🧠 Giới thiệu
Các AI Agent đang cách mạng hóa cách các ngành công nghiệp hoạt động. Từ học tập cá nhân hóa đến các bot giao dịch tài chính, các AI Agent mang lại hiệu quả, đổi mới và khả năng mở rộng. Kho lưu trữ này cung cấp:
- Một danh sách các ngành công nghiệp được phân loại nơi các AI Agent đang tạo ra tác động.
- Các trường hợp sử dụng chi tiết với liên kết đến các dự án mã nguồn mở để triển khai.
Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà nghiên cứu hay người đam mê kinh doanh, kho lưu trữ này là nguồn tài nguyên hàng đầu để bạn tìm kiếm cảm hứng và học hỏi về AI Agent.
🏭 Sơ đồ tư duy Trường hợp sử dụng theo ngành
🧩 Bảng trường hợp sử dụng
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Mã nguồn GitHub |
|---|---|---|---|
| HIA (Agent Thông tin Sức khỏe) | Chăm sóc sức khỏe | phân tích báo cáo y tế và cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe. |
|
| Trợ lý Y tế AI | Chăm sóc sức khỏe | Chẩn đoán và theo dõi bệnh tật bằng cách sử dụng dữ liệu bệnh nhân. |
|
| Bot Giao dịch Tự động | Tài chính | Tự động hóa giao dịch chứng khoán với phân tích thị trường theo thời gian thực. |
|
| Gia sư AI ảo | Giáo dục | Cung cấp giáo dục cá nhân hóa phù hợp với người dùng. |
|
| Chatbot AI 24/7 | Dịch vụ khách hàng | Xử lý các truy vấn của khách hàng suốt ngày đêm. |
|
| Agent Đề xuất Sản phẩm | Bán lẻ | Đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích và lịch sử của người dùng. |
|
| Agent Giao hàng Tự lái | Vận tải | Tối ưu hóa các tuyến đường và tự động giao hàng. |
|
| Agent Giám sát Quy trình Nhà máy | Sản xuất | Giám sát dây chuyền sản xuất và đảm bảo kiểm soát chất lượng. |
|
| Agent Định giá Bất động sản | Bất động sản | Phân tích xu hướng thị trường để xác định giá bất động sản. |
|
| Trợ lý Nông nghiệp Thông minh | Nông nghiệp | Cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe cây trồng và dự đoán năng suất. |
|
| Agent Dự báo Nhu cầu Năng lượng | Năng lượng | Dự đoán mức sử dụng năng lượng để tối ưu hóa quản lý lưới điện. |
|
| Agent Cá nhân hóa Nội dung | Giải trí | Đề xuất phương tiện truyền thông cá nhân hóa dựa trên sở thích. |
|
| Trợ lý Rà soát Tài liệu Pháp lý | Pháp lý | Tự động hóa việc rà soát tài liệu và làm nổi bật các điều khoản chính. |
|
| Agent Đề xuất Tuyển dụng | Nhân sự | Đề xuất các ứng viên phù hợp nhất cho các vị trí tuyển dụng. |
|
| Trợ lý Du lịch ảo | Khách sạn | Lập kế hoạch hành trình du lịch dựa trên sở thích. |
|
| Agent Đồng hành Trò chơi AI | Trò chơi | Nâng cao trải nghiệm người chơi với sự hỗ trợ theo thời gian thực. |
|
| Agent Phát hiện Mối đe dọa Thời gian thực | An ninh mạng | Xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và giảm thiểu các cuộc tấn công. |
|
| Agent Mua sắm Cá nhân Thương mại điện tử | Thương mại điện tử | Giúp khách hàng tìm thấy những sản phẩm họ yêu thích. |
|
| Agent Tối ưu hóa Hậu cần | Chuỗi cung ứng | Lập kế hoạch các tuyến giao hàng hiệu quả và quản lý hàng tồn kho. |
|
| Agent Vibe Hacking | An ninh mạng | Dịch vụ Kiểm thử Đội Đỏ dựa trên Đa Agent tự động. |
|
| MediSuite-Ai-Agent | Bảo hiểm sức khỏe | Một AI Agent y tế giúp tự động hóa quy trình làm việc của bệnh viện / yêu cầu bồi thường bảo hiểm. |
|
| Lina-Chatbot Y tế Ai Cập | Bảo hiểm sức khỏe | Một AI Agent y tế giúp tự động hóa quy trình làm việc của bệnh viện / yêu cầu bồi thường bảo hiểm. |
|
Trường hợp sử dụng theo framework
Tên framework: CrewAI
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | GitHub |
|---|---|---|---|
| 📧 Quy trình phản hồi email tự động | 🗣️ Giao tiếp | Tự động hóa các phản hồi email dựa trên các tiêu chí được xác định trước để nâng cao hiệu quả giao tiếp. |
|
