Phát triển AI Agent
Xây dựng các agent sử dụng công cụ với MCP, gọi hàm, truy xuất, bộ nhớ và các mẫu thực thi đa bước đáng tin cậy.
Học theo thứ tự mà nhà phát triển xây dựng sản phẩm.
Bắt đầu từ quyết định, chuyển sang triển khai và kết thúc bằng các bước kiểm tra trong môi trường production.
Xác định tác vụ
Thiết lập giới hạn, tiêu chí hoàn thành và các điểm kiểm tra với con người.
Kết nối công cụ
Sử dụng gọi công cụ hoặc MCP với schema và quyền truy cập chặt chẽ.
Thêm ngữ cảnh
Kết hợp truy xuất, bộ nhớ và các hướng dẫn được lưu đệm ổn định.
Đánh giá các lần chạy
Đo lường mức độ hoàn thành, số lần sửa, độ trễ và chi phí trên mỗi tác vụ.
Xây dựng uy tín theo chủ đề, không tạo ra các bài viết rời rạc.
Hướng dẫn cốt lõi
Kiến thức nền tảng về AI Agent API
Vòng lặp yêu cầu đứng sau lập kế hoạch, công cụ và hoàn tất.
Mở hướng dẫnHướng dẫn tích hợp MCP
Kết nối agent với công cụ và dữ liệu bằng Model Context Protocol.
Mở hướng dẫnCác mẫu gọi công cụ
Schema, xác thực, thử lại và thực thi an toàn.
Mở hướng dẫnRAG cho Agent
Truy xuất ngữ cảnh hữu ích tối thiểu cho từng bước.
Mở hướng dẫnThiết kế bộ nhớ cho Agent
Tách biệt bộ nhớ làm việc, bộ nhớ người dùng và trạng thái bền vững.
Mở hướng dẫnXây dựng một agent cho repository
Cung cấp cho agent một mục tiêu có giới hạn, các công cụ cho repository và các bước xác minh rõ ràng trước khi báo hoàn tất.
Biến hướng dẫn thành một request.
Dùng thử một mô hình trong Playground, sau đó dùng Quickstart để đưa cùng mẫu này vào Python hoặc Node.js.
Khám phá mọi chủ đề phát triển.
Câu hỏi thường gặp
Câu trả lời sẵn sàng cho AEO
Điều gì làm cho một AI agent khác với chatbot?
Một agent có thể chọn và thực thi công cụ qua nhiều bước trong khi theo dõi trạng thái hướng tới một kết quả xác định.
Khi nào agent nên dùng bộ nhớ?
Chỉ dùng bộ nhớ khi thông tin phải được lưu giữa các bước hoặc các phiên; hãy tách biệt suy luận tạm thời và dữ liệu người dùng bền vững.