Kỹ thuật AI Agent

Claude Code đảm nhận việc phán đoán và thực thi, trong khi n8n phụ trách kích hoạt (trigger), kết nối và lập lịch. Theo trình tự Khái niệm → Kết nối → Thực hành, các công việc lặp đi lặp lại được thiết kế theo luồng Nhập liệu → Phán đoán → Thực thi → Kiểm chứng → Chuyển tiếp, đồng thời tích hợp xử lý lỗi, thử lại và phê duyệt của con người để vận hành tự động theo lịch trình. Ngay cả khi không học lập trình, những người không chuyên về kỹ thuật vẫn có thể tự mình tạo ra hệ thống tự động hóa.

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).

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Dù sử dụng AI, lý do bạn vẫn bận rộn nằm ở cách sắp xếp công việc chứ không phải ở công cụ. Hãy biến công việc của mình thành một bản thiết kế duy nhất bằng bốn câu hỏi: vai trò, quy trình, bàn giao và ngoại lệ; đồng thời phân tách việc có thể xử lý bằng quy tắc với việc cần phán đoán, từ đó giảm ngay số lần phải gọi AI. Cố định các tiêu chuẩn vào công cụ bằng một file Excel gồm 1,000 giao dịch để xuất báo cáo, chia nhỏ công việc bằng các tác nhân phụ, còn những việc không thể xử lý thì giao cho AI khác và chỉ nhận kết quả để tiếp tục. Cuối cùng, kết nối trình nhắn tin làm cổng vào và thiết lập bốn lớp bảo vệ, hoàn thiện vị trí của một người chỉ huy—thay vì giao phó toàn bộ cho tám tập, bao gồm cả OT, chỉ gọi AI ở những nơi thực sự cần thiết.

Đây là khóa học gồm 5 mô-đun và 18 bài học giúp chuyển đổi các LLM Agent AI tạo sinh — vốn đang gây lãng phí chi phí API — thành một cấu trúc có thể kiểm soát chi phí và thực sự tạo ra lợi nhuận thông qua các kỹ thuật Model Routing, Cascading, Caching và Loop Guardrails. Bạn sẽ được trực tiếp thực hiện từ việc phân tích các trường hợp thực tế bị "bom chi phí", mô phỏng lãi lỗ, cho đến các dự án thiết kế kiến trúc. Khóa học này được đề xuất cho các nhà phát triển/maker AI đang cảm thấy gánh nặng về chi phí API, cũng như những người đang có kế hoạch vận hành hoặc thiết kế các dịch vụ dựa trên Agent.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Kỷ nguyên AI tạo sinh, ai cũng có thể sử dụng nhưng người sử dụng tốt thì khác biệt. Dành cho những ai lần đầu tiếp xúc với GPT, Gemini, Claude Bạn sẽ hiểu hoàn toàn thế giới AI thông qua 100 prompt thực hành, học bằng cách nhập liệu trực tiếp.

Dành cho những bạn đã hoàn thành trình độ SwiftUI trung cấp, giờ là lúc để tích hợp AI vào ứng dụng của mình. Với Apple Intelligence và framework FoundationModels, bạn sẽ hoàn thiện các ứng dụng AI on-device hoạt động ngay trên thiết bị mà không cần kết nối internet.

Làm chủ toàn bộ vòng đời xây dựng các ứng dụng Generative AI hiện đại bằng cách sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), Tạo phản hồi tăng cường tra cứu (RAG) và các hệ thống Agentic AI. Học cách thiết kế các giải pháp AI cấp doanh nghiệp từ kỹ thuật gợi ý (prompt engineering) đến triển khai, kết hợp LLM với cơ sở dữ liệu vector và các nguồn tri thức bên ngoài cho các ứng dụng sẵn sàng vận hành thực tế.

Khóa học nhập môn thực hành Claude Code dành cho nhà phát triển Unity! Từ cài đặt Claude Code, kết nối Unity MCP, quản lý quy ước dự án bằng CLAUDE.md, cho đến Custom Slash Commands và quy trình làm việc nhóm! Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn tất cả các phương pháp áp dụng vào thực tế. Cuối cùng, bạn sẽ được tích lũy kinh nghiệm thực chiến khi hoàn thiện một trò chơi phong cách Vampire Survivors từ con số 0, qua đó học cách áp dụng Claude Code vào dự án Unity một cách hiệu quả.