| 📝 Quy trình trợ lý cuộc họp | 🛠️ Năng suất | Hỗ trợ tổ chức và quản lý các cuộc họp, bao gồm lên lịch và chuẩn bị chương trình nghị sự. |
|
| 🔄 Quy trình tự đánh giá lặp lại | 👥 Nhân sự | Tạo điều kiện thuận lợi cho các quy trình tự đánh giá trong một tổ chức, hỗ trợ đánh giá hiệu suất. |
|
| 📈 Quy trình chấm điểm khách hàng tiềm năng | 💼 Bán hàng | Đánh giá và chấm điểm các khách hàng tiềm năng để ưu tiên tiếp cận trong các chiến lược bán hàng. |
|
| 📊 Trình tạo chiến lược tiếp thị | 📢 Tiếp thị | Phát triển các chiến lược tiếp thị bằng cách phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu đối tượng. |
|
| 📝 Trình tạo tin tuyển dụng | 🧑💼 Tuyển dụng | Tạo tin tuyển dụng bằng cách phân tích yêu cầu công việc, hỗ trợ trong các quy trình tuyển dụng. |
|
| 🔄 Quy trình tuyển dụng | 🧑💼 Tuyển dụng | Tinh gọn quy trình tuyển dụng bằng cách tự động hóa các tác vụ khác nhau liên quan đến việc tuyển dụng. |
|
| 🔍 Đối sánh hồ sơ với vị trí | 🧑💼 Tuyển dụng | Đối sánh hồ sơ ứng viên với các vị trí công việc phù hợp để nâng cao hiệu quả tuyển dụng. |
|
| 📸 Trình tạo bài đăng Instagram | 📱 Mạng xã hội | Tạo và lên lịch bài đăng Instagram tự động, tinh gọn quản lý phương tiện truyền thông xã hội. |
|
| 🌐 Trình tạo trang đích | 💻 Phát triển web | Tự động hóa việc tạo trang đích cho các trang web, tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ phát triển web. |
|
| 🎮 Nhóm xây dựng trò chơi | 🎮 Phát triển game | Hỗ trợ phát triển trò chơi bằng cách tự động hóa một số khía cạnh của việc tạo trò chơi. |
|
| 💹 Công cụ phân tích chứng khoán | 💰 Tài chính | Cung cấp các công cụ để phân tích dữ liệu thị trường chứng khoán nhằm hỗ trợ ra quyết định tài chính. |
|
| 🗺️ Lập kế hoạch chuyến đi | ✈️ Du lịch | Hỗ trợ lập kế hoạch chuyến đi bằng cách tổ chức hành trình và quản lý chi tiết du lịch. |
|
| 🎁 Lập kế hoạch chuyến đi bất ngờ | ✈️ Du lịch | Lập kế hoạch các chuyến đi bất ngờ bằng cách chọn điểm đến và hoạt động dựa trên sở thích của người dùng. |
|
| 📚 Viết sách với các quy trình | ✍️ Sáng tạo nội dung | Hỗ trợ các tác giả viết sách bằng cách cung cấp các quy trình làm việc có cấu trúc và hỗ trợ viết. |
|
| 🎬 Người viết kịch bản | ✍️ Sáng tạo nội dung | Hỗ trợ viết kịch bản bằng cách cung cấp các mẫu và hướng dẫn để phát triển kịch bản. |
|
| ✅ Trình xác thực Markdown | 📄 Tài liệu | Xác thực các tệp Markdown để đảm bảo định dạng phù hợp và tuân thủ các tiêu chuẩn. |
|
| 🧠 Kiến thức Meta Quest | 📚 Quản lý kiến thức | Quản lý và tổ chức kiến thức liên quan đến Meta Quest, tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy xuất thông tin. |
|
| 🤖 Tích hợp mô hình NVIDIA | 🤖 Tích hợp AI | Tích hợp các mô hình AI của NVIDIA vào các quy trình làm việc để nâng cao khả năng tính toán. |
|
| 🗂️ Chuẩn bị cho cuộc họp | 🛠️ Năng suất | Hỗ trợ chuẩn bị cho các cuộc họp bằng cách tổ chức tài liệu và đặt chương trình nghị sự. |
|
| 🛠️Mẫu khởi đầu | 🛠️ Phát triển | Cung cấp một mẫu khởi đầu cho các dự án mới để tinh gọn quy trình thiết lập. |
|
| 🔗Tích hợp CrewAI + LangGraph | 🤖 Tích hợp AI | Trình bày sự tích hợp giữa CrewAI và LangGraph để nâng cao khả năng tự động hóa quy trình làm việc. |
Tên framework: AutoGen
Tạo mã, Thực thi và Gỡ lỗi
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🤖 Tự động giải quyết tác vụ với việc tạo, thực thi & gỡ lỗi mã | 💻 Phát triển phần mềm | Minh họa việc giải quyết tác vụ tự động bằng cách tạo, thực thi và gỡ lỗi mã. |
|
| 🧑💻 Tự động tạo mã và trả lời câu hỏi với các Agent tăng cường truy xuất | 💻 Phát triển phần mềm | Tạo mã và trả lời câu hỏi bằng cách sử dụng các phương pháp tăng cường truy xuất. |
|
| 🧠 Tự động tạo mã và trả lời câu hỏi với truy xuất dựa trên Qdrant | 💻 Phát triển phần mềm | Sử dụng Qdrant để tăng cường hiệu suất Agent tăng cường truy xuất. |
