Này bạn ơi, đã bao giờ bạn nghĩ chuyện gì sẽ xảy ra nếu hai siêu anh hùng đẳng cấp kết hợp sức mạnh chưa? Trong thế giới công nghệ của chúng ta, AI (Trí tuệ Nhân tạo) và Cloud Computing (Điện toán Đám mây) chính là cặp bài trùng "song kiếm hợp bích" đang tạo nên một cuộc cách mạng kinh thiên động địa đó! Nghe có vẻ "to tát" nhưng đây không còn là chuyện tương lai xa xôi nữa đâu, mà nó đang diễn ra ngay trước mắt, định hình lại toàn bộ kỷ nguyên số của chúng ta đấy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_Cloud_Synergy.png' alt='AI và Cloud Computing hợp lực'>Hãy hình dung thế này nhé: Cloud Computing giống như một sân vận động đa năng siêu to khổng lồ, cung cấp đủ không gian, sân bãi và thậm chí là cả "khán giả" (chính là núi dữ liệu khổng lồ đó!) để AI nhà ta thỏa sức "biểu diễn" và phát triển tài năng. Ngược lại, AI lại biến cái sân vận động này trở nên thông minh, linh hoạt và dễ quản lý hơn bao giờ hết. Bạn thấy không, sự kết hợp "ăn ý" này đang tạo ra những "cơn địa chấn" có một không hai trong toàn bộ không gian đám mây đó!Một trong những thay đổi rõ rệt nhất mà bạn sẽ nhận ra ngay lập tức là AI đang "len lỏi" và "thâm nhập" sâu rộng vào từng ngóc ngách của các dịch vụ đám mây. Các nhà cung cấp Cloud giờ đây đang tích hợp AI vào sâu bên trong các gói dịch vụ của họ, biến chúng thành những "trợ lý ảo" thông minh hơn, hiệu quả hơn và thân thiện với người dùng hơn rất nhiều. Hệt như bạn có một người quản gia AI vậy!Hãy xem vài ví dụ cho dễ hình dung nhé:<br>1. **Phân tích Dữ liệu Siêu Việt với AI (AI-powered analytics):** <br>Hãy thử tưởng tượng bạn đang "lạc lối" giữa một núi dữ liệu khổng lồ, chẳng biết đào đâu ra "vàng" giá trị. Đừng lo! Các dịch vụ "xịn xò" như Google Cloud AI Platform, AWS AI, hay Azure Machine Learning chính là những "thám tử" siêu đẳng, giúp "dân chủ hóa" việc tiếp cận các công cụ phân tích phức tạp. Giờ đây, các doanh nghiệp có thể tận dụng những nền tảng này để "moi" ra những thông tin sâu sắc nhất từ dữ liệu của mình, từ đó dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định "chuẩn không cần chỉnh" dựa trên số liệu mà không cần phải có cả một "binh đoàn" chuyên gia khoa học dữ liệu hùng hậu. <br>Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể dùng AI để dự báo nhu cầu sản phẩm "hot", tối ưu hóa kho hàng và "cá nhân hóa" chiến dịch tiếp thị – tất cả đều diễn ra mượt mà ngay trong môi trường đám mây của họ. Nghe có tiện lợi đến mức khó tin, đúng không nào? <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_analytics.png' alt='Bảng điều khiển phân tích dữ liệu do AI hỗ trợ'><br>2. **Tự động hóa Thông minh (Intelligent automation):** <br>AI đang giúp chúng ta "giải phóng" khỏi những công việc quản lý đám mây lặp đi lặp lại đến "phát ngán" đó! Ví dụ, tính năng tự động điều chỉnh tài nguyên (auto-scaling) do AI điều khiển có thể tự động tăng giảm tài nguyên máy tính dựa trên nhu cầu thực tế. Điều này giúp tối ưu hóa chi phí đáng kể và đảm bảo ứng dụng của bạn luôn "chạy mượt mà" như tơ lụa. <br>Tương tự, các hệ thống giám sát và phát hiện bất thường do AI vận hành có thể chủ động tìm và khắc phục sự cố ngay lập tức, trước khi chúng kịp gây ảnh hưởng đến người dùng. Nhờ vậy, thời gian chết được giảm thiểu tối đa và độ tin cậy được tăng cường đáng kể. Đơn giản là như có một người quản gia "không bao giờ ngủ" và siêu có trách nhiệm vậy đó! <br>Hãy