Làm chủ hoàn toàn tác nhân AI: Phát triển thực chiến với LangGraph·RAG·MCP·đa tác nhân

Khóa học này là khóa học thực hành dành cho những ai muốn học cách tối đa hóa năng suất phát triển trong kỷ nguyên AI. Vượt xa việc chỉ đơn thuần là sử dụng AI, khóa học tập trung vào cách vận dụng Claude Code trong môi trường phát triển thực tế và làm thế nào để tạo ra "kết quả đúng chuẩn". Nhiều nhà phát triển khi sử dụng AI đang gặp phải các vấn đề như: ❌ Kết quả không nhất quán ❌ Chất lượng mã nguồn bị giảm sút ❌ Dự án ngày càng trở nên phức tạp Để giải quyết những vấn đề này, khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng AI như một "đối tác phát triển" chứ không chỉ là một công cụ, thông qua: ✔ Quy trình làm việc dựa trên đặc tả (Spec-based workflow) ✔ Hệ thống câu lệnh có cấu trúc ✔ Chiến lược tự động hóa và Sub-agent Ngoài ra, bạn sẽ được trải nghiệm việc hoàn thiện và triển khai một ứng dụng từ đầu đến cuối bằng cách liên kết với các dịch vụ thực tế như Firebase, Figma, GitHub và Vercel.

Claude Code đang nhanh chóng phát triển trở thành một trong những AI coding agent mạnh mẽ nhất hiện nay. Tuy nhiên, chỉ cài đặt Claude Code thôi là chưa đủ để tối đa hóa năng suất. Để thực sự khai thác hiệu quả Claude Code, bạn cần hiểu các tính năng nâng cao như quản lý ngữ cảnh (context management), hệ thống bộ nhớ (memory system), kỹ năng (skills), subagents và đội ngũ agent (agent teams). Trong khóa học này, chúng ta sẽ học từng bước từ cài đặt và thiết lập ban đầu của Claude Code cho đến các quy trình làm việc (workflow) nâng cao được áp dụng trong thực tế. Học viên sẽ được học cách liên kết Claude Code với VS Code, cũng như cách lựa chọn và sử dụng các mô hình khác nhau. Ngoài ra, bạn sẽ nắm vững cách thực hiện các tác vụ phát triển phức tạp một cách hiệu quả bằng cách tận dụng Context Engineering, quản lý Memory, Skills, Subagents và Agent Teams. Sau khóa học, bạn sẽ có thể sử dụng Claude Code không chỉ như một chatbot AI đơn thuần mà còn như một đối tác phát triển AI thực thụ giúp nâng cao năng suất lập trình. Giảng viên sẽ giải thích cách áp dụng Claude Code vào thực tế dựa trên kinh nghiệm phát triển AI và các dự án phần mềm thực tế, đồng thời giúp học viên giải quyết các vấn đề thường gặp như quản lý ngữ cảnh, lãng phí token và viết prompt không hiệu quả.

Khóa học này là khóa học nhập môn được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu học Rust có thể học hỏi từng bước một từ những kiến thức cơ bản nhất. Nhiều người học khi mới tiếp cận Rust thường cảm thấy khó khăn vì: Sự xa lạ của cú pháp Áp lực về các khái niệm bộ nhớ Sự khác biệt so với các ngôn ngữ hiện có (C/C++) Để giải quyết những vấn đề này, khóa học sẽ giúp bất kỳ ai cũng có thể hiểu Rust một cách tự nhiên thông qua: 👉 Giải thích dễ hiểu 👉 Cấu trúc học tập theo từng giai đoạn 👉 Thực hành ví dụ lặp đi lặp lại Rust là một ngôn ngữ lập trình hệ thống hiện đại, cung cấp đồng thời cả tính ổn định và hiệu suất, là một công nghệ rất quan trọng trong môi trường phát triển tương lai. Hãy củng cố vững chắc các nền tảng cốt lõi của Rust thông qua khóa học này.

