Cách thêm kỹ năng cho Đại lý bằng LangChain

--> Xây dựng tác nhân AI với kỹ năng LangChain: Tạo PPT & Excel Hội nghị AI tương lai nhất của Ấn Độ đã trở lại - Lớn hơn, sắc nét hơn, táo bạo hơn --> d : h : tôi : s Nhận thông tin chi tiết --> DeepSeek--> Khóa học miễn phí Các khóa học miễn phí--> Lộ trình học tập--> Chương trình tăng tốc --> Chương trình tăng tốc --> Mới --> Chương trình đỉnh cao GenAI--> GenAI đỉnh cao Plus Tiên phong AI đặc vụ Mới--> DeepSeek--> Hội nghị thượng đỉnh DataHack 2025--> DHS 2026 Các khóa học miễn phí--> Đăng nhập Chuyển đổi chế độ Đăng xuất --> Chuẩn bị phỏng vấn Sự nghiệp GenAI Lời nhắc nhở Trò chuyệnGPT LLM chuỗi lang RAG Đại lý AI Học máy Học sâu Công cụ GenAI LLMOps Python NLP SQL Dự án AIML Danh sách đọc Lộ trình học tập phân tích dữ liệu Cách trở thành Nhà phân tích dữ liệu vào năm 2025: Lộ trình hoàn chỉnh Lộ trình học tập Tableau Lộ trình học tập toàn diện đến Tableau vào năm 2025 Lộ trình học tập NLP Lộ trình học NLP toàn diện 2025 Lộ trình học tập của nhà khoa học dữ liệu Lộ trình học tập để trở thành nhà khoa học dữ liệu vào năm 2025 Lộ trình học tập kỹ sư dữ liệu Lộ trình từng bước để trở thành Kỹ sư dữ liệu vào năm 2025 Lộ trình học tập MLOps Lộ trình học tập MLOps toàn diện: Phiên bản 2025 Lộ trình học tập kỹ sư AI Lộ trình trở thành Kỹ sư AI vào năm 2025 Lộ trình học tập thị giác máy tính Lộ trình học tập toàn diện để làm chủ thị giác máy tính vào năm 2025 Lộ trình học tập AI sáng tạo Lộ trình tốt nhất để học Generative AI vào năm 2025 Lộ trình AI sáng tạo cho doanh nghiệp Lộ trình GenAI cho doanh nghiệp Lộ trình LLM Các mô hình ngôn ngữ lớn được làm sáng tỏ: Lộ trình cho người mới bắt đầu Con đường nghiêng của kỹ sư nhanh chóng Lộ trình học tập để trở thành Chuyên gia Kỹ thuật nhanh chóng Trang chủ hướng dẫn Cách thêm kỹ năng cho Đại lý bằng LangChain Cách thêm kỹ năng cho Đại lý bằng LangChain Mounish V Cập nhật lần cuối: 18 tháng 8 năm 2026 đọc 7 phút Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào ChatGPT, Gemini và các giao diện trò chuyện khác tạo ra các tệp PDF, PowerPoint, v.v. khi tất cả những gì chúng có bên dưới là LLM? Bí quyết không phải là một mô hình thông minh hơn. Điều gì đó đơn giản hơn: các kỹ năng là hướng dẫn mà tổng đài viên chỉ tải khi cần. Tiếp theo, hãy cùng khám phá cách các kỹ năng hoạt động khi sử dụng LangChain và cách chúng có thể giúp các đặc vụ của bạn có năng lực, linh hoạt và hiệu quả hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ chia nhỏ khái niệm và xây dựng hiểu biết thực tế về cách các kỹ năng biến đổi quy trình làm việc của nhân viên hỗ trợ. Mục lục Giới thiệu về LangChain, Middleware và Kỹ năng Xây dựng đại lý chuyên biệt Kết luận Câu hỏi thường gặp Giới thiệu về LangChain, Middleware và Kỹ năng LangChain là một khuôn khổ để xây dựng các hệ thống hỗ trợ LLM, chẳng hạn như đại lý, chuỗi hoặc đường dẫn truy xuất. Hơn nữa, khung này hỗ trợ các lệnh gọi mô hình, công cụ (được tạo sẵn và tùy