[Phần cơ bản 2] OpenClaw.AI Master Class: Trợ lý từ xa trên điện thoại thông minh hoàn thiện với Telegram và Vision AI

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".

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.

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. ^^

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.

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.

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".

Từ việc điều khiển PC đến nghiên cứu chuyên sâu và phát triển ứng dụng Hướng dẫn xây dựng 'Trợ lý công việc AI' của riêng bạn, có thể áp dụng ngay vào thực tế ngay bây giờ

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá code của bạn trong 5 giây, tưởng tượng trở thành hiện thực. Khóa học này là một khóa học dự án toàn diện tạo **'Bot phân tích và chấm điểm PR trên GitHub tự động'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi học viên nộp bài tập (Pull Request), server sẽ phát hiện và AI phân tích các thay đổi của code (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm được lưu vào DB, phản hồi được tự động đăng dưới dạng comment trên GitHub, và học viên có thể xem kết quả trên dashboard chuyên dụng. Từ backend đến tích hợp AI, frontend (Vaadin) - tất cả chỉ với Java! Đây là cuốn sách nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các lập trình viên muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

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.

Liệu tôi có thể tạo ra một dịch vụ từ ý tưởng của mình ngay cả khi không biết lập trình? Với AI, điều đó hoàn toàn có thể! Trong khóa học này, bạn sẽ trải nghiệm toàn bộ quy trình biến ý tưởng thành một dịch vụ web thực tế bằng cách sử dụng các công cụ "Vibe Coding" đang được sử dụng trong công việc thực tế như Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor và Claude Code. Bạn không chỉ đơn thuần học cách sử dụng công cụ, mà còn được học phương pháp phát triển dịch vụ mới trong kỷ nguyên AI: từ trực tiếp lập kế hoạch dịch vụ, triển khai cho đến kết nối hệ thống thanh toán. Điểm 1. Chinh phục 5 công cụ Vibe Coding cốt lõi - Thực hành các tính năng chính và cách sử dụng Gemini, Lovable, Antigravity, Cursor, Claude Code. - Hiểu phương thức phát triển Vibe Coding thông qua việc cộng tác với AI. Điểm 2. Tự tay tạo dịch vụ thực tế mà không cần lập trình - Thực hành quy trình tự lập kế hoạch và hiện thực hóa dịch vụ gợi ý sách thành một dịch vụ web. - Hiểu toàn bộ luồng sản xuất dịch vụ: Ý tưởng → Phát triển → Triển khai. Điểm 3. Kỹ năng thực chiến từ ra mắt đến vận hành dịch vụ - Hiểu quy trình mua tên miền, thiết lập máy chủ và triển khai. - Học các kỹ thuật vận hành dịch vụ cốt lõi như tích hợp mô-đun thanh toán và thiết lập SEO.

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.

Khóa học này là chương trình nâng cao tập trung vào việc thiết kế và triển khai hệ thống Agent (Main/Sub, Tool, Task Runtime, Agent Registry) và kiến trúc Multi-LLM bằng cách kết hợp chiến lược GPT, Gemini, LLaMA (local) dựa trên Spring AI và Spring Boot. Vượt xa việc gọi LLM đơn lẻ, khóa học bao gồm quy trình áp dụng Agentic Workflow Pattern (Chain, Parallel, Routing, Orchestrator–Workers, Evaluator–Optimizer) và cấu trúc Multi-Agent; tách biệt các lớp thực thi như RAG, API/DB bên ngoài bằng Tool·ToolRegistry; đồng thời xây dựng hệ thống AI có khả năng mở rộng, ổn định và liên tục cải thiện chất lượng thông qua công cụ DAG engine, quy trình làm việc khai báo bằng YAML và xác thực ngay sau khi tải (Validated DSL). Ngoài ra, khóa học còn bao gồm Circuit Breaker, Reactive Stream, giám sát Redis, xử lý song song và vòng lặp đánh giá lặp lại. Bên cạnh thực hành Thymeleaf (SSR), khóa học còn mở rộng việc chia tách Front-end/Back-end bằng React·REST và kết nối runtime của công cụ/agent thông qua giao thức tiêu chuẩn MCP, giúp học viên trang bị năng lực thiết kế kiến trúc AI ở cấp độ môi trường vận hành thực tế. Mục tiêu cuối cùng là giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế hệ thống AI — không chỉ dừng lại ở mức người dùng AI đơn thuần chỉ biết gọi API đơn lẻ hay viết prompt, mà là người có thể giải thích và cân nhắc việc kết hợp Multi-LLM, Agent, Workflow, khai báo và kiểm chứng thành một kiến trúc thực thi thống nhất.