|
Hợp tác đa Agent (>3 Agent)
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🤝 Tự động giải quyết tác vụ bằng trò chuyện nhóm (3 thành viên, 1 quản lý) | 🤝 Hợp tác | Minh họa việc giải quyết tác vụ nhóm thông qua hợp tác đa Agent. |
|
| 📊 Tự động hóa trực quan hóa dữ liệu bằng trò chuyện nhóm (3 thành viên, 1 quản lý) | 📊 Phân tích dữ liệu | Sử dụng hợp tác đa Agent để tạo trực quan hóa dữ liệu. |
|
| 🧩 Tự động giải quyết tác vụ phức tạp bằng trò chuyện nhóm (6 thành viên, 1 quản lý) | 🤝 Hợp tác | Giải quyết các tác vụ phức tạp một cách hợp tác với một nhóm Agent lớn hơn. |
|
| 🧑💻 Tự động giải quyết tác vụ với các Agent mã hóa & lập kế hoạch | 🛠️ Lập kế hoạch & Phát triển | Kết hợp các Agent mã hóa và lập kế hoạch để giải quyết tác vụ hiệu quả. |
|
| 📐 Tự động giải quyết tác vụ với các đường dẫn chuyển đổi được chỉ định trong biểu đồ | 🤝 Hợp tác | Sử dụng các đường dẫn chuyển đổi được xác định trước trong biểu đồ để giải quyết tác vụ. |
|
| 🧠 Chạy trò chuyện nhóm như một độc thoại nội tâm thông qua SocietyOfMindAgent | 🧠 Khoa học nhận thức | Mô phỏng độc thoại nội tâm để giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng trò chuyện nhóm. |
|
| 🔧 Chạy trò chuyện nhóm với chức năng chọn người nói tùy chỉnh | 🤝 Hợp tác | Triển khai một hàm tùy chỉnh để chọn người nói trong các cuộc trò chuyện nhóm. |
|
Các cuộc trò chuyện đa Agent tuần tự
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🔄 Giải quyết nhiều tác vụ trong một chuỗi trò chuyện được khởi tạo bởi một Agent duy nhất | 🔄 Tự động hóa quy trình làm việc | Tự động hóa việc giải quyết tác vụ tuần tự với một Agent khởi tạo duy nhất. |
|
| ⏳ Giải quyết không đồng bộ nhiều tác vụ trong một chuỗi trò chuyện được khởi tạo bởi một Agent duy nhất | 🔄 Tự động hóa quy trình làm việc | Xử lý việc giải quyết tác vụ không đồng bộ trong một chuỗi trò chuyện được khởi tạo bởi một Agent. |
|
| 🤝 Giải quyết nhiều tác vụ trong một chuỗi trò chuyện được khởi tạo bởi các Agent khác nhau | 🔄 Tự động hóa quy trình làm việc | Tạo điều kiện thuận lợi cho việc giải quyết tác vụ tuần tự với các Agent khác nhau khởi tạo mỗi cuộc trò chuyện. |
|
Trò chuyện lồng nhau
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🧠 Giải quyết tác vụ phức tạp với trò chuyện lồng nhau | 🧠 Giải quyết vấn đề | Sử dụng trò chuyện lồng nhau để giải quyết các vấn đề phân cấp và phức tạp. |
|
| 🔄 Giải quyết tác vụ phức tạp với một chuỗi trò chuyện lồng nhau | 🧠 Giải quyết vấn đề | Minh họa việc giải quyết tác vụ tuần tự bằng cách sử dụng trò chuyện lồng nhau. |
|
| 🏭 OptiGuide để giải quyết vấn đề tối ưu hóa chuỗi cung ứng với trò chuyện lồng nhau | 🏭 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng | Trình bày cách giải quyết các vấn đề tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng trò chuyện lồng nhau, một Agent mã hóa và một Agent bảo vệ. |
|
| ♟️ Cờ vua đàm thoại với trò chuyện lồng nhau và sử dụng công cụ | 🎮 Trò chơi | Khám phá việc sử dụng trò chuyện lồng nhau để chơi cờ vua đàm thoại với các công cụ tích hợp. |
|
Ứng dụng
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🔄 Học liên tục tự động từ dữ liệu mới | 📊 Học máy | Liên tục học hỏi từ các đầu vào dữ liệu mới cho AI thích ứng. |
|
| 🏭 OptiGuide - Mã hóa, Sử dụng Công cụ, Bảo vệ & Trả lời Câu hỏi để Tối ưu hóa Chuỗi cung ứng | 🏭 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng | Nổi bật một giải pháp kết hợp mã hóa, sử dụng công cụ và bảo vệ để tối ưu hóa chuỗi cung ứng. |
|
| 🤖 AutoAnny - Một bot Discord được xây dựng bằng AutoGen | 💬 Công cụ giao tiếp | Trình bày việc phát triển một bot Discord bằng cách sử dụng AutoGen để tăng cường tương tác. |
|
Công cụ