Ngay cả khi chưa có kinh nghiệm lập trình, bạn vẫn có thể tự mình tạo ra các chương trình tự động hóa công việc thực tế với Cursor AI. Khóa học này là một khóa học thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng Python và Cursor AI để tự động thu thập bình luận tin tức (Crawling), lưu vào tệp CSV, sau đó phân tích dư luận và cảm xúc, từ đó hoàn thiện một dự án trọn vẹn. Đây không phải là khóa học chỉ đơn giản yêu cầu bạn nhập lại mã nguồn. Nội dung được xây dựng để bạn có thể trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển thực tế, từ cách đặt câu hỏi hiệu quả cho Cursor AI, thiết lập môi trường phát triển, viết chương trình tự động hóa cho đến xử lý lỗi. Trong quá trình học, bạn sẽ từng bước học từ cài đặt Python, thiết lập Cursor AI, những kiến thức cơ bản về tự động hóa công việc, thu thập bình luận tin tức, lưu dữ liệu CSV, phân tích cảm xúc cho đến cách sửa lỗi phát sinh trong các dự án thực tế. Ngay cả những người mới bắt đầu lập trình cũng có thể tự nhiên học được cách phát triển cùng AI, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nâng cao năng lực thực tiễn trong việc khai thác dữ liệu.

Đây là khóa học được thiết kế theo từng bước từ cơ bản đến thực tiễn, giúp ngay cả những người mới bắt đầu tiếp cận Claude AI cũng có thể dễ dàng theo kịp. Trong khóa học này, bạn sẽ bắt đầu từ các khái niệm cơ bản của Claude AI và cách viết câu lệnh (prompt), sau đó học các cách ứng dụng đa dạng như soạn thảo văn bản, tóm tắt, dịch thuật, động não (brainstorming), phân tích tệp tin và hình ảnh. Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn thực hành cách sử dụng Claude Artifacts để tạo tài liệu, biểu đồ, sơ đồ, các ứng dụng đơn giản, cũng như cách thiết kế infographic bằng Claude, chỉnh sửa kết quả và lưu dưới dạng tệp PDF. Cuối cùng, khóa học cung cấp các bí quyết nâng cao năng suất có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế như kỹ thuật viết prompt nâng cao, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng tính năng Project, hỗ trợ hàm Excel và lập trình. Với các ví dụ thực tế làm trọng tâm, khóa học giúp mọi đối tượng từ người mới bắt đầu chưa có kinh nghiệm về AI đến nhân viên văn phòng, sinh viên và những người sáng tạo nội dung muốn nâng cao hiệu suất công việc đều có thể học hỏi dễ dàng và ứng dụng được ngay.

Đây là khóa học thực tiễn, hướng dẫn từng bước để người học có thể áp dụng Gemini vào công việc thực tế, từ những người mới bắt đầu sử dụng Google Gemini đến các chuyên viên muốn tích cực khai thác công cụ này trong công việc. Khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản mà tập trung giải thích thông qua những tình huống sử dụng thực tế, giúp người học giải quyết các khó khăn thường gặp khi viết prompt, nghiên cứu tài liệu, soạn thảo văn bản, sáng tạo nội dung, v.v. Người học sẽ từng bước tìm hiểu từ các tính năng cơ bản của Gemini đến việc tích hợp với Google Workspace, tùy chỉnh Gem, Google Labs và NotebookLM, qua đó nắm được cách khai thác AI hiệu quả trong công việc và cuộc sống hằng ngày. Đặc biệt, khóa học được xây dựng bài bản từ những khái niệm cơ bản đến cách ứng dụng thực tế, để cả những người mới tiếp cận AI cũng có thể dễ dàng theo học. Khóa học đồng thời đề cập đến các phương pháp sử dụng AI an toàn, chẳng hạn như kiểm chứng thông tin và bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành, giúp bạn không chỉ dừng lại ở việc tạo ra những chatbot trả lời câu hỏi đơn thuần, mà còn học được nguyên lý của AI Agent – những thực thể có khả năng tự nhận thức tình huống, đưa ra phán đoán và trực tiếp điều khiển hệ thống thực tế. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu rõ từng bước, từ sự khác biệt giữa AI Agent và chatbot, đến cấu trúc cốt lõi của Agent Loop bao gồm Sense-Think-Act (Nhận thức - Suy nghĩ - Hành động), quản lý trạng thái, lập kế hoạch và cấu trúc phản hồi. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, bạn sẽ được thiết lập môi trường phát triển trên Windows và Linux, trực tiếp thực hành cấu trúc cơ bản của Kubernetes và các lệnh kubectl. Sau đó, chúng ta sẽ triển khai quy trình AI Agent tự động phát hiện sự cố máy chủ, phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi. Cuối cùng, thông qua việc trực tiếp phân tích mã nguồn Python và logic bên trong của Agent điều khiển Kubernetes, bạn sẽ hiểu được cách AI Agent kết nối và vận hành với hệ thống thực tế như thế nào. Từ những nhà phát triển mới bắt đầu tiếp cận AI Agent cho đến những người muốn thiết kế Multi-Agent điều khiển hệ thống thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn cùng học hỏi về nguyên lý và quy trình triển khai thực chiến của Agent.

