Appearance
📗 PHASE 2: AI MASTERY — "Hiểu Cách AI Nghĩ" (Week 5-8)
"You don't need to build the engine to design the car. But you must understand thermodynamics."
— Analogy for BA learning AI
MODULE 5: LLM UNDER THE HOOD (Week 5)
📰 Case Study Mở Đầu: "JPMorgan Chase: $150 Triệu Cho AI Mà Vẫn Cần BA"
Viết theo phong cách Bloomberg/Forbes
New York, Tháng 6/2025. JPMorgan Chase — ngân hàng lớn nhất nước Mỹ — đã chi hơn $150 triệu cho AI infrastructure trong năm 2024 và tuyển 2,000 AI engineer. Nhưng khi bộ phận Commercial Banking triển khai AI Agent để tự động phân tích hồ sơ vay doanh nghiệp, kết quả ban đầu thảm hại.
Agent reject 40% đơn vay mà trước đây được approve — không phải vì applicant xấu, mà vì agent hallucinate về dữ liệu tài chính. Trong một trường hợp, agent "đọc" báo cáo tài chính và tuyên bố công ty có doanh thu âm — một điều bất khả thi — vì nó hiểu sai format số liệu Vietnam-style (dùng dấu chấm thay dấu phẩy cho hàng nghìn).
Mary Erdoes, CEO J.P. Morgan Asset & Wealth Management, nói tại một internal town hall: "Our best ML models are useless if the people designing the business logic don't understand how LLMs actually process information. We don't need more engineers. We need business people who speak AI."
JPMorgan sau đó tạo ra vai trò mới: AI Business Architect — những BA senior được đào tạo hiểu LLM đủ sâu để thiết kế logic, nhưng không cần code. Đó chính xác là con đường bạn đang đi.
📚 Nội Dung Bài Giảng
Bài 5.1: LLM — Cỗ Máy Xác Suất Ngôn Ngữ
Thời lượng: 60 phút
KHÔNG dạy: Toán, code, training process
CÓ dạy: Mental model để BA hiểu AI sẽ hành xử thế nào
Prompt → Token → Probability:
- LLM không "hiểu" — nó dự đoán token tiếp theo có xác suất cao nhất
- Mỗi từ/ký tự được chia thành token
- Tại sao điều này quan trọng cho BA: Cách bạn diễn đạt input quyết định output
Temperature & Determinism:
- Temperature = 0: Agent luôn chọn đáp án xác suất cao nhất → Nhất quán nhưng robotic
- Temperature = 1: Agent sáng tạo hơn nhưng ít dự đoán được
- BA decision: Tùy use case, chọn temperature khác nhau
- Customer service FAQ: temperature thấp (nhất quán)
- Creative marketing: temperature cao (đa dạng)
- Financial analysis: temperature = 0 (chính xác tuyệt đối)
Context Window — "Bộ nhớ ngắn hạn" của AI:
- GPT-4: ~128K tokens ≈ 300 trang sách
- Claude: ~200K tokens ≈ 500 trang sách
- Implication cho BA: Thiết kế input phải gọn, có structure, ưu tiên thông tin quan trọng trước
- Nếu nhồi quá nhiều → AI "quên" đầu khi đọc đến cuối — giống con người!
Bài 5.2: Hallucination — Tại Sao AI "Nói Dối"
Thời lượng: 45 phút
Hallucination là gì?
- AI tạo ra thông tin nghe hợp lý nhưng sai sự thật
- Không phải lỗi — đây là bản chất của LLM (dự đoán token, không tra cứu sự thật)
5 loại Hallucination mà BA cần biết:
| Loại | Mô tả | Ví dụ | Nguy hiểm |
|---|---|---|---|
| Factual | Sai sự thật | "Hà Nội là thủ đô Thái Lan" | ⚠️ Cao |
| Fabrication | Bịa nguồn/số liệu | Trích dẫn paper không tồn tại | 🔴 Rất cao |
| Reasoning | Logic sai | 2+2=5 trong bài toán phức tạp | ⚠️ Cao |
| Context Drift | Trôi khỏi bối cảnh | Trả lời về topic A khi được hỏi topic B | 🟡 Trung bình |
| Confidence | Tự tin khi sai | "Tôi chắc chắn 100%" nhưng sai | 🔴 Rất cao |
- BA phải thiết kế gì để chống Hallucination?