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🌐 Tìm kiếm web: Giải quyết các tác vụ yêu cầu thông tin web | 🔍 Truy xuất thông tin | Tìm kiếm trên web để thu thập thông tin cần thiết để hoàn thành tác vụ. |
|
| 🔧 Sử dụng các công cụ được cung cấp làm hàm | 🛠️ Tích hợp công cụ | Minh họa cách sử dụng các công cụ được cung cấp sẵn làm các hàm có thể gọi trong AutoGen. |
|
| 🔗 Sử dụng công cụ thông qua gọi hàm đồng bộ và không đồng bộ | 🛠️ Tích hợp công cụ | Minh họa việc sử dụng công cụ đồng bộ và không đồng bộ trong các quy trình làm việc của AutoGen. |
|
| 🧩 Giải quyết tác vụ với các công cụ được Langchain cung cấp làm hàm | 🔍 Xử lý ngôn ngữ | Tận dụng các công cụ của Langchain để giải quyết tác vụ trong AutoGen. |
|
| 📚 RAG: Trò chuyện nhóm với tạo sinh tăng cường truy xuất | 🤝 Hợp tác | Cho phép trò chuyện nhóm với Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) để hỗ trợ chia sẻ thông tin. |
|
| ⚙️ Khởi tạo hàm: Cập nhật/Xóa hàm trong các cuộc hội thoại | 🔧 Công cụ phát triển | Cho phép các Agent AutoGen sửa đổi các hàm của chúng một cách linh hoạt trong các cuộc hội thoại. |
|
| 🔊 Trò chuyện Agent với Whisper | 🎙️ Xử lý âm thanh | Minh họa khả năng của AI Agent trong việc phiên âm và dịch thuật bằng Whisper. |
|
| 📏 Các phản hồi bị giới hạn thông qua hướng dẫn | 💡 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên | Cho thấy cách sử dụng hướng dẫn để giới hạn các phản hồi được tạo bởi các Agent. |
|
| 🌍 Duyệt web với các Agent | 🌐 Truy xuất thông tin | Giải thích cách cấu hình Agent để duyệt và truy xuất thông tin từ web. |
|
| 📊 SQL: Chuyển văn bản ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn SQL bằng cách sử dụng Spider Benchmark | 💾 Quản lý cơ sở dữ liệu | Chuyển đổi các đầu vào ngôn ngữ tự nhiên thành các truy vấn SQL bằng cách sử dụng Spider benchmark. |
|
| 🕸️ Cào dữ liệu web với Apify | 🌐 Thu thập dữ liệu | Minh họa các kỹ thuật cào dữ liệu web với Apify bằng AutoGen. |
|
| 🕷️ Thu thập dữ liệu web: Thu thập toàn bộ miền với Spider API | 🌐 Thu thập dữ liệu | Giải thích cách thu thập toàn bộ miền bằng cách sử dụng Spider API. |
|
| 💻 Viết ứng dụng phần mềm từng tác vụ với các hàm được thiết kế đặc biệt | 💻 Phát triển phần mềm | Xây dựng một ứng dụng phần mềm từng bước bằng cách sử dụng các hàm được thiết kế. |
|
Phát triển con người
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 💬 Ví dụ đơn giản theo phong cách ChatGPT | 🧠 AI đàm thoại | Một ví dụ cơ bản về trò chuyện với Trợ lý OpenAI bằng AutoGen. |
|
| 🤖 Tự động tạo mã, thực thi, gỡ lỗi và phản hồi của con người | 💻 Phát triển phần mềm | Trình bày việc tạo mã, thực thi, gỡ lỗi với phản hồi của con người được tích hợp vào quy trình làm việc. |
|
| 👥 Tự động giải quyết tác vụ với GPT-4 + nhiều người dùng | 🤝 Hợp tác | Cho phép giải quyết tác vụ với nhiều người dùng hợp tác với GPT-4. |
|
| 🔄 Trò chuyện Agent với đầu vào không đồng bộ của con người | 🧠 AI đàm thoại | Hỗ trợ đầu vào không đồng bộ của con người trong các cuộc trò chuyện của Agent. |
|
Dạy và học Agent
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 📘 Dạy các Agent kỹ năng mới & tái sử dụng qua trò chuyện tự động | 🎓 Giáo dục & Đào tạo | Minh họa việc dạy các kỹ năng mới cho Agent và cho phép tái sử dụng chúng trong các cuộc trò chuyện tự động. |
|
| 🧠 Dạy các Agent các sự kiện mới, sở thích người dùng và kỹ năng ngoài mã hóa | 🎓 Giáo dục & Đào tạo | Cho thấy cách dạy các Agent các sự kiện mới, sở thích người dùng và các kỹ năng không liên quan đến mã hóa. |
|
| 🤖 Dạy Trợ lý OpenAI thông qua GPTAssistantAgent | 💻 Phát triển Trợ lý AI | Minh họa cách nâng cao khả năng của trợ lý OpenAI bằng GPTAssistantAgent. |
|