Khóa học này được thiết kế để giúp người học xây dựng năng lực kỹ thuật và kiến trúc đám mây AWS vững chắc thông qua các dự án thực tế và trình diễn thực hành. Học viên sẽ học cách xây dựng môi trường AWS an toàn, quản lý cơ sở hạ tầng tính toán có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng EC2 và Auto Scaling, cấu hình mạng thông qua VPC và Load Balancer, cũng như xây dựng các giải pháp lưu trữ và cơ sở dữ liệu cloud-native bằng S3, Aurora và MySQL. Xuyên suốt khóa học này, tôi sẽ hướng dẫn học viên từng bước thông qua các bài thực hành lab, giải thích kiến trúc và các kịch bản triển khai thực tế thường được sử dụng trong môi trường đám mây hiện đại. Tôi tập trung vào việc đơn giản hóa các khái niệm AWS phức tạp thành các bài giảng dễ hiểu, đồng thời giúp học viên tránh được những sai lầm phổ biến trong quá trình triển khai đám mây, cấu hình bảo mật và mở rộng cơ sở hạ tầng. Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên không chỉ có được sự tự tin để thiết kế các giải pháp an toàn, có khả năng mở rộng và tối ưu chi phí trên AWS, mà còn có thể chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ AWS Certified Solutions Architect – Associate.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, kỹ sư DevOps, kỹ sư đám mây và các chuyên gia IT muốn thành thạo các khái niệm Kubernetes nâng cao được sử dụng trong môi trường sản xuất thực tế. Trong suốt khóa học, học viên sẽ thực hiện các dự án thực hành và các kịch bản triển khai thực tế, học cách xây dựng cơ sở hạ tầng Kubernetes an toàn, có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, khóa học này chú trọng vào việc triển khai thực tế, giải quyết vấn đề và các phương pháp hay nhất (best practices) mà các đội ngũ DevOps hiện đại đang áp dụng. Một trong những thách thức lớn nhất mà học viên gặp phải khi học Kubernetes là hiểu cách tất cả các thành phần tương tác với nhau trong một môi trường quy mô lớn. Nhiều người học gặp khó khăn với các chủ đề như quyền RBAC, lưu trữ vĩnh viễn (persistent storage), namespace, chính sách mạng (network policies), StatefulSets, Kustomize và triển khai đám mây an toàn. Khóa học này sẽ giải quyết các vấn đề đó từng bước một thông qua các giải thích rõ ràng, các bài thực hành có hướng dẫn và các ví dụ tương tự như môi trường vận hành thực tế. Học viên sẽ được học từng bước cách cấu hình tài nguyên Kubernetes, bảo mật khối lượng công việc (workloads), quản lý cấu hình ứng dụng, triển khai các ứng dụng stateful như MongoDB và tự động hóa việc triển khai đa môi trường bằng Kustomize. Ngoài ra, khóa học cũng bao gồm cách triển khai ứng dụng trên Google Kubernetes Engine (GKE), cấu hình Ingress, chứng chỉ TLS, giám sát và các chiến lược mở rộng. Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có đủ tự tin để thiết kế, tăng cường bảo mật, triển khai và quản lý các môi trường Kubernetes nâng cao được sử dụng trong quy trình làm việc chuyên nghiệp của DevOps và kỹ thuật đám mây.

Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển, những người đam mê AI và các chuyên gia muốn phát triển các ứng dụng AI thực tế bằng cách sử dụng LangChain, OpenAI, Hugging Face và Python. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, khóa học này áp dụng phương pháp tiếp cận thực tế và định hướng dự án. Trong suốt khóa học, học viên sẽ trực tiếp xây dựng tổng cộng 15 ứng dụng AI hoàn chỉnh, bao gồm chatbot, công cụ phân tích CSV, hệ thống sàng lọc sơ yếu lý lịch, bot trích xuất hóa đơn, trợ lý hỗ trợ, công cụ tiếp thị, ứng dụng Text-to-SQL và nhiều ứng dụng khác. Tôi tạo ra khóa học này để giúp các khái niệm AI phức tạp trở nên dễ hiểu và giúp mọi người đều có thể tiếp cận với việc phát triển LLM hiện đại. Nhiều người học gặp khó khăn trong việc hiểu cách các công cụ như LangChain, embedding, hệ thống bộ nhớ, cơ sở dữ liệu vector và AI Agent tương tác với nhau trong các ứng dụng thực tế. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước thông qua các giải thích rõ ràng, các phiên lập trình thực tế và quy trình triển khai thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ tự tin hiểu cách thiết kế, xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên AI bằng cách tận dụng các công nghệ AI tạo sinh mới nhất.