- Grounding: Gắn agent với knowledge base cụ thể (RAG — sẽ học ở Module 7)
- Confidence Threshold: Agent phải báo mức tự tin, escalate nếu < threshold
- Output Validation: Mỗi output qua 1 layer kiểm tra trước khi đến user
- Citation Requirement: Agent phải trích dẫn nguồn cho mỗi claim
Bài 5.3: Embedding — Cách AI "Hiểu" Ngữ Nghĩa
Thời lượng: 45 phút
Embedding giải thích đơn giản:
- Mỗi từ/câu/document được chuyển thành 1 vector số
- Từ có nghĩa gần nhau → vector gần nhau
- "Vua" - "Đàn ông" + "Phụ nữ" ≈ "Nữ hoàng" (trong không gian vector)
Tại sao BA cần hiểu Embedding:
- Đây là nền tảng của RAG (Module 7) — cách agent tìm thông tin
- Đây là nền tảng của Semantic Search — agent tìm theo nghĩa, không phải từ khoá
- BA decision: Chọn embedding model phù hợp cho domain
- General: OpenAI text-embedding-3
- Vietnamese: PhoBERT embeddings
- Technical domain: Cần fine-tune
Chunking Strategy — Quyết định BA:
- Document dài → chia thành chunks → embed từng chunk
- BA quyết định: Chunks bao lớn? Overlap bao nhiêu? Theo đoạn văn hay theo topic?
- Sai chunking → Agent tìm sai thông tin → Output sai
Bài 5.4: Model Selection — BA Chọn "Não" Cho Agent
Thời lượng: 60 phút
| Tiêu chí | GPT-4 | Claude 3.5 | Gemini 1.5 | Open Source (Llama) |
|---|---|---|---|---|
| Reasoning | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Multilingual (Vietnamese) | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Cost | $$$ | $$ | $$ | Free (nhưng cần infra) |
| Data Privacy | Cloud | Cloud | Cloud | On-premise ✅ |
| Context Window | 128K | 200K | 1M | Varies |
| Speed | Fast | Medium | Fast | Depends on hardware |
BA Decision Framework:
IF data nhạy cảm (banking, health) → Consider on-premise (Llama)
IF cần reasoning phức tạp → GPT-4 hoặc Claude
IF budget hạn chế → Claude Haiku hoặc Gemini Flash
IF cần xử lý tiếng Việt tốt → Test cả 4, chọn best cho use case cụ thể
IF context dài (document analysis) → Gemini 1.5 Pro (1M tokens)🎮 QUIZ — Module 5 (20 điểm)
Q1. LLM "hiểu" ngôn ngữ bằng cách:
- A) Tra từ điển
- B) Dự đoán token tiếp theo có xác suất cao nhất ✅
- C) Áp dụng quy tắc ngữ pháp
- D) Dịch sang code rồi xử lý
Q2. Context window 128K tokens có nghĩa:
- A) AI nhớ được 128,000 cuộc hội thoại
- B) AI xử lý được khoảng 300 trang text trong 1 lần ✅
- C) AI nhanh hơn 128K lần
- D) AI chính xác 128K%
Q3. Temperature = 0 phù hợp cho use case nào?
