LangChain Agent Thực Chiến: Quy trình làm việc của AI Agent và Xây dựng dịch vụ dành cho người trình độ trung cấp

Những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều đang được công bố trong lĩnh vực học tăng cường. Cuốn sách này bao quát từ cấp độ cơ bản đến nâng cao về công nghệ học tăng cường - thứ đang tạo ra những đổi mới thực sự trong công nghệ trí tuệ nhân tạo như robot, công nghệ tự lái và máy móc giống con người - dưới góc nhìn dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy lúng túng khi áp dụng vào thực tế? Với kinh nghiệm thực chiến, tôi sẽ giải đáp một cách rõ ràng các cấu trúc LLM phức tạp.

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Bạn đã nắm vững lý thuyết nhưng vẫn còn bối rối khi áp dụng vào dữ liệu thực tế? Với những bí quyết từ kinh nghiệm làm việc thực tiễn, tôi sẽ truyền đạt cho bạn các kỹ thuật thực chiến để trực tiếp giải quyết các giao dịch bất thường phức tạp bằng mã code.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

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.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc áp dụng vào thực tế và chuẩn bị phỏng vấn đúng không? Bằng cách đúc kết những kinh nghiệm thực tiễn của mình, tôi sẽ giúp bạn nắm vững kiến thức từ CNN đến DETR một cách chắc chắn thông qua việc tập trung vào mã nguồn (code).

Bạn đã nắm vững kiến thức cơ bản nhưng vẫn thấy mông lung khi áp dụng vào thực tế phải không? Với bí quyết chuyên môn của mình, tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện thiết kế RAG và Agent phức tạp.

Khóa học này bao gồm từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên lý ứng dụng Deep Learning. Hãy cùng học hỏi các thuật toán gợi ý đa dạng như lọc cộng tác (Collaborative Filtering), lọc dựa trên nội dung (Content-based Filtering), hệ thống gợi ý lai (Hybrid Recommender System) và nâng cao năng lực thực tiễn để phát triển dịch vụ gợi ý!

Tìm đường trong biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này khám phá hai dòng chảy công nghệ khổng lồ là Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

Hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI tạo sinh sử dụng Deep Learning và nắm vững cách sử dụng thông qua thực hành.

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.

Bạn đang cảm thấy bế tắc trong việc triển khai một Agent vượt xa khỏi giới hạn của một chatbot thông thường? Với những kinh nghiệm thực tế từ những lần thử sai của bản thân cùng bí quyết dựa trên tài liệu chính thức, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng Agent cấp độ trung cấp có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

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.

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.

LLM và Agent là những công nghệ nền tảng của các AI như ChatGPT. Hiện tại, LLM là công nghệ tiến gần nhất đến AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát). Trong bài giảng này, chúng ta sẽ tìm hiểu về công nghệ LLM và Agent dưới góc nhìn của một người bình thường.

Tạo dựng kinh nghiệm làm việc không rào cản thông qua khởi nghiệp AI không vốn chỉ trong 2 tuần

Chúng tôi tổ chức thử thách đọc hết cuốn sách "Kỹ thuật AI Agent" (AI Agent Engineering) – hướng dẫn thực hành xây dựng hệ thống agent làm việc chủ động bằng cách tận dụng LLM. Cuốn sách này đề cập từng bước các thành phần cốt lõi của agent, từ việc lựa chọn công cụ đến điều phối (thiết kế luồng lập kế hoạch và thực thi) và quản lý bộ nhớ. Ngoài ra, sách cũng xem xét cách mở rộng sang kiến trúc đa agent (multi-agent), nơi nhiều agent phân chia vai trò để cộng tác với nhau. Hơn thế nữa, cuốn sách còn mở rộng tầm nhìn từ "cách tạo ra" sang "cách vận hành" bằng cách bao gồm cả các yếu tố quan trọng trong môi trường vận hành thực tế như độ tin cậy, bảo mật và quản trị. Bạn có muốn thiết kế một hệ thống agent không chỉ dừng lại ở tự động hóa mà còn hoạt động an toàn, minh bạch theo đúng ý định của con người? Hãy cùng khám phá lộ trình cụ thể để kết nối các ý tưởng thành một hệ thống cấp độ sản xuất (production-level) thông qua cuốn sách và thử thách này!

[Cung cấp mã nguồn] Không biết lập trình cũng OK. Hoàn thiện ngay trên trình duyệt với công cụ mới nhất của Google (IDX) mà không cần cài đặt! Đừng học cú pháp lập trình nữa! Đây là khóa học thực chiến siêu tốc giúp bạn xây dựng chatbot RAG hiểu rõ tài liệu nội bộ và triển khai trực tiếp lên web trong môi trường Google IDX thông qua việc trò chuyện với AI (Vibe Coding).