Khi học Spring Security, chắc hẳn bạn đã từng ít nhất một lần thắc mắc: "Đã làm xong phần đăng nhập rồi, nhưng xử lý phân quyền thì làm thế nào?" "Trong thực tế, việc xác thực và ủy quyền được triển khai ra sao?" Khóa học này là một khóa học dự án thực chiến được tạo ra để giải quyết những thắc mắc đó. Không chỉ dừng lại ở việc giải thích khái niệm đơn thuần, 👉 Dựa trên dự án TodoApp thực tế 👉 Kết nối cơ sở dữ liệu 👉 Quản lý quyền hạn người dùng 👉 Cho đến xử lý Validation Chúng ta sẽ triển khai theo đúng cách thức được sử dụng trong các dịch vụ thực tế. Đặc biệt, tôi sẽ giải thích một cách dễ hiểu và từng bước một về những phần mà nhiều học viên thường gặp khó khăn như: Xử lý phân quyền theo cấp độ Method Hạn chế truy cập trên Template Validation sử dụng biểu thức chính quy (Regular Expression) Thông qua khóa học này, tôi sẽ giúp bạn có thể tự tin nói rằng: 👉 "Tôi có thể sử dụng Spring Security trong thực tế." 🚀

Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giải thích ngữ pháp đơn thuần, mà tập trung vào việc rèn luyện năng lực lập trình C++ có thể áp dụng ngay vào thực tế. Trong quá trình giảng dạy, tôi đã trực tiếp giải quyết vô số vấn đề chung mà người học thường gặp phải—ví dụ như không hiểu về STL, hay nhầm lẫn về khái niệm xử lý file và xử lý ngoại lệ. Dựa trên những kinh nghiệm này, tôi sẽ giải thích từng bước một để các bạn có thể hiểu những khái niệm phức tạp một cách dễ dàng và rõ ràng nhất. Ngoài ra, khóa học này không chỉ là truyền đạt lý thuyết đơn thuần mà được xây dựng xoay quanh các nội dung: 👉 “Tại sao khái niệm này lại cần thiết” 👉 “Nó được sử dụng như thế nào trong mã nguồn thực tế” 👉 “Nó được ứng dụng ra sao trong công việc thực tế”

Khóa học này được thiết kế để ngay cả những người mới bắt đầu tiếp xúc với MySQL cũng có thể dễ dàng thấu hiểu, bắt đầu từ những khái niệm cơ bản về DBMS cho đến việc học tập từng bước để đạt được kỹ năng viết SQL có thể áp dụng trong thực tế công việc. Để giải quyết những vấn đề mà người học thường gặp phải trong quá trình học (ví dụ: cú pháp SQL khó, không biết phải viết truy vấn như thế nào, không hiểu luồng xử lý dữ liệu), chúng tôi đã cấu trúc đan xen lặp lại giữa lý thuyết và thực hành, giúp bạn xây dựng kỹ năng một cách tự nhiên thông qua trọng tâm là thực hành. Đặc biệt, khóa học không tập trung vào việc học thuộc lòng cú pháp đơn thuần, mà chú trọng vào việc giúp bạn hiểu rõ "tại sao lại viết như thế này" trong quá trình xử lý dữ liệu thực tế.