| 🔄 Trình tối ưu hóa Agent: Huấn luyện các Agent một cách Agent | 🛠️ Tối ưu hóa | Giải thích cách huấn luyện các Agent một cách hiệu quả theo cách Agent bằng cách sử dụng Trình tối ưu hóa Agent. |
|
Trò chuyện đa Agent với Trợ lý OpenAI trong vòng lặp
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🌟 Trò chuyện Hello-World với Trợ lý OpenAI trong AutoGen | 🤖 AI đàm thoại | Một ví dụ cơ bản về trò chuyện với Trợ lý OpenAI bằng AutoGen. |
|
| 🔧 Trò chuyện với Trợ lý OpenAI bằng cách gọi hàm | 🔧 Công cụ phát triển | Minh họa cách sử dụng các lệnh gọi hàm với Trợ lý OpenAI trong các cuộc trò chuyện. |
|
| 🧠 Trò chuyện với Trợ lý OpenAI với Trình thông dịch mã | 💻 Phát triển phần mềm | Minh họa việc sử dụng Trợ lý OpenAI làm trình thông dịch mã trong các cuộc trò chuyện. |
|
| 🔍 Trò chuyện với Trợ lý OpenAI với tăng cường truy xuất | 📚 Truy xuất thông tin | Cho phép các cuộc trò chuyện tăng cường truy xuất với Trợ lý OpenAI. |
|
| 🤝 Trợ lý OpenAI trong trò chuyện nhóm | 🤝 Hợp tác | Cho thấy cách Trợ lý OpenAI có thể cộng tác với các Agent khác trong trò chuyện nhóm. |
|
| 🛠️ Sử dụng công cụ đa Agent dựa trên GPTAssistantAgent | 🔧 Công cụ phát triển | Giải thích cách sử dụng GPTAssistantAgent để sử dụng công cụ đa Agent. |
|
Các mô hình không phải OpenAI
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| ♟️ Cờ vua đàm thoại sử dụng các mô hình không phải OpenAI | 🎮 Trò chơi | Khám phá cờ vua đàm thoại được triển khai với các mô hình không phải OpenAI. |
|
Agent đa phương thức
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🎨 Trò chuyện Agent đa phương thức với DALLE và GPT-4V | 🖼️ AI đa phương tiện | Kết hợp DALLE và GPT-4V để giao tiếp Agent đa phương thức. |
|
| 🖌️ Trò chuyện Agent đa phương thức với Llava | 📷 Xử lý hình ảnh | Sử dụng Llava để cho phép các cuộc trò chuyện Agent đa phương thức với xử lý hình ảnh. |
|
| 🖼️ Trò chuyện Agent đa phương thức với GPT-4V | 🖼️ AI đa phương tiện | Tận dụng GPT-4V cho các tương tác trực quan và đàm thoại trong các Agent đa phương thức. |
|
Xử lý ngữ cảnh dài
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 📜 Xử lý ngữ cảnh dài như một khả năng | 🧠 Khả năng AI | Minh họa các kỹ thuật xử lý ngữ cảnh dài một cách hiệu quả trong các quy trình làm việc AI. |
|
Đánh giá và thẩm định
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 📊 AgentEval: Một hệ thống đa Agent để đánh giá tiện ích của các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM | 📈 Đánh giá hiệu suất | Giới thiệu AgentEval để đánh giá và thẩm định hiệu suất của các ứng dụng dựa trên LLM. |
|
Xây dựng Agent tự động
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🏗️ Tự động xây dựng hệ thống đa Agent với AgentBuilder | 🤖 Phát triển AI | Giải thích cách tự động xây dựng hệ thống đa Agent bằng công cụ AgentBuilder. |
|
| 📚 Tự động xây dựng hệ thống đa Agent từ thư viện Agent | 🤖 Phát triển AI | Cho thấy cách xây dựng hệ thống đa Agent bằng cách tận dụng một thư viện Agent được xác định trước. |
|
Khả năng quan sát
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 📊 Theo dõi các lệnh gọi LLM, việc sử dụng công cụ, hành động và lỗi bằng AgentOps | 📈 Giám sát & Phân tích | Minh họa cách giám sát các tương tác LLM, việc sử dụng công cụ và lỗi bằng AgentOps. |
|
Suy luận nâng cao
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🔗 Hợp nhất API | 🔧 Quản lý API | Giải thích cách hợp nhất việc sử dụng API với tài liệu và ví dụ mã. |
|
| ⚙️ Các hàm tiện ích giúp quản lý cấu hình API hiệu quả | 🔧 Quản lý API | Minh họa các hàm tiện ích để quản lý cấu hình API hiệu quả hơn. |
|
| 💰 Tính toán chi phí | 📈 Quản lý chi phí | Giới thiệu các phương pháp theo dõi việc sử dụng token và ước tính chi phí cho các tương tác LLM. |
|
