inflearn logo

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

Xây dựng trụ sở AI của riêng bạn với chi phí thấp! Đây là hướng dẫn xây dựng AI Agent tự hành thực tế, kết hợp Gemini 2.5 Flash và Docker để vừa đảm bảo bảo mật vừa tiết kiệm chi phí.

32 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Docker
Docker
Business Productivity
Business Productivity
gemini
gemini
AI Agent
AI Agent
openclaw
openclaw
Docker
Docker
Business Productivity
Business Productivity
gemini
gemini
AI Agent
AI Agent
openclaw
openclaw

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Xây dựng hệ thống trợ lý AI tự hành của riêng bạn

  • Không gian làm việc AI dựa trên nền tảng bảo mật chặt chẽ

  • Tích hợp mô hình AI mới nhất với chi phí hiệu quả (Gemini 2.5 Flash)

  • Kinh nghiệm thành công trong việc tự động hóa công việc thực tế

  • Bí quyết hồi sinh phần cứng cấu hình thấp

Gần đây có thông tin cho rằng các doanh nghiệp IT lớn trong nước đang hạn chế sử dụng OpenClaw trong nội bộ. Lý do là bởi những lo ngại về vấn đề bảo mật và rò rỉ quyền kiểm soát.

Nhưng một cách nghịch lý, đây chính là bằng chứng mạnh mẽ nhất chứng minh công nghệ này có sức công phá lớn đến nhường nào. Khi điện thoại thông minh và điện toán đám mây lần đầu tiên xuất hiện, các doanh nghiệp cũng đã đóng chặt cửa với lý do 'bảo mật'. Tuy nhiên, cuối cùng người chiến thắng không phải là những người từ chối con sóng, mà là những người hiểu rõ đặc tính của con sóng và học được cách kiểm soát nó một cách an toàn trước tiên.


"Một dòng chảy khổng lồ đã bắt đầu, bạn đang đứng ở đâu?"

Ngay tại thời điểm này, hệ sinh thái AI toàn cầu đang được tái cấu trúc một cách nhanh chóng theo hướng mà OpenClaw đang hướng tới.

  • Claude Code hiện đã mở ra kỷ nguyên của các tác nhân từ xa, cho phép viết mã và ra lệnh từ bên ngoài thông qua Telegram.

  • Tính năng 'Computer' mới của Perplexity AI đã giới thiệu một hệ thống tiên tiến, nơi nhiều tác nhân chia sẻ vai trò riêng biệt và xử lý quy trình công việc song song.

Điểm chung của những công nghệ mới nhất này là gì? Đó chính là việc chúng là phiên bản tiến hóa của 'hệ thống tác nhân tự trị' mà OpenClaw đã triển khai và chứng minh.


Việc tìm hiểu về OpenClaw không đơn thuần là học cách sử dụng một công cụ. Đây là việc trải nghiệm "tiêu chuẩn AI Agent trong tương lai" mà Claude Code hay Perplexity đang hướng tới một cách sớm nhất và sâu sắc nhất ở cấp độ thực tế. Trong khi những người khác chỉ tiếp cận phương thức làm việc của tương lai qua tin tức, bạn sẽ xây dựng nó vào chính quy trình làm việc của mình ngay bây giờ.


Vì vậy, chuỗi bài giảng này sẽ đưa ra một lộ trình rõ ràng nhất để biến những công nghệ có thể trở thành tiêu chuẩn trong tương lai thành của riêng bạn, vượt qua cả những nỗi sợ hãi mơ hồ.

🛡️ Điểm khác biệt cốt lõi: Tại sao nhất định phải là 'Docker'?

OpenClaw có quyền hạn mạnh mẽ để xem màn hình của người dùng và di chuyển chuột. Để đảm bảo quyền kiểm soát này không đe dọa đến hệ thống máy tính của bạn, khóa học này tập trung vào công nghệ Sandboxing dựa trên Docker làm cốt lõi.

  • Cách ly hệ thống hoàn toàn: Tách biệt không gian hoạt động của AI Agent khỏi máy tính cá nhân của bạn, giúp bảo vệ các tệp tin và cài đặt quan trọng khỏi nguy cơ AI hoạt động sai mục đích hoặc rò rỉ dữ liệu.

  • Thiết lập rào chắn bảo mật: Học cách tạo ra hàng rào kỹ thuật để AI chỉ có thể truy cập vào các thư mục và công cụ mà chúng ta cho phép, thay vì quyền truy cập không giới hạn.


