Thực hành xây dựng AI Agent tự trị - Bao gồm Web UI sử dụng OpenAI Agents SDK · MCP · LangChain Deep Agents

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Khóa học này bao gồm từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên lý ứng dụng Deep Learning. Hãy cùng học hỏi các thuật toán gợi ý đa dạng như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering), hệ thống gợi ý lai (Hybrid Recommender System) và nâng cao năng lực thực tiễn để phát triển dịch vụ gợi ý!

Nếu chỉ biết LangChain thì đó là một chatbot, nhưng nếu biết LangGraph và mô hình Multi-Agent thì đó sẽ trở thành một dịch vụ. Giảng viên AI thực chiến sẽ truyền đạt bí quyết xây dựng quy trình làm việc (workflow) của AI Agent có khả năng vận hành thực tế từ đầu đến cuối — không chỉ dừng lại ở việc gọi prompt đơn thuần mà còn biết sử dụng công cụ, duy trì bộ nhớ và có sự kiểm duyệt của con người — thông qua 17 notebook thực hành và 4 mô hình đa tác nhân (Subagents · Handoffs · Router · Skills).

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

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.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc áp dụng vào thực tế và chuẩn bị phỏng vấn đúng không? Bằng cách đúc kết những kinh nghiệm thực tiễn của mình, tôi sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức từ CNN đến DETR một cách chắc chắn thông qua việc tập trung vào mã nguồn (code).

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Tìm đường trong biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này khám phá hai dòng chảy công nghệ khổng lồ là Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Bạn đã nắm vững lý thuyết nhưng vẫn còn bối rối khi áp dụng vào dữ liệu thực tế? Với những bí quyết từ kinh nghiệm làm việc thực tiễn, tôi sẽ truyền đạt cho bạn các kỹ thuật thực chiến để trực tiếp giải quyết các giao dịch bất thường phức tạp bằng mã code.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy lúng túng khi áp dụng vào thực tế? Với kinh nghiệm thực chiến, tôi sẽ giải đáp một cách rõ ràng các cấu trúc LLM phức tạp.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

Bạn cảm thấy AI Agent thật mơ hồ đúng không? Với kinh nghiệm thực tế, tôi sẽ truyền đạt bí quyết giải quyết vấn đề từ prompt đến vòng lặp (loop) và hệ thống kỹ thuật đồ thị (graph engineering).

Việc sử dụng ChatGPT và việc thực sự phát triển một dịch vụ AI tạo sinh là hoàn toàn khác nhau. Đó là bởi vì bạn cần phải thành thạo từ việc gọi API đến quản lý trạng thái hội thoại, đầu ra có cấu trúc, gọi hàm (function calling), RAG dựa trên tài liệu, liên kết MCP và triển khai AI Agent. Trong khóa học này, dựa trên kinh nghiệm giảng dạy phân tích dữ liệu và AI lâu năm, tôi sẽ giải thích các khái niệm phức tạp tập trung vào thực hành bằng Python. Chúng ta sẽ học từng bước từ nguyên lý của AI tạo sinh đến OpenAI Responses API và các tính năng đa phương thức (multimodal), RAG dựa trên File Search, liên kết công cụ bên ngoài và Agents SDK để hoàn thành một ứng dụng AI hoạt động thực tế.

Xây dựng ứng dụng hệ thống multi-agent với Agent Builder và Chatkit, sau đó triển khai ứng dụng bằng Cloudflare. Đã tích hợp đầy đủ các công nghệ mới nhất như GPT-5, Agent Builder, Chatkit, MCP, Fine Tuning, CoT.

Từ năng suất công việc đến việc kiếm tiền, chúng tôi sẽ cho bạn biết tất cả về phát triển AI agent có thể áp dụng ngay vào thực tế. Hãy trở thành "chuyên gia phát triển AI agent" bằng cách trực tiếp phát triển 7 agent dựa trên các công nghệ như n8n, CrewAI, LangGraph, Google ADK, multi-agent orchestration, RAG, multimodal, MCP, A2A.

