1. Thiết kế kiến trúc agent

• Đánh giá use case, đề xuất POC, định nghĩa các module chính (phân tách, bộ nhớ, lập kế hoạch, thực thi, vòng lặp phản hồi).

• Lựa chọn framework và công cụ phù hợp (LangChain, ReAct, multi-agent orchestration...).

2. Quản lý vòng đời giải pháp

• Xây dựng và vận hành pipeline MLOps/LLMOps tự động: data ingestion → feature store → training → containerization → deployment → monitoring → re-training.

• Hướng dẫn team DevOps/Full-stack tích hợp, vận hành model trong môi trường production, đảm bảo agent hoạt động ổn định.

3. Tối ưu hóa & mở rộng

• Giám sát hiệu suất agent thực tế, phân tích logs/metrics để tối ưu hóa liên tục thuật toán và hệ thống.

• Phối hợp với team Platform/Infra xây dựng, duy trì thư viện thành phần chung (templates, connectors, wrappers) để thúc đẩy phát triển và tái sử dụng agent mới.

4. Phát triển năng lực đội ngũ

• Tham gia tổ chức workshop, đào tạo nội bộ về kiến trúc agent, MLOps và điều phối đa agent (multi-agent coordination).