[Phần 1: Cơ bản] OpenClaw.AI Master Class: Tự tạo Agent AI tự hành với Gemini và Docker

Xin chào.

Trong các phiên bản OpenClaw mới nhất gần đây từ v2026.7.1-beta.5 trở đi, phương thức onboarding đã được thay đổi từ màn hình dạng menu truyền thống sang phương thức onboarding dạng đối thoại dựa trên Crestodian.

Vì giao diện có thể trông khác so với video bài giảng khiến bạn bối rối, tôi xin hướng dẫn như sau.

Đối tượng áp dụng

- Học viên mới pull Docker image mới nhất để cài đặt/thực hành

- Khác với màn hình bài giảng trước đây, những học viên thấy màn hình Crestodian TUI xuất hiện trước khi chạy openclaw onboard

Trường hợp không thuộc các mục dưới đây:

- Những học viên vẫn đang sử dụng Docker image cũ là

Có thể tiến hành gần như tương tự với màn hình bài giảng trước đây, nên

Bạn chỉ cần làm theo đúng nội dung bài giảng là được.

Những điểm thay đổi trong phiên bản mới nhất

Trước đây, sau khi chạy openclaw onboard, menu chọn model thường sẽ hiện ra ngay lập tức, nhưng

Trong phiên bản mới nhất, trước tiên một agent hệ thống dùng để thiết lập/sửa chữa có tên là Crestodian sẽ được thực thi.

Ví dụ, màn hình hướng dẫn như dưới đây có thể xuất hiện trước.

- "Hi, I'm Crestodian — let's hatch your agent."

- "Say yes and I'll set all of that up now."

- "No usable model provider is configured, so the agent cannot answer yet. Configure a model provider now? Say yes or no."

Nói cách khác, ở phiên bản mới nhất, có trường hợp bạn phải nhập yes hai lần thì mới chuyển sang quy trình chọn mô hình như trước đây được. twice to proceed to the existing model selection flow.

Cách tiến hành onboarding phiên bản mới nhất

Khi chạy openclaw onboard ở phiên bản mới nhất, vui lòng tiến hành như bên dưới.

1. Khi màn hình đầu tiên của Crestodian xuất hiện, hãy nhập yes

Khi bạn thấy dòng chữ tương tự như dưới đây lần đầu tiên:

- "Hi, I'm Crestodian — let's hatch your agent."

- "Say yes and I'll set all of that up now."

Tại đây, hãy nhập vào terminal như sau:

yes

2. Nếu được hỏi lại về việc thiết lập nhà cung cấp mô hình (model provider), hãy nhập yes thêm một lần nữa.

Sau đó, một đoạn văn bản tương tự như dưới đây có thể xuất hiện.

- "No usable model provider is configured, so the agent cannot answer yet."

- "Configure a model provider now? Say yes or no."

Tại đây, hãy nhập lại một lần nữa như bên dưới.

yes

Tức là, trong phiên bản mới nhất, có trường hợp bạn phải nhập yes → yes hai lần liên tiếp rồi nhấn Enter thì mới chuyển sang bước chọn mô hình/nhập key được. twice in a row and press Enter to proceed to the model selection and key entry stage.

3. Từ sau đó trở đi sẽ giống với luồng của bài giảng

Sau đó thì:

- Chọn mô hình sẽ sử dụng

- Nhập mã khóa Gemini API

- Thiết lập Agent cơ bản

tiếp nối với luồng trình tự như trên,

Phần này không khác biệt nhiều so với mục đích của việc hướng dẫn làm quen (onboarding) đã được giải thích trong bài giảng.

## Tiêu chuẩn hoàn tất Onboarding

Sau khi hoàn tất nhập và thiết lập Gemini API key, bạn có thể thấy một thông báo tương tự như bên dưới.

- "Your agent is ready."

- "Model: google/gemini-2.5-flash."

- "Gateway: running at ws://127.0.0.1:18789."

- "Say talk to agent to meet your agent right here, or help for everything I can do."

Khi bạn thấy màn hình này, nghĩa là quá trình làm quen (onboarding) đã hoàn tất bình thường.

Tức là:

- Hoàn tất thiết lập mô hình

- Kết nối Gateway hoàn tất

- Chuẩn bị xong agent cơ bản

có thể coi là trạng thái.

Làm thế nào để thoát ra sau khi hoàn tất onboarding?