Khóa học này được thiết kế dành cho những ai muốn tiến xa hơn việc chỉ trò chuyện với AI đơn thuần, mà muốn thực sự sử dụng các tác nhân AI (AI Agent) để xử lý công việc. Nhiều học viên đã và đang sử dụng ChatGPT hoặc Claude, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như công việc lặp đi lặp lại, quy trình làm việc rời rạc, tốn quá nhiều thời gian nghiên cứu và năng suất thấp. Vấn đề thường không nằm ở bản thân AI, mà nằm ở việc biết cách sắp xếp công việc một cách hệ thống, đưa ra chỉ dẫn rõ ràng và xây dựng một quy trình làm việc đáng tin cậy. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước cách sử dụng Claude Cowork trong thực tế. Thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết, bạn sẽ được thực hành thông qua các ví dụ thực tiễn như quản lý dự án, tự động hóa trình duyệt, chuẩn bị họp, hệ thống ghi nhớ liên tục, kỹ năng, plugin và điều khiển máy tính để bàn. Khóa học giải thích mọi nội dung theo cách đơn giản và thực tế để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ hiểu cách sử dụng Claude Cowork như một trợ lý năng suất thực thụ trong việc nghiên cứu, lập kế hoạch, sắp xếp, tự động hóa và các công việc hàng ngày.

Khóa học này giải thích từng bước từ cơ bản đến ứng dụng thực tế của MySQL để ngay cả những người mới bắt đầu học cơ sở dữ liệu cũng có thể dễ dàng hiểu được. Thay vì chỉ dừng lại ở việc giải thích lý thuyết đơn thuần, khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách giải quyết vấn đề thông qua thực hành, tập trung vào các tình huống thực tế thường gặp về cách viết SQL và xử lý dữ liệu. Nội dung được cấu trúc một cách hệ thống để bạn có thể học toàn bộ quy trình từ khái niệm DBMS đến cài đặt MySQL, cú pháp SQL cơ bản, thao tác dữ liệu và sử dụng các hàm. Đặc biệt, khóa học đặt mục tiêu giúp bạn hiểu được "tại sao lại viết như vậy" thông qua việc thực hành lặp đi lặp lại, từ đó rèn luyện khả năng tự mình viết các câu lệnh truy vấn.

Khóa học này tập trung vào thực hành, giúp bạn tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và tối đa hóa năng suất làm việc bằng cách sử dụng ChatGPT và Python. Bạn sẽ được học từng bước cách ứng dụng AI để tự động hóa các tác vụ hàng ngày như xử lý Excel, viết báo cáo, gửi email và sắp xếp dữ liệu. Xuất thân là một người không chuyên về lập trình, tôi đã đào tạo về tự động hóa AI cho hàng ngàn học viên và đúc kết lại những phương pháp thực tế nhất có thể áp dụng ngay vào công việc. Khóa học này không tập trung vào lý thuyết phức tạp mà chú trọng vào **"kỹ thuật tự động hóa có thể áp dụng được ngay hôm nay"**. 👉 Mục tiêu là biến ChatGPT không chỉ là một công cụ đơn thuần mà trở thành **trợ lý công việc riêng (Jarvis)** của bạn.

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

Vượt qua thời đại sử dụng AI, giờ đây là thời đại cần những người thiết kế AI. Khóa học này là một lộ trình bậc thầy (master roadmap) hệ thống hóa toàn bộ bản đồ thiết kế của AI Agent, từ "Nhập môn → Cấu trúc → Thiết kế → Vận hành". Dựa trên các cấu trúc RAG, Tool Calling, Memory và Multi-Agent, bạn sẽ học cách thiết kế và mở rộng AI Agent dưới góc nhìn của một kiến trúc sư. Nếu bạn muốn phát triển thành một người thiết kế hệ thống AI thay vì chỉ là một “người sử dụng” AI, khóa học này sẽ chỉ ra hướng đi cho bạn.

Đây là khóa học thực hành tự tay chế tạo xe tự hành dựa trên AI bằng cách sử dụng Raspberry Pi và các cảm biến đa dạng.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành, giúp bạn không chỉ dừng lại ở việc tạo ra những chatbot trả lời câu hỏi đơn thuần, mà còn học được nguyên lý của AI Agent – những thực thể có khả năng tự nhận thức tình huống, đưa ra phán đoán và trực tiếp điều khiển hệ thống thực tế. Khóa học được thiết kế để bạn có thể hiểu rõ từng bước, từ sự khác biệt giữa AI Agent và chatbot, đến cấu trúc cốt lõi của Agent Loop bao gồm Sense-Think-Act (Nhận thức - Suy nghĩ - Hành động), quản lý trạng thái, lập kế hoạch và cấu trúc phản hồi. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, bạn sẽ được thiết lập môi trường phát triển trên Windows và Linux, trực tiếp thực hành cấu trúc cơ bản của Kubernetes và các lệnh kubectl. Sau đó, chúng ta sẽ triển khai quy trình AI Agent tự động phát hiện sự cố máy chủ, phân tích nguyên nhân và khắc phục lỗi. Cuối cùng, thông qua việc trực tiếp phân tích mã nguồn Python và logic bên trong của Agent điều khiển Kubernetes, bạn sẽ hiểu được cách AI Agent kết nối và vận hành với hệ thống thực tế như thế nào. Từ những nhà phát triển mới bắt đầu tiếp cận AI Agent cho đến những người muốn thiết kế Multi-Agent điều khiển hệ thống thực tế, khóa học này sẽ giúp bạn cùng học hỏi về nguyên lý và quy trình triển khai thực chiến của Agent.

