli, miễn phí hoàn toàn trên GitHub. Cấu trúc 4 phần theo độ khó, mỗi chương đi kèm Jupyter Notebook để đọc lý thuyết và chạy code song song. Bao phủ toàn bộ hành trình từ prompt chaining, memory management đến enterprise patterns như A2A và safety guardrails.