Khóa học Grokbot đầu tiên trên Inflearn: Biến doanh nghiệp một người thành tổ chức AI gồm 20 người, vận hành tự động 24 giờ thay thế mọi công việc thực hiện bằng máy tính — Grokbot 그록봇

Điều quan trọng lúc này không phải là khả năng đặt câu hỏi hay cho AI. Mà là khả năng giao việc cho AI, kiểm chứng và tổ chức nhiều Agent để tạo ra kết quả.

Elon Musk từng nói rằng lĩnh vực chịu ảnh hưởng đầu tiên trong thời đại AI sẽ là
lao động kỹ thuật số (white-collar work), tức công việc xử lý thông tin bằng bàn phím và chuột.

Và giờ đây, sự thay đổi đó đang vượt ra ngoài mức độ chỉ đơn giản là đặt câu hỏi cho ChatGPT.

Grokbot là một AI Agent có Computer riêng, có thể mở Browser
, chạy Terminal, chỉnh sửa tệp, chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng
và tiếp nhận công việc thực tế từ con người.

Thay đổi quan trọng hơn sẽ đến sau đó.

Không chỉ sử dụng một Agent,
bạn có thể tạo nhiều Agent được chuyên môn hóa theo vai trò như Engineer, Manager, Researcher · Designer
và xây dựng một tổ chức liên tục hoạt động bằng cách bàn giao công việc cho nhau.

Trong video chính thức về GPT6 Astra được công bố gần đây, bạn có thể thấy AI điều khiển các tác vụ trên máy tính bằng lời nói mà không cần trực tiếp viết prompt.

xAI đã giới thiệu Grok Bot theo hướng trở thành một AI teammate thực sự hoạt động 24 giờ, đồng thời giải thích rằng trong nội bộ, họ cũng đã sử dụng nó cho các công việc như sales outbound, marketing campaign, office operation và bug fix.

Tuy nhiên, hãy thử tưởng tượng một viễn cảnh hơi nguy hiểm.

Một ngày nọ, người đồng nghiệp ngồi bên cạnh bạn không chỉ tự động hóa công việc của mình, mà còn…

Nếu phân tích cả những công việc lặp đi lặp lại mà bạn đang làm rồi
giao hết cho Grokbot thì sẽ thế nào?

Có thể người đó không làm việc 8 tiếng mỗi ngày.

Engineer Agent lập trình thay cho bạn,

Research Agent nghiên cứu các bài báo và tài liệu của đối thủ cạnh tranh,
Reviewer Agent kiểm chứng kết quả,
Manager Agent phân công công việc,

Tạo các agent như UI/UX, nghiên cứu HCI, nhà thiết kế, v.v.

Bạn cũng có thể đang thực hiện nhiều công việc cùng lúc.

Khi đó, năng lực cạnh tranh không đơn thuần là

“Tôi biết cách sử dụng AI”

가 아닙니다. 앞으로 더 중요해질 능력은

Năng lực thiết kế việc gì con người cần làm,
việc gì nên ủy thác cho Agent,
cần tạo ra Agent nào,
các Agent cộng tác với nhau như thế nào
và cách kiểm chứng kết quả

Đó là năng lực. Mọi người sẽ cần có khả năng điều phối các agent có tinh thần làm chủ, với tư duy của một nhà điều hành và một người quản lý.

Tại sao lại là Grokbot vào lúc này?

Cũng cần chú ý đến hướng phát triển của Grok.

Grok 4.6 của xAI đang được phát triển theo hướng tăng cường không chỉ khả năng trò chuyện thông thường mà còn cả software engineering, knowledge work, tool use và agentic task.

Elon Musk từng đề cập đến khả năng xAI đạt được AGI với Grok 5. Không ai có thể khẳng định liệu điều này có thực sự dẫn đến AGI hay không.

Tuy nhiên, điều quan trọng không phải là ngày ra mắt AGI chính xác.

Khi trí tuệ của mô hình không ngừng tăng lên
tỷ lệ công việc con người phải trực tiếp xử lý sẽ giảm,
còn tỷ lệ con người xác định, phân công và kiểm tra công việc cho AI có khả năng sẽ tăng lên.

Vì vậy, tôi cho rằng trong tương lai, ngay cả đối với các nhà phát triển,

Năng lực lập trình + Kỹ thuật Agent + Quản lý AI

có khả năng sẽ được yêu cầu đồng thời.

Trong khóa học này, chúng ta không chờ đợi sự thay đổi đó.

Hãy trực tiếp tạo một tổ chức AI nhỏ bằng Grokbot mà bạn có thể sử dụng ngay bây giờ.

Phù hợp với những người như sau

Đặc biệt phù hợp nếu bạn từng có những suy nghĩ như vậy.

• “Liệu có thể khiến các Agent làm việc liên tục 24 giờ không?”

• “Tôi muốn tạo ra một cấu trúc tự chủ hơn Claude Code hoặc Cursor.”

• “Nếu vận hành nhiều Agent cùng lúc thì quản lý như thế nào?”

• “Tôi muốn AI có thể trực tiếp sử dụng cả trình duyệt lẫn máy tính.”

• “Nếu tạo riêng Development Agent và Manager Agent thì kết nối chúng như thế nào?”

• “Liệu có thể khiến dự án vẫn tiến triển ngay cả khi tôi đang ngủ không?”

• “Trong cấu trúc Agent thực tế, nên sử dụng MCP và Plugin công cụ bên ngoài như thế nào?”

• “Tôi muốn xây dựng một cơ cấu trong đó một người có thể quản lý nhiều thành viên AI.”