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.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

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.

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.

Chúng tôi tổ chức thử thách đọc hết cuốn sách "Kỹ thuật AI Agent" (AI Agent Engineering) – hướng dẫn thực hành xây dựng hệ thống agent làm việc chủ động bằng cách tận dụng LLM. Cuốn sách này đề cập từng bước các thành phần cốt lõi của agent, từ việc lựa chọn công cụ đến điều phối (thiết kế luồng lập kế hoạch và thực thi) và quản lý bộ nhớ. Ngoài ra, sách cũng xem xét cách mở rộng sang kiến trúc đa agent (multi-agent), nơi nhiều agent phân chia vai trò để cộng tác với nhau. Hơn thế nữa, cuốn sách còn mở rộng tầm nhìn từ "cách tạo ra" sang "cách vận hành" bằng cách bao gồm cả các yếu tố quan trọng trong môi trường vận hành thực tế như độ tin cậy, bảo mật và quản trị. Bạn có muốn thiết kế một hệ thống agent không chỉ dừng lại ở tự động hóa mà còn hoạt động an toàn, minh bạch theo đúng ý định của con người? Hãy cùng khám phá lộ trình cụ thể để kết nối các ý tưởng thành một hệ thống cấp độ sản xuất (production-level) thông qua cuốn sách và thử thách này!

1. Khóa học tập trung vào thực hành nhằm giúp học viên thi đỗ AICE Associate - chứng chỉ quốc gia về AI duy nhất được công nhận tại Hàn Quốc. 2. Học tập cho đến giai đoạn có thể phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình AI dựa trên ngôn ngữ Python.

Khóa học này không chỉ đơn thuần là "cách triển khai" Transformer, mà là quá trình phân tích từ góc nhìn của người thiết kế về tại sao cấu trúc này được tạo ra, vai trò của từng module, và cách toàn bộ mô hình hoạt động. Phân tích sâu nguyên lý tính toán bên trong của Self-Attention và Multi-Head Attention, đồng thời xác minh trực tiếp qua công thức, bài báo và code triển khai về Positional Encoding, Feed-Forward Network, cấu trúc Encoder·Decoder đã xuất hiện để giải quyết những hạn chế nào. Xuất phát từ Attention, tự tay lắp ráp toàn bộ cấu trúc Transformer, thực hiện training thực tế và thấu hiểu cách mô hình hoạt động. Đây là lộ trình có cấu trúc và thực chiến nhất dành cho "những ai muốn hiểu hoàn toàn về Transformer".

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.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

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.

Bạn nắm được kiến thức cơ bản nhưng cảm thấy bối rối khi áp dụng vào thực tế? Chúng tôi chắt lọc kinh nghiệm thực tiễn để giải thích rõ ràng những cấu trúc LLM phức tạp.

Đây là khóa học hướng dẫn cách xây dựng AI Agent từ con số 0 đến cấp độ thực chiến bằng cách sử dụng OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu các tính năng đơn giản, khóa học giúp bạn nắm vững OpenAI, LLM cục bộ, bộ nhớ, phiên làm việc (session), Tools và Skills trong một quy trình thống nhất. Dựa trên kinh nghiệm thực tế và bí quyết có được từ việc phát triển AI và các hệ thống quy mô lớn tại Thung lũng Silicon, khóa học sẽ giải thích về kiến trúc và phương pháp vận hành có thể áp dụng vào các dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự thiết kế AI Agent của riêng mình, kết nối với nhiều dịch vụ khác nhau và hiện thực hóa việc tự động hóa. Đây là khóa học tập trung vào thực hành dành cho những ai muốn học cách tự xây dựng và vận hành, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng AI.

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

[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).