🎬 [Tập 3] Cách Xây Dựng Agent Tìm Kiếm Sâu | Series LangGraph Tutorial Tiếng Việt
Trong Tập 3 của series “Lập Trình AI Agent Từ Số 0”, mình sẽ hướng dẫn cách xây dựng một Agent Tìm Kiếm Sâu (Deep Search Agent) – loại agent có khả năng thực hiện nhiều vòng tìm kiếm và suy luận liên tiếp để trả lời các câu hỏi phức tạp, không thể xử lý chỉ bằng một bước.

👨‍💻 Nội dung chính:
- Khái niệm Deep Search Agent và khi nào nên dùng

- Thiết lập luồng logic để agent lặp lại quá trình "tìm – suy luận – quyết định hành động tiếp theo"

- Dùng LangGraph để kiểm soát vòng lặp suy luận

- Tích hợp Google Gemini Model để xử lý nội dung và suy nghĩ nhiều bước

- Kết nối tool tìm kiếm như Google Search / API nội bộ để lấy dữ liệu mới

📚 Công cụ sử dụng:
- Python

- LangGraph

- Google Gemini Model

- Google Colab / Jupyter Notebook

📌 Lưu ý:
Agent trong tập này có khả năng tự động quyết định tìm kiếm tiếp hay dừng lại, tùy vào kết quả thu được – không phù hợp để xây chatbot trả lời thông thường

🔔 Đừng quên:
👍 Like nếu thấy hữu ích

💬 Comment để chia sẻ cách bạn ứng dụng

🔔 Subscribe để theo dõi các tập tiếp theo trong series LangGraph

Link code demo: https://colab.research.google.....com/drive/1HrEDQF4wz

#aiagent #langgraph