"Cách xây dựng đại lý AI thông minh ngay trên laptop để marketing đạt hiệu quả cao" Từ phân tích thương hiệu đến sản xuất video quảng cáo, hình ảnh, card news và phân tích dữ liệu, tất cả trong một! Chuyên gia marketing với 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn lớn sẽ chuyển giao nguyên vẹn sơ đồ thiết kế, kỹ năng, câu lệnh (prompt), kết nối MCP và kịch bản tự động hóa của hệ thống 'Marketing OS' đang được vận hành thực tế.

Bạn vừa mua MacBook trong kỷ nguyên AI nhưng lại cảm thấy bối rối không biết nên bắt đầu từ đâu? Một cựu lập trình viên với 15 năm kinh nghiệm macOS sẽ đồng hành cùng bạn từ bước 'thiết lập thiết bị ban đầu'. ✅ Cài đặt ứng dụng · Mẹo macOS thiết yếu · Terminal · Homebrew · Thiết lập môi trường phát triển ✅ Từ Claude Code & Agentic Coding đến môi trường nơi AI lập trình thay cho bạn 👉 Nếu bắt đầu ngay bây giờ, bạn sẽ hoàn tất môi trường phát triển ngay trong hôm nay — Đây sẽ là ngày đầu tiên bạn sử dụng MacBook một cách đúng nghĩa.

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.

: "Hành trình Deep Learning Full-stack xuyên suốt các lĩnh vực dữ liệu, từ thiết lập môi trường đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 35 bài giảng)" Vượt xa mức độ chỉ đơn thuần làm theo mã ví dụ, bạn sẽ học cách xử lý các loại dữ liệu đa dạng trong thực tế bằng Deep Learning. Bắt đầu từ việc thiết lập môi trường phát triển CPU/GPU, cho đến phân loại rác tái chế (hình ảnh), dự đoán giá cổ phiếu (chuỗi thời gian), phát hiện bất thường điện tâm đồ (AE), hoạt hình hóa (GAN), phân đoạn hình ảnh y tế (U-Net) và phân loại âm thanh (âm thanh)! Bạn sẽ chinh phục các thuật toán cốt lõi của Deep Learning một cách hệ thống thông qua các dự án thực chiến.

Điểm khởi đầu của một quá trình AX (Chuyển đổi AI) thành công không nằm ở công nghệ mà nằm ở mức độ hiểu biết về AI của đội ngũ lãnh đạo. Khóa học này giúp ban điều hành nắm bắt xu hướng tổng thể về AI một cách dễ dàng và rõ ràng, đồng thời hướng dẫn cách tối đa hóa năng suất công việc thông qua Google Workspace và Gemini vốn đã quen thuộc. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, khóa học còn cung cấp các bài tập thực hành 5 phút cho mỗi buổi học và buổi họp trực tuyến 1:1 (30 phút) với AX Cody, từ đó hướng dẫn một cách hệ thống chiến lược triển khai AI phù hợp riêng cho doanh nghiệp của quý vị.

Đây là khóa học thực hành về "Tự động hóa thiết kế/kiểm chứng mạch dựa trên AI" theo yêu cầu thực tế từ "Samsung Electronics và SK Hynix". Khóa học giúp hoàn thiện năng lực tự động hóa thiết kế/kiểm chứng LDO IP dựa trên TSMC 180nm PDK + hiện thực hóa AXI-Lite RTL dựa trên AI + tự động hóa Regression bằng Python/TCL/Batch Script.