| ⚡ Tối ưu hóa cho tạo mã | 📊 Tối ưu hóa | Nổi bật các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả chi phí để cải thiện việc tạo mã với LLM. |
|
| 📐 Tối ưu hóa cho toán học | 📊 Tối ưu hóa | Giải thích các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất LLM để giải quyết các vấn đề toán học. |
|
Tên framework: Agno
Trường hợp sử dụng
| Trường hợp sử dụng | Ngành | Mô tả | Notebook |
|---|---|---|---|
| 🤖 Agent hỗ trợ | 💻 Phát triển phần mềm / AI / Hỗ trợ Framework | Agent hỗ trợ Agno giúp các nhà phát triển với framework Agno bằng cách cung cấp câu trả lời, giải thích và ví dụ mã theo thời gian thực. |
|
| 🎥 Agent YouTube | 📺 Truyền thông & Nội dung | Một Agent thông minh phân tích video YouTube bằng cách tạo tóm tắt chi tiết, dấu thời gian, chủ đề và phân tích nội dung bằng các công cụ AI. |
|
| 📊 Agent tài chính | 💼 Tài chính | Một nhà phân tích thị trường tiên tiến được hỗ trợ bởi AI, cung cấp thông tin chi tiết thị trường chứng khoán theo thời gian thực, khuyến nghị của nhà phân tích, phân tích tài chính chuyên sâu và xu hướng theo ngành. Hỗ trợ các lời nhắc để phân tích chi tiết các công ty như AAPL, TSLA, NVDA, v.v. |
|
| 📚 Bạn học | 🎓 Giáo dục | Hỗ trợ người dùng học tập bằng cách tìm tài nguyên, trả lời câu hỏi và tạo kế hoạch học tập. |
|
| 🛍️ Agent đối tác mua sắm | 🏬 Thương mại điện tử | Một Agent đề xuất sản phẩm giúp người dùng tìm sản phẩm phù hợp dựa trên sở thích từ các nền tảng đáng tin cậy như Amazon, Flipkart, v.v. |
|
| 🎓 Agent học giả nghiên cứu | 🧠 Giáo dục / Nghiên cứu | Một trợ lý học thuật được hỗ trợ bởi AI thực hiện các tìm kiếm học thuật nâng cao, phân tích các ấn phẩm gần đây, tổng hợp các phát hiện trên các lĩnh vực và viết báo cáo học thuật có cấu trúc tốt với trích dẫn phù hợp. |
|
| 🧠 Agent nghiên cứu | 🗞️ Truyền thông & Báo chí | Một Agent nghiên cứu kết hợp tìm kiếm web và viết báo chí chuyên nghiệp. Nó thực hiện các cuộc điều tra chuyên sâu và tạo ra các báo cáo theo phong cách NYT. |
|
| 🍳 Người tạo công thức | 🍽️ Thực phẩm & Ẩm thực | Một Agent đề xuất công thức được hỗ trợ bởi AI cung cấp các công thức cá nhân hóa dựa trên thành phần, sở thích và hạn chế thời gian. |
|
| 🗞️ Agent tài chính | 💼 Tài chính | Một Agent phân tích tài chính mạnh mẽ kết hợp dữ liệu chứng khoán thời gian thực, thông tin chi tiết từ các nhà phân tích, cơ bản công ty và tin tức thị trường. Lý tưởng để phân tích các công ty như Apple, Tesla, NVIDIA và các lĩnh vực như bán dẫn hoặc ô tô. |
|
| 🧠 Agent suy luận tài chính | 📈 Tài chính | Sử dụng Agent dựa trên Claude-3.5 Sonnet để phân tích các cổ phiếu như NVDA bằng các công cụ để suy luận và dữ liệu Yahoo Finance. |
|
| 🤖 Agent tạo README | 💻 Phát triển phần mềm | Agent tạo README chất lượng cao cho các kho lưu trữ GitHub bằng cách sử dụng siêu dữ liệu kho lưu trữ. |
|
| 🎬 Agent đề xuất phim | 🎥 Giải trí | Một Agent thông minh cung cấp các đề xuất phim cá nhân hóa bằng cách sử dụng Exa và GPT-4o, phân tích thể loại, chủ đề và xếp hạng mới nhất. |
|
| 🔍 Agent phân tích xu hướng truyền thông | 📰 Truyền thông & Tin tức | Phân tích các xu hướng, mẫu và người ảnh hưởng mới nổi từ các nền tảng kỹ thuật số bằng cách sử dụng các Agent được hỗ trợ bởi AI và cào dữ liệu. |
|
| ⚖️ Agent phân tích tài liệu pháp lý | 🏛️ Công nghệ pháp lý | Một AI Agent phân tích tài liệu pháp lý từ URL PDF và cung cấp thông tin chi tiết pháp lý dựa trên cơ sở kiến thức bằng cách sử dụng nhúng vector và GPT-4o. |
|
| 🤔 DeepKnowledge | 🧠 Nghiên cứu | Agent này thực hiện các tìm kiếm lặp đi lặp lại thông qua cơ sở kiến thức của nó, phân chia các truy vấn phức tạp thành các câu hỏi phụ và tổng hợp các câu trả lời toàn diện. Nó sử dụng tài liệu Agno để minh họa và được thiết kế để suy luận và khám phá sâu. |