  • Kinh nghiệm tiêu chuẩn bảo mật doanh nghiệp: Thông qua quá trình giải quyết về mặt kỹ thuật các rủi ro bảo mật mà các tập đoàn lớn lo ngại, bạn sẽ trở thành một 'chuyên gia AI lấy bảo mật làm trung tâm' được chào đón ngay trong thực tế.

  • Bài giảng đặc biệt về Chiến lược bảo mật và Ứng phó lỗ hổng cho OpenClaw Agent:

    • Phần cuối của bài giảng, thông qua 'Chuyên đề bảo mật', chúng ta sẽ phân tích các cơ chế bảo mật và lỗ hổng tiềm ẩn của OpenClaw. Không chỉ dừng lại ở một người dùng sử dụng tính năng đơn thuần, khóa học giúp bạn trở thành một 'Chuyên gia AI lấy bảo mật làm trung tâm', người có khả năng dự đoán các mối đe dọa bảo mật và thiết lập chiến lược phòng thủ.

🚀 Sau khóa học, bạn sẽ trải nghiệm những thay đổi sau đây


  • Xây dựng tác nhân tự trị vượt xa chatbot thông thường: Không chỉ là chatbot chỉ biết trả lời câu hỏi, bạn sẽ tích hợp Agentic AI có khả năng tự phán đoán và hành động vào máy tính cá nhân của mình.

  • Đạt được năng suất vượt trội: Giải phóng bản thân khỏi những công việc thủ công lặp đi lặp lại như sao chép và dán, bạn sẽ trải nghiệm hiệu quả được nâng cao so với trước đây.

  • Năng lực kỹ thuật nắm bắt đồng thời cả bảo mật và hiệu quả: Bạn sẽ sở hữu 'năng lực thực thụ' để cô lập và sử dụng AI một cách an toàn bên trong Docker sandbox.

  • Trụ sở AI không tốn phí đăng ký đắt đỏ: Sở hữu hệ thống vận hành trí tuệ cấp cao mọi lúc với chi phí hợp lý bằng cách tích hợp Gemini 2.5 Flash API.

💡 Tại sao bây giờ lại là 'OpenClaw' và 'Agent tự trị'?

1. Thay đổi xu hướng tuyển dụng của doanh nghiệp: "Thời đại 1 người thay thế cho 10 người"

Trong bối cảnh tuyển dụng lập trình viên đang đóng băng, các doanh nghiệp hiện nay không còn tìm kiếm những 'lập trình viên đơn thuần' mà muốn những 'kiến trúc sư chỉ huy quân đoàn AI'. OpenClaw, một tác nhân tự hành, là tiêu chuẩn tương lai giúp giám sát công việc trong thời gian thực, tự đưa ra phán đoán và thực hiện thay con người


2. Vấn đề bảo mật không phải là 'rào cản' mà là 'năng lực cạnh tranh'

Lý do các doanh nghiệp ngăn chặn là vì công nghệ này cực kỳ mạnh mẽ, có khả năng nhận diện và kiểm soát toàn bộ màn hình. Khóa học này không che giấu những lỗ hổng bảo mật đó. Thay vào đó, bằng cách hướng dẫn cách khắc phục và áp dụng an toàn vào thực tế trong môi trường học tập biệt lập (Docker), chúng tôi sẽ biến bạn thành một 'chuyên gia AI am hiểu về bảo mật'.

💻 Khóa học này cực kỳ phù hợp với những đối tượng sau!

  • Các nhà phát triển và nhân viên chuyên môn mệt mỏi với các công việc lặp đi lặp lại : Những người muốn giải phóng bản thân khỏi những công việc chân tay như tóm tắt hàng trăm tệp tin và viết báo cáo.

  • Người học lo ngại về bảo mật trên PC của mình : Những người muốn dùng thử AI Agent nhưng còn ngần ngại vì lo sợ nhiễm độc hệ thống hoặc rò rỉ thông tin.

  • Những người tiên phong muốn đi trước một bước so với người khác : Những người muốn chiếm lĩnh công nghệ 'Agent' - tiêu chuẩn của thế hệ tiếp theo sau kỷ nguyên chatbot.

  • Lãnh đạo công nghệ đang trăn trở giữa bảo mật và hiệu quả : Những người muốn tận dụng sức mạnh của công nghệ AI nhưng đồng thời muốn học cách kiểm soát các rủi ro bảo mật về mặt kỹ thuật.

📢 Một lời từ người chia sẻ kiến thức

Bạn sẽ chấp nhận là người bỏ cuộc và nói rằng "Không được vì lý do bảo mật", hay sẽ trở thành một nhà lãnh đạo nói rằng "Tôi sẽ xây dựng một hệ thống kiểm soát an toàn để đạt hiệu suất gấp 10 lần"?