nghĩ đến kịch bản này xem: Hệ thống AI tự động phát hiện lưu lượng truy cập trang web tăng đột biến, và "chớp mắt" một cái, nó đã tự động mở rộng dung lượng máy chủ để xử lý tải, đảm bảo trải nghiệm người dùng luôn liền mạch. Bạn chẳng cần động tay vào bất cứ điều gì, quá tiện lợi phải không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_automation.png' alt='AI tự động hóa các tác vụ đám mây'><br>3. **Giao diện Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural language interfaces):** <br>Việc tương tác với các dịch vụ đám mây đang trở nên "thân thiện" hơn gấp bội nhờ vào công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) được tích hợp bởi AI. Thay vì phải "vật lộn" với những dòng lệnh phức tạp hay các đoạn code "rối như tơ vò", giờ đây bạn có thể đặt câu hỏi, yêu cầu dữ liệu, hoặc quản lý tài nguyên chỉ bằng những câu lệnh giọng nói đơn giản hoặc các câu truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên thông thường. Mọi sự phức tạp đã "cuốn gói" trở thành quá khứ rồi! <br>Tưởng tượng một lập trình viên có thể truy vấn cơ sở dữ liệu đám mây của họ chỉ bằng một câu nói tiếng Việt (hoặc tiếng Anh) đơn giản như "Cho tôi xem doanh thu tháng trước" thay vì phải viết mã SQL phức tạp. Cứ như đang "tám chuyện" với Google vậy đó, đỉnh của chóp luôn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/NLP_cloud_interface.png' alt='Giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho đám mây'>Bảo mật đám mây luôn là một trong những "nỗi đau đầu" lớn nhất của chúng ta, đúng không nào? Nhưng may mắn thay, AI đang chứng tỏ mình là một "vũ khí" cực kỳ lợi hại trong cuộc chiến cam go chống lại các mối đe dọa an ninh mạng đấy!<br>1. **Phát hiện và Ngăn chặn Xâm nhập (Intrusion detection and prevention):** <br>Các công cụ bảo mật được "phù phép" bởi AI có khả năng "học hỏi" hành vi mạng thông thường và ngay lập tức "bắt thóp" những hành vi lệch chuẩn, báo hiệu một nỗ lực xâm nhập. Chúng có thể chủ động chặn các lưu lượng độc hại và cảnh báo đội ngũ an ninh về các mối đe dọa tiềm tàng với độ chính xác cao hơn hẳn so với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống. Với AI, "kẻ gian" khó lòng "lọt lưới" đấy nhé! <br>Hãy hình dung một ứng dụng đám mây được bảo vệ bởi một "tường lửa thông minh" do AI điều khiển. Nó có khả năng nhận diện và chặn đứng các cuộc tấn công "zero-day" siêu tinh vi bằng cách nhận ra những mẫu hình phức tạp trong lưu lượng mạng. Đảm bảo kẻ xấu khó lòng qua mặt được đâu!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_security.png' alt='AI làm lá chắn an ninh mạng'><br>2. **Quản lý Lỗ hổng (Vulnerability management):** <br>AI có thể hỗ trợ đắc lực việc xác định và ưu tiên các lỗ hổng bảo mật trong hạ tầng và ứng dụng đám mây của bạn. Bằng cách phân tích mã nguồn và dữ liệu cấu hình, AI có thể "chỉ điểm" chính xác những "điểm yếu chí mạng" tiềm ẩn, giúp các đội an ninh khắc phục chúng nhanh chóng trước khi "kẻ gian" kịp khai thác. Cứ như có một chuyên gia bảo mật "tận tâm" luôn kiểm tra "ngôi nhà số" của bạn vậy!<br>3. **Quản lý Danh tính và Quyền truy cập (Identity and access management):** <br>AI có thể nâng tầm việc xác minh danh tính và kiểm soát quyền truy cập bằng cách phân tích hành vi người dùng và phát hiện các nỗ lực đăng nhập hoặc các mẫu truy cập trái phép đáng ngờ. Bạn cứ yên tâm, nếu ai đó cố gắng đăng nhập từ một vị trí lạ hoắc hay vào một giờ "khó hiểu", AI sẽ "kêu cứu" (báo động) ngay lập tức! