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

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. ^^

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.

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.

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.

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

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.

Bạn đang sử dụng AI nhưng vẫn chưa thể để nó làm thay công việc cho mình phải không? Khóa học này không chỉ đơn thuần là hướng dẫn cách sử dụng, mà là quá trình trực tiếp tạo ra một "Trợ lý AI làm việc hiệu quả". Từ nguyên lý câu lệnh (prompt) đến thiết lập cá nhân hóa và tự động hóa công việc, bạn sẽ được học tất cả cùng một lúc, giúp tạo ra cách làm việc mới: giao các việc lặp đi lặp lại cho AI và tập trung vào những công việc cốt lõi.

Dạo này bạn vẫn còn tự mình viết code à? Thời đại mà ngay cả việc viết code theo cảm hứng cũng trở nên phiền phức! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần lập trình. Hướng dẫn thiết kế quy trình tự động hóa có thể áp dụng ngay vào thực tế. Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực tiễn giúp tối đa hóa hiệu quả công việc. Hãy xây dựng quy trình làm việc trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc.

Đây là khóa học gồm 5 mô-đun và 18 bài học giúp chuyển đổi các LLM Agent AI tạo sinh — vốn đang gây lãng phí chi phí API — thành một cấu trúc có thể kiểm soát chi phí và thực sự tạo ra lợi nhuận thông qua các kỹ thuật Model Routing, Cascading, Caching và Loop Guardrails. Bạn sẽ được trực tiếp thực hiện từ việc phân tích các trường hợp thực tế bị "bom chi phí", mô phỏng lãi lỗ, cho đến các dự án thiết kế kiến trúc. Khóa học này được đề xuất cho các nhà phát triển/maker AI đang cảm thấy gánh nặng về chi phí API, cũng như những người đang có kế hoạch vận hành hoặc thiết kế các dịch vụ dựa trên Agent.

Từ một nhà phát triển chỉ sử dụng ChatGPT trở thành nhà phát triển điều khiển các AI Agent. Tìm hiểu các phương pháp thực hành thực tế để tối đa hóa năng suất lập trình bằng cách tận dụng Rules, Hooks, Skills và MCP của Codex.

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.

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.

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.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Xây dựng một AI Agent phân tích Tứ trụ (Saju) tích hợp Vạn niên lịch, Chiêm tinh học, Tử vi đẩu số, Danh tính học và MBTI bằng quy trình n8n và thuật toán Python. Hoàn thiện từ đầu đến cuối một hệ thống dịch vụ thực tế, nơi 13 Agent chuyên gia hợp tác để tạo ra các báo cáo Tứ trụ cấp độ thương mại.

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".

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.

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

Thêm Copilot vào MS Office thì sao? Hướng dẫn hoàn hảo giúp tối đa hóa năng suất làm việc! Cung cấp quy trình học tập bài bản để vận dụng M365 Copilot hiệu quả vào thực tiễn.

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.

Đừng nhận thiết kế học bạ (sinh기부) nữa. Tôi sẽ tiết lộ toàn bộ bí kíp tư vấn mà một chuyên gia tư vấn tuyển sinh với 30 năm kinh nghiệm đang trực tiếp sử dụng.

Chỉ với những bài hướng dẫn đơn giản thì rất khó để áp dụng vào thực tế. Bằng tất cả bí quyết trong nghề của mình, tôi sẽ truyền đạt một cách chắc chắn cho bạn phương pháp quản lý trạng thái phức tạp và cách thiết kế Multi-agent.

Thời đại ích kỷ, nơi chỉ những người biết cách tận dụng AI đúng cách mới có thể tạo ra thu nhập. Khái niệm cơ bản về phát triển web tạo lợi nhuận & hướng dẫn thực tế mà bạn nhất định phải biết để giao việc cho các AI Coding Agent một cách "chuẩn chỉnh". Từ tư duy có thể lập trình mà không cần viết một dòng code nào, đến phương pháp thực tế để tạo ra sản phẩm với giá 0 đồng, và cả những nội dung về việc thành lập doanh nghiệp thực tế cũng như xử lý thuế. Đây là hướng dẫn lập trình web tạo lợi nhuận bằng AI chứa đựng những hiểu biết sâu sắc được tích lũy từ thực tế.

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).

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.