Category: AI

Agents that can’t communicate remain islands.Agents that can collaborate become ecosystems. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatInter-Agent Communication Pattern (A2A) định nghĩa cách các Agent gửi, nhận, hiểu và phản hồi thông điệp của nhau, đảm bảo hợp tác hiệu quả trong hệ thống Agentic đa thành phần.WhyVì các agent phải trao … Continue reading Agentic Design Pattern: P16 – Inter-Agent Communication (A2A) – The Language of Collective Intelligence →

An agent without retrieval is a storyteller.An agent with retrieval becomes a researcher. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatKnowledge Retrieval (hoặc RAG – Retrieval Augmented Generation) Pattern giúp Agent truy xuất thông tin từ nguồn dữ liệu ngoài (document, DB, API) để bổ sung vào quá trình reasoning và tạo phản hồi … Continue reading Agentic Design Pattern: P15 – Knowledge Retrieval (RAG) – Connecting Language Models to Real Knowledge →

Autonomy without oversight is chaos.True intelligence is augmented by human judgment. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatHuman-in-the-Loop (HITL) Pattern đảm bảo con người có thể giám sát, can thiệp, hoặc phê duyệt các hành động của Agent ở các điểm quan trọng trong vòng đời tác vụ.WhyVì không phải hành động nào … Continue reading Agentic Design Pattern: P14 – Human-in-the-Loop – Trust through Collaboration →

Smart agents don’t just act—they recover.— Khi Agent không chỉ biết làm việc, mà biết đứng dậy sau khi thất bại. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatException Handling & Recovery Pattern giúp Agent phát hiện, xử lý và phục hồi sau lỗi trong quá trình reasoning, planning hoặc execution.WhyVì thế giới thực … Continue reading Agentic Design Pattern: P13 – Exception Handling & Recovery – Resilience is Intelligence →

Without goals, intelligence has no direction.With goals, even simple agents can achieve wonders. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatGoal Setting & Monitoring Pattern giúp Agent xác định, biểu diễn, và theo dõi mục tiêu của mình — để hành động có định hướng, đánh giá tiến độ và tự điều chỉnh khi … Continue reading Agentic Design Pattern: P12 – Goal Setting & Monitoring – Purpose-Driven Intelligence →

Think of MCP as the “USB-C” port for agents — a standardized way for agents to plug into data, tools and services. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatMCP là một chuẩn mở (open standard) để các hệ thống agent và mô hình lớn (LLM, agents) có thể kết nối, truy xuất và … Continue reading Agentic Design Pattern: P11 – Model Context Protocol (MCP) – A Universal Interface for Agentic Systems →

Reflection is awareness; self-improvement is evolution.— Khi AI không chỉ biết mình sai ở đâu, mà còn biết cách trở nên tốt hơn lần sau. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatSelf-Improvement Pattern cho phép Agent học từ phản hồi, kết quả và kinh nghiệm quá khứ để điều chỉnh cách lập luận, … Continue reading Agentic Design Pattern: P10 – Self-Improvement & Learning – Evolving Through Experience →

Without memory, there’s no learning — only repetition.— Khi Agent bắt đầu nhớ, nó không chỉ phản hồi, mà trở thành một thực thể có trải nghiệm. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatMemory Pattern giúp Agent lưu giữ, truy xuất, và sử dụng lại thông tin từ quá khứ để duy trì … Continue reading Agentic Design Pattern: P9 – Memory Pattern – Memory Makes Agents Human-like →

When one agent thinks, it solves a task.When many agents collaborate, they build a system.— Khi trí tuệ không còn là của một cá nhân, mà là sức mạnh hợp tác. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatMulti-Agent Pattern cho phép nhiều agent độc lập, chuyên biệt cùng hợp tác để hoàn thành … Continue reading Agentic Design Pattern: P8 – Multi-Agent Collaboration →