Trong phiên bản mới nhất, màn hình Crestodian TUI có thể vẫn còn hiển thị ngay cả sau khi quá trình onboarding kết thúc.

Trong trường hợp này:

- Ctrl + C

- Nhấn Ctrl + C thêm một lần nữa once more

chỉ cần nhấn Ctrl + C hai lần để thoát khỏi TUI là được.

Trong bài giảng, vì màn hình dựa trên phiên bản cũ nên phần này có thể không xuất hiện trực tiếp, nhưng

Học viên sử dụng phiên bản mới nhất sau khi hoàn tất onboarding chỉ cần nhấn Ctrl + C hai lần để thoát.

Tổng kết

Học viên phiên bản mới nhất chỉ cần nhớ những điều dưới đây.

1. Chạy openclaw onboard

2. Khi màn hình hướng dẫn Crestodian hiện ra, chọn yes

3. Nếu được hỏi có thiết lập nhà cung cấp mô hình hay không, hãy chọn lại yes again

4. Sau khi nhập Gemini API Key, tiếp tục tiến hành cài đặt

5. Khi thấy tin nhắn "Your agent is ready." là hoàn tất quá trình onboarding

6. Cuối cùng nhấn Ctrl + C hai lần để thoát ra ngoài

Học viên cũ / Người dùng phiên bản cũ thì sao?

- Những học viên chưa pull hình ảnh (image) mới nhất

- Học viên vẫn đang sử dụng hình ảnh Docker phiên bản cũ

có thể tương tự như màn hình bài giảng trước đó, nên

Bạn cứ tiến hành đúng theo nội dung bài giảng là được.

Kết thúc

Tóm lại là,

Trong phiên bản mới nhất, giao diện người dùng (UI) onboarding đã thay đổi sang phương thức hội thoại dựa trên Crestodian, theo đó bạn chỉ cần hiểu rằng quy trình đã thay đổi thành nhập yes hai lần, sau đó tiến hành chọn mô hình/nhập khóa, và cuối cùng nhấn Ctrl + C hai lần để kết thúc.

Các bạn học viên đang sử dụng phiên bản mới nhất vui lòng tham khảo thông báo này để tiến hành nhé.

Xin chào.

Hiện tại, các bản cập nhật phiên bản của OpenClaw vẫn đang diễn ra thường xuyên. Có khoảng hai thay đổi quan trọng mà bạn nên biết, vì vậy tôi xin thông báo cho bạn.

1. Về các tệp thiết lập hệ thống được tự động tạo trong thư mục config trước khi onboarding

   1. Trong bài giảng của chúng tôi, trước khi thực hiện onboarding OpenClaw, thư mục config hoàn toàn trống và sau khi hoàn tất onboarding, các tệp cấu hình hệ thống của OpenClaw mới tự động được tạo ra. Tuy nhiên, sau khi cập nhật, ngay cả trước khi onboarding, chỉ cần bạn chạy tệp docker-compose.yml dù chỉ một lần, OpenClaw sẽ tự động tạo các tệp cấu hình hệ thống cơ bản cần thiết trong thư mục config. Ngay cả khi các tệp này đã tồn tại trước khi onboarding, bạn vẫn có thể tiến hành thực hành theo đúng trình tự như trong bài giảng.

2. Thay đổi liên quan đến các tùy chọn mà người dùng chọn trong giai đoạn Onboarding
   Tên của các tùy chọn mà người dùng chọn trong giai đoạn Onboarding có thể đã thay đổi một chút hoặc có một số tùy chọn đã bị xóa, vì vậy tôi sẽ để lại các thay đổi cụ thể ở bên dưới.

   1. Phần 3 > Bài học 11: Khởi động lần đầu và kiểm tra hệ thống Hello OpenClaw

      • Các thay đổi trong bài thực hành hướng dẫn làm quen (onboarding) với OpenClaw

        • 4 phút 40 giây

          • Tùy chọn thiết lập Config handling

            • (Cũ) Chọn Update values -> (Thay đổi) Chọn Review and update

          • Tùy chọn thiết lập How do you want to provide this API Key?

