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
Agentic Design Pattern: P10 – Self-Improvement & Learning – Evolving Through Experience
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
Agentic Design Pattern: P9 – Memory Pattern – Memory Makes Agents Human-like
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
Agentic Design Pattern: P8 – Multi-Agent Collaboration
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
Agentic Design Pattern: P7 – Planning Pattern – Think First, Act Later
Great agents don’t act impulsively — they plan.— Khi AI không còn phản ứng tức thời, mà biết lập kế hoạch để đạt mục tiêu. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatPlanning Pattern giúp Agent phân tích mục tiêu, chia nhỏ thành các bước logic, và xây dựng kế hoạch thực thi tuần … Continue reading Agentic Design Pattern: P7 – Planning Pattern – Think First, Act Later
Agentic Design Pattern: P6 – Tool Use & Augmentation – Beyond Words — When Agents Start Doing
A tool-using agent is no longer a chatbot — it’s a digital operator.— Khi AI không chỉ hiểu, mà còn làm được việc. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatPattern này giúp Agent sử dụng các công cụ hoặc API bên ngoài (search, code execution, database, email, v.v.) để mở rộng khả năng … Continue reading Agentic Design Pattern: P6 – Tool Use & Augmentation – Beyond Words — When Agents Start Doing
Agentic Design Pattern: P5 – Reflection Pattern – Learning by Looking Back
Humans grow by reflection. Agents evolve the same way.— Khi AI không chỉ “hành động”, mà còn “nghĩ lại” về hành động của mình. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatReflection Pattern giúp agent đánh giá đầu ra của chính mình, phát hiện sai lệch, và tự sửa hoặc tối ưu để cải … Continue reading Agentic Design Pattern: P5 – Reflection Pattern – Learning by Looking Back
Agentic Design Patterns: P4 – Parallelization – Faster by Thinking Together
Nếu Prompt Chaining dạy Agent đi từng bước, Routing giúp Agent chọn hướng,thì Parallelization là cách để nhiều Agent cùng làm việc song song – như một nhóm chuyên gia tăng tốc hành động. ⚙️ At a Glance Thành phầnMô tả ngắn gọnWhatParallelization Pattern cho phép nhiều tác vụ hoặc sub-agent chạy đồng thời thay … Continue reading Agentic Design Patterns: P4 – Parallelization – Faster by Thinking Together
Agentic Design Patterns: P3 – Routing Pattern — Khi Agent bắt đầu biết chọn đường đi
Trong Prompt Chaining, ta hướng dẫn AI đi theo chuỗi bước cố định.Nhưng thế giới thực thì… không có kịch bản cố định.Một câu hỏi của khách hàng có thể là vấn đề kỹ thuật, câu hỏi bán hàng, hoặc khiếu nại — và hệ thống thông minh phải tự biết chọn hướng xử lý … Continue reading Agentic Design Patterns: P3 – Routing Pattern — Khi Agent bắt đầu biết chọn đường đi
Agentic Design Patterns: P2 – Prompt Chaining — Xây nền cho tư duy đa bước của Agentic AI
Trong thời kỳ đầu của GenAI, chúng ta thường “ném” cả một vấn đề phức tạp vào một prompt duy nhất — và mong chờ mô hình trả về một đáp án hoàn hảo.Thực tế cho thấy: LLM không giỏi xử lý tất cả trong một lần.Chúng cần được hướng dẫn qua chuỗi bước rõ … Continue reading Agentic Design Patterns: P2 – Prompt Chaining — Xây nền cho tư duy đa bước của Agentic AI
Transforming Leadership 