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_IAM.png' alt='AI cho quản lý danh tính và quyền truy cập'>Chưa hết đâu nha! AI còn đang "đào sâu" hơn nữa, định hình lại cả "bộ xương" hay "cấu trúc cốt lõi" của Cloud Computing, dẫn đến hiệu quả cao hơn "chót vót" và tiết kiệm chi phí hơn nữa cho cả nhà cung cấp lẫn người dùng đấy!<br>1. **Phân bổ Tài nguyên Thông minh (Intelligent resource allocation):** <br>Các thuật toán AI có thể phân tích các mẫu hình công việc và dự đoán nhu cầu tài nguyên trong tương lai một cách "thần sầu", cho phép các nhà cung cấp đám mây phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả nhất có thể. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí và cải thiện khả năng sử dụng tài nguyên một cách đáng kể. Đảm bảo mọi thứ luôn được tối ưu "chuẩn từng milimet", không thừa không thiếu, bạn cứ yên tâm!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AI_resource_optimization.png' alt='AI tối ưu hóa tài nguyên đám mây'><br>2. **Hiệu quả Năng lượng (Energy efficiency):** <br>Tin vui đây! AI có thể tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng của các trung tâm dữ liệu bằng cách quản lý thông minh các hệ thống làm mát và cách sử dụng máy chủ. Điều này góp phần tạo nên một hoạt động đám mây bền vững hơn rất nhiều. Nói cách khác, Cloud của chúng ta sẽ ngày càng "xanh" hơn, "sạch" hơn, "thân thiện" với môi trường hơn!<br>3. **Bảo trì Dự đoán (Predictive maintenance):** <br>AI có thể phân tích "núi" dữ liệu từ các cảm biến phần cứng để "tiên tri" các sự cố thiết bị tiềm ẩn. Điều này cho phép thực hiện bảo trì chủ động và giảm thiểu tối đa thời gian chết trong các trung tâm dữ liệu. Cứ như có một bác sĩ "siêu năng lực" luôn theo dõi sức khỏe "của từng đứa con tinh thần" (máy chủ) vậy đó!**Tương lai: Một Hệ Sinh Thái Đám Mây Được Vận Hành Bởi AI 🔮** <br>Nhìn về phía trước, những sự "đột phá" mà AI mang lại cho Cloud Computing sẽ chỉ ngày càng mạnh mẽ và "bùng nổ" hơn thôi! Chúng ta hoàn toàn có thể mong đợi những điều "vi diệu" sau: <ul><li>**Trải nghiệm đám mây cá nhân hóa hơn:** AI sẽ "đo ni đóng giày" các dịch vụ và đề xuất đám mây để phù hợp "đến từng milimet" với từng nhu cầu và sở thích cá nhân của bạn. Đúng chuẩn "mỗi người một vẻ, mười phân vẹn mười"!</li><li>**Quản lý đám mây tự động hoàn toàn:** Các "trợ lý AI" sẽ ngày càng "ra tay" xử lý các hoạt động đám mây hàng ngày với sự can thiệp của con người ở mức tối thiểu. Tuyệt vời phải không, chúng ta có thể "rảnh tay" hơn rất nhiều để tập trung vào những việc quan trọng hơn!</li><li>**Các dịch vụ đám mây "thuần AI" mới:** Hãy sẵn sàng để chứng kiến sự ra đời của những dịch vụ đám mây hoàn toàn mới mẻ, được thiết kế đặc biệt để tận dụng tối đa sức mạnh "phi thường" của AI. "Khủng" lắm đó!</li></ul>Tóm lại, bạn thấy đó, AI không chỉ là một "người dùng" hay "khách hàng VIP" của điện toán đám mây; nó thực sự là một "lực lượng siêu phàm", một "kiến trúc sư" đang định hình lại toàn bộ kiến trúc, dịch vụ và cả nền kinh tế của đám mây. <br>Những doanh nghiệp nào nhanh nhạy hiểu và "chớp lấy" những "cơn sóng" đột phá mà AI mang lại chắc chắn sẽ có vị thế tốt nhất để khai thác toàn bộ tiềm năng "khổng lồ" của đám mây và giành lợi thế cạnh tranh đáng kể trong những năm tới. <br>Hãy cùng nhau chờ đón và chứng kiến sự phát triển đầy ngoạn mục này nhé!

