Hôm nay, chúng tôi vô cùng hào hứng thông báo về việc phát hành công khai AI-CORE, nền tảng AI agents mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới giúp các doanh nghiệp xây dựng, triển khai và mở rộng tự động hóa thông minh một cách hoàn toàn mới. Được xây dựng trên nền tảng các công nghệ hàng đầu ngành—Temporal.io, OpenAI Agents SDK, tiêu chuẩn MCP và giao tiếp A2A—AI-CORE đại diện cho một bước nhảy vọt trong khả năng agentic AI.

Để tìm hiểu chi tiết về AI-CORE và các tính năng tiên tiến, bạn có thể truy cập trang sản phẩm chính thức.

Đột phá mới trong Agentic AI

Khác với các công cụ AI truyền thống đòi hỏi sự can thiệp liên tục của con người, AI-CORE giới thiệu một mô hình mà các AI agents tự động làm việc cùng nhau để hoàn thành các tác vụ phức tạp, nhiều bước với sự giám sát tối thiểu. Đây không chỉ là một nền tảng AI khác—nó là nền tảng cho một kỷ nguyên mới của tự động hóa doanh nghiệp, nơi các agents thông minh cộng tác, học hỏi và thích nghi theo thời gian thực.

Ngăn xếp công nghệ thay đổi mọi thứ

Tích hợp Temporal.io

• Điều phối workflow bền vững cho các tương tác AI agent
• Thực thi chịu lỗi với cơ chế retry tự động
• Độ tin cậy cấp doanh nghiệp cho workflows quan trọng
• Khả năng giám sát và debug workflow trực quan

OpenAI Agents SDK

• Khả năng lý luận và ra quyết định tiên tiến
• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho các hướng dẫn phức tạp
• Xử lý đa phương thức cho các loại dữ liệu đa dạng
• Cơ chế học tập và thích nghi liên tục

Tiêu chuẩn MCP (Model Context Protocol)

• Framework giao tiếp AI model được chuẩn hóa
• Tích hợp liền mạch trên các nhà cung cấp AI khác nhau
• Khả năng tương tác cấp protocol cho các triển khai tương lai
• Bảo mật nâng cao và quản trị dữ liệu

Giao tiếp A2A (Agent-to-Agent)

• Cộng tác và điều phối inter-agent tự nhiên
• Chia sẻ kiến thức thời gian thực giữa các autonomous agents
• Giải quyết vấn đề phân tán trên mạng lưới agent
• Kiến trúc hệ thống multi-agent có thể mở rộng

Tác động thực tế: Các trường hợp sử dụng doanh nghiệp

Cuộc cách mạng phát triển phần mềm

Hãy tưởng tượng một AI agent nhận báo cáo lỗi, phân tích codebase, xác định nguyên nhân gốc, triển khai bản sửa lỗi, chạy các bài kiểm tra toàn diện và gửi pull request—tất cả mà không cần sự can thiệp của con người. Với sự tích hợp Temporal.io của AI-CORE, điều này trở thành hiện thực.

// Ví dụ: AI-CORE Agent Workflow để giải quyết lỗi
#[temporal::workflow]
async fn bug_resolution_workflow(bug_report: BugReport) -> WorkflowResult<PullRequest> {
    let analysis = analyze_bug(&bug_report).await?;
    let solution = generate_solution(&analysis).await?;
    let tests = run_automated_tests(&solution).await?;
    
    if tests.passed {
        create_pull_request(&solution).await
    } else {
        retry_with_improvements(&solution, &tests).await
    }
}

Tự động hóa DevOps thông minh

Các AI-CORE agents có thể giám sát sức khỏe hạ tầng, phát hiện bất thường, tự động mở rộng tài nguyên và thậm chí thực hiện bảo trì dự đoán—tất cả trong khi duy trì audit trails chi tiết thông qua khả năng hiển thị workflow của Temporal.io.

Pipelines xử lý dữ liệu tiên tiến

Nhiều AI agents cộng tác sử dụng giao tiếp A2A để xử lý, phân tích và rút ra insights từ các luồng dữ liệu doanh nghiệp, với mỗi agent chuyên về các lĩnh vực cụ thể trong khi chia sẻ context thông qua protocol MCP.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về kiến trúc và triển khai tại trang chi tiết sản phẩm AI-CORE.

