LangChain

1. Từ LLM tĩnh sang Agent có hành động: vì sao cần Tool Use? Ở các bài trước, chúng ta đã xây dựng được một AI Agent biết trả lời dựa trên kho tri thức RAG. Nhưng doanh nghiệp thực tế cần hơn thế: “Chatbot đã trả lời đúng rằng đơn hàng đang chờ duyệt — nhưng sao nó không tự tạo ticket hỗ trợ hay gửi email xác nhận luôn được?

1. Vì sao AI Agent cần bộ nhớ? Ở bài trước, chúng ta đã trang bị cho AI Agent khả năng hành động thông qua Tool Use & Function Calling. Tuy nhiên, ngay cả khi agent đã biết gọi đúng tool, vẫn tồn tại một vấn đề căn bản khiến trải nghiệm người dùng còn rời rạc: “Tôi đã báo với chatbot tuần trước rằng tôi dị ứng latex — sao hôm nay nó lại gợi ý sản phẩm có latex cho tôi?