            • (Thay đổi) Tùy chọn này đã bị loại bỏ nên bạn có thể bỏ qua trong video bài giảng

          • Tùy chọn thiết lập Default model

            • (Trước đây) Có thể chọn trực tiếp trong số tất cả các mô hình -> (Thay đổi) Chọn Browse all models, sau đó ở bước tiếp theo nhập trực tiếp văn bản 'google/gemini-2.5-flash'

          • Tùy chọn thiết lập How do you want to hatch your bot

            • (Cũ) Chọn Do this later -> (Thay đổi) Chọn Hatch later

📢 Thông báo ra mắt bài giảng OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2.5

Xin chào, tôi là Kevin, người đang dẫn dắt khóa học cơ bản OpenClaw.AI Master Class.

Cuối cùng, tôi đã mở khóa học [Cơ bản phần 2.5] Thiết kế nhóm Multi-agent và Cơ bản về phân tách vai trò trên Inflearn nên tôi viết thông báo này. :)

Phần 2.5 này sẽ mở rộng thêm một bước nữa cho "Trợ lý AI trong PC của tôi" đã được tạo ở phần 1 và 2,

Biến một bot Telegram duy nhất thành một nhóm AI nhỏ với các vai trò được phân chia là trọng tâm của bài giảng này..

👉[Đi đến bài giảng OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2.5]

Những gì chúng ta sẽ cùng tạo trong phần 2.5

- Sử dụng nhóm diễn đàn Telegram + định tuyến theo chủ đề

Cấu hình môi trường đa tác nhân (multi-agent) để vận hành hai tác nhân content-planner / content-editor chỉ với một bot duy nhất.

- Sang thư mục /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts

Chúng ta sẽ thực sự tạo ra một quy trình làm việc nội dung, nơi các sản phẩm lập kế hoạch và các bản thảo/bản chỉnh sửa được tách biệt..

- Thông qua kịch bản “tạo ý tưởng và dàn ý trong phòng planner → trau chuốt bài viết trong phòng editor”, chúng ta sẽ hoàn thiện quy trình cộng tác đa tác nhân thực tế dựa trên tiền đề sao chép và dán thủ công.

Đặc biệt đề xuất cho những người sau

- Những người đã theo dõi OpenClaw phần 1 và 2, nhưng vẫn đang bắt một agent duy nhất làm tất cả mọi việc

- Những ai muốn phát triển bot Telegram không chỉ là một "chatbot đơn lẻ" mà thành một đội ngũ AI được phân chia giữa người lập kế hoạch (Planner) và biên tập viên (Writer/Editor)

- Những nhà sáng tạo nội dung độc lập, người vận hành newsletter·blog, YouTuber muốn sắp xếp lại quy trình làm việc bằng cách chia nhỏ các tác vụ lập kế hoạch nội dung / viết bản thảo / trau chuốt câu chữ cho các agent theo từng vai trò đảm nhận.

- Những nhà phát triển, nhà hoạch định, PM quan tâm đến Multi-agent nhưng muốn bắt đầu một cách nhẹ nhàng trong môi trường OpenClaw + Telegram đang sử dụng hiện tại thay vì các framework đồ sộ.

Sơ lược về chương trình đào tạo cốt lõi phần 2.5

- Phần 1: Dành cho cả học viên cũ và học viên mới

Hướng dẫn Lộ trình tham gia Phần 2.5 A (Kiểm tra môi trường trong 5 phút) / B (Onboarding thiết lập tối thiểu) + Ôn tập siêu đơn giản về OpenClaw UI

- Phần 2: Khái niệm Single Agent (Đơn tác tử) vs Multi-Agent (Đa tác tử),

Hiểu cấu trúc nơi nhiều agent được bố trí bên trong openclaw.json, kiểm tra cấu hình hiện tại bằng openclaw agents list

- Phần 3:

- Định nghĩa agent content-planner / content-editor

- Phân tách không gian làm việc /content/planning và /content/drafts

- Tạo nhóm diễn đàn Telegram & các chủ đề planner-lập kế hoạch / editor-biên tập

- Tìm ID nhóm / ID chủ đề → Hoàn tất định tuyến Agent theo từng chủ đề

- Phần 4:

- Thực hành cộng tác bán thủ công giữa planner ↔ editor (dựa trên việc con người sao chép và dán)

- Xem trước quy trình cộng tác tự động giữa 4 agent Leader/Planner/Editor/QA sẽ được đề cập trong phần 3

Các mục cần kiểm tra trước khi học

- Sẽ là tốt nhất nếu bạn đã chuẩn bị sẵn môi trường WSL2 + Docker + OpenClaw + Telegram Bot đã được sử dụng ở phần 1 và 2.