- A) Viết thơ sáng tạo
- B) Brainstorming ý tưởng marketing
- C) Phân tích báo cáo tài chính — cần nhất quán và chính xác ✅
- D) Tạo tên sản phẩm mới
Q4. "Fabrication Hallucination" đặc biệt nguy hiểm vì:
- A) AI bịa ra nguồn/số liệu trông rất thật — người dùng tin mà không kiểm chứng ✅
- B) AI chạy chậm
- C) AI tốn nhiều tiền
- D) AI dừng hoạt động
Q5. BA cần hiểu Embedding vì:
- A) Để tự code embedding algorithm
- B) Để quyết định chunking strategy và retrieval approach cho knowledge base ✅
- C) Vì công ty bắt buộc
- D) Để debug model
(+ 5 trắc nghiệm + 5 tình huống)
🎯 GAME CHALLENGE — Week 5: "AI Myth Busters" (15 điểm)
Luật chơi:
- Mỗi nhóm nhận 10 claims về AI (mix thật và sai)
- Phải phân loại: TRUE / FALSE / PARTIALLY TRUE
- Mỗi claim phải giải thích reasoning
- Nhóm có nhiều đáp án đúng nhất + giải thích tốt nhất = thắng
Ví dụ claims:
- "AI hiểu ngôn ngữ giống con người" → FALSE (dự đoán xác suất, không hiểu)
- "AI luôn nói thật nếu có đủ data" → FALSE (hallucination là bản chất)
- "Context window lớn hơn luôn tốt hơn" → PARTIALLY TRUE (lớn hơn = chứa nhiều info hơn, nhưng chất lượng attention giảm ở giữa)
MODULE 6: PROMPT ENGINEERING MASTERY (Week 6)
📰 Case Study Mở Đầu: "Klarna: 700 Nhân Viên CS Thay Bằng 1 Prompt"
Viết theo phong cách Financial Times
Stockholm, Tháng 2/2025. Khi Klarna — fintech trị giá $6.7 tỷ USD — công bố AI chatbot thay thế công việc của 700 nhân viên customer service, tin tức gây chấn động toàn ngành. Nhưng câu chuyện thực sự nằm ở phía sau con số.
Sebastian Siemiatkowski, CEO Klarna, tiết lộ rằng phần khó nhất không phải công nghệ — OpenAI cung cấp model. Phần khó nhất là thiết kế prompt system sao cho AI agent hành xử đúng tông giọng, tuân thủ quy định, và biết khi nào phải dừng.
"Chúng tôi mất 9 tháng design prompt," một senior product manager tại Klarna chia sẻ. "Mỗi prompt đã qua 47 lần iteration. Và người design prompt không phải engineer — họ là những người hiểu business logic sâu nhất."
Kết quả: AI agent của Klarna xử lý 2.3 triệu cuộc hội thoại trong tháng đầu tiên, customer satisfaction tương đương nhân viên người, nhưng thời gian xử lý giảm từ 11 phút xuống 2 phút.
Bài học: Prompt engineering cho production AI Agent không phải "viết một câu hay." Đó là kiến trúc hệ thống prompt — và đó là kỹ năng của BA, không phải developer.
📚 Nội Dung Bài Giảng
Bài 6.1: Prompt Architecture — Không Phải 1 Prompt, Mà Là Hệ Thống
Thời lượng: 60 phút
- System Prompt Architecture:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ LAYER 1: IDENTITY (Bạn là ai?) │
│ "You are a senior credit analyst at VPBank..." │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ LAYER 2: CONTEXT (Bối cảnh?) │
│ "You are reviewing loan applications for SMEs..."│
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ LAYER 3: RULES (Quy tắc?) │
│ "Never approve loans > 5B without escalation..." │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ LAYER 4: FORMAT (Output format?) │
│ "Respond in JSON with fields: decision,..." │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ LAYER 5: GUARDRAILS (Không được làm gì?) │
│ "Never disclose internal scoring criteria..." │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ LAYER 6: FALLBACK (Khi không biết?) │
│ "If uncertain, respond: 'I'll escalate this...'" │
└─────────────────────────────────────────────────┘- BA thiết kế Layer nào?