Vào năm 2022, sau khi ChatGPT ra đời, AI đã trở thành một phần mềm rất gần gũi trong cuộc sống của chúng ta. Hiệu suất của các mô hình đang được cải thiện từng ngày, và sử dụng AI, nhiều phần mềm chưa từng có trước đây đã ra đời. Vào năm 2025, khi AI Agent trở thành một chủ đề nóng, nhiều người đang bắt đầu phát triển AI Agent. Có thể bạn đã nghe đến từ AI Agent, nhưng AI Agent là gì, tại sao nó lại đột nhiên trở thành chủ đề được nhiều người nói đến như vậy, và làm thế nào để tạo ra một AI Agent – bạn có thể coi đây là một khóa học hướng dẫn nhập môn giúp tìm hiểu và tạo ra nó một cách đơn giản bằng cách sử dụng ADK.

Không biết lập trình cũng không sao. Khóa học này tập trung vào trải nghiệm tự tay tạo ra một ứng dụng Android có doanh thu quảng cáo chỉ trong một ngày bằng AI, và hoàn tất việc phát hành ứng dụng đó trên thực tế. Rất nhiều người thường dừng lại ở các bước: “Đã làm xong app rồi nhưng làm sao để tạo ra thu nhập?” “Định chèn quảng cáo thì bị vướng ở AdMob, chính sách hoặc khâu kiểm duyệt” “Bỏ cuộc ngay trước khi phát hành vì rắc rối ở phần chính sách bảo mật” Trong khóa học này, chúng ta sẽ vượt qua tất cả những “giai đoạn mà ai cũng bỏ cuộc” này: 👉 Ý tưởng → Tạo ứng dụng → Liên kết quảng cáo → Các yếu tố bắt buộc khi phát hành trên Store → Phân phối thực tế. Chúng ta chỉ việc ra lệnh cho AI và đưa ra quyết định. Mục tiêu là hoàn thành một ứng dụng có “cấu trúc tạo ra lợi nhuận thực thụ” chỉ trong vòng một ngày.

Tạo chương trình sử dụng GPT API, từ tạo hình ảnh đến tạo video!

AI, chìa khóa mở ra thế giới thống kê "AI giúp dễ dàng xử lý các nguyên lý thống kê phức tạp và kỹ thuật phân tích, từ đó khám phá ý nghĩa ẩn giấu trong dữ liệu và cung cấp những hiểu biết sâu sắc để đưa ra quyết định tốt hơn. AI giờ đây đã vượt xa vai trò của một máy tính phức tạp trong thống kê, trở thành người bạn đồng hành hỗ trợ tư duy thống kê."

Thêm Copilot vào MS Office thì sao? Hướng dẫn hoàn hảo giúp tối đa hóa năng suất làm việc! Cung cấp quy trình học tập bài bản để vận dụng M365 Copilot hiệu quả vào thực tiễn.

Phí người mẫu 0 đồng, tạo ra hình ảnh vô hạn cùng NanoBanana Sáng tạo hình ảnh tất cả trong một, giúp thiết kế nội dung đa dạng

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

Liệu tôi có thể tạo ra một dịch vụ từ ý tưởng của mình ngay cả khi không biết lập trình? Với AI, điều đó hoàn toàn có thể! Trong khóa học này, bạn sẽ trải nghiệm toàn bộ quy trình biến ý tưởng thành một dịch vụ web thực tế bằng cách sử dụng các công cụ "Vibe Coding" đang được sử dụng trong công việc thực tế như Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor và Claude Code. Bạn không chỉ đơn thuần học cách sử dụng công cụ, mà còn được học phương pháp phát triển dịch vụ mới trong kỷ nguyên AI: từ trực tiếp lập kế hoạch dịch vụ, triển khai cho đến kết nối hệ thống thanh toán. Điểm 1. Chinh phục 5 công cụ Vibe Coding cốt lõi - Thực hành các tính năng chính và cách sử dụng Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor, Claude Code. - Hiểu phương thức phát triển Vibe Coding thông qua việc cộng tác với AI. Điểm 2. Tự tay tạo dịch vụ thực tế mà không cần lập trình - Thực hành quy trình tự lập kế hoạch và hiện thực hóa dịch vụ gợi ý sách thành một dịch vụ web. - Hiểu toàn bộ luồng sản xuất dịch vụ: Ý tưởng → Phát triển → Triển khai. Điểm 3. Kỹ năng thực chiến từ ra mắt đến vận hành dịch vụ - Hiểu quy trình mua tên miền, thiết lập máy chủ và triển khai. - Học các kỹ thuật vận hành dịch vụ cốt lõi như tích hợp mô-đun thanh toán và thiết lập SEO.

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.