Xin chào. Tôi là Kevin.

Tôi đang nỗ lực tạo ra một bài giảng có thể giúp ích cho tất cả những ai muốn tận dụng OpenClaw.

Nếu chỉ tập trung vào việc học cách sử dụng OpenClaw, tôi nghĩ chúng ta có thể bỏ qua một trong những bản chất quan trọng nhất là 'bảo mật'. Vì vậy, tôi đã xây dựng bài giảng này với sự chú trọng đến vấn đề bảo mật, và trong tương lai, tôi dự định sẽ tiếp tục khai thác nội dung này song song chứ không tách rời nó.

Ngoài ra, khóa học này không chỉ dừng lại ở việc sử dụng OpenClaw mà còn tập trung vào việc trực tiếp xây dựng sandbox bảo mật, giúp bạn rèn luyện nền tảng kiến thức đúng đắn và vững chắc cần thiết trong kỷ nguyên AI thực thụ.


Tôi sẽ góp một chút nỗ lực nhỏ bé để giúp bạn dẫn đầu các xu hướng sắp tới và phát triển thành một trí thức có năng lực cạnh tranh mạnh mẽ, vì vậy xin đừng bỏ cuộc giữa chừng mà hãy cùng tôi thích nghi và sống tốt trong kỷ nguyên mới này.


Cố lên!

⚙️ Lưu ý trước khi học

  • Kiến thức tiên quyết: Chỉ cần có kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản và không ngại việc sao chép/dán các lệnh trong terminal là đủ.

  • Chuẩn bị: Tài khoản Google (để cấp Gemini API) và máy tính cấu hình thông thường có thể cài đặt Docker.

  • Tài liệu cung cấp: Cung cấp giáo trình PDF theo từng bài học được sử dụng trong bài giảng, mã nguồn cần thiết cho thực hành và hướng dẫn miễn phí.

🧰 Stack công nghệ sử dụng

  • OpenClaw

  • Docker

  • Google Gemini API(2.5 flash)

✅ Bạn có thắc mắc gì không?

Hỏi: Tôi là người không chuyên và hoàn toàn không biết gì về lập trình, liệu tôi có thực sự theo kịp được không?

Hoàn toàn có thể.

Khóa học này không phải là việc ghi nhớ các cú pháp lập trình phức tạp, mà là quá trình học cách đưa 'trí tuệ mang tên AI' vào một 'không gian làm việc an toàn mang tên Docker'.

Các câu lệnh kỹ thuật đã được thiết kế để có thể hoạt động chỉ bằng cách sao chép và dán thông qua sách hướng dẫn.

Các bạn sẽ tập trung vào việc xây dựng cấu trúc logic "làm thế nào để áp dụng AI vào công việc của mình" hơn là bản thân công nghệ đó.

Hỏi: Tại sao phải sử dụng chương trình phức tạp như Docker? Tôi không thể chỉ cài đặt và sử dụng trực tiếp trên máy tính cá nhân sao?

Docker là một công nghệ ảo hóa có rất nhiều ưu điểm. Đặc biệt, lý do quan trọng nhất khiến chúng tôi sử dụng Docker trong bài giảng này là vì vấn đề 'bảo mật'.

AI Agent có quyền hạn mạnh mẽ để đọc và ghi các tệp tin trên PC của bạn. Nếu bạn để Agent hoạt động trên toàn bộ PC mà không có thiết bị bảo mật, sẽ có nguy cơ các tệp quan trọng bị xóa hoặc thông tin cá nhân bị rò rỉ do những lỗi không mong muốn.

Docker cung cấp cho tác nhân một 'phòng làm việc riêng an toàn (Sandbox)'. Bằng cách cách ly để tác nhân chỉ hoạt động bên trong đó, đây là lựa chọn thiết yếu để bảo vệ hoàn hảo máy tính cá nhân quý giá của bạn và sử dụng AI một cách an toàn.

Q. Có thể thực hành trên máy tính xách tay cấu hình thấp hoặc PC cũ không?

Vâng, có thể ạ.

OpenClaw xử lý các phép toán phức tạp của AI trên máy chủ của Google (Gemini API) thay vì trên máy tính của bạn. Vì PC của bạn chỉ đóng vai trò truyền lệnh và quản lý các tệp kết quả, nên chỉ cần đáp ứng cấu hình tối thiểu để chạy Docker là bạn đã có thể xây dựng máy chủ AI của riêng mình ngay cả trên một chiếc máy tính xách tay cũ từ 5-6 năm trước.