|
| 📚 Agent đề xuất sách | 🧠 Xuất bản & Truyền thông | Một Agent thông minh cung cấp các đề xuất sách cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu văn học, sở thích của độc giả, đánh giá và thông tin phát hành. |
|
| 🏠 AI Agentrbnb MCP | 🛎️ Khách sạn | Tạo một AI Agent sử dụng MCP và Llama 4 để tìm kiếm danh sách Airbnb với các bộ lọc như không gian làm việc & gần phương tiện giao thông. |
|
| 🤖 Agent hỗ trợ | 🧠 Framework AI | Một AI Agent sử dụng GPT-4o để trả lời các câu hỏi về framework Agno với tìm kiếm lai và kiến thức nhúng. |
|
Tên framework: Langgraph
Trường hợp sử dụng
| Trường hợp sử dụng | Ngành công nghiệp | Sự miêu tả | Sổ tay |
|---|---|---|---|
| 🤖 Đánh giá mô phỏng Chatbot | 💻 💬 AI / Đảm bảo chất lượng | Mô phỏng tương tác của người dùng để đánh giá hiệu suất của chatbot, đảm bảo tính mạnh mẽ và độ tin cậy trong các tình huống thực tế. |
|
| 🧠 Thu thập thông tin thông qua nhắc nhở | 🧠 AI / Nghiên cứu & Phát triển | Hướng dẫn này trình bày cách thiết kế quy trình làm việc LangGraph sử dụng các kỹ thuật nhắc nhở để thu thập thông tin hiệu quả. Hướng dẫn cũng giới thiệu cách cấu trúc các nhắc nhở và quản lý luồng thông tin để xây dựng các Agent thông minh. |
|
| 🧠 Trợ lý mã với LangGraph | 💻 Phát triển phần mềm | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một trợ lý mã linh hoạt bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một Agent dựa trên đồ thị có thể xử lý việc tạo mã, kiểm tra lỗi và tinh chỉnh lặp lại, đảm bảo hỗ trợ mã hóa mạnh mẽ và chính xác. |
|
| 🧑💼 Nhân viên hỗ trợ khách hàng | 🧑💼 Nhân viên hỗ trợ khách hàng | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một tổng đài viên hỗ trợ khách hàng bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một tổng đài viên dựa trên biểu đồ có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng, cung cấp hỗ trợ tự động và nâng cao trải nghiệm người dùng. |
|
| 🔁 Trích xuất với Thử lại | 🧠 AI / Trích xuất dữ liệu | Hướng dẫn này trình bày cách triển khai cơ chế thử lại trong quy trình làm việc LangGraph, đảm bảo quy trình trích xuất dữ liệu mạnh mẽ có thể xử lý lỗi tạm thời và cải thiện độ tin cậy. |
|
| 🧠 Quy trình làm việc đa Agent | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng hệ thống đa tác tử bằng cách sử dụng trình giám sát tác tử của LangGraph. Bài viết hướng dẫn bạn cách tạo một tác tử giám sát để điều phối nhiều tác tử chuyên biệt, quản lý việc phân công nhiệm vụ và luồng giao tiếp. |
|
| 🧠 Nhóm đại lý phân cấp | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng hệ thống Agent phân cấp bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một Agent giám sát cấp cao nhất, phân công nhiệm vụ cho các Agent cấp dưới chuyên biệt, cho phép các quy trình làm việc phức tạp với sự phân công nhiệm vụ và giao tiếp rõ ràng. |
|
| 🤝 Hợp tác nhiều Agent | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách triển khai cộng tác đa Agent bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo nhiều Agent chuyên biệt làm việc cùng nhau để hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp, đồng thời thể hiện sức mạnh của cộng tác Agent trong quy trình làm việc AI. |
|
| 🧠 Đại lý lập kế hoạch và thực hiện | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một Agent theo phong cách "Lập kế hoạch và Thực thi" (Plan-and-Execute) bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một Agent, đầu tiên tạo ra một kế hoạch nhiều bước và sau đó thực hiện từng bước một cách tuần tự, xem xét lại và sửa đổi kế hoạch khi cần thiết. Phương pháp này được lấy cảm hứng từ bài báo "Lập kế hoạch và Giải quyết" (Plan-and-Solve) và dự án Baby-AGI, nhằm mục đích nâng cao khả năng lập kế hoạch dài hạn và thực thi tác vụ trong quy trình làm việc AI. |
