AI Agents (Agent) học qua thực tiễn Phần 1

Tìm hiểu cách kết nối các công cụ cục bộ, API và MCP với mô hình AI để xây dựng các tác nhân có thể áp dụng vào công việc thực tế. Học về nhiều phương thức tích hợp công cụ và các khái niệm điều phối, đồng thời phát triển khả năng thiết kế các cấu trúc liên kết thực thi đơn lẻ, song song và theo chuỗi. Có thể hiểu và triển khai kiến trúc tác nhân tự động hóa việc kiểm soát cơ sở dữ liệu phức tạp và tích hợp với các hệ thống bên ngoài.

Đây là khóa học thú vị và nhẹ nhàng mà người mới bắt đầu có thể dễ dàng theo học. Vượt ra ngoài chatbot đơn thuần, đây là AI Agent tự động hóa quy trình làm việc kinh doanh theo từng ngành nghề. Khóa học này sẽ nhanh chóng tổng quan về cấu trúc cơ bản và công nghệ cốt lõi của AI Agent (LangChain, LangGraph, RAG) trong 1.5 giờ, đồng thời trực tiếp tạo ra mini agent hoạt động bằng code thực tế để rèn luyện cảm giác thực tế - đây là khóa học nhập môn. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ hiểu được tầm quan trọng của tiền xử lý dữ liệu theo ngành và thiết kế mở rộng, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng cho các khái niệm nâng cao sẽ được đề cập trong khóa học chuyên sâu.

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

Vượt xa một system prompt đơn giản, bạn sẽ triển khai chatbot nhân vật AI biết ghi nhớ người dùng và thay đổi mối quan hệ bằng cách tận dụng thiết kế persona và Structured Outputs. Trong buổi thực hành 30 phút, bạn sẽ hoàn thiện cách gọi API OpenAI một cách an toàn dựa trên dự án khởi đầu được cung cấp, xử lý cảm xúc, mức độ tin cậy và ký ức ở dạng có thể kiểm chứng bằng JSON Schema và Zod, đồng thời sử dụng tác nhân lập trình AI trong phạm vi các điều kiện ràng buộc.

Điểm qua các sự cố bảo mật AI và vai trò của red team, đồng thời dựng môi trường thực hành LLM trên tài khoản AWS của chính mình. Từ việc chụp lại phản hồi đầu tiên đến kiểm tra mức sử dụng và dọn dẹp tài nguyên, mọi thứ đều được ghi vào checklist Mission 0. Phần thực hành chẩn đoán prompt injection sẽ tiếp tục ở phần 4.

Thiết kế và triển khai hệ thống AI Agent có khả năng thực hiện nhiệm vụ tự chủ thay vì chỉ là chatbot đơn thuần. Hoàn thiện năng lực kỹ thuật Agent cấp độ doanh nghiệp thông qua thực hành toàn bộ quy trình, từ kiến trúc dựa trên vòng lặp Sense-Think-Act, cấu trúc vòng lặp LangGraph, đánh giá định lượng dựa trên RAGAS·LangSmith cho đến các rào chắn vận hành (guardrails).

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.

Một chuyên gia đang làm việc sẽ nhanh chóng truyền đạt nội dung trọng tâm, từ kiến thức cơ bản cần cho LLM đến những mẹo thực chiến!

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Kiểm tra các cài đặt của dịch vụ AI như khóa, phạm vi truy cập, giới hạn gọi, quyền thực thi, rào chắn và nhật ký. Duy trì các điều kiện khác, so sánh trước và sau khi kiểm soát, đồng thời xem xét cả việc xử lý đầu ra để lập bảng kiểm tra cài đặt và hồ sơ chẩn đoán cho Nhiệm vụ 4-2.

Nếu bạn muốn tạo ra dịch vụ AI riêng của mình mà không cần coding, khóa học này chính là giải pháp hoàn hảo. Sử dụng nền tảng nocode Dify, bạn có thể tạo ra ứng dụng AI chất lượng cao chỉ với ý tưởng. Thay vì lý thuyết phức tạp, khóa học được cấu trúc tập trung vào dự án thực tế, giúp cả người mới bắt đầu với AI và nhân viên văn phòng đều có thể phát triển năng lực thực tiễn.