Khả năng vận dụng AI sẽ quyết định mức lương của bạn. Hãy để AI đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại nhàm chán mà bạn vẫn làm hàng ngày. 'Tất tần tật về tự động hóa công việc' sẽ hướng dẫn bạn cách tạo ra một hệ thống tự động hóa tự xử lý công việc chỉ với vài cú nhấp chuột mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được giải phóng khỏi những công việc giấy tờ và sắp xếp dữ liệu tẻ nhạt, để trở thành một 'người làm việc giỏi bằng AI' luôn đi trước mọi người.

Lần đầu tiên tại quốc nội! Đây là khóa học tự động hóa các tài liệu Word trong công việc bằng ChatGPT. Bạn có thể dễ dàng tạo các loại bảng khảo sát, báo cáo công việc, biên bản cuộc họp, hợp đồng,... và áp dụng ngay vào thực tế thông qua các bài thực hành.

"Life is short, you need Rookiss." Trong bài giảng đầu tiên của loạt bài học Pinpoint của Rookiss - Nhập môn Claude Code, bạn sẽ được học các khái niệm tổng quan liên quan đến Claude Code và Agent một cách dễ dàng thông qua giáo trình trực quan do chúng tôi tự phát triển.

Thời đại nhận "gợi ý" mã nguồn đã kết thúc. Tôi sẽ giới thiệu cho bạn một cách dễ hiểu và rõ ràng về Google Antigravitiy - nền tảng phát triển Agent thế hệ mới, nơi các Agent AI trực tiếp điều khiển trình chỉnh sửa, terminal và trình duyệt để lập kế hoạch, thực thi cũng như kiểm chứng các tác vụ phần mềm phức tạp.

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.

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.

Từ chuẩn bị họp đến viết biên bản cuộc họp, AI sẽ làm tất cả cho bạn! Phần đầu tiên trong chuỗi series về ứng dụng AI Agent vào công việc tại công ty!

"Bạn vẫn học bằng cách đọc sách lập trình ư?" Khóa học được đánh giá 5.0/5.0 từ sinh viên cao học MBA và sinh viên đại học khoa Quản trị Kinh doanh tại trường Kinh doanh London đương nhiệm. Bạn có thể tham gia khóa học phân tích dữ liệu AI tại nhà. Ngay cả người không chuyên ngành, xuất thân từ khối ngành xã hội cũng có được năng lực thực hành phân tích dữ liệu ứng dụng ngay tại nơi làm việc và cả portfolio phân tích dữ liệu để hoàn thành việc chuẩn bị xin việc. Tôi là một giáo sư người Anh (British Professor), người đang giảng dạy các lớp phân tích dữ liệu và dự án bằng cách sử dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về mã hóa.

Microsoft 365 giúp bạn làm việc thông minh hơn và tập trung thời gian rảnh vào những việc thực sự cần thiết. Đây là khóa học sơ cấp dành cho những người mới bắt đầu, đã được công ty cấp tài khoản và mật khẩu Microsoft 365 nhưng vẫn còn bỡ ngỡ không biết phải bắt đầu từ đâu và như thế nào. Hành trình vạn dặm luôn bắt đầu từ bước chân đầu tiên!

Đây là khóa học ChatGPT được thiết kế với thông tin cập nhật nhất năm 2024. Dựa trên nội dung giảng dạy thực tế tại các tập đoàn lớn và ngành tài chính, khóa học bao gồm thực hành prompt 3.5, 4.0 ứng dụng thực tiễn, và cả việc sử dụng đa dạng các công cụ AI tạo sinh.

Giới thiệu cách dùng prompt ChatGPT để tự động hóa công việc ở các lĩnh vực phổ biến nhất (file và folder, Excel, PowerPoint, Word, PDF, phân tích dữ liệu) qua nhiều ví dụ thực hành.

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).

"Thời đại lập trình cùng AI, mô hình năng suất mới cho các nhà phát triển Java" Khóa học này là hướng dẫn thực hành sử dụng Cursor AI dành cho các nhà phát triển Java. Vượt ra ngoài việc đơn thuần sao chép code từ AI, bạn sẽ học cách Vibe Coding - phương pháp cộng tác với AI để tối đa hóa hiệu quả phát triển. Tận dụng các tính năng mạnh mẽ của Cursor trong việc hiểu code, tái cấu trúc và tạo tài liệu, bạn sẽ từng bước làm quen với quy trình làm việc AI coding có thể áp dụng ngay trong các dự án thực tế. Trong thời đại AI viết code thay con người, giờ đây "nhà phát triển biết sử dụng AI tốt" chính là lợi thế cạnh tranh. Hãy cùng khóa học này bắt đầu trải nghiệm phát triển nâng cấp như một nhà phát triển Java.