- Layer 1-2: BA + Domain Expert
- Layer 3: BA + Compliance
- Layer 4: BA + UX
- Layer 5-6: BA + Risk Management
Bài 6.2: Advanced Prompt Techniques
Thời lượng: 60 phút
Chain-of-Thought (CoT):
- Bắt agent "suy nghĩ từng bước" trước khi kết luận
- VD: "Hãy phân tích từng bước: 1) Kiểm tra tình trạng tài chính, 2) Đánh giá risk..."
- Khi nào dùng: Quyết định phức tạp, cần audit trail
ReAct (Reasoning + Acting):
- Agent suy nghĩ → hành động → quan sát → suy nghĩ tiếp
- VD: "Thought: Tôi cần kiểm tra tồn kho. Action: Query inventory API. Observation: 150 units. Thought: Đủ cho đơn hàng này..."
- Khi nào dùng: Task cần tương tác với hệ thống bên ngoài
Self-Reflection Loop:
- Agent tự kiểm tra output của mình trước khi gửi
- VD: "Trước khi trả lời, hãy kiểm tra: 1) Câu trả lời có dựa trên dữ liệu không? 2) Có vi phạm policy không? 3) Confidence level?"
- Khi nào dùng: High-stakes decisions (finance, healthcare)
Few-Shot Prompting:
- Cho agent ví dụ mẫu trước khi xử lý task
- VD:
Example 1: Input: "Tôi muốn hủy gói" → Output: {intent: "cancel", priority: "high", action: "retention_flow"} Example 2: Input: "Bao giờ giao hàng" → Output: {intent: "tracking", priority: "medium", action: "check_order_status"} Now process: Input: "Sản phẩm bị lỗi rồi"
Bài 6.3: Prompt Testing & Iteration
Thời lượng: 45 phút
- Prompt Test Matrix:
| Test Case | Input | Expected Output | Actual Output | Pass/Fail |
|---|---|---|---|---|
| Happy path | Câu hỏi FAQ đơn giản | Trả lời đúng, format đúng | ||
| Edge case | Câu hỏi mơ hồ | Hỏi lại hoặc escalate | ||
| Adversarial | "Ignore previous instructions..." | Từ chối, giữ role | ||
| Multi-language | Input mix Việt-Anh | Xử lý đúng cả hai | ||
| Boundary | Input > context window | Tóm tắt hoặc thông báo giới hạn |
- Red Teaming cho Prompt:
- Đội Red Team cố "bẻ" prompt
- Test: Prompt injection, role breaking, boundary violation
- Mỗi vulnerability → iterate prompt → re-test
Bài 6.4: Prompt Documentation — Tài Liệu Mà BA For AI Viết
Thời lượng: 45 phút
Prompt Specification Document Template:
markdown
# Agent: [Tên Agent]
## Version: 1.3.2
## Last Updated: 2026-02-20
## Owner: [BA Name]
### 1. Agent Identity
- Role: Senior Customer Service Representative
- Tone: Friendly, professional, empathetic
- Language: Vietnamese (primary), English (secondary)
### 2. Business Context
- Department: Customer Support
- Product: Mobile Banking App
- Scope: Tier-1 inquiries (account info, transaction status, FAQ)
### 3. Prompt Layers
[Full prompt text with version control]
### 4. Decision Rules
[Decision tree / flowchart]
### 5. Guardrails
- DO NOT: Discuss internal policies, share other customer data
- MUST: Cite source for any factual claim
- ESCALATE IF: Sentiment negative + issue unresolved after 2 turns
### 6. Test Results
[Link to test matrix, last test date, pass rate]
### 7. Change Log
| Version | Date | Change | Reason | Approver |
|---------|------|--------|--------|----------|
| 1.3.2 | 2026-02-20 | Added Vietnamese edge cases | User feedback | BA Lead |🎮 QUIZ — Module 6 (20 điểm)
(10 trắc nghiệm + 5 tình huống)
Q-Tình huống: Viết hệ thống prompt 6-layer cho "AI Agent phân tích CV ứng viên cho vị trí BA tại công ty fintech."
