Posts
All the articles I've posted.
-
Người Về Không Dấu Vết
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.
-
Thấy là thấy cái chi?
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.
-
Graph-Based Memory Architectures in Agentic AI Systems
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.
-
Building Agentic AI Systems - Part 7 - Putting It All Together
Part 7 - Complete implementation examples including basic agents, structured output extractors, and custom middleware. Summarizes best practices and key design decisions.
-
Building Agentic AI Systems - Part 6 - Building Tools
Part 6 - Guide to creating type-safe tools with JSON Schema validation. Covers the Tool trait, ToolInput/ToolResult patterns, and ToolRegistry for runtime dispatch.
-
Building Agentic AI Systems - Part 5 - Middleware Pipeline
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.
-
Building Agentic AI Systems - Part 4 - The Stepper Pattern
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.
-
Building Agentic AI Systems - Part 3 - Context Management
Part 3 - Deep dive into the dual-context pattern - AgentContext for clean user-facing conversations and ExecutionContext for full internal reasoning traces. Explains why this separation matters for debugging and UX.
-
Building Agentic AI Systems - Part 2 - Core Architecture
Part 1 - Introduction to Agentic Agents - Explains what makes agentic agents different from traditional RAG systems. Covers the four key behaviors (reason, decide, iterate, adapt) and provides guidance on when to use each approach.
-
Building Agentic AI Systems - Part 1 - Introduction to Agentic Agents
Part 1 - Introduction to Agentic Agents - Explains what makes agentic agents different from traditional RAG systems. Covers the four key behaviors (reason, decide, iterate, adapt) and provides guidance on when to use each approach.