[Vấn đề mà bài giảng này giải quyết] - Giới hạn của người lập kế hoạch khi có ý tưởng nhưng không thể tự mình hiện thực hóa - "Hãy làm như thế này" → Ra quyết định kém hiệu quả dựa trên trí tưởng tượng - Nút thắt cổ chai khi phải yêu cầu và chờ đợi đội ngũ phát triển cho mọi việc từ phân tích dữ liệu đến xác thực API - Thực trạng đã thử dùng các công cụ AI nhưng chỉ dừng lại ở mức hỏi-đáp với ChatGPT [Những gì bạn sẽ học trong bài giảng này] 1. Thiết kế lại quy trình lập kế hoạch trong kỷ nguyên AI - Truyền thống: Lập kế hoạch → Thiết kế → Phát triển (chờ đợi tuần tự) - Chuyển đổi: Viết PRD → Tạo Prototype → Ra quyết định dựa trên sản phẩm thực tế → Xác nhận và bàn giao - Từ lập kế hoạch giải thích bằng văn bản sang lập kế hoạch trình bày bằng sản phẩm thực tế 2. Thiết kế AI Agent dành cho PM - Harness Engineering: Không chỉ là đặt câu hỏi cho AI mà là thiết kế cấu trúc làm việc - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — Vai trò và nguyên tắc thiết kế của từng lớp - Agent Router: Cấu trúc tự động phân bổ một yêu cầu đến Agent tối ưu nhất - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, thiết kế quản lý chất lượng cho các tác vụ lớn 3. Xây dựng đội ngũ AI của riêng bạn - Lập kế hoạch/Nghiên cứu, Sản phẩm, Thiết kế, Phát triển, Marketing — 5 cột với hơn 20 Agent - Quy trình làm việc thực tế giúp một người lập kế hoạch có thể vận hành một đội ngũ chuyên gia - Kết nối các công cụ bên ngoài bằng MCP (Notion, Figma, Slack, nguồn dữ liệu) - Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng Skill chỉ với một câu lệnh 4. Thực hành tự động hóa các công việc bổ trợ - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Tự động tạo Dashboard tích hợp + Insight hàng tuần - Gọi API nội bộ trực tiếp → Xác thực kịch bản → Báo cáo đánh giá chất lượng - Phân tích Cohort trên BigQuery → Kiểm chứng giả thuyết Aha Moment - Tự động hóa A/B test, đồng bộ hóa Notion, kiểm định UI/UX --- Khóa học này dành cho: - PM/PO/Người lập kế hoạch dịch vụ đang mệt mỏi với thời gian chờ đợi và chu kỳ review trong quy trình lập kế hoạch - Những người muốn thiết kế AI như một công cụ làm việc bài bản - Những người muốn trực tiếp ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng thiếu nguồn lực từ đội ngũ phân tích - Những người không chuyên về kỹ thuật muốn vượt qua nỗi sợ "Terminal" để tiến thêm một bước [Kiến thức tiên quyết] - Không có. Hướng dẫn từ đầu từ khâu cài đặt đến thiết lập. - Không cần kinh nghiệm lập trình. Tập trung vào thiết kế và ứng dụng dưới góc nhìn của PM. [Thay đổi sau khóa học] - Tự tạo Prototype hoạt động được chỉ với một file PRD.md để tăng tốc độ ra quyết định - Thiết kế và vận hành đội ngũ AI Agent của riêng mình - Tự động hóa việc phân tích dữ liệu, xác thực API và tạo báo cáo

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện pipeline Deep Learning với Pytorch (Tổng cộng 44 bài giảng)" Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ giang (gradient descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng Pytorch thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quy trình Deep Learning một cách hệ thống. Giờ đây, hãy bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng bộ não con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán, vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu thông thường.

Nhiều doanh nhân khởi nghiệp tương lai có ý tưởng (Idea) nhưng lại không biết cách nâng tầm chúng (Plan), dẫn đến thất bại đáng tiếc. Đừng bỏ cuộc chỉ vì thiếu kỹ năng viết lách hay không tìm thấy dữ liệu thị trường. Thông qua Startup Build-up đã được kiểm chứng trực tiếp bởi những người từng trúng tuyển các dự án hỗ trợ của chính phủ, chúng tôi sẽ giúp bạn chuyển ngữ ý tưởng của mình sang ngôn ngữ kinh doanh chuyên nghiệp để chinh phục ban giám khảo.