Lê Lân

13/06/2025

Ê, bạn ơi! Ba tháng vừa rồi, làng AI lại được phen xôn xao với hai "siêu phẩm" mới toanh trong thế giới phát triển agent AI: Google Agent Development Kit (ADK) và AWS Strands Agents. Trong bài trước, chúng ta đã "bóc tách" anh bạn AWS Strands agent rồi đúng không? Chúng ta còn xây thử một ứng dụng dùng Nova, FastAPI cùng giao diện Streamlit siêu "chanh sả" nữa chứ! Thế thì hôm nay, chúng ta cùng nhau "mổ xẻ" Google Agent Development Kit (ADK) xem nó có gì hay ho nhé! Chúng ta sẽ "bóc trần" cách tạo ra các ứng dụng AI agent "đỉnh của chóp", tận dụng "bí kíp" MCP (Model Context Protocol) cục bộ lẫn từ xa, kết hợp "combo" sức mạnh của Gemini 2.5, tốc độ "chóng mặt" của FastAPI và giao diện "thân thiện đến bất ngờ" của Streamlit. Dù bạn chỉ đang "lén lút" tò mò xem agent AI hoạt động ra sao, hay đã "sẵn sàng lên đồ" để tự tay xây dựng một em, thì bài viết này chính là "tấm vé vàng" để bạn bắt đầu đó! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/AIagentFrameworks.png' alt='Hai khung phát triển AI Agent mạnh mẽ'> **Vậy Google Agent Development Kit (ADK) là gì mà "hot" vậy?** Nói một cách dễ hiểu nhất, ADK chính là "chiếc đũa thần" mã nguồn mở, được Google tạo ra để chúng ta phát triển mấy "trợ lý ảo" AI (hay còn gọi là agent AI) một cách... dễ như ăn kẹo và hiệu quả hết nấc! Điều "cool" nhất là bạn có thể cho mấy "trợ lý" này "tung hoành" ở bất cứ đâu bạn muốn: từ VSCode "tí hon", Terminal "bé tẹo", cho đến mấy "con quái vật" Docker hay các dịch vụ đám mây "khủng bố" như Google CloudRun, Google Kubernetes Engine. Đúng là "AI vô biên giới"! Bộ tài liệu của ADK thì "bao la bát ngát", tha hồ cho bạn "đào sâu" vào từng ngóc ngách về agent, công cụ, quy trình làm việc, phiên, bộ nhớ, hay thậm chí là cách điều phối cả "đội quân" agent cùng lúc! Đảm bảo không thiếu thứ gì! **Ủa vậy tại sao mình phải dùng một cái framework như ADK làm gì cho "rườm rà"?** Để tôi nói cho bạn nghe những lợi ích "to đùng" mà các framework này mang lại nhé, nó như có một "phù thủy" giúp bạn vậy: * **Quy trình làm việc "bài bản":** Thay vì để agent của bạn "làm việc theo hứng", framework sẽ "kỷ luật" nó, giúp nó có một "công thức" rõ ràng để đưa ra quyết định, dùng công cụ và phản hồi một cách có hệ thống. Cứ như có một người quản lý quy trình "khó tính nhưng siêu đỉnh" vậy! * **Bộ nhớ "siêu phàm" (Contextual memory):** Yên tâm, agent sẽ không bao giờ "não cá vàng" đâu nhé! Nó sẽ ghi nhớ "tất tần tật" lịch sử tương tác của bạn, giúp các cuộc trò chuyện trở nên thông minh và "cá nhân hóa" hơn. Tưởng tượng như bạn có một người bạn thân luôn nhớ mọi câu chuyện của mình! * **Đội quân agent "siêu nhân" (Collaborative agents):** Đối với mấy vấn đề "khó nhằn", một mình agent đôi khi "không thở nổi". Framework cho phép nhiều "trợ lý" chuyên biệt "hợp sức" lại, tạo thành một "liên minh" để giải quyết vấn đề hiệu quả hơn. Giống như một đội Avengers vậy đó, mỗi người một năng lực, kết hợp lại là "bá đạo"! * **Tích hợp công cụ "đỉnh cao" (Seamless tool integration):** Agent của bạn sẽ được trang bị "tận răng" những "vũ khí tối tân"! Framework giúp kết nối agent với đủ loại công cụ, API hay hàm chức năng bên ngoài, để nó có thể "triệu hồi" chúng ngay khi cần thiết. Cứ như có một "túi thần kỳ" của Doraemon vậy! * **Linh hoạt "thay não" (Model versatility):** Bạn không cần phải "đóng khung" với một mô hình ngôn ngữ nào cả. Framework cho phép bạn dễ dàng "chuyển đổi" và sử dụng nhiều "bộ não" AI khác nhau như GPT, Claude, Gemini hay Nova. Thích "đổi não" là đổi, đơn giản như thay áo vậy! * **Sẵn sàng "xuất trận" (Ready for deployment):** Xây xong rồi triển khai có "khó như lên trời" không? Yên tâm đi, framework đã tích hợp sẵn các tính năng như ghi nhật ký (logging), giám sát (monitoring) và quản lý lỗi, giúp bạn dễ dàng đưa agent vào thực tế mà không cần "lăn tăn" gì cả. Cứ như có "hậu cần" lo hết mọi thứ vậy! **Cơ chế Vòng Lặp Sự Kiện (Event Loop) của Google ADK: Cứ như một "Đầu Bếp Trưởng" Luôn Tay!** Và đây, "trái tim" của Google ADK Runtime chính là Vòng Lặp Sự Kiện (Event Loop) – nghe thì "học thuật" nhưng bạn cứ hình dung nó giống y hệt một "nhà bếp" siêu bận rộn, không ngừng nghỉ vậy! Vòng lặp này giúp "người chạy việc" (Runner) và "đầu bếp" (Agent cùng với logic xử lý, các cuộc gọi LLM, Callback, và Tools của bạn) cứ thế "trao đổi, phối hợp" liên tục, nhịp nhàng. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/79t5ftcps2hrbkbk7ayg.png' alt='Vòng lặp sự kiện của Google ADK Agent'> Để bạn dễ hình dung hơn, nó diễn ra thế này nè: 1. **Khách hàng "ra món" (Runner nhận yêu cầu):** Khi bạn "đặt hàng" cho agent (ví dụ: một câu hỏi), "người chạy bàn" (Runner) sẽ nhận yêu cầu đó và "phi thẳng" vào bếp, báo "Đầu bếp trưởng" (Agent chính) bắt đầu "chế biến". 2. **Đầu bếp "chế biến" và "báo cáo":** "Đầu bếp trưởng" (Agent) và các "phụ bếp" (logic liên quan) cứ thế "xoay sở" miệt mài. Khi có gì đó "xong xuôi" hoặc cần "thông báo gấp" (như đã có câu trả lời, cần thêm "nguyên liệu", hay có gì đó thay đổi), anh ấy sẽ "hô to" một "sự kiện" (Event) để "người chạy bàn" biết. 3. **Người chạy bàn "tiếp thu" và "ghi chú":** "Người chạy bàn" (Runner) ngay lập tức "tiếp nhận" cái "sự kiện" này, xử lý các "yêu cầu kèm theo" (ví dụ: ghi lại những thay đổi vào "sổ ghi chép" thông qua Services), và "chuyển tiếp" cái "sự kiện" đó đi (ví dụ: đưa món ăn ra bàn cho bạn thấy). 