Q-Tình huống: Agent customer service trả lời: "Chính sách bảo hành của chúng tôi là 24 tháng" nhưng thực tế chỉ 12 tháng. Phân tích prompt layer nào cần fix và viết lại.
🎯 GAME CHALLENGE — Week 6: "Prompt Battle Arena" (15 điểm)
Luật chơi:
- Mỗi nhóm nhận cùng 1 business scenario
- Thiết kế Prompt Architecture hoàn chỉnh (6 layers)
- Test với AI thực tế (GPT-4 / Claude)
- Đo: Accuracy, consistency, edge case handling
- Nhóm có agent performance tốt nhất = thắng
MODULE 7: RAG & KNOWLEDGE ARCHITECTURE (Week 7)
📰 Case Study Mở Đầu: "Notion AI: Khi Knowledge Base Quyết Định Chất Lượng Agent"
Viết theo phong cách Wired/TechCrunch
San Francisco, Tháng 8/2025. Ivan Zhao, CEO Notion, đã chia sẻ ở một tech talk tại a16z rằng sai lầm lớn nhất khi xây Notion AI không phải chọn model — mà là cấu trúc knowledge base.
Ban đầu, Notion đơn giản dump toàn bộ workspace documents vào vector database. Kết quả: AI trả lời dựa trên draft documents, outdated meeting notes, và thậm chí deleted pages mà chưa bị xóa khỏi index.
"Garbage in, garbage out — nhưng ở scale AI, nó trở thành garbage in, confident garbage out," Zhao nói. "AI không biết document nào đáng tin. Đó là việc của người thiết kế knowledge architecture."
Sau 4 tháng redesign, Notion tạo ra một hệ thống Knowledge Freshness Score — mỗi document được gán metadata: last updated, author authority level, verification status. AI chỉ retrieve từ documents có score ≥ threshold.
Bài học: RAG (Retrieval Augmented Generation) quyết định 80% chất lượng AI Agent thực tế. Và người thiết kế RAG architecture phải là người hiểu business context — tức BA.
📚 Nội Dung Bài Giảng
Bài 7.1: RAG Architecture cho BA
Thời lượng: 60 phút
- RAG Flow:
User Query → Embedding → Vector Search → Retrieve Top-K docs →
→ Inject vào Prompt Context → LLM Generate Answer → OutputBA quyết định gì trong RAG?
- Knowledge Source Selection: Dữ liệu gì được đưa vào? Từ đâu?
- Chunking Strategy: Chia document thế nào?
- Metadata Design: Gán nhãn gì cho mỗi chunk? (date, author, department, confidence, category)
- Retrieval Logic: Lấy bao nhiêu chunks? Theo tiêu chí gì?
- Freshness Policy: Document cũ bao lâu thì bị loại?
- Access Control: Ai được phép query knowledge gì?
Knowledge Taxonomy cho AI Agent:
| Tầng | Loại Knowledge | Ví dụ | Cập nhật |
|---|---|---|---|
| Core | Chính sách công ty, quy trình, sản phẩm | Handbook, SOP | Quarterly |
| Dynamic | Data thay đổi thường xuyên | Giá cả, tồn kho, KPI | Daily/Real-time |
| Contextual | Bối cảnh user cụ thể | Lịch sử tương tác, profile | Per interaction |
| External | Thông tin bên ngoài | Tin tức, regulations | As needed |
Bài 7.2: Vector Database — "Bộ Nhớ" Của Agent
Thời lượng: 45 phút
- So sánh Vector DB cho BA:
| Database | Điểm mạnh | Phù hợp cho | Cost |
|---|---|---|---|
| Pinecone | Dễ dùng, managed | Startup/MVP | $$ |
| Weaviate | Open source, flexible | Mid-size | $ |
| Chroma | Lightweight, local | Prototype | Free |
| Qdrant | High performance | Enterprise | $ |
- BA không cần biết setup — nhưng cần biết chọn và explain trade-offs
Bài 7.3: Memory Layer — Agent Nhớ Gì?