Chiến lược sử dụng phần cứng chi tiết hơn đang được giải thích riêng trong bài giảng.

Q. Có lý do đặc biệt nào cho việc sử dụng Gemini API không?

Lý do tôi quyết định sử dụng Gemini API là vì hệ sinh thái của Google.

Giả sử khi xây dựng một hệ thống tự động hóa dựa trên AI Agent, tôi đã cân nhắc rất kỹ và quyết định rằng nếu có thể tích hợp các dịch vụ đa dạng của Google mà chúng ta vẫn sử dụng hàng ngày vào hệ thống Agent, thì chất lượng cuộc sống sẽ được nâng cao hơn một chút.

tôi đã quyết định chọn Gemini API.

Tất nhiên, tôi tin rằng sau khi đã nắm vững nền tảng, việc mở rộng sang các mô hình AI khác mà bạn mong muốn sẽ không có gì khó khăn.

Hỏi: Chỉ với bài giảng phần 1 là trợ lý của tôi đã hoàn thành rồi sao? Có gì khác biệt so với phần 2?

Sau khi kết thúc phần 1 của bài giảng, bạn sẽ sở hữu một "trợ lý tài năng hoạt động hoàn hảo ngay trong máy tính của mình".

Khả năng cốt lõi trong việc phân tích tệp văn bản và lập báo cáo đều sẽ được hoàn thiện trong phần 1.


Phần 2 là khóa học nâng cao chuyên về 'điều khiển từ xa' để có thể sai bảo người trợ lý này thông qua điện thoại thông minh (Telegram) ngay cả khi ở bên ngoài. Trước hết, tôi nghĩ việc xây dựng nền tảng vững chắc cho 'trí tuệ' và 'môi trường làm việc' của người trợ lý trong phần 1 là quan trọng nhất.

Hỏi: Tôi có thể sử dụng các AI như ChatGPT hoặc Gemini để thực hiện dự án này không?

Trong bối cảnh phát triển hiện đại, việc không sử dụng AI thậm chí còn là một điều kỳ lạ hơn. Tôi khuyến khích bạn hãy tích cực tận dụng nó.

Tuy nhiên, bạn nên cảnh giác với phương pháp giao phó toàn bộ theo kiểu đơn thuần là "hãy làm cái này cho tôi". Nếu bạn là người mới bắt đầu, trước tiên bạn phải tự mình hiểu được nguyên lý hoạt động của hệ thống và các quy tắc bảo mật.

Đừng quên rằng nếu quá phụ thuộc vào AI từ quá sớm, bạn có thể mất đi 'khả năng tự sinh tồn về mặt kỹ thuật' để tự mình giải quyết vấn đề khi chúng phát sinh sau này, vì vậy tôi khuyên bạn nên tận dụng nó một cách hợp lý và hiệu quả.

💡 Những điều cần lưu ý trước khi học

Hệ điều hành và phiên bản môi trường thực hành (OS)

  • Windows 10/11 (Cả hai phiên bản Home và Pro đều được)

  • macOS (Hỗ trợ cả Intel và Apple Silicon)

  • Linux (tất cả các bản phân phối có thể cài đặt Docker)


※ Chú ý: Để chạy Docker Desktop, thiết lập 'Công nghệ ảo hóa (Virtualization Technology)' trong BIOS hệ thống phải được kích hoạt.


Năng lực tính toán (Phần cứng)

  • CPU: CPU hỗ trợ ảo hóa (hầu hết các CPU ra mắt trong vòng 5-6 năm trở lại đây)

  • Bộ nhớ (Memory): Khuyến nghị tối thiểu 8GB trở lên (để chạy mượt mà đồng thời cả Docker và trình duyệt)

  • Storage: Khoảng 20GB không gian trống trở lên (Dùng để lưu trữ Docker image và các tệp công việc)



Công cụ sử dụng: Docker Desktop (hoặc Docker Engine)

  • Đây là công cụ cốt lõi để xây dựng phòng làm việc biệt lập (sandbox) cho agent.

  • Trong bài giảng sẽ hướng dẫn chi tiết cách cài đặt nên bạn không cần phải cài đặt trước cũng được.

Visual Studio Code (VS Code)

  • Đây là trình chỉnh sửa mã chính để chỉnh sửa các tệp cấu hình của agent (.env, .yml) và các tệp persona (.md).

  • Đây là công cụ miễn phí và được sử dụng làm trình chỉnh sửa tiêu chuẩn cho các bài thực hành trong bài giảng.