4. **Đầu bếp "tay thoăn thoắt" tiếp tục:** Chỉ khi "Người chạy bàn" (Runner) đã "hoàn thành nhiệm vụ" của cái "sự kiện" vừa rồi, thì "Đầu bếp trưởng" (Agent) mới "nhìn vào sổ ghi chép", "tiếp tục công việc dang dở" của mình, và giờ anh ấy đã "nắm được tình hình" những thay đổi mà Runner vừa "ghi nhận". Cứ như vừa được cập nhật "thực đơn" mới vậy! 5. **Vòng lặp không ngừng nghỉ:** "Vòng xoay" này cứ thế "quay tít" cho đến khi "Đầu bếp trưởng" (Agent) không còn "món ăn" hay "sự kiện" nào để "báo cáo" cho câu hỏi hiện tại của bạn nữa. Nghe có vẻ "loằng ngoằng" một tí, nhưng chính cái "cơ chế" này là "xương sống" để agent của bạn hoạt động "trơn tru" và "hiểu chuyện" đó! **Model Context Protocol (MCP) là gì? - Cầu Nối Giữa AI và Thế Giới!** Bạn có bao giờ tự hỏi làm sao mấy "bộ não" AI khổng lồ như Gemini hay Claude có thể "tám chuyện" với các ứng dụng khác, "ngó nghiêng" dữ liệu bên ngoài, hay thậm chí là "mượn tay" các công cụ khác không? À, hóa ra là chúng cần một "ngôn ngữ" chung, một "quy tắc giao tiếp" chuẩn chỉnh đó! Đó chính là "sứ mệnh" của Model Context Protocol (MCP) khi nó ra đời! Đây là một tiêu chuẩn mở "siêu đỉnh", được thiết kế để "chuẩn hóa" cách các LLM (mấy "bộ não" AI lớn đó) kết nối với "thế giới muôn màu" bên ngoài. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/MCP_bridge_analogy.png' alt='Model Context Protocol như một cây cầu nối AI với các ứng dụng'> Nói "ngắn gọn, súc tích" nhất thì, MCP chính là một "cầu nối" hay "phiên dịch viên đa năng" nằm giữa, giúp LLM/Agent của chúng ta "tự tin trò chuyện" được với "cả thế giới Internet" qua các API của họ. Nhờ có MCP, AI của bạn không chỉ "chém gió" giỏi mà còn có thể "xắn tay áo" vào làm việc thực tế nữa đó! **Bắt Tay Xây Dựng Ứng Dụng Agent AI với MCP (Cục Bộ & Từ Xa) cùng Google ADK, Gemini, FastAPI và Streamlit!** Để bạn dễ hình dung hơn, chúng ta cùng "ngó nghiêng" hai dự án mẫu "nhỏ mà có võ" trên GitHub nhé (đừng lo, link tham khảo "xịn xò" nằm chót vót cuối bài!). Nghe có vẻ "hàn lâm" nhưng thực ra "dễ ợt" à! **Công cụ MCP cục bộ - FileOps: Khi AI "Hóa Thân" Thành Trợ Lý Quản Lý File!** Tưởng tượng bạn muốn "người bạn" agent AI của mình có thể "thò tay" vào các file, thư mục trên máy tính của bạn? "Không gì là không thể" với FileOps MCP! Nó chính là "phù thủy" giúp agent của bạn "tung hoành" với hệ thống file cục bộ. Để chạy được "phù thủy" này, bạn cần cài đặt `nodejs`, `npm`, `npx` trên hệ thống Linux (WSL) của mình nhé. Đơn giản là nó sẽ giúp agent "đọc vanh vách", "ghi chép sạch sẽ", "xóa không dấu vết" các file hệt như một "người dùng siêu năng lực" vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/d9magwgevxlz41exk828.png' alt='Minh họa FileOps MCP tool'> **Công cụ MCP từ xa - Serper: Khi AI Biến Thành "Thám Tử Mạng"!