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

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Đây là khóa học nhập môn về quy trình làm việc của trợ lý AI di động với tính năng thị giác máy tính: khi bạn gửi ảnh hóa đơn qua Telegram trên điện thoại, OpenClaw và Gemini 2.5 Flash sẽ tự động phân tích, sau đó sắp xếp và lưu trữ vào workspace trên máy tính của bạn.

Câu chuyện về lộ trình trở thành nhà phát triển Java (nhà phát triển web) dễ hiểu của Kevin

Trong khóa học [Dự án thực tế Java - Phần UI], chúng ta sẽ cùng xây dựng một ứng dụng cung cấp thông tin phim hoạt động thuần túy bằng công nghệ Java thông qua việc sử dụng JavaFX. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu về "cấu trúc kết nối giữa màn hình và logic" bằng cách trực tiếp triển khai xử lý sự kiện UI, logic bất đồng bộ và luồng tương tác người dùng bằng Java trước khi chuyển sang phát triển Web và ứng dụng điện thoại thông minh. Bạn sẽ được rèn luyện tư duy cấu trúc để tách biệt logic nghiệp vụ và UI thông qua việc liên kết với Spring Core, đồng thời hiểu được cách giải quyết vấn đề giảm hiệu suất UI có thể xảy ra trong quá trình lấy thông tin phim từ API bên ngoài bằng xử lý bất đồng bộ. Thông qua đó, bạn có thể hiểu rõ nguyên lý của luồng dữ liệu, trình lắng nghe sự kiện (event listener), xử lý bất đồng bộ dựa trên luồng (thread), và nâng tầm hiểu biết về chính ngôn ngữ Java lên một bậc mới. Nói cách khác, khóa học này là "giai đoạn thực hành để trải nghiệm bản chất của UI và cốt lõi của xử lý bất đồng bộ bằng Java trước khi tiến tới lập trình Web". Đừng quên rằng đây không phải là một lớp học chỉ để gõ theo mã nguồn, mà là một trải nghiệm học tập giúp bạn tự mình lĩnh hội nguyên lý kết nối giữa UI và logic.

Khóa học dự án Java nâng cao dành cho các lập trình viên mới bắt đầu muốn phát triển cảm giác thực tế! Cùng nhau xây dựng hệ thống đặt hàng kiosk dựa trên console được cấu thành từ Spring Core, JdbcClient, H2 DB.

Từ các dự án nhỏ đến thực hành xây dựng cấu trúc! Dành cho những bạn thiếu kinh nghiệm thiết kế và thực hành hướng đối tượng Java. Khóa học nhập môn thực chiến mini project, giúp bạn phát triển thông qua việc tự mình tạo ra sản phẩm. Từ kiến thức cơ bản đến tư duy cấu trúc, hãy nâng cao kỹ năng của bạn bằng cách triển khai ứng dụng Java từ đầu đến cuối.

Nếu bạn muốn tạo Reactor, một trong những công nghệ cốt lõi của các ứng dụng phản ứng dựa trên Spring WebFlux, và Reactor Operator, một công nghệ quan trọng đến mức không ngoa khi nói rằng nó là tất cả mọi thứ về Reactor, của riêng bạn, hãy đọc Easy-to của Kevin. -Hiểu về Spring Reactive WebApplications: Reactor Phần 2. x60; Tham gia lớp học.

Nếu bạn muốn tạo ứng dụng phản ứng dựa trên Spring WebFlux, hãy tham gia khóa học `Kevin's Easy-to-Understand Spring Reactive WebApplications`. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn một cách thân thiện đến thế giới phản ứng. ^^

Bạn có muốn vượt qua rào cản gia nhập được gọi là lập trình phản ứng không? RxJava dễ hiểu của Kevin sẽ cho bạn sức mạnh để vượt qua bức tường đó.