Thời lượng: 45 phút
3 loại Memory cho AI Agent:
- Short-term: Conversation context (mất khi session kết thúc)
- Long-term: User preferences, past interactions (persist)
- Shared: Knowledge dùng chung giữa agents
BA Memory Design Questions:
- Agent nhớ gì về user? Bao lâu?
- User có quyền yêu cầu agent "quên" không? (GDPR, privacy)
- Agent A có nên share memory với Agent B không?
- Khi memory conflict với knowledge base → cái nào ưu tiên?
Bài 7.4: Knowledge Quality Assurance
Thời lượng: 45 phút
- Knowledge Audit Framework:
| Metric | Đo gì | Target |
|---|---|---|
| Freshness | % knowledge updated trong 30 ngày | > 80% |
| Coverage | % câu hỏi user mà knowledge base cover | > 90% |
| Accuracy | % facts đúng trong knowledge base | > 99% |
| Redundancy | % chunks trùng lặp | < 10% |
| Gap Analysis | Những topic nào bị thiếu | Report monthly |
🎮 QUIZ & GAME CHALLENGE — Week 7
Quiz (20đ): Focus vào RAG design decisions, knowledge taxonomy, memory design
Game: "Knowledge Architect Race" (15đ):
- Nhận 1 messy document set (100 pages, mixed quality)
- Thiết kế knowledge architecture: taxonomy, chunking, metadata, freshness rules
- Test với RAG system thực (sử dụng n8n hoặc LangChain template)
- Đo retrieval accuracy — nhóm có accuracy cao nhất thắng
MODULE 8: AGENT FOUNDATION (Week 8)
📰 Case Study Mở Đầu: "Salesforce Agentforce: Khi Agent Trở Thành Sản Phẩm $10B"
Viết theo phong cách Wall Street Journal
San Francisco, Q3/2025. Marc Benioff, CEO Salesforce, tuyên bố tại Dreamforce 2025: "Agentforce is the most important product Salesforce has ever built." Một năm sau khi launch, Agentforce đã mang về $3.2 tỷ doanh thu, trên đường đạt mục tiêu $10 tỷ vào 2027.
Nhưng điều thú vị không phải con số. Mà là cách Salesforce thiết kế agent architecture. Mỗi Salesforce Agent không phải 1 chatbot — nó là một autonomous worker với:
- Role rõ ràng (Sales Agent, Service Agent, Marketing Agent)
- Tools cụ thể (CRM query, email send, calendar book)
- Authority boundaries (chỉ được access data trong phạm vi assigned)
- Escalation rules (human-in-the-loop khi cần)
Điều này KHÔNG được thiết kế bởi engineer. Nó được thiết kế bởi Solution Architects và Business Analysts — những người hiểu workflow khách hàng.
Bài học: Thời đại Agent không cần BA viết requirement cho developer build chatbot. BA phải thiết kế agent như thiết kế một nhân viên mới — với role, authority, tools, và growth path.