** Thế thì sao nếu "anh bạn" agent của bạn "lên cơn" muốn "lướt web" để "hóng hớt" thông tin? Serper MCP chính là "thám tử mạng" đắc lực, sẵn sàng "truy lùng" mọi thứ bạn cần! Công cụ này cho phép agent thực hiện các tìm kiếm trên Google thông qua Serper API. Để dùng được Serper, bạn cần có tài khoản và API key của Serper, và tất nhiên, vẫn cần `nodejs`, `npm`, `npx` để chạy công cụ npx-based MCP này. Với "bảo bối" này, agent của bạn có thể trả lời những câu hỏi cần thông tin từ internet một cách "siêu tốc độ", khiến bạn phải "há hốc mồm"! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2wm3dqjyb7xr37djnp7b.png' alt='Minh họa Remote MCP tool Serper'> **Chuẩn Bị "Hành Trang" - Cài Đặt và Kết Nối Gemini!** Đầu tiên và "quan trọng nhất của quan trọng nhất", để "triệu hồi" được "thần đèn" Gemini, bạn cần một chiếc "chìa khóa thần kỳ" mang tên API Key. Hãy truy cập `https://aistudio.google.com/` để lấy nó nhé. Sau đó, tạo một file `.env` và "giấu" các khóa API của Gemini và Serper vào đó, trông sẽ như thế này (nhớ thay `PASTE_YOUR_ACTUAL_API_KEY_HERE` bằng khóa thật của bạn): ``` SERPER_API_KEY=PASTE_YOUR_ACTUAL_API_KEY_HERE GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=FALSE GOOGLE_API_KEY=PASTE_YOUR_ACTUAL_API_KEY_HERE ``` Đừng quên "sắm sửa" `nodejs`, `npm`, `npx` để mấy "trợ thủ" MCP "xuất chiêu" được nha. Quan trọng lắm đó! Và tất nhiên, các thư viện Python "cần và đủ" sau cũng phải được cài đặt đầy đủ: * `fastapi` * `uvicorn` * `google-adk` * `google-generativeai` * `pydantic` * `dotenv` **Giao Diện Người Dùng (Frontend) - Streamlit UI: Nơi Bạn "Tám" Với AI!** Phần giao diện này được xây dựng bằng Streamlit, một thư viện Python siêu tiện lợi để tạo các ứng dụng web nhanh chóng. Nó giống như "khu vực tiếp tân" vậy đó, nơi bạn gõ câu hỏi và nhận câu trả lời từ agent. Code `app.py` sẽ "chăm chú lắng nghe" mọi "lời thỉnh cầu" của bạn, rồi "phi" nó đến "hậu trường" (backend) và "trình diễn" kết quả một cách "long lanh" trên màn hình. Nhờ có nó, bạn có thể tương tác với agent như đang chat với một người bạn vậy! <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/StreamlitChatUI.png' alt='Giao diện chat Streamlit UI cho AI Agent'> **Phần Hậu Trường (Backend) - MCP Cục Bộ (FileOps): Khi AI "Hóa Thân" Thành Trợ Lý Quản Lý File!** Đây chính là "bộ não" thực sự của "siêu agent" nhà mình, được xây dựng bằng FastAPI – một framework Python "nhanh như chớp" để tạo các API. Trong file `agent.py` này, chúng ta sẽ "khai sinh" ra một `LlmAgent` từ Google ADK, và điều đặc biệt là nó được trang bị bộ công cụ `MCPToolset` cho phép tương tác với hệ thống file cục bộ (FileOps). Khi bạn gửi câu hỏi từ Streamlit, agent sẽ tự động nhận diện nếu cần dùng công cụ FileOps để "làm việc" với file trên máy bạn, ví dụ như "liệt kê các file trong thư mục X" hay "đọc nội dung file Y". Sau khi xử lý xong, nó sẽ trả kết quả về cho giao diện Streamlit. Thật vi diệu phải không? **Chạy Thử MCP Cục Bộ (FileOps) và Xem "Demo"!