Bạn muốn vượt qua rào cản gia nhập mang tên lập trình Reactive? RxJava dễ hiểu của Kevin sẽ giúp bạn có đủ sức mạnh để vượt qua bức tường đó.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

Khóa học này không chỉ dừng lại ở những chatbot đơn thuần mà tập trung vào thực hành xây dựng hệ thống Multi-Agent (đa tác nhân) nơi nhiều Agent cộng tác với nhau. 👉 Bạn sẽ được học từng bước 3 khung làm việc (framework) gồm Swarm, LangGraph, DeepAgents và hoàn thành 6 dự án thực tế như: Chatbot hỗ trợ khách hàng, sản xuất nội dung blog, Agent truy vấn PostgreSQL, Agent nghiên cứu tự động. 👉 Ngoài ra, khóa học còn hướng dẫn triển khai các tính năng cấp độ doanh nghiệp như bộ nhớ dài hạn sử dụng Redis và PostgreSQL, cơ chế bảo mật Human-in-the-loop, giám sát chi phí... giúp bạn có thể xây dựng hệ thống ở cấp độ sản xuất (production-level) và áp dụng ngay vào dịch vụ thực tế sau khi học xong.

Spring AI + JPA + MySQL을 활용한 'tự chủ hành động' Premium Reservation Agent Backend Development Vượt qua chatbot để trở thành agent: Tinh hoa của Tool Calling và Prompt Engineering

Đổi mới hiệu suất công việc và khả năng sáng tạo – Agentic AI AI giờ đây không chỉ dừng lại ở mức độ tự động hóa đơn thuần, mà đang tiến hóa sang một giai đoạn mới: tự phán đoán và thực thi. Agentic AI chính là công nghệ cốt lõi nằm ở trung tâm của sự thay đổi này, giúp các doanh nghiệp và tổ chức vận hành thông minh hơn. Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu rõ ràng và dễ dàng cách Agentic AI kết nối giữa việc ra quyết định và thực thi, cũng như cách ứng dụng nó vào thực tiễn công việc. Hãy khám phá ngay những kiến thức thiết yếu dành cho mọi nhân sự chuyên môn đang chuẩn bị cho tương lai.

Học công cụ AI nào trước? Đừng lo lắng nữa! - Đánh giá 4.8 từ 80 học viên ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ - ChatGPT, Claude, Gemini, Genspark, NotebookLM, Gamma, Skywork, Manus, Antigravity, Claude Code, MiriCanvas, Opal, CapCut, v.v. - Hướng dẫn cực kỳ dễ hiểu các tính năng cốt lõi của hơn 15 công cụ trong vòng 20 ngày. - Thông qua hình thức thực hiện bài tập hàng tuần, chúng tôi cung cấp một "khóa học thực hành" thay vì chỉ là "khóa học nghe rồi quên". - Bao quát tất cả trong một: Viết prompt > Tạo hình ảnh > Tạo PPT và video > Cho đến Vibe Coding. - Video bài giảng thời lượng 4 tiếng + Tài liệu học tập theo tuần + Hệ thống xác nhận bài tập.

Cách nói tiếng Anh như người bản xứ mà vẫn tiết kiệm được hàng triệu won tiền học phí: Hãy cùng AI Agent học không chỉ Speaking đơn thuần mà cả Reading + Writing + Listening + Speaking + IELTS!

Khung tham chiếu mới về sự hợp tác giữa con người và AI nhằm khuếch đại tư duy nhân loại Làm thế nào để tận dụng AI nhằm khuếch đại tối đa năng lực của con người? Trên một nền tảng sáng tạo mới, sự hợp tác giữa con người và AI nên được thực hiện dựa trên những tiêu chuẩn nào? Và công việc cũng như quy trình làm việc nên được thiết kế ra sao? Khóa học này sẽ đưa ra một khung tham chiếu mới và chiến lược thực thi để trả lời cho những câu hỏi đó.