Google AI Studio (Gemini API)

  • Là mã khóa API của mô hình AI sẽ đóng vai trò là bộ não của agent.

  • Khóa học này sử dụng 'Gói trả phí (Free of Charge)', vì vậy có thể sẽ phát sinh một khoản chi phí nhỏ tùy theo quá trình thực hành. (Yêu cầu tài khoản Google)



Môi trường mạng

  • Vì cần phải giao tiếp với máy chủ AI của Google trong thời gian thực nên bạn cần có kết nối internet ổn định.


Lưu ý

  • Nếu bạn muốn sử dụng tài liệu học tập và mã nguồn được sử dụng trong bài giảng trên không gian cá nhân như blog, bạn phải ghi rõ tiêu đề bài giảng, tên giảng viên và thêm liên kết (link) đến bài giảng đó. Ngoài ra, xin vui lòng hiểu rằng việc phân phối trái phép là không được phép.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhân viên văn phòng cảm thấy e ngại khi sử dụng AI trong công việc vì các chính sách bảo mật.

  • Người làm chuyên môn muốn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt lặp đi lặp lại hàng ngày như xử lý tệp tin và tóm tắt nội dung.

  • Dành cho những ai muốn trực tiếp xây dựng một 'AI hành động' thay vì chỉ là một chatbot đơn thuần.

  • Nhân tài coi trọng tính kinh tế, muốn sở hữu AI hiệu suất cao mà không phải gánh nặng phí thuê bao hàng tháng.

  • Người không chuyên không biết lập trình phức tạp nhưng muốn sở hữu trụ sở AI của riêng mình.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kiến thức bắt buộc: "Chỉ cần có kỹ năng sử dụng máy tính cơ bản là đủ"

  • Thái độ: "Vượt qua nỗi sợ hãi đối với màn hình đen (terminal)"

  • Chuẩn bị môi trường: "Không cần máy tính cấu hình cao cũng không sao"

  • Khuyến nghị (Dù không biết cũng không ảnh hưởng đến việc theo học bài giảng!): Đã từng nghe qua các thuật ngữ như 'Docker' hay 'API'

  • Khuyến nghị (không biết cũng không ảnh hưởng đến việc theo học bài giảng!): Có kinh nghiệm sử dụng các trình soạn thảo văn bản như Notepad hoặc VS Code.

Xin chào
Đây là Kevin

6,532

Học viên

261

Đánh giá

110

Trả lời

4.8

Xếp hạng

9

Các khóa học

- Ngôn ngữ hoặc công nghệ chủ chốt: Java, Spring Framework, RxJava, Reactor, Spring WebFlux

- Hoạt động với tư cách là Senior Educational Software Engineer (Backend) tại Codestates Co., Ltd. (https://www.codestates.com)
(Từ 03/2022 đến 31/01/2024)

- Hoạt động với tư cách là nhà phát triển tự do và giảng viên (Từ 2024.02)

- Tác phẩm (Sách đã xuất bản)

Xin chào, mình là Kevin. ^^

Rất vui được gặp gỡ các bạn với tư cách là giảng viên trên Inflearn.

Dù ở bất kỳ lĩnh vực nào cũng vậy, nhưng tôi nghĩ đặc biệt đối với một nhà phát triển phần mềm, cách duy nhất để tồn tại chính là không ngừng mài giũa bản thân để không bị tụt hậu so với những xu hướng luôn thay đổi. Tôi là một trong những nhà phát triển đang tận hưởng việc phát triển phần mềm với thái độ luôn luôn học hỏi.

Tôi bắt đầu các khóa học trên Inflearn với hy vọng rằng những kiến thức và kinh nghiệm của mình có thể giúp ích được phần nào cho mọi người.

Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục gặp lại các bạn học viên thông qua nhiều khóa học đa dạng mang lại những trợ giúp thực tế. Xin cảm ơn.

Mọi câu hỏi hay ý kiến đóng góp luôn được chào đón, vì vậy hãy thoải mái liên hệ với tôi qua email (it.village.host@gmail.com) nhé.

Chúng tôi sẽ tiếp tục gặp lại các bạn qua nhiều khóa học đa dạng khác. Xin cảm ơn. Mọi câu hỏi hay ý kiến đóng góp luôn được chào đón, vì vậy hãy thoải mái liên hệ qua email (it.village.host@gmail.com) nhé.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

19 bài giảng ∙ (1giờ 49phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của Kevin

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 5 ngày ngày

506.372 ₫

29%

714.878 ₫