Thử thách đọc trọn bộ về AI tác tử trong 4 tuần, hoàn thành bằng kỹ thuật harness

[Thử thách đọc hết trong 4 tuần] Hoàn thiện AI tác tử bằng kỹ thuật Harness

AI Agent: Cách khiến chúng hoạt động đúng cách, vượt xa việc chỉ tạo ra chúng!

Chỉ với vài dòng prompt cũng có thể tạo ra AI agent. Nhưng trong môi trường thực tế, chúng có thể lặp lại các lần gọi công cụ, bỏ lỡ ngữ cảnh và gây ra những lỗi ngoài dự kiến. Điều cần thiết lúc này là khả năng kiểm soát luồng thực thi và các cơ chế an toàn bằng mã để AI hoạt động ổn định.

『AI tác tử hoàn chỉnh với kỹ thuật Harness』 là sách thực hành bao quát từ tự triển khai ReAct đến bộ nhớ, RAG, LangGraph, đa tác tử, ba dự án thực tế, bảo mật và triển khai.

Trong thử thách này, chúng ta sẽ cùng đọc trọn một cuốn sách trong 4 tuần, trực tiếp chạy các ví dụ cốt lõi và tìm hiểu nguyên lý cũng như cách thiết kế kỹ thuật phát triển agent. Hãy cùng nhau đọc hết cuốn sách thực hành dày 420 trang mà bạn từng thấy ngại đọc một mình nhé!

✅ Thời gian hoạt động: Thứ Hai, ngày 23 tháng 11 năm 2026 ~ Chủ nhật, ngày 20 tháng 12 năm 2026

• Tuần 1: 11/23(Thứ Hai) ~ 11/29(Chủ nhật) | Nguyên lý cốt lõi của agent

• Tuần 2: 11/30 (thứ Hai) ~ 12/6 (Chủ nhật) | RAG, LangGraph, đa tác tử

• Tuần 3: 12/7(thứ Hai) ~ 12/13(Chủ nhật) | Ba dự án thực tế

• Tuần 4: 12/14(thứ Hai) ~ 12/20(chủ nhật) | Bảo mật, triển khai, vận hành và tổng kết hành trình hoàn thành

• Buổi giao lưu trực tuyến với tác giả: dự kiến từ 20:00 ngày 15/12 (thứ Ba)

✅ Cách thức hoạt động

1. Hãy đọc sách và học theo chương trình từng tuần.

• Đọc phạm vi được chỉ định từ thứ Hai đến thứ Sáu.

• Vào cuối tuần, hãy thực hiện nhiệm vụ dựa trên nội dung đã học trong tuần đó.

• Bạn có thể xem phạm vi đọc và nhiệm vụ của từng tuần trong chương trình học.

2. Hãy thử sức với nhiệm vụ được giao mỗi tuần. (1 lần/tuần)

Vui lòng viết bài đánh giá dài ít nhất 100 ký tự, kèm ảnh chụp kết quả thực hành hoặc phần tổng kết nội dung đã học.

Dù thực hành thất bại cũng không sao. Việc ghi lại màn hình lỗi, quá trình khắc phục và những điều đã học cũng là một hình thức học tập ý nghĩa.

✅ Quyền lợi khi tham gia

🎁 Tặng tối đa 20.000 điểm Hanbit+ Mileage cho người hoàn thành

• Xác nhận sách (1 lần trong thời gian tham gia, áp dụng chung)

• Thực hiện nhiệm vụ tuần 1/2 - Nhận 10.000 điểm thưởng Hanbit+ҩа

• Hoàn thành nhiệm vụ tuần 3/4 - nhận 10.000 điểm tích lũy Hanbit+

🎤 Hội thảo trực tuyến trực tiếp cùng tác giả & Hỏi đáp

✅ Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Q. Người mới học Python có thể tham gia không?

Cuốn sách này dành cho các nhà phát triển ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, có thể viết và chạy mã bằng Python. Bạn có thể tham gia nếu biết các cú pháp cơ bản và cách sử dụng terminal. Kinh nghiệm gọi API LLM sẽ hữu ích, nhưng không bắt buộc. Tuy nhiên, các bài thực hành có thể hơi khó đối với người mới bắt đầu học Python.

Q. Tôi có cần đăng ký gói trả phí Claude không?

Đăng ký trả phí các dịch vụ trò chuyện như Claude Pro không phải là điều kiện bắt buộc. Cuốn sách này chủ yếu hướng dẫn triển khai agent bằng Python thông qua API của Anthropic. Phí đăng ký Claude và phí sử dụng API là riêng biệt, và bạn có thể phải trả phí tùy theo mức sử dụng API. Chúng tôi khuyến nghị bạn thiết lập giới hạn sử dụng API trước khi thực hành.

Q. Cần chuẩn bị những gì để thực hành?

• Sách 『Hoàn thiện AI tác tử bằng kỹ thuật harness』 (bản in hoặc sách điện tử)

• Máy tính có thể dùng để thực hành Python.

• Môi trường phát triển Python 3.12

• Khóa API Anthropic, khóa API Voyage

• Khóa API OpenWeatherMap để thực hành dự báo thời tiết trong tuần 1.

Bạn có thể xem mã ví dụ trong kho lưu trữ dưới đây.

https://github.com/javafa/agentic_ai_engineering

Q. Tôi có cần tự chạy tất cả các dự án không?

Không. Trong tuần thứ 3, bạn chỉ cần chọn một trong ba dự án để thực hiện nhiệm vụ. Ngoài ra, nếu môi trường thực hành chưa sẵn sàng hoặc gặp lỗi khiến bạn khó chạy dự án, bạn vẫn có thể tham gia bằng cách tổng hợp cấu trúc thiết kế hoặc nội dung đã học.

H. Có cần GPU hiệu năng cao riêng không?

Hầu hết các ví dụ cơ bản có thể được học trong môi trường phát triển Python thông thường.

Tuy nhiên, bài thực hành triển khai vLLM cục bộ ở chương 13 yêu cầu môi trường có GPU NVIDIA. Nếu không có GPU, bạn có thể thay bằng việc tìm hiểu các nguyên lý và mã ví dụ trong chương đó.

Q. Các bài thực hành có phát sinh thêm chi phí không?

Một số ví dụ sử dụng API LLM trả phí hoặc dịch vụ bên ngoài như AWS, nên có thể phát sinh chi phí tùy theo mức độ sử dụng. Việc triển khai trên đám mây hoặc thực hành với GPU không bắt buộc, vì vậy bạn có thể lựa chọn cách thực hiện phù hợp với môi trường của mình.

Không chỉ dừng lại ở việc viết prompt tốt, mà còn học cách thiết kế để AI agent hoạt động ổn định!

Hãy cùng đọc, xây dựng và ghi chép trong 4 tuần để tìm hiểu về kỹ thuật phát triển agent.