Mỗi ngày có 2.500 mã cổ phiếu, bạn định tự mình xem đến bao giờ? Sau khi thị trường đóng cửa, bạn phải lục lọi Naver Securities để tìm các mã tăng vọt, Đọc tin tức để phán đoán xem đó là tin tốt hay tin xấu, Kiểm tra từng chút một dòng tiền của khối ngoại và tổ chức, Mở biểu đồ để phân tích mô hình... Chẳng lẽ bạn đang lặp lại việc này mỗi ngày sao? Tôi cũng đã từng như vậy. Dành 2-3 tiếng sau khi đi làm về để phân tích cổ phiếu, nhưng vẫn bỏ lỡ nhiều mã hơn là tìm thấy. Tổng hợp cả KOSPI và KOSDAQ có hơn 2.500 mã, con người không thể nào xem hết mỗi ngày được. --- Vì vậy, tôi đã tạo ra một hệ thống Tôi đã tạo ra một hệ thống tự động phân tích 2.500 mã cổ phiếu sau khi thị trường đóng cửa mỗi ngày. - Tự động thu thập giá cả, dòng tiền và tin tức - AI (Gemini) đọc tin tức và phân biệt tin tốt/tin xấu - Chấm điểm trên thang điểm 15 dựa trên 6 yếu tố - Chỉ chọn những mã vượt qua tiêu chuẩn và tính toán cả giá vào lệnh/giá cắt lỗ/giá chốt lời - Gửi thông báo qua Telegram Sau khi đi làm về, tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại. Thêm vào đó, vào mỗi thứ Bảy, hệ thống sẽ tự phân tích hiệu suất của tuần trước Và tự động điều chỉnh mức cắt lỗ, chốt lời và thời gian nắm giữ. Đây là cấu trúc mà hệ thống tự học hỏi và cải thiện. --- Nhưng tôi không phải là một lập trình viên Tôi không trực tiếp viết mã cho hệ thống này. Tôi hoàn toàn ra lệnh cho AI bằng lời nói. "Hãy lọc ra những mã tăng trên 5% hôm nay với giá trị giao dịch trên 50 tỷ won" "Gửi 3 tin tức này cho Gemini để phán đoán xem đó là tin tốt hay không" "Tạo một bộ lập lịch để hệ thống tự động chạy vào 4 giờ chiều mỗi ngày" Khi nói như vậy, AI (Claude) sẽ tạo mã cho tôi. Đó chính là Vibe Coding. --- Trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng tạo ra hệ thống tương tự Qua 58 bài giảng, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng từ đầu đến cuối hệ thống mà tôi thực sự sử dụng hàng ngày. Bắt đầu từ thu thập dữ liệu, Phân tích tin tức bằng AI, công cụ chấm điểm, tạo tín hiệu, Máy chủ Flask API, bảng điều khiển web Next.js, Thông báo tự động qua Telegram, và cả hệ thống tự học. Sản phẩm cuối cùng không phải là một tệp Jupyter Notebook. Mà là một bảng điều khiển web và thông báo Telegram thực sự hoạt động mỗi ngày. Bạn không cần biết lập trình. Trong mỗi bài giảng, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách nói chuyện với Claude, Và nếu bạn làm theo, bạn sẽ nhận được kết quả tương tự. --- Khóa học này dành cho: - Những nhà đầu tư là nhân viên văn phòng không có đủ thời gian phân tích cổ phiếu mỗi ngày - Những người muốn sở hữu hệ thống tự động nhưng không biết lập trình - Những người tò mò về Quant/Giao dịch hệ thống nhưng không biết bắt đầu từ đâu - Những người muốn biết cách ứng dụng AI vào thực tế --- ⚠️ Khóa học này không đảm bảo lợi nhuận đầu tư. Đây là khóa học lập trình về việc tự tạo ra công cụ phân tích chứng khoán. Quyết định đầu tư thực tế thuộc về trách nhiệm của chính học viên.

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

Chúng tôi đã trở lại với nội dung được nâng cấp mạnh mẽ và bài giảng thay đổi hoàn toàn 180 độ!

MCP chính thức của Inflearn! Thông qua MCP, bạn có thể tra cứu nội dung các bài giảng mà mình sở hữu. Hãy kết nối nhanh chóng và thỏa sức vận dụng kiến thức từ bài giảng nhé.

Phát triển TodoList với Claude + IntelliJ - Làm chủ hoàn toàn MCP Hãy tạo TodoList với Claude và IntelliJ để nắm vững hoàn toàn quy trình hoạt động của MCP!

Đây là khóa học không chỉ giúp bạn mở rộng ý tưởng về cách vận hành blog bằng việc xây dựng chương trình tự động đăng bài trên WordPress bằng Python nhằm theo đuổi lợi nhuận từ tiếp thị liên kết CPA, mà còn giúp bạn học Python thực chiến một cách hoàn hảo thay vì chỉ là lý thuyết suông.

Mã chương trình WordPress: đặt lịch bài đăng, chức năng tự động thêm ảnh thumbnail - lấy ngay!

Đây là khóa học nhập môn Python dựa trên giáo trình tương tác. Bạn sẽ hiểu được nguyên lý hoạt động của lập trình thông qua các trò chơi board game dễ thương.