- Ngay cả khi bạn chưa học phần 1 và 2, tôi đã cấu hình để bạn có thể thiết lập môi trường tối thiểu cần thiết cho thực hành Multi-agent bằng cách làm theo “Lộ trình kiểm tra môi trường A / Lộ trình Onboarding thiết lập tối thiểu B” có trong phần 2.5.

- Bạn cần có mã Gemini API được cấp từ Google AI Studio.

Trong quá trình học phần 2.5, nếu có bất kỳ thắc mắc hay gặp khó khăn ở phần nào, xin vui lòng để lại câu hỏi trên bảng hỏi đáp bất cứ lúc nào.

Dựa trên phản hồi của các bạn, chúng tôi sẽ tiếp tục bổ sung và hoàn thiện các ví dụ thực hành cũng như hướng dẫn khắc phục sự cố.

Hy vọng phần 2.5 này sẽ là cơ hội để các bạn mở rộng môi trường OpenClaw của mình từ "một trợ lý thông minh" thành "một nhóm AI nhỏ với các vai trò được phân chia rõ rệt".

Cảm ơn bạn.

[Thông báo] Hướng dẫn về lỗi liên quan đến Bonjour trên phiên bản OpenClaw mới nhất và cách khắc phục

1. Hướng dẫn về triệu chứng

Tính đến ngày hôm nay (27-04-2026), sau khi tôi cập nhật hình ảnh OpenClaw lên phiên bản mới nhất (2026.4.x) bằng lệnh docker pull, đã xảy ra hiện tượng container Gateway liên tục bị khởi động lại trong một số môi trường nhất định.

Nếu các thông báo tương tự như dưới đây lặp lại trong nhật ký của openclaw-gateway, thì có nghĩa là bạn đang gặp phải vấn đề này.

[plugins] bonjour: advertised gateway fqdn=... state=announcing

[plugins] bonjour: restarting advertiser (service stuck in announcing ...)

[openclaw] Unhandled promise rejection: CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED

openclaw-gateway exited with code 1 (restarting)

Trong trường hợp này:

- Container openclaw-gateway liên tục khởi động lại rồi bị tắt ngay lập tức sau mỗi vài giây,

- Việc truy cập bảng điều khiển và liên kết Telegram có thể không hoạt động bình thường.

2. Nguyên nhân – Lỗi trong quá trình quảng bá Bonjour(mDNS)

OpenClaw Gateway theo mặc định sử dụng Bonjour(mDNS) để cho phép tự động tìm thấy instance này trong cùng một mạng (advertise).

Trong một số môi trường Docker / WSL / mạng (bộ định tuyến, mạng công ty, v.v.):

- Sau khi trạng thái quảng bá (advertise) Bonjour bị dừng ở giai đoạn announcing,

- Lỗi CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED xảy ra,

- Có một lỗi khiến ngoại lệ này không được xử lý đúng cách, dẫn đến quy trình Gateway rơi vào vòng lặp bị lỗi (crash loop).

Hiện tại bản vá liên quan đang được tiến hành, và cho đến lúc đó, bạn có thể sử dụng phương pháp dưới đây để tạm thời khắc phục.

3. Cách giải quyết – Vô hiệu hóa tính năng Bonjour (Khuyến nghị)

Thực hành Phần 1/Phần 2 là cấu trúc chỉ sử dụng trên một máy cục bộ nên Bonjour không nhất thiết phải có.

Vì vậy, chúng tôi khuyên bạn nên tắt Bonjour bằng biến môi trường.

3-1. Trường hợp sử dụng docker-compose.yml

Hãy thêm biến môi trường sau vào dịch vụ openclaw-gateway.

services:

  openclaw-gateway:

    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

    environment:
      - OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1

      # Các thiết lập liên quan đến OPENCLAW còn lại...

Sau khi thay đổi, hãy khởi động lại bằng lệnh dưới đây.

docker compose down

docker compose up -d

Khi áp dụng thiết lập này:

- Gateway sẽ không cố gắng quảng cáo Bonjour/mDNS nữa,

- Nó sẽ chạy ổn định mà không gặp lỗi CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED.

- Nó không ảnh hưởng đến việc truy cập trình duyệt (dashboard) và liên kết Telegram được sử dụng trong Phần 1/Phần 2.

4. Hướng dẫn trong tương lai

- Vấn đề này là do sự tương thích giữa plugin Bonjour của OpenClaw và môi trường mạng/Docker cụ thể, dự kiến sẽ được cải thiện trong các bản phát hành sau này.