Xuất sắc về kỹ thuật: Hiệu suất có thể mở rộng

Hiệu suất được hỗ trợ bởi Rust

Được xây dựng với các đảm bảo về an toàn bộ nhớ và hiệu suất của Rust, AI-CORE cung cấp:

• Thời gian phản hồi API dưới 100ms
• Thông lượng hơn 1000 requests mỗi giây
• Ít hơn 512MB dung lượng bộ nhớ cho mỗi service
• Triển khai không downtime

Bảo mật cấp doanh nghiệp

• Quét bảo mật toàn diện với các công cụ audit tích hợp
• Giao tiếp được mã hóa giữa tất cả agents và services
• Tuân thủ OWASP cho bảo mật ứng dụng web
• Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò cho quyền agent
• Audit trails cho tất cả hành động và quyết định của agent

Trải nghiệm lập trình viên: Được xây dựng cho đổi mới

SDK và APIs toàn diện

AI-CORE cung cấp các APIs và SDKs trực quan giúp việc xây dựng AI agents trở nên dễ tiếp cận với các lập trình viên ở mọi cấp độ kỹ năng:

// Ví dụ TypeScript SDK
import { AICore, Agent, Workflow } from '@netadx/ai-core-sdk';

const aiCore = new AICore({
  temporalEndpoint: 'localhost:7233',
  openaiApiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

const codeReviewAgent = new Agent({
  name: 'CodeReviewer',
  capabilities: ['code-analysis', 'security-audit', 'performance-optimization']
});

const reviewWorkflow = new Workflow()
  .addAgent(codeReviewAgent)
  .onPullRequest(async (pr) => {
    const analysis = await codeReviewAgent.analyze(pr.files);
    return analysis.generateRecommendations();
  });

await aiCore.deploy(reviewWorkflow);

Tài liệu phong phú và ví dụ

• Hướng dẫn bắt đầu nhanh: Thiết lập và chạy trong 5 phút
• Phân tích kiến trúc sâu: Hiểu các nguyên tắc thiết kế nền tảng
• Tài liệu tham khảo API: Tài liệu hoàn chỉnh cho tất cả endpoints
• Ví dụ thực tế: Mẫu code sẵn sàng cho production
• Video tutorials: Hướng dẫn triển khai từng bước

Mã nguồn mở: Cùng nhau xây dựng tương lai

Bản chất mã nguồn mở của AI-CORE có nghĩa là sự minh bạch chưa từng có, sự cộng tác cộng đồng và đổi mới nhanh chóng. Giấy phép MIT của chúng tôi đảm bảo việc áp dụng doanh nghiệp trong khi thúc đẩy một hệ sinh thái contributors sôi động.

Để khám phá mã nguồn và đóng góp, hãy truy cập repository chính thức của AI-CORE.

Phát triển hướng cộng đồng

• GitHub Repository: https://github.com/netadx1ai/ai-core
• Cộng đồng Discord hoạt động: Hỗ trợ và cộng tác thời gian thực
• Office Hours hàng tuần: Truy cập trực tiếp vào team phát triển cốt lõi
• Chương trình công nhận Contributor: Làm nổi bật những đóng góp cộng đồng

Công nhận và xác thực ngành

Kể từ khi phát hành alpha, AI-CORE đã thu hút sự chú ý đáng kể trên các phân khúc doanh nghiệp:

• 50+ khách hàng Beta doanh nghiệp trên các công ty Fortune 500
• 10,000+ GitHub Stars trong giai đoạn pre-release
• Được đặc biệt giới thiệu trong TechCrunch như “Nền tảng AI thay đổi cuộc chơi”
• Người chiến thắng Giải thưởng Đổi mới AI tại Enterprise AI Summit 2024

Lộ trình: Những gì sắp tới

Q4 2024: Điều phối Agent tiên tiến

• Khả năng workflow multi-agent nâng cao
• Tích hợp Temporal.io tiên tiến với các hoạt động tùy chỉnh
• Dashboard cộng tác thời gian thực
• Ứng dụng giám sát di động

Q1 2025: Quản trị AI doanh nghiệp

• Tích hợp machine learning model ngoài OpenAI
• Kiến trúc cô lập agent multi-tenant
• Tính năng quản trị và tuân thủ doanh nghiệp
• Agent marketplace và hệ sinh thái plugin

