Agentic Design Patterns: 21 Pattern để Xây AI Agent Thực Sự - P2: Context Engineering và Reflection Pattern
Context Engineering không phải Prompt Engineering: thay vì nghĩ "hỏi như thế nào", bạn phải nghĩ "Agent thấy gì trước khi hỏi" - gồm 4 lớp: system prompt, external data, implicit data và feedback loop. Reflection Pattern dùng 2 Agent riêng biệt (Producer + Critic) với system prompt khác nhau - cùng một LLM tự review bản thân sẽ luôn nói "ổn rồi".
Agentic Design Patterns: 21 Pattern để Xây AI Agent Thực Sự - P1: Bạn Đang Xây Agent hay Chatbot?
Antonio Gullí (Engineering Director, Google) hệ thống hóa 21 design patterns để xây AI Agent trong quyển sách 472 trang. Điểm đau nhất trong sách: hầu hết thứ mọi người gọi là "AI Agent" thực ra là Level 0 - LLM trần, không tool, không memory. Sách cover code examples trên 3 framework: LangChain/LangGraph, Crew AI, Google ADK.
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.
20 GitHub Accounts Mọi AI Builder Cần Follow - Phần 1: Nền Tảng và Training
Không phải influencer, không phải account tái đăng tin tức - đây là những người thực sự viết code xây dựng AI. Phần 1 giới thiệu 20 GitHub accounts từ Andrej Karpathy, Georgi Gerganov đến Tri Dao, Tim Dettmers - những cái tên đứng sau các công cụ bạn dùng mỗi ngày. Mỗi profile đi kèm một ý tưởng cụ thể bạn có thể build ngay từ công việc của họ.