- Ngay cả sau khi bản vá,

- Nếu chỉ sử dụng trên một máy cục bộ, bạn có thể tiếp tục duy trì OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1, và

- Chỉ khi nào cần tự động tìm kiếm các thực thể OpenClaw trên nhiều thiết bị thì bạn mới cần kích hoạt lại Bonjour.

Đối với những học viên phần 1/phần 2 đang gặp phải hiện tượng Gateway liên tục bị tắt đột ngột sau khi pull lại image gần đây,

Vui lòng áp dụng cài đặt trên để vô hiệu hóa tính năng Bonjour.

Cảm ơn bạn!

📢 Thông báo khai giảng khóa học OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2

Xin chào, tôi là Kevin, người đang thực hiện các bài giảng cơ bản về OpenClaw.AI.

Không có gì khác, [Cơ bản Phần 2] OpenClaw.AI Master Class: Trợ lý từ xa trên điện thoại thông minh hoàn thiện với Telegram và Vision AI đã được mở trên Inflearn. ^^

Hy vọng bài giảng của tôi có thể giúp ích được phần nào để các bạn có thể ứng dụng OpenClaw vào cuộc sống hàng ngày một cách thông minh.

👉[Đi đến khóa học OpenClaw.AI Cơ bản Phần 2]

Những thứ sẽ cùng nhau tạo ra trong phần 2

- Xây dựng môi trường để điều khiển từ xa tác nhân (agent) của tôi mọi lúc mọi nơi bằng Telegram trên điện thoại thông minh.

- Hoàn thiện quy trình ghi chép chi tiêu tự động phân tích và ghi lại chỉ với một bức ảnh hóa đơn bằng cách tận dụng tính năng thị giác của Gemini 2.5 Flash.

- Nâng cấp môi trường Docker + workspace đã tạo ở phần 1 thành kịch bản tự động hóa thực tế.

Đặc biệt đề xuất cho những người sau

- Những ai muốn "sử dụng agent ngay cả trên điện thoại thông minh mà không cần trình duyệt".

- Những người muốn AI tự động phân loại và ghi chép dữ liệu hóa đơn/hình ảnh thay vì phải sắp xếp thủ công mỗi lần.

- Những ai muốn kết nối OpenClaw, vốn chỉ mới trải nghiệm ở phần 1, vào tự động hóa công việc/cuộc sống thực tế.

Sơ lược nội dung cốt lõi phần 2

- Phần 1: Kiểm tra môi trường phần 1 và định hướng kịch bản “Trợ lý trong túi giấy”.

- Phần 2: Tạo bot Telegram bằng BotFather → Ghép nối → Kết nối thời gian thực với agent OpenClaw.

- Phần 3: Gửi ảnh hóa đơn qua Telegram → Tự động trích xuất ngày tháng, tên cửa hàng, số tiền, danh mục → Tự động hóa lưu trữ tích lũy vào thư mục expenses/.

Các mục cần kiểm tra trước khi học

- Sẽ tốt nhất nếu bạn đã chuẩn bị sẵn Docker container và Gemini API key đã sử dụng ở phần 1.

- Ngay cả khi bạn chưa học phần 1, bạn vẫn có thể thiết lập môi trường tối thiểu cần thiết bằng cách làm theo “Danh sách kiểm tra trước môi trường thực hành” được cung cấp trong phần 2.

Trong quá trình học Phần 2, nếu có bất kỳ thắc mắc hay gặp khó khăn nào, hãy thoải mái để lại câu hỏi tại bảng câu hỏi bất cứ lúc nào.

Dựa trên phản hồi của các học viên, tôi sẽ tiếp tục bổ sung các ví dụ thực hành và hướng dẫn khắc phục sự cố.

Xin chào các bạn học viên khóa OpenClaw phần 1.

Có vẻ như có khá nhiều trường hợp bị vướng mắc ở giai đoạn thiết lập môi trường như Docker, WSL2, macOS, nên tôi đã biên soạn mới tài liệu hướng dẫn thiết lập đầy đủ cho từng hệ điều hành tách biệt với nội dung bài giảng chính.

Có hai tài liệu mới được thêm vào lần này như sau.