Nếu bạn thấy mình phù hợp với dù chỉ một điều, thì khóa học này chính là bước tiếp theo dành cho bạn.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ dừng lại ở mức có thể giải thích các tính năng của Grokbot,

Bạn sẽ có thể tự thiết kế hệ thống vận hành tự động 24 giờ Multi-Agent thực hiện các công việc thực tế.

Cụ thể, bạn sẽ có thể thực hiện những việc sau.

• Cài đặt Grokbot và giao phó công việc thực tế cho Agent

• Thiết kế Prompt / Rules / vai trò và trách nhiệm cho từng Agent

• Yêu cầu thực hiện các tác vụ Computer, Browser, Terminal, File

• Kết nối các công cụ bên ngoài bằng Plugins / MCP

• Vận hành Engineer Agent trong codebase của dịch vụ thực tế

• Phân công công việc thông qua CEO / Manager Agent

• Thiết kế quy trình bàn giao công việc giữa các Agent → Agent

• Quản lý Context và Shared State giữa nhiều Agent

• Biến các công việc lặp lại thành Routine

• Chạy Agent trong thời gian dài thông qua Autonomous Loop

• Giám sát trạng thái và kết quả của các Agent khác bằng Watcher Agent

• Kết hợp nhiều Agent chuyên môn để tạo thành một tổ chức Multi-Agent

• Thiết kế cấu trúc AI Company để phát triển ý tưởng mới thành sản phẩm thực tế

Không phải là người thực hiện mọi công việc,
mà là người xây dựng hệ thống thực hiện công việc.

Đặc điểm của khóa học này

01. Không chỉ giải thích chức năng, chúng tôi giao cho Agent những nhiệm vụ thực tế

Giao việc, để Agent thất bại, chỉnh sửa và chạy lại trên codebase dịch vụ thực tế cũng như các dự án,ેણ

Chúng tôi sẽ cho bạn thấy quy trình vận hành Agent như một thành viên thực thụ trong đội ngũ.

02. Không chỉ là một Agent đơn lẻ, chúng tôi còn xây dựng đến một tổ chức AI.

Hầu hết các hướng dẫn về Agent đều chỉ dừng lại ở một Agent duy nhất.

Tuy nhiên, trong những công việc phức tạp, thay vì để một Agent đảm nhiệm tất cả các vai trò như
lập kế hoạch, phát triển, đánh giá, nghiên cứu và quản lý

Bạn có thể thiết kế để các Agent được phân chia vai trò phối hợp với nhau.

Trong khóa học này,

Kỹ sư → Người đánh giá → Quản lý → Người giám sát

Chuyên môn hóa các Agent như vậy,

Thông qua Context, Shared State và Handoff, các Agent được kết nối với nhau
để phát triển thành một tổ chức AI nhỏ.

03. Thoát khỏi “cấu trúc buộc con người phải liên tục nhập Prompt”

Đòn bẩy thực sự của AI Agent
không chỉ nằm ở việc nâng cao chất lượng của một câu trả lời duy nhất.

Cấu trúc tự tìm, thực hiện, kiểm tra và tiếp tục công việc tiếp theo mà không cần con người can thiệp tạo ra đòn bẩy lớn hơn nhiều.

Vì vậy, ở phần sau эшләй

Quy trình
→ Vòng lặp tự động
→ Trình giám sát
→ Đa tác nhân

Mở rộng tính tự chủ theo trình tự.

04. Bản thân khóa học là một thử nghiệm

Trong khóa học, chúng ta không chỉ tạo ra những ví dụ đơn giản.

Truyền đạt những ý tưởng MVP mới cho các Agent
và quy trình phát triển chúng thành sản phẩm thực tế.

Không chỉ những gì có thể giao cho Agent,

Không nên giao phó đến mức nào,
con người cần can thiệp ở đâu,
và cần xây dựng cơ chế kiểm chứng như thế nào

Cũng được đề cập cùng nhau.

Điều này rất quan trọng. Bởi vì mục tiêu của tự động hóa không phải là tạo ra thật nhiều Agent, mà là xây dựng một hệ thống có thể liên tục tạo ra kết quả đáng tin cậy với ít sự can thiệp của con người hơn.

Bạn sẽ học những nội dung như thế này

Người sống sót tại Thung lũng Silicon | Ốc sên Mỹ

Dựa trên kinh nghiệm và bí quyết tích lũy được ở tuyến đầu của Global Tech Scene, chúng tôi chỉ ra con đường để những người không chuyên về công nghệ vượt qua rào cản kỹ thuật và trở thành chủ nhân của doanh nghiệp.

• Hiện là nhà sáng lập một startup agent AI lập trình tại Thung lũng Silicon

  • Vận hành công cụ AI tự phát triển 'Snailer CLI' (20K+ lượt tải xuống)

  • Được chọn vào Google for Startups Program

• Trước đây) Kỹ sư tại các công ty công nghệ lớn của Mỹ và các startup triển vọng

  • Từ bỏ ở vòng cuối Amazon để khởi nghiệp

  • Kỹ sư tại startup fintech AI ở Thung lũng Silicon

  • Học bổng toàn diện OpenAI / Meta / Apple / Adobe / Amazon

  • Cổng thông tin công cụ tìm kiếm trong nước, phát triển fintech

  • Phát triển AR/B2B/SDK cho startup AI

• Năng lực đào tạo đã được kiểm chứng

  • Tốt nghiệp kép ngành Khoa học Máy tính và Quản trị Kinh doanh tại một trường đại học hệ 4 năm ở Seoul, cùng nhiều kinh nghiệm khởi nghiệp

  • Đã đào tạo hơn 2100 học viên, sở hữu hơn 4.6K người theo dõi trên chuỗi bài đăng SNS / hơn 500 người theo dõi trên Substack

Bạn có điều gì thắc mắc không?

Lưu ý trước khi tham gia khóa học