|
| 🧠 Đại lý SQL | 🧠 Tương tác AI / Cơ sở dữ liệu | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một Agent có thể trả lời các câu hỏi về cơ sở dữ liệu SQL. Agent này sẽ tìm nạp các bảng có sẵn, xác định mức độ liên quan đến câu hỏi, truy xuất lược đồ, tạo truy vấn, kiểm tra lỗi, thực thi truy vấn và đưa ra phản hồi. |
|
| 🧠 Chất phản chiếu | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một Agent phản chiếu bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một Agent có khả năng phê bình và chỉnh sửa kết quả đầu ra của chính nó, nâng cao chất lượng và độ tin cậy của nội dung được tạo ra. |
|
| 🧠 Chất phản xạ | 🧠 Điều phối quy trình làm việc/AI | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một Agent phản xạ bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một Agent có thể phản xạ lại các hành động và kết quả của nó, cho phép cải tiến liên tục và đưa ra quyết định chính xác hơn trong các quy trình làm việc phức tạp. |
|
| LangGraph Agentic RAG | |||
| 🧠 RAG thích ứng | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng hệ thống RAG thích ứng bằng LangGraph. Nó hướng dẫn bạn cách tạo một quy trình truy xuất động, điều chỉnh dựa trên độ phức tạp của truy vấn, nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc truy xuất thông tin. |
|
| 🧠 RAG thích ứng (Địa phương) | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Hướng dẫn này tập trung vào việc triển khai Adaptive RAG với các mô hình cục bộ, cho phép truy xuất và tạo ngoại tuyến, điều này rất quan trọng đối với môi trường có hạn chế về quyền truy cập internet hoặc lo ngại về quyền riêng tư. |
|
| 🤖 Agentic RAG | 🤖 AI / Đại lý thông minh | Học cách xây dựng hệ thống RAG Agentic trong đó Agent xác định chiến lược truy xuất tốt nhất trước khi tạo phản hồi, cải thiện tính liên quan và độ chính xác của câu trả lời. |
|
| 🤖 Agentic RAG (Địa phương) | 🤖 AI / Đại lý thông minh | Hướng dẫn này mở rộng Agentic RAG sang các môi trường cục bộ, cho phép sử dụng các mô hình và nguồn dữ liệu cục bộ cho các tác vụ truy xuất và tạo dữ liệu. |
|
| 🧠 RAG sửa lỗi (CRAG) | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Triển khai hệ thống RAG hiệu chỉnh để đánh giá và tinh chỉnh các tài liệu đã thu thập trước khi chuyển đến trình tạo, đảm bảo đầu ra có chất lượng cao hơn. |
|
| 🧠 RAG sửa lỗi (Địa phương) | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Hướng dẫn này tập trung vào việc xây dựng hệ thống RAG sửa lỗi bằng cách sử dụng các nguồn lực cục bộ, cho phép đánh giá tài liệu ngoại tuyến và thực hiện quy trình tinh chỉnh. |
|
| 🧠 Tự làm RAG | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Học cách triển khai Self-RAG, trong đó hệ thống phản hồi lại các phản hồi và thu thập thêm thông tin nếu cần, nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của nội dung được tạo ra. |
|
| 🧠 Tự làm (Địa phương) | 🧠 AI / Truy xuất thông tin | Hướng dẫn này trình bày cách triển khai Self-RAG bằng cách sử dụng các mô hình và nguồn dữ liệu cục bộ, cho phép phản ánh và truy xuất ngoại tuyến. |
|
🤝 Đóng góp
Chúng tôi hoan nghênh mọi đóng góp! 🎉 Bạn có thể giúp đỡ bằng cách sau:
- Phân nhánh kho lưu trữ.
- Thêm trường hợp sử dụng mới hoặc cải thiện trường hợp hiện có.
- Gửi yêu cầu kéo kèm theo những thay đổi của bạn.
Vui lòng làm theo Hướng dẫn đóng góp của chúng tôi để biết thêm chi tiết.
📜 Giấy phép
Kho lưu trữ này được cấp phép theo Giấy phép MIT. Xem tệp LICENSE để biết thêm thông tin.
🚀 Hãy cùng nhau xây dựng!
Hãy thoải mái chia sẻ kho lưu trữ này với mạng lưới của bạn và đánh dấu sao ⭐ nếu bạn thấy nó hữu ích. Hãy cùng nhau hợp tác để tạo ra nguồn tài nguyên tối ưu cho các trường hợp sử dụng AI Agent!