Bắt đầu: Hành trình của bạn đến tự động hóa hỗ trợ AI

Các bước tiếp theo ngay lập tức

1. Khám phá Repository: Truy cập https://github.com/netadx1ai/ai-core
2. Thử Quick Start: Có agent đầu tiên chạy trong 5 phút
3. Tham gia Cộng đồng: Kết nối với các lập trình viên trong Discord của chúng tôi
4. Theo dõi Blog của chúng tôi: Cập nhật những phát triển mới nhất tại netadx.ai

Chương trình đánh giá doanh nghiệp

Đối với các tổ chức sẵn sàng đánh giá AI-CORE cho việc sử dụng production, chúng tôi cung cấp:

• Tư vấn kỹ thuật chuyên dụng với các kiến trúc sư giải pháp của chúng tôi
• Lập kế hoạch triển khai tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn
• Kênh hỗ trợ ưu tiên cho khách hàng doanh nghiệp
• Hỗ trợ di chuyển từ các công cụ tự động hóa hiện có

Tương lai là tự động

AI-CORE đại diện cho nhiều hơn một dự án mã nguồn mở khác—nó là nền tảng cho một tương lai nơi các agents thông minh tăng cường khả năng con người, tự động hóa các workflows phức tạp và mở khóa những mức độ năng suất chưa từng có.

Bằng cách kết hợp độ tin cậy của Temporal.io, trí thông minh của framework agent OpenAI và khả năng tương tác của tiêu chuẩn MCP và A2A, chúng tôi đã tạo ra một nền tảng không chỉ đáp ứng nhu cầu hiện tại mà còn dự đoán những thách thức ngày mai.

Kỷ nguyên AI doanh nghiệp tự động đã bắt đầu. Hãy tham gia cùng chúng tôi xây dựng tương lai.

Để tìm hiểu chi tiết về AI-CORE và cách nó có thể chuyển đổi doanh nghiệp của bạn, hãy truy cập trang sản phẩm chính thức tại netadx.ai.

Tóm tắt thông số kỹ thuật

Công nghệ cốt lõi:

• Rust (Backend Services)
• TypeScript/React (Frontend)
• Temporal.io (Workflow Orchestration)
• OpenAI Agents SDK (AI Capabilities)
• Redis (MCP Protocol Caching)
• Docker/Kubernetes (Containerization)

Sẵn sàng để cách mạng hóa tự động hóa doanh nghiệp của bạn? Khám phá AI-CORE và tham gia cùng hàng nghìn lập trình viên đang xây dựng tương lai của agentic AI.

Bài viết Giới thiệu AI-CORE: Nền tảng AI Agents mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới đã xuất hiện đầu tiên vào ngày Movaŋ ISO is the Platform that makes Digital Transformation Agile for organizations.

Thiết bị Edge là gì?

Edge Device là những phần thiết bị dùng để truyền dữ liệu giữa mạng cục bộ và đám mây. Họ có thể dịch giữa các giao thức hoặc ngôn ngữ, được sử dụng bởi các thiết bị cục bộ sang các giao thức được sử dụng bởi đám mây nơi dữ liệu sẽ được xử lý thêm. Các thiết bị cục bộ sử dụng các giao thức như Bluetooth, wi-fi, Zigbee và NFC trong khi đám mây sử dụng các giao thức như AMQP, MQTT, CoAP và HTTP. Để dữ liệu IoT di chuyển giữa đám mây và các thiết bị cục bộ, một Edge Device — như smart gateway — dịch, sắp xếp và truyền thông tin một cách an toàn giữa hai nguồn.

Nếu không có Edge Device , các loại dữ liệu này sẽ không tương thích và không thể truy cập các dịch vụ đám mây để phân tích sâu.

Tại sao Thiết bị Edge lại cần thiết cho IIoT?

Các thiết bị Edge rất quan trọng đối với việc triển khai IoT công nghiệp hiện đại , đặc biệt là đối với các tác vụ yêu cầu phân tích dữ liệu thời gian thực. Các thiết bị IoT Edge cung cấp giải pháp đáng tin cậy, độ trễ thấp để phân tích dữ liệu cục bộ. Trong môi trường sản xuất, các Edge Device có những lợi ích sau:

• Bật tính năng giám sát dựa trên điều kiện để theo dõi tình trạng của các máy tại tầng cửa hàng, ngay cả khi chúng là thiết bị cũ
• Ngăn ngừa các lỗi nghiêm trọng bằng cách theo dõi và phân tích dữ liệu để phát hiện các bất thường sớm hơn.
• Cải thiện thời gian hoạt động của thiết bị, giảm tồn kho phụ tùng và giảm chi phí bảo trì vì có thể dự đoán các vấn đề sắp xảy ra và các kỹ thuật viên bảo trì được trang bị dữ liệu cần thiết về trạng thái của máy để khắc phục sự cố trong lần thăm đầu tiên
• Nắm bắt các cơ hội kinh doanh mới thông qua phân tích hiệu quả và tự giám sát .

