TRIỂN KHAI AI
Từ single agent đến hệ thống multi-agent phức tạp — chúng tôi xây từ scratch, chạy thật, đo kết quả.
TỪ Ý TƯỞNG
ĐẾN VẬN HÀNH
Quy trình của chúng tôi được lặp từ hơn 12 tháng tự xây và vận hành hệ thống AI agent thực tế — không lý thuyết.
PHÂN TÍCH
Đánh giá quy trình hiện tại, xác định điểm đau, và xác định use case AI có tác động cao nhất với nguồn lực thực tế.
THIẾT KẾ
Thiết kế kiến trúc agent, định nghĩa tool, prompt strategy, và luồng orchestration — trước khi viết một dòng code.
XÂY DỰNG
Triển khai từng lớp: agent core, tool integration, memory management, và error handling. Chạy thật với dữ liệu thật.
GIÁM SÁT
Hệ thống logging, alerting, và dashboard để theo dõi hiệu suất agent — phát hiện anomaly sớm, tối ưu liên tục.
CÔNG KHAI
MỌI BƯỚC
Chúng tôi chia sẻ cả thành công lẫn thất bại — từng commit, từng học được, từng con số thực.
Triển khai Claude agent tự động viết 3 bài/ngày
Cài đặt pipeline đầy đủ: content sourcing từ RSS feeds, phân tích, viết bằng Claude 3.5 Sonnet, và publish lên blog.
Tool use phức tạp hơn tôi nghĩ ban đầu
Khi agent cần gọi nhiều tool liên tiếp với context phụ thuộc nhau — error cascading là vấn đề thực sự cần xử lý.
Memory management: bài học từ context window overflow
Agent mất context sau 48h hoạt động liên tục. Đây là cách chúng tôi giải quyết bằng sliding window + summarization.
Tháng đầu: 87 bài đăng, 2,400 lượt đọc hữu cơ
Số liệu thực sau tháng đầu vận hành. Content tốt nhất là các bài phân tích kỹ thuật sâu, không phải bài ngắn.
KỸ THUẬT THỰC TẾ
Xem tất cả →BẮT ĐẦU
DỰ ÁN
Mô tả ngắn về vấn đề bạn muốn giải quyết với AI — chúng tôi sẽ phản hồi trong vòng 24 giờ với đánh giá sơ bộ.