** Để thấy "phù thủy" FileOps hoạt động, bạn chỉ cần mở hai cửa sổ terminal: 1. Một cửa sổ chạy giao diện người dùng: `streamlit run app.py` (hoặc `python -m streamlit run app.py`) 2. Cửa sổ còn lại chạy phần hậu trường (backend): `uvicorn agent:app --host 0.0.0.0 --port 8000` Bạn có thể xem một đoạn GIF minh họa cụ thể cách nó hoạt động trên GitHub của tác giả (link trong phần Tham Khảo). **Phần Hậu Trường (Backend) - MCP Từ Xa (Serper): Khi AI Biến Thành "Thám Tử Mạng"!** Cũng tương tự như bản FileOps, nhưng phiên bản `agent.py` này được tùy chỉnh để sử dụng công cụ Serper. Thay vì "đọc" file, agent giờ đây có thể "lướt web" để tìm kiếm thông tin trên Google. Nó được "huấn luyện" để nhận diện các câu hỏi cần tìm kiếm, sau đó sẽ gọi công cụ Serper, thực hiện truy vấn và trả về các kết quả như tiêu đề, đường dẫn, nội dung tóm tắt từ các trang web. Agent của bạn giờ đây không chỉ biết đọc file mà còn biết "tra Google" nữa đó! **Chạy Thử MCP Từ Xa (Serper) và Xem "Demo"!** Cách chạy cũng y chang bản FileOps nhé, chỉ cần đảm bảo bạn đã cài đặt đúng các khóa API và thư viện cần thiết. 1. Mở terminal chạy giao diện: `streamlit run app.py` 2. Mở terminal chạy hậu trường: `uvicorn agent:app --host 0.0.0.0 --port 8000` Bạn có thể xem đoạn GIF trên GitHub để thấy "thám tử mạng" AI của chúng ta hoạt động thế nào (link trong phần Tham Khảo). **Lời Kết - Chinh Phục Thế Giới Agent AI Cùng ADK!** Vậy là trong bài viết này, chúng ta đã cùng nhau "lặn sâu" vào Google ADK, tìm hiểu cách kết nối với Google Gemini 2.5, và đặc biệt là cách triển khai một agent AI "xịn sò" với các công cụ MCP, sử dụng sức mạnh của FastAPI và giao diện thân thiện của Streamlit. Bạn thấy thế nào? Có "hứng" muốn tự tay xây dựng một agent AI cho riêng mình chưa? Nếu thấy bài hướng dẫn này thú vị, đừng ngần ngại chia sẻ suy nghĩ, cảm nhận của bạn ở phần bình luận bên dưới nhé! Tôi rất muốn nghe ý kiến và trải nghiệm của bạn. À, bạn đang dùng công cụ nào để phát triển agent AI (như Google ADK, AWS Strands, CrewAI, Langchain...)? Hãy kể cho tôi nghe về kinh nghiệm hay sở thích của bạn nhé! Bạn nghĩ sao về Google ADK? Có hứng thú phát triển ứng dụng agent AI nào không? **Tham Khảo:** * Google ADK Docs: `https://google.github.io/adk-docs/` * Dự án mẫu trên GitHub: `https://github.com/omerbsezer/Fast-LLM-Agent-MCP/` * Model Context Protocol (MCP): `https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol` * GitHub MCP: `https://github.com/modelcontextprotocol` * Các bài viết khác của tác giả: `https://dev.to/omerberatsezer`

Lê Lân

12/06/2025