Kiểm thử ranh giới quyền hạn trong các lệnh gọi công cụ của tác tử và việc tìm kiếm, truy cập tài liệu của RAG. Sử dụng mô hình thực tế cùng các công cụ và tài liệu mô phỏng phục vụ đào tạo để quan sát cổng phê duyệt và bộ lọc quyền tìm kiếm, đồng thời điền phiếu ghi chép chẩn đoán cho nhiệm vụ 5·6.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Khám phá cách xây dựng thẩm phán trí tuệ nhân tạo bằng cách kết hợp các hệ thống suy luận, biểu đồ tri thức và nhiều framework agent như CrewAI, LangChain, AutoGen, những công cụ cho phép triển khai công nghệ đa tác nhân (multi-agent) dựa trên LLM.

Trong môi trường làm việc sử dụng Microsoft 365, bạn sẽ trực tiếp xây dựng Copilot Agent để tự động hóa các công việc đọc, sắp xếp, tóm tắt và soạn thảo lặp đi lặp lại hằng ngày. Thay vì một dự án AI hoành tráng, bạn sẽ học cách tạo ra một tác nhân tự động hóa công việc thiết thực, mang lại ROI ngay lập tức, và sử dụng nó như đối tác công việc số của mình.

Vượt xa khỏi một chatbot chỉ đơn thuần tạo câu trả lời, bạn sẽ trực tiếp triển khai các AI Agent tự hành có khả năng tự phán đoán, gọi công cụ và thực hiện các tác vụ nhiều bước. Khóa học bao gồm các bài thực hành từng bước từ Tool Calling, Handoff, Guardrail, Session và Tracing của OpenAI Agents SDK, đến việc kết nối các công cụ và cơ sở dữ liệu bên ngoài bằng MCP, cũng như Planning, Subagents, Filesystem và Memory của LangChain và Deep Agents. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho bạn khả năng thiết kế và triển khai các AI Agent liên kết công cụ có thể áp dụng vào công việc thực tế.

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

"Mô hình 1 nghìn tỷ tham số được huấn luyện như thế nào" Hãy cùng tìm hiểu chiến lược mở rộng của Kimi K2.5, được Moonshot AI trực tiếp công bố trên sân khấu GTC 2026, bằng tiếng Hàn tại Inflearn. Hiệu suất token gấp 2 lần · Ngữ cảnh 1 triệu token · Swarm 1.000 agent Bước tiếp theo của LLM mã nguồn mở là đây. * Bài giảng này được công khai miễn phí thông qua sự hợp tác chính thức giữa Moonshot AI, đơn vị tạo ra Kimi, và Inflearn.

Với tư cách là đại sứ của Quỹ Điện toán Đám mây Bản địa (CNCF), tôi đã có nhiều bài thuyết trình tại KubeCon về bảo mật và chính sách Kubernetes, bộ lập lịch cũng như Gateway API. Đồng thời, với vai trò đại sứ của Quỹ AI Tác tử (AAIF), tôi cũng trình bày những nội dung nghiên cứu và đo lường trực tiếp về tác tử AI, LLM, MCP và AGENTS.md trong môi trường Kubernetes. Khóa học này bao gồm các bản ghi tiếng Hàn của những bài thuyết trình bằng tiếng Anh mà tôi đã thực hiện tại các sự kiện quốc tế như KubeCon, Open Source Summit, MCP Dev Summit và AGNTCon + MCPCon; tôi sẽ bổ sung nội dung mỗi khi có bài thuyết trình mới.

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình tự vận hành mô hình Gemma 4 mới nhất trực tiếp trên MacBook của mình mà không phải lo lắng về chi phí API trả phí. Bạn sẽ nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu suất tận dụng Metal API của Apple Silicon, cách thiết lập tham số tối ưu theo dung lượng VRAM, và trang bị năng lực xây dựng cơ sở hạ tầng AI cục bộ cấp độ sản xuất dựa trên FastAPI.