Xây dựng một AI Agent sử dụng TypeScript và Next.js

Giới thiệu về Session

Session bắt đầu với việc người nói giới thiệu bản thân và chủ đề xây dựng một AI agent đơn giản sử dụng TypeScript. Người nói hỏi khán giả có ai có kinh nghiệm với Open AI API không, và khoảng một nửa số khán giả giơ tay. This is the screenshot of the introduction to the session

Giới thiệu về diễn giả và kinh nghiệm

Diễn giả giới thiệu bản thân là Paro, một Tech Lead và Deputy Head tại PALO IT. Họ giải thích rằng họ là một chuyên gia trong việc pha chế sinh tố và có kinh nghiệm làm việc với các ngân hàng và công ty bảo hiểm. This is the screenshot of the speaker introduction

Giới thiệu về PALO IT và các dịch vụ

Diễn giả giải thích rằng PALO IT là một công ty tư vấn có chi nhánh tại 10 quốc gia trên thế giới. Họ cung cấp các dịch vụ như chuyển đổi kỹ thuật số, phát triển sản phẩm và DevOps. Họ cũng đề cập rằng họ đang bán GitHub Copilot, một công cụ hỗ trợ viết mã.

Động lực và bối cảnh của Session

Diễn giả giải thích rằng họ đã được truyền cảm hứng để tạo ra một AI agent có thể thực thi các Bat script sau khi đọc một bài báo về OS copilot, một mobile agent tự động hóa các tác vụ trên điện thoại. Họ muốn tạo ra một AI có thể kiểm soát mọi thứ trong máy tính.

Mục tiêu của Session

Mục tiêu của diễn giả là tạo ra một AI agent có thể thực hiện các công việc DevOps, tự động hóa và viết mã. Họ muốn trình bày cách xây dựng một AI agent đơn giản bằng TypeScript và Next.js.

Demo của AI Agent

Diễn giả trình bày một bản demo của AI agent, có thể thiết lập một backend cục bộ trong vòng chưa đầy một phút. Họ giải thích rằng AI agent có thể nhận hướng dẫn, tạo kế hoạch và thực thi nó trên máy tính. This is the screenshot of the demo of the AI agent

Cách AI Agent hoạt động

Diễn giả giải thích rằng AI agent hoạt động bằng cách nhận hướng dẫn từ người dùng, tạo kế hoạch và thực thi nó trên máy tính. Họ giải thích rằng AI agent có thể hoạt động ở hai chế độ: chế độ từng bước và chế độ tự động.

Giới thiệu về ReAct

Diễn giả giới thiệu ReAct, một prompting pattern cho phép AI agent suy luận trước khi hành động. Họ giải thích rằng ReAct dựa trên một bài báo nghiên cứu cho thấy rằng bằng cách cho phép AI agent suy luận trước, nó có thể hoạt động tốt hơn nhiều.

Mã cơ bản của ReAct

Diễn giả trình bày mã cơ bản của ReAct, là một đoạn mã Python sử dụng một vòng lặp để tạo ra một kế hoạch. Họ giải thích rằng mã này sử dụng một hàm observation để nhận phản hồi từ người dùng và điều chỉnh kế hoạch cho phù hợp. This is the screenshot of the basic code of ReAct

Triển khai AI Agent

Diễn giả giải thích rằng họ đã sử dụng full-stack Next.js để triển khai AI agent. Họ đã sử dụng hai API: Run Open AI và Run batch. Họ cũng cập nhật repository để sử dụng Open AI's Structure output, giúp viết mã dễ dàng hơn.

Ví dụ về viết với ReAct

Diễn giả trình bày một ví dụ về viết với ReAct, tạo ra một kế hoạch để thiết lập một backend cục bộ. Họ giải thích rằng AI agent có thể thực hiện kế hoạch và cung cấp phản hồi cho người dùng.

System Prompt

Diễn giả giải thích rằng system prompt được sử dụng để chỉ định tác vụ mà AI agent cần thực hiện. Họ giải thích rằng system prompt có thể được sử dụng để tạo kế hoạch và thực thi nó trên máy tính. This is the screenshot of the system prompt

Open AI SDK

Diễn giả giải thích rằng Open AI SDK được sử dụng để gửi tin nhắn đến Open AI API. Họ trình bày một ví dụ về cách sử dụng SDK để gửi tin nhắn và nhận phản hồi.

Message Object

Diễn giả giải thích rằng message object được sử dụng để gửi tin nhắn đến Open AI API. Họ trình bày một ví dụ về cách tạo một message object và gửi nó đến API. This is the screenshot of the message object

Kết luận

Diễn giả kết thúc session bằng cách tóm tắt các điểm chính và cung cấp các tài nguyên bổ sung để học thêm. Họ cũng mời khán giả đặt câu hỏi và đưa ra phản hồi. This is the screenshot of the conclusion