chỉnh) và bộ nhớ. Do đó, trình trợ giúp 'create_agent' của nó sẽ kết nối một mô hình, một bộ công cụ và lời nhắc hệ thống vào một tác nhân đang hoạt động trong một vài dòng. Chức năng và kỹ năng của Middleware Middleware nằm giữa tác nhân và mô hình trong mọi lượt. Nó có thể viết lại yêu cầu trước khi mô hình nhìn thấy nó, kiểm tra phản hồi trước khi nó trả về hoặc đưa vào các công cụ bổ sung, tất cả đều không cần chạm vào logic cốt lõi của tác nhân. Các nhà phát triển phản ánh ý tưởng về phần mềm trung gian HTTP tại đây. Kỹ năng được xây dựng dựa trên phần mềm trung gian. Kỹ năng là một tập hợp các hướng dẫn độc lập mà tác nhân chỉ tải khi có liên quan, thường thông qua công cụ Load_skill. Nhân viên hỗ trợ nhìn thấy một danh sách ngắn các kỹ năng có sẵn và chỉ lấy thông tin chi tiết đầy đủ về kỹ năng mà họ cần. Ví dụ: bạn có thể coi chúng như những bộ lời nhắc chuyên biệt. Đây là giải pháp thay thế tốt hơn việc nhồi nhét mọi lệnh có thể có vào một dấu nhắc hệ thống khổng lồ, việc này có thể tốn kém vì mô hình phải đọc tất cả lệnh đó mọi lúc. Xây dựng đại lý chuyên biệt Cuối cùng, bây giờ chúng ta hãy tạo một tác nhân chuyên biệt với hai kỹ năng: một kỹ năng viết bản PPT và một kỹ năng viết báo cáo Excel. Tương tự, cả hai kỹ năng đều tồn tại dưới dạng tệp SKILL.md và được chuyển giao cho một công cụ thực sự để lưu tệp. Hãy đi từng bước một. Điều kiện tiên quyết Đảm bảo nhận cho mình khóa OpenAI cho bản demo (https://platform.openai.com/api-keys) hoặc bạn cũng có thể sử dụng một mô hình thay thế. Python Notebook để chạy mã: Bạn cũng có thể sử dụng Google Colab hoặc Notebook Jupyter cục bộ. Do đó, hãy tạo một thư mục kỹ năng và xác định các kỹ năng trong tệp đánh dấu: excel_reporter/SKILL.md: --- Tên: excel_reporter mô tả: Xây dựng báo cáo Excel (.xlsx) từ một hoặc nhiều bảng được đặt tên --- Bạn hiện là **nhà phân tích bảng tính**. Biến yêu cầu của người dùng thành một Báo cáo Excel sạch sẽ. Hướng dẫn: - Tổ chức dữ liệu thành một hoặc nhiều sheet; mỗi tờ là một bảng được đặt tên. - Hàng đầu tiên của mỗi sheet là hàng tiêu đề. - Giữ số ở dạng số (không phải chuỗi) để Excel có thể tính tổng/định dạng chúng. - Sau khi soạn thảo xong dữ liệu, gọi công cụ `create_excel` bằng: - `title`: tên file sổ làm việc (không có phần mở rộng) - `sheets`: danh sách các {"sheet_name": str, "headers": list[str], "rows": list[list]} - Cho người dùng biết đường dẫn tệp khi nó được tạo. Pptx_builder/SKILL.md: --- Tên: pptx_builder mô tả: Xây dựng bản thuyết trình PowerPoint (.pptx) từ tiêu đề và danh sách các trang chiếu --- Bạn hiện là **chuyên gia thuyết trình**. Biến yêu cầu của người dùng thành một sàn trượt ngắn, có cấu trúc tốt. Hướng dẫn: - 4-8 slide trừ khi người dùng yêu cầu thêm. - Mỗi slide cần có tiêu đề ngắn gọn và 2-4 gạch đầu dòng ngắn gọn (không có vách ngăn văn bản). - Slide đầu tiên là slide tiêu đề (tiêu đề + phụ đề tùy chọn, không có dấu đầu dòng). - Chọn `theme_color` và `font_name` mà f