Event 1

Bài thu hoạch “Agentic AI Build Week Demo Day”

Mục Đích Của Sự Kiện

  • Khám phá các giải pháp sáng tạo kết hợp sức mạnh của Generative AI và Agentic AI (đặc biệt là Amazon Bedrock và AgentCore) để giải quyết các bài toán thực tế.
  • Tìm hiểu các best practices trong việc xây dựng hệ thống tự động hóa sử dụng AI trên nền tảng AWS.
  • Giao lưu và học hỏi từ các đội thi xuất sắc nhất về cách triển khai mô hình Multi-Agent, Computer Vision, và các kiến trúc Serverless.

Danh Sách Diễn Giả (Đại diện các đội thi)

  • Đội 3KA - Trình bày dự án S.H.E.P.H.E.R.D (Quản lý đám đông bằng Computer Vision)
  • Đội OneTeam - Trình bày dự án AI-Powered Conversation Ordering (KFC Bot Agent)
  • Đội Plan V - Trình bày dự án Solution Architect Professional Native App
  • Đội Dream AI Team - Trình bày dự án Signal Scout (Phân tích tín hiệu chiến lược doanh nghiệp)

Nội Dung Nổi Bật

S.H.E.P.H.E.R.D (Đội 3KA)

  • Giải quyết bài toán: Quản lý đám đông, phát hiện và cảnh báo ùn tắc theo thời gian thực thay thế cho việc giám sát thủ công.
  • Công nghệ cốt lõi: Kết hợp YOLO + ByteTrack cho Computer Vision.
  • Agentic Layer: Sử dụng Autonomous Monitor để liên tục giám sát và Operator Copilot cho phép nhân viên vận hành truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua Amazon Bedrock AgentCore.

KFC Bot Agent (Đội OneTeam)

  • Giải quyết bài toán: Giảm tỷ lệ rớt đơn hàng (drop-off rate) khi khách hàng phải tải app mới thay vì đặt hàng trực tiếp trên khung chat Zalo/WhatsApp.
  • Quy trình hoạt động: Áp dụng luồng “Goal -> Plan -> Tools -> Act -> Verify”, Bot tự động kiểm tra giỏ hàng, áp dụng khuyến mãi thông qua OpenSearch và DynamoDB.
  • Chi phí tối ưu: Độ trễ chỉ 3-5 giây, chi phí cực kỳ rẻ (~$0.006/đơn hàng) nhờ kiến trúc Serverless AgentCore.

SA Professional AI Native App (Đội Plan V)

  • Giải quyết bài toán: Tự động hóa các tác vụ thiết kế kiến trúc, trích xuất yêu cầu và ước tính chi phí cho Solution Architect.
  • Công cụ hỗ trợ: Tích hợp AWS Pricing MCP và Draw.io MCP để vẽ sơ đồ trực quan và đưa ra chi phí dự kiến ngay trong lúc trò chuyện.

Signal Scout (Đội Dream AI Team)

  • Giải quyết bài toán: Thu thập và phân tích dữ liệu đối thủ tự động thay vì tra cứu thủ công rời rạc.
  • Kiến trúc Multi-Agent: Crawler Subagent tự đi gom dữ liệu (qua Apify, LangFuse), sau đó Analysis Subagent xử lý và đánh giá rủi ro, đưa ra dashboard báo cáo trực quan cho ban lãnh đạo.

Những Gì Học Được

Tư Duy Thiết Kế

  • Agentic AI thay thế Generative AI thuần túy: AI không chỉ dừng lại ở việc sinh văn bản (text generation) mà đã tiến tới tự động gọi công cụ (Tool Use) và ra quyết định thực thi (Actions).
  • Design Once | Deploy Everywhere: Tối ưu hóa kiến trúc lõi để có thể cắm (plug) nhiều kênh chat khác nhau (Zalo, Messenger) mà không phải đập đi xây lại.

Kiến Trúc Kỹ Thuật

  • Serverless & Microservices: Tận dụng triệt để ECS Fargate, Lambda, và DynamoDB để đảm bảo hệ thống có thể scale tự động với chi phí thấp nhất.
  • Tích hợp Model Context Protocol (MCP): Sử dụng các MCP để cung cấp thêm bối cảnh (context) và quyền can thiệp vào các API bên ngoài cho Agent.
  • Quản lý bối cảnh (Memory Layer): Tách biệt Short-Term Memory và Long-Term Memory (vector databases như OpenSearch) để duy trì bối cảnh liền mạch trong luồng trò chuyện.

Chiến Lược Hiện Đại Hóa

  • Tự động hóa luồng định tuyến AI: Áp dụng Multi-Agent giúp chia nhỏ bài toán phức tạp thành các Subagent phụ trách những khâu chuyên biệt (Crawler, Analyzer, Reporter).
  • Tập trung vào chi phí (Cost-efficiency): AWS định hướng xây dựng các kiến trúc không chỉ mạnh mà còn phải rẻ và tối ưu (ví dụ dự án KFC Bot có cost chỉ $0.006/request).

Ứng Dụng Vào Công Việc

  • Ứng dụng AgentCore vào các dự án chatbot: Nâng cấp các hệ thống chatbot hiện tại từ Rule-based lên Agentic-based để chatbot có thể tự động tra cứu cơ sở dữ liệu nội bộ.
  • Sử dụng MCP trong lập trình: Tích hợp AWS Pricing MCP để nhanh chóng đưa ra các ước tính chi phí trong quá trình đề xuất kiến trúc cho khách hàng.
  • Cải thiện quy trình điểm danh (Project BK-Sync): Nghiên cứu thêm về Computer Vision để trong tương lai có thể nhận diện khuôn mặt sinh viên, tăng tính tự động hóa song song với mã QR.

Trải nghiệm trong event

Tham gia sự kiện Agentic AI Build Week Demo Day là một trải nghiệm mở mang tầm mắt, giúp tôi thấy được tính thực tiễn cao của AI khi áp dụng vào các bài toán Enterprise.

Học hỏi từ các chuyên gia và kỹ sư trẻ

  • Mặc dù thời gian thi đấu Hackathon rất ngắn (thường chỉ 24h - 48h), các đội thi đã tạo ra được những sản phẩm hoàn chỉnh với độ trễ (latency) và chi phí vô cùng ấn tượng.

Trải nghiệm kỹ thuật thực tế

  • Hiểu được vòng đời thiết kế của một Agentic System từ Ingestion Layer -> AgentCore Runtime -> Tool Layer -> Data & Assets Layer.
  • Nhận ra sức mạnh của việc kết hợp AWS Bedrock với các dịch vụ bảo mật sẵn có (WAF, Cognito) để tạo ra một hệ thống AI an toàn cho doanh nghiệp.

Bài học rút ra

  • Sự chuẩn bị (A clear goal, ready toolkit, defined roles) là yếu tố quyết định sự thành bại trong việc xây dựng sản phẩm nhanh chóng.
  • Hệ thống AI ngày nay không chỉ cần thông minh mà còn cần phải “explainable” (giải thích được) và “actionable” (hành động được).

Một số hình ảnh khi tham gia sự kiện

alt text

alt text