• Hướng dẫn thiết lập dành riêng cho Windows (WSL2)

  • Cài đặt Docker Desktop

  • Cài đặt WSL2 + Ubuntu và liên kết Docker

  • Thiết lập thư mục dự án OpenClaw / .env / docker-compose.yml / openclaw.json

  • Kết nối Gemini bằng quy trình Onboarding

  • Truy cập bảng điều khiển → Ghép nối thiết bị → Đến lời chào đầu tiên trong cửa sổ chat

• Hướng dẫn thiết lập dành riêng cho macOS

  • Cài đặt Docker Desktop cho Mac

  • Thư mục dự án OpenClaw / Thiết lập .env / docker-compose.yml / openclaw.json

  • Kết nối Gemini thông qua Onboarding (onboard)

  • Truy cập bảng điều khiển → Ghép nối thiết bị → Cho đến lời chào đầu tiên trong cửa sổ trò chuyện

Cả hai tài liệu đều hướng đến mục tiêu “trạng thái nhận được tin nhắn chào hỏi đầu tiên từ cửa sổ chat mà không có lỗi”, đồng thời tổng hợp cả các thông báo lỗi thường gặp và danh sách kiểm tra trong quá trình thiết lập.

👉Cách kiểm tra

• Bạn có thể sử dụng tài liệu hướng dẫn tương ứng với hệ điều hành của mình thông qua liên kết dưới đây.

  • Đi đến Hướng dẫn thiết lập đầy đủ OpenClaw theo từng hệ điều hành

Sau này

1. Trước tiên, hãy làm theo hướng dẫn thiết lập dành riêng cho hệ điều hành đó một lần,

2. Nếu vẫn còn phần nào chưa được giải quyết,

   • Môi trường hiện tại (Windows / macOS),

   • lệnh đã thực hiện,

   • Nếu bạn để lại
     tin nhắn lỗi hoặc ảnh chụp màn hình, chúng tôi có thể hỗ trợ bạn nhanh chóng hơn.

Nếu có bất kỳ thay đổi nào, tài liệu hướng dẫn thiết lập sẽ tiếp tục được bổ sung và cập nhật,
vì vậy nếu bạn gặp khó khăn trong quá trình thực hiện, hãy tham khảo các hướng dẫn mới được đăng tải nhé.

Xin cảm ơn!

Xin chào, tôi là Kevin.

Tôi đã tổng hợp tài liệu khắc phục sự cố cho hai vấn đề thường gặp trong môi trường Windows + WSL2 và thêm vào tài liệu bài giảng.

• Trường hợp xảy ra lỗi The command 'docker' could not be found in this WSL 2 distro trên WSL2 Ubuntu

• Trường hợp xảy ra lỗi “Không có mã khóa API” nếu để trống google_api_key / GEMINI_API_KEY trong auth-profiles.json

Nếu bạn đã từng gặp phải tình huống trên dù chỉ một lần, chỉ cần đọc kỹ tài liệu sau đây trong giáo trình là bạn có thể tự mình giải quyết nhanh chóng nếu gặp lại vấn đề tương tự sau này.

docs/troubleshooting/03-Hướng dẫn khắc phục sự cố nhận diện openclaw-docker và biến môi trường.pdf

Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục tài liệu hóa và chia sẻ những phần mà mọi người thường hay nhầm lẫn hoặc đặt câu hỏi trong quá trình thực hành dưới hình thức như thế này.

Cảm ơn bạn!

Gửi các học viên khóa học OpenClaw Cơ bản Phần 1,

Chào bạn, tôi là Kevin.

Nhận được phản hồi rằng các bạn mong muốn tài liệu bài giảng được quản lý một cách hệ thống hơn, tôi đã cải tổ toàn diện cấu trúc tài liệu bài giảng của OpenClaw Cơ bản Phần 1 để việc thực hành và tái hiện mã nguồn trở nên dễ dàng hơn nhiều!

Cảm ơn bạn rất rất nhiều vì đã phản hồi cho mình nhé.

Trong đợt cải tiến lần này, chúng tôi tập trung tối đa vào việc giảm thiểu "vấn đề gây nhầm lẫn về việc phải tải cái gì ở đâu", vì vậy hãy tham khảo nội dung bên dưới nhé!

Có gì thay đổi?

Giờ đây, kho lưu trữ GitHub để tải tài liệu bài giảng đã được sắp xếp theo cấu trúc thư mục lớn như sau.