Bởi vì các thiết bị biên dịch và truyền dữ liệu cục bộ và dữ liệu đám mây thông qua các giao thức liên kết của chúng, các hệ thống IIoT sử dụng các thiết bị biên sẽ gặt hái được những lợi ích của phân tích cục bộ theo thời gian thực cũng như phân tích và lưu trữ dựa trên đám mây mạnh mẽ. Điện toán đám mây mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất theo những cách sau:

• Hệ thống bảo trì thấp vì nhà cung cấp đám mây không hoạt động và thường không thuộc trách nhiệm của nhà sản xuất
• Khả năng mở rộng vượt quá những gì khả thi từ một mạng cục bộ độc lập do các ràng buộc về lưu trữ dữ liệu, các ràng buộc về tính toán, v.v.
• Giảm chi phí cho khả năng lưu trữ và tính toán tương tự
• Khả năng truy cập dữ liệu từ mọi nơi cũng như khả năng dự phòng trong trường hợp thảm họa

Tuy nhiên, điện toán đám mây yêu cầu kết nối mạng, làm tăng độ trễ so với điện toán cục bộ và yêu cầu phụ thuộc vào bảo mật của bên thứ ba. Mặt khác, điện toán biên cung cấp khả năng tính toán đáng tin cậy, độ trễ thấp, có thể được triển khai ở các khu vực không có kết nối mạng hoặc trong các điều kiện bảo mật khắc nghiệt mà bảo mật của bên thứ 3 không được phép. Tuy nhiên, dữ liệu có thể trở nên không đầy đủ do chi phí lưu trữ cao hơn và điện toán cục bộ có khả năng bảo trì tổng thể cao hơn điện toán đám mây vì nó phải được quản lý nội bộ.

Với tính toán biên, các hệ thống IIoT tận dụng tối đa cả hai thế giới . Việc thu hẹp khoảng cách với các thiết bị tiên tiến IoT mang đến cho các nhà sản xuất sự linh hoạt, độ tin cậy và tốc độ chưa từng có theo cách kiểm soát chi phí, có ý thức bảo mật.

Các thiết bị điện toán biên là một thành phần quan trọng trong việc tạo ra một bộ đôi kỹ thuật số của một cơ sở sản xuất. Các lý do khác khiến các Edge Device và cổng biên rất quan trọng đối với cơ sở hạ tầng IIoT hiện đại bao gồm:

• Quản lý dữ liệu : Các thiết bị Edge có thể quyết định dữ liệu nào nên giữ và dữ liệu nào nên loại bỏ để ngăn chặn các bộ dữ liệu khó sử dụng chứa đầy thông tin có khả năng không bao giờ được sử dụng
• Khả năng ngoại tuyến : Các thiết bị Edge có thể giữ thông tin cho đến khi hệ thống có thể truy cập vào kết nối mạng, ngăn ngừa mất dữ liệu và cho phép phân tích sâu hơn
• Xử lý sự kiện phức tạp : Đám mây có thể được sử dụng cho các công việc nặng về tính toán để phát triển và nhận dạng các mẫu mà sau đó có thể được đẩy đến các thiết bị biên để được xử lý cục bộ khi các mẫu đó phát sinh.
• Ứng dụng : Một số thiết bị IoT hiện sử dụng các ứng dụng hoạt động trên các Edge Device . Một ví dụ về điều này là hệ thống giám sát và cảnh báo tận dụng tính chất độ trễ thấp của tính toán biên.
• AI và ML : Trí tuệ nhân tạo và máy học sử dụng các thiết bị tiên tiến có thể cho phép các quy trình ra quyết định theo thời gian thực, tự chủ cho các nhà sản xuất cũng như thông tin chi tiết về BI ngay lập tức.

Nguồn: smartfactoryvn.com

Bài viết Thiết bị Edge Device là gì ? Vì sao nó cần thiết cho IoT ? đã xuất hiện đầu tiên vào ngày Movaŋ ISO is the Platform that makes Digital Transformation Agile for organizations.