Biến Obsidian từ một sổ ghi chép đơn thuần thành cơ sở dữ liệu tri thức cá nhân và xây dựng trợ lý AI hiểu rõ các ghi chú cũng như tài liệu của bạn bằng cách tận dụng Claude Code. Bạn sẽ trực tiếp tạo ra các quy trình làm việc (workflow) tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hoàn thiện một hệ thống tri thức nơi các nội dung công việc và học tập hàng ngày được tích lũy theo cấp số nhân và chuyển hóa thành bí quyết của riêng bạn.

Ngay cả những người không biết gì về lập trình cũng có thể tạo ra chương trình tự động giao dịch chứng khoán của riêng mình bằng cách ra lệnh cho AI bằng tiếng mẹ đẻ!

Chia sẻ "công thức" tạo 프롬프트 cho 챗GPT. Chỉ cần áp dụng công thức này, bạn sẽ có vô số 프롬프트 tốt.

Ghi chép không chỉ đơn thuần là ghi chú, mà còn là công cụ để sắp xếp các ưu tiên trong cuộc sống. Thông qua Obsidian, hãy tạo hệ thống ghi chú 6F của riêng bạn bao gồm gia đình, công việc, sở thích, sự phát triển bản thân, v.v., và trải nghiệm từ thói quen nhìn lại cuộc sống hàng ngày đến việc cấu trúc hóa các ghi chú công việc. Không rườm rà, chúng tôi chỉ tập trung vào bản chất của việc ghi chép và kết nối tri thức. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn một cách dễ hiểu và rõ ràng, từ những kiến thức cơ bản đến thực hành quản lý tri thức cá nhân (PKM).

Chúng tôi đã thiết lập nội dung để bạn có thể hiểu về ChatGPT và AI tạo văn bản, học cách ứng dụng hiệu quả chúng vào công việc thực tế, thực hành qua nhiều ví dụ đa dạng và có thể áp dụng được vào thực tế.

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.

Câu chuyện thực tế về một công ty AI Native do chính GolbinHacker, tác giả cuốn sách bán chạy 《Bài giảng Kỹ thuật Prompt xuất sắc nhất》 và là người đứng đầu Kakao AI TOP 100, trực tiếp điều hành. Cách thức chỉ với vỏn vẹn 2 lập trình viên xây dựng và vận hành dịch vụ, cùng những năng lực mới mà nhà phát triển và tổ chức cần trang bị trong kỷ nguyên AI sẽ được giải mã qua các ví dụ thực tiễn.

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

Gemini Agent làm việc linh hoạt trên Google Drive! Hãy hoàn thiện kỹ năng thực hành Google AI với năng suất vượt trội.

Không biết một dòng mã nào cũng không sao. Bây giờ là thời đại của Vibe Coding, nơi bạn phát triển phần mềm bằng cách "trò chuyện" với AI.

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.

Học cách ứng dụng AI và nâng cao hiệu suất phù hợp với tình huống công việc thực tế. (Tức là, không học những thứ như tự động tạo video ngắn.) Đây là khóa học thực chiến, giúp bạn học cách sử dụng AI như một công cụ nâng cao hiệu suất công việc đến mức tối đa, chứ không chỉ là một công cụ đơn thuần. Sử dụng đa dạng các loại AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini, NotebookLM, Gesnpark, Skywork và các AI agent mới nhất để làm chủ toàn bộ quy trình từ ứng dụng prompt AI → phân tích dữ liệu AI → đến triển khai tự động hóa công việc bằng AI. Đây là lớp học tối ưu dành cho những người lập kế hoạch, nhà tiếp thị, quản lý, doanh nhân, v.v., những ai muốn nắm vững chiến lược nâng cao năng suất và hiệu suất công việc có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Mục tiêu của chương trình là nuôi dưỡng tầm nhìn full-stack, giúp cá nhân có thể chủ động dẫn dắt toàn bộ vòng đời của sản phẩm, từ tự động hóa nghiên cứu, liên kết dữ liệu backend cho đến quy trình triển khai trang web động thực tế. Chúng tôi mang đến sức mạnh giúp hiện thực hóa ý tưởng, đóng vai trò như một động cơ mạnh mẽ cho những ai muốn tăng cường khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên AI.