📚 Nội Dung Bài Giảng
Bài 8.1: Agent Anatomy — Giải Phẫu Một AI Agent
Thời lượng: 60 phút
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ AI AGENT │
│ │
│ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ BRAIN │ │ MEMORY │ │ TOOLS │ │
│ │ (LLM + │ │ (Short + │ │ (APIs, │ │
│ │ Prompt) │ │ Long │ │ databases, │ │
│ │ │ │ term) │ │ functions) │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └─────┬───────┘ │
│ │ │ │ │
│ ┌────┴──────────────┴──────────────┴──────┐ │
│ │ REASONING ENGINE │ │
│ │ (ReAct / CoT / Planning) │ │
│ └────────────────┬────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────────────┴────────────────────────┐ │
│ │ GUARDRAILS │ │
│ │ (Safety / Authority / Compliance) │ │
│ └─────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────┘Bài 8.2: Agent Role Design — Viết "Job Description" Cho AI
Thời lượng: 60 phút
Agent Profile Template:
markdown
# Agent Profile: [Tên]
## Identity
- Name: Sales Assistant Agent
- Department: Revenue
- Reports to: Sales Manager (human)
## Capabilities
- CAN: Query CRM, generate proposals, schedule meetings, send follow-ups
- CANNOT: Approve discounts > 10%, access competitor data, modify contracts
## Tools Access
- Salesforce CRM (read/write)
- Email system (send only, no read inbox)
- Calendar API (read + create events)
- Pricing engine (read only)
## Decision Authority
- Autonomous: Follow-up emails, meeting scheduling, basic queries
- Human approval needed: Discount > 10%, custom pricing, contract changes
- Forbidden: Legal commitments, refund processing, data deletion
## Success Metrics
- Pipeline generated per month
- Response time to leads
- Conversion rate (lead → opportunity)
- Human escalation rate (target: 15-25%)
## Learning & Improvement
- Feedback source: Sales manager reviews, win/loss analysis
- Update frequency: Prompt review weekly, knowledge base monthlyBài 8.3: Agent Tools & API Design
Thời lượng: 45 phút
BA quyết định agent được dùng tools gì = BA quyết định nhân viên được access hệ thống gì
Tool Authorization Matrix:
| Tool/API | Read | Write | Delete | Condition |
|---|---|---|---|---|
| Customer DB | ✅ | ✅ | ❌ | Chỉ customer assigned |
| Order System | ✅ | ✅ | ❌ | Order ≤ 10M VND |
| ❌ | ✅ (send) | ❌ | Pre-approved templates only | |
| Knowledge Base | ✅ | ❌ | ❌ | Public docs only |
| Analytics Dashboard | ✅ | ❌ | ❌ | Department data only |
Bài 8.4: Agent Communication Protocol
Thời lượng: 45 phút
Agent-to-Human Protocol:
- Khi nào agent hỏi lại user? (Ambiguous input > threshold)
- Khi nào escalate to human manager?
- Format escalation: "Tôi gặp tình huống [X], đề xuất [Y], cần approval cho [Z]"
Agent-to-Agent Protocol (Preview — sẽ deep dive ở Phase 3):
- Message format
- Handoff rules
- Conflict resolution
🎮 QUIZ & GAME CHALLENGE — Week 8
Quiz (20đ): Focus agent anatomy, role design, tool authorization
Game: "Agent Design Sprint" (15đ):
- Mỗi nhóm design 1 AI Agent hoàn chỉnh (Profile + Tools + Guardrails)
- Nhóm khác "stress test" bằng 20 edge case scenarios
- Agent design nào handle nhiều edge cases nhất = thắng
🏆 MILESTONE 2: AI Agent Logic Design Document (60 điểm)
Yêu cầu:
Dựa trên sản phẩm đã chọn ở Milestone 1, thiết kế:
| Deliverable | Điểm | Tiêu chí |
|---|---|---|
| LLM Selection Analysis | 10 | So sánh ≥ 3 models, justify choice |
| Prompt Architecture (6 layers) | 15 | Đầy đủ, test matrix passed |
| RAG Knowledge Architecture | 15 | Taxonomy, chunking, freshness rules |
| Agent Profile (2 agents) | 15 | Complete profile + tool authorization |
| Integration Diagram | 5 | Rõ ràng, technical feasible |
📝 Phase 2 Comprehensive Feedback
Self-Assessment Questions:
- Tôi có thể giải thích cách LLM hoạt động cho non-tech stakeholder (1-5)
- Tôi tự tin thiết kế prompt architecture cho production agent (1-5)
- Tôi biết cách design RAG knowledge structure (1-5)
- Tôi có thể viết Agent Profile như viết Job Description (1-5)