Cuốn sách là cuộc đi bộ qua những cảnh đời bình dị, theo bước “Ông Khách” — người đi ngang, không giảng đạo, chỉ hỏi một câu vừa đủ để ai đó tự nghe ra gánh nặng trong mình. Mỗi chương soi thấy khổ không chỉ từ đời, mà từ cách ta bám vào đời. Không hứa đưa bạn đi xa, sách chỉ dẫn bạn trở về chỗ đang đứng - đời vẫn ồn, nhưng lòng có thể thưa hạt.

Một buổi sáng sau mưa, cô con gái thắc mắc vì sao "thấy và biết" lại được gọi là đặc biệt. Người cha dùng cành cây và những hình ảnh đời thường để chỉ ra - có một sự nhận biết lặng lẽ như khoảng không, và có tâm trí như “gã thư ký” luôn dán nhãn mọi thứ. Khi con vấp đau, cha giúp con phân biệt giữa cảm giác thật và câu chuyện “con vô dụng”. Kết lại bằng một lời thực hành đơn giản - chỉ quan sát—mọi thứ đến rồi đi, không cần nỗ lực.

Ánh nắng gắt miền Nam, một góc chùa tĩnh lặng, cuộc trò chuyện ngắn bên gốc bồ đề bỗng trở thành khoảnh khắc soi thấy chính mình — nơi Sắc chỉ là Sắc, Không chỉ là Không.

Bài thơ “Vô Tâm” - niềm vui của tâm rỗng lặng: không vướng bụi đời, không thấy khổ đau, hòa vào dòng Đời – Đạo, mỉm cười trước vạn cảnh, tự tại tự do như chim bay không dấu, nước chảy vô hình.

Một buổi chiều đầu thu bên khu vườn và bờ suối, người cha dùng một chén trà và vài câu chuyện lặng lẽ giúp con gái nhận ra: đời và đạo không hề tách rời; mọi mệt mỏi, lo toan, tham–sợ–ganh–buồn trong công việc và đời sống đều là chất liệu tu, và dù lạc lối thế nào, con cũng chưa từng rời khỏi tánh Phật.

Một câu chuyện thiền về RAG, Agentic AI và Orchestration qua hình ảnh ba vòng tròn trên cát. Chú tiểu khám phá cách “biết”, “làm” và “thấy” hòa thành một — nơi tri thức, hành động và tỉnh thức gặp nhau.

Graph-based memory architectures are transforming agentic AI by enabling long-term memory, relational reasoning, and context-aware planning. Research from 2023–2025 explores knowledge graphs, graph neural networks, and dynamic memory systems to give autonomous agents the ability to reason over structured relationships. Innovations like GraphRAG, temporal knowledge graphs, and hybrid memory stacks are being adopted in enterprise AI, healthcare, IT, and productivity tools. These graph-enhanced agents demonstrate improved memory, reduced hallucinations, and deeper reasoning capabilities, marking a key shift toward more reliable and autonomous AI systems.

Part 7 - Complete implementation examples including basic agents, structured output extractors, and custom middleware. Summarizes best practices and key design decisions.

Part 6 - Guide to creating type-safe tools with JSON Schema validation. Covers the Tool trait, ToolInput/ToolResult patterns, and ToolRegistry for runtime dispatch.

Part 5 - Shows how to add logging, metrics, rate limiting, and other cross-cutting concerns without polluting core logic. Covers the onion execution model and all available hooks.

Part 4 - Compares two reasoning strategies - ReactStepper (text-based THOUGHT/ACTION/OBSERVATION parsing) and FunctionCallingStepper (native LLM tool calling). Includes implementation details and selection guidance.