• docs/
  Bạn có thể kiểm tra các tài liệu tương ứng với [Hướng dẫn miễn phí] tại một nơi, bao gồm danh sách kiểm tra cài đặt, bảng tra cứu nhanh (cheat sheet) Docker/Linux, mẫu hệ thống prompt, prompt phân loại tệp tự động, v.v.
  

• lesson-files/
  Chứa bộ tệp ban đầu cần thiết ngay trước khi bắt đầu mỗi bài học.
  Bạn chỉ cần mở thư mục tương ứng với số bài học (phần/bài), sao chép nguyên văn vào thư mục làm việc và bắt đầu thực hành.

• releases/
  Đây là không gian tập hợp các **“bản hoàn thiện theo từng giai đoạn” của docker-compose.yml, openclaw.json, v.v.**
  đang dần được hoàn thiện trong suốt quá trình học.
  Bạn có thể sử dụng để tham khảo khi muốn “nhảy” đến một trạng thái giai đoạn cụ thể nếu việc thực hành gặp lỗi.

• samples/
  Đây là thư mục tập hợp dữ liệu mẫu để tham khảo và đối chiếu, bao gồm ví dụ đầu vào/đầu ra, ví dụ IDENTITY/USER để tham khảo, báo cáo mẫu, v.v.
  

• slides/
  Các tệp PDF bài giảng được sử dụng trong mỗi buổi học đã được sắp xếp sẵn.
  Tên tệp có định dạng basic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf, nên bạn có thể đối chiếu ngay với số phần/bài học trên Inflearn.

• templates/
openclaw.min.json, các mẫu openclaw.json, lời nhắc hệ thống (system prompt), mẫu hồ sơ người dùng, v.v.
  Nơi đây chứa các mẫu thiết lập cơ bản có thể tái sử dụng.

Làm thế nào để tìm tệp thực hành cho mỗi bài học?

1. Kiểm tra số section/bài học hiện tại bạn đang học trên Inflearn.

2. Tìm thư mục lesson-files/sectionXX-lessonYY/ trên GitHub.

3. Hãy đọc README.md trong thư mục trước, sau đó sao chép các tệp vào thư mục làm việc của bạn theo hướng dẫn.

4. Tiến hành thực hành bằng cách sửa đổi và chạy thử theo đúng như hướng dẫn trong video.

5. Nếu cần kiểm tra xem mình đã làm đúng chưa, bạn có thể so sánh với các tệp trong thư mục releases/ ở cùng giai đoạn.

Tôi có thể xem hướng dẫn miễn phí, câu lệnh (prompt) và slide ở đâu?

• Hướng dẫn miễn phí (Checklist, Cheat sheet, bộ sưu tập Prompt)
  → Đã được sắp xếp dưới dạng PDF/văn bản trong thư mục docs/.

• Chat prompt cho IDENTITY / USER profile
  → Cũng được cung cấp dưới dạng tệp văn bản trong lesson-files/sectionXX-lessonYY/ của bài học liên quan.
  (Chúng tôi đã thêm phiên bản dùng để sao chép/dán để bạn không phải tự tay nhập lại nội dung chỉ có trong slide.)

• Slide bài giảng PDF theo từng bài học
  → Bạn có thể mở tệp basic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf trong thư mục slides/.

Bạn nên sử dụng tài liệu này như thế nào trong tương lai?

Lộ trình đề xuất như sau:

1. Xem video trên Inflearn

2. Chuẩn bị bộ tệp ban đầu từ lesson-files của bài học tương ứng

3. Tham khảo hướng dẫn/cheat sheet/prompt trong docs khi cần thiết

4. So sánh kết quả với releases sau khi thực hành

5. Luyện tập thêm bằng cách sử dụng dữ liệu samples

Đợt cải tiến lần này dựa trên phản hồi thực tế của học viên

“Tôi hy vọng việc cung cấp mã nguồn sẽ có hệ thống hơn một chút.”

đã được phản ánh để tập trung vào việc giải quyết “vấn đề có nhiều tài liệu nhưng không biết phải bắt đầu từ đâu”.
Trong tương lai, nếu có bất kỳ điều gì bất tiện hoặc nếu bạn nghĩ rằng “giá như có thêm loại tài liệu này”, vui lòng cho tôi biết bất cứ lúc nào thông qua phần câu hỏi/đánh giá.
Tôi sẽ tích cực phản ánh chúng vào các bản cập nhật.

Xin cảm ơn.
Thân ái, Kevin - Người điều hành [Phần cơ bản 1] OpenClaw.ai Master Class..