Làm chủ hoàn toàn AI Agent: Phát triển thực tế LangGraph·RAG·MCP·Multi-agent

Trong kỷ nguyên AI tạo sinh, việc chỉ đơn thuần viết câu lệnh (prompt) là chưa đủ để giải quyết các vấn đề thực tế trong công việc. Trong các dịch vụ thực tế, bạn cần có khả năng thiết kế các hệ thống AI có thể tự đưa ra phán đoán, gọi công cụ, tìm kiếm dữ liệu và cho phép nhiều agent cộng tác với nhau. Khóa học này là một chương trình tập trung vào thực hành dành cho tất cả mọi người, từ những nhà phát triển lần đầu thiết kế AI Agent cho đến những kỹ sư muốn xây dựng hệ thống có thể vận hành trong thực tế. Bạn sẽ được học từng bước từ thiết kế kiến trúc Agent sử dụng LangGraph, quản lý trạng thái (State Management), Tool Calling, kết nối API và MCP, điều khiển cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, xây dựng RAG, tìm kiếm ngữ nghĩa (Semantic Search), Few-shot Learning, Reflection cho đến Fine-tuning. Ngoài ra, thông qua các dự án thực tế, bạn sẽ nắm vững cấu trúc cộng tác đa agent (Multi-agent), mô hình Supervisor, chiến lược Actor-Critic, giao tiếp bất đồng bộ, hệ thống đánh giá tự động và cách xây dựng Quality Gate. Cuối cùng, khóa học cũng bao gồm các chiến lược vận hành MLOps và AI Agent cần thiết trong môi trường thực tế như giám sát dựa trên Metrics·Logs·Tracing, Shadow Deployment, Canary Deployment, Drift Detection, tự động hóa RCA và thử nghiệm A/B. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có khả năng tự mình thiết kế, phát triển và vận hành các hệ thống AI hiệu suất cao, có thể áp dụng vào các dịch vụ thực tế bằng cách sử dụng các công nghệ AI Agent mới nhất.