Khi các hệ thống AI trở nên mang tính đại lý (Agentic AI) và mở rộng phạm vi từ văn bản sang hình ảnh, âm thanh và đa phương thức (multimodal), các mối đe dọa bảo mật cũng trở nên phức tạp hơn nhiều. Khóa học này phân tích các mối đe dọa bảo mật mới nhất, kỹ thuật tấn công và các trường hợp thực tế mà AI Agent và Multimodal LLM đang phải đối mặt dưới góc nhìn của AI Red Teaming.

Mời bạn đến với thế giới lập trình đầy hấp dẫn, nơi bạn phân tích và trực quan hóa báo cáo tài chính chỉ bằng prompt. Không cần một dòng code nào, bạn tạo và triển khai dịch vụ chỉ bằng cách tham vấn với AI.

Bạn có thể học các khái niệm phức tạp của Next.js chỉ với những kiến thức cốt lõi trong thời gian ngắn. Chúng tôi sẽ chỉ cung cấp những kiến thức thực tế cần thiết cho những người mới bắt đầu học Next.js. Khóa học Next.js mới của Captain Pangyo, người đã giảng dạy về framework được 8 năm. Bạn có thể học cách coding và phương pháp học tập của "lập trình viên frontend trong kỷ nguyên AI"! :)

"Cách mạng công nghiệp 4.0, nhà máy AI... Những thuật ngữ này nghe có vẻ quen thuộc nhưng bạn vẫn chưa hình dung ra cấu trúc của chúng?" Smart Factory (Nhà máy thông minh) được gọi là tương lai của ngành sản xuất. Các bài báo về chủ đề này xuất hiện dồn dập, và nó trở thành năng lực thiết yếu trong các thông báo tuyển dụng, nhưng đối với những người không chuyên, rào cản đó cảm giác thật cao vời vợi. "PLC? MES? ERP? Bạn đã từng bỏ cuộc vì những từ viết tắt trông như ngôn ngữ ngoài hành tinh?" "Bạn lo sợ không dám bắt đầu vì không có kiến thức về lập trình hay kỹ thuật?" Đừng lo lắng. Khóa học này không tập trung vào 'kỹ thuật' mà tập trung vào 'cấu trúc'. Thay vì những văn bản phức tạp, thông qua các hình ảnh và sơ đồ trực quan, chúng tôi sẽ giúp bạn hoàn thiện bản đồ tổng thể về nhà máy thông minh trong đầu mình, giống như đang lắp ráp các khối Lego vậy.

Bạn có bối rối không biết xu hướng công nghệ nào thực sự quan trọng giữa vô vàn thông tin? Chúng tôi phân tích các báo cáo toàn cầu từ Gartner, Microsoft và nhiều nguồn khác để tổng hợp 10 công nghệ cốt lõi sẽ định hình năm 2026 (đa tác nhân, AI vật lý, bảo mật AI, v.v.) một cách dễ hiểu cho bạn.

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

Khóa học hoàn thiện kỹ năng thực tập tại Thung lũng Silicon không lo bị đào thải trong kỷ nguyên AI, cùng thiết kế hệ thống 30 Big Tech & đóng góp thực tế cho mã nguồn mở. Tất cả học viên nộp nhiệm vụ khóa học đều có thể ứng tuyển thực tập tại các startup AI địa phương ở Palo Alto, Hoa Kỳ, được miễn xét duyệt hồ sơ và trao cơ hội phỏng vấn. Đây là khóa học giúp bạn thiết kế và mở rộng (scaling) 30 hệ thống thực tế dựa trên các trường hợp của các Big Tech như Netflix, Tesla, Meta, Tinder. Cuối cùng, bạn sẽ tự thiết kế dịch vụ của riêng mình từ Kiến trúc → DB → Scaling, và thực hiện đóng góp vào dự án AI Coding Agent mã nguồn mở đang vận hành thực tế (đạt hơn 11K+ lượt tải tích lũy) để hoàn thiện portfolio và sơ yếu lý lịch.

Khóa học này vượt xa trào lưu đơn thuần, bao gồm cả việc học có hệ thống cách cộng tác với các công cụ AI, xác minh và cải thiện chất lượng đầu ra, cũng như quy trình xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia, từ các lập trình viên quan tâm đến AI cho đến các trưởng nhóm muốn nâng cao năng suất của đội ngũ.

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.

"AI không thay thế con người. Nhưng những người làm chủ được AI sẽ thay thế những người phụ thuộc vào AI." Trong kỷ nguyên AI, khi việc tạo ra kết quả trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, thì tư duy và khả năng giải quyết vấn đề của con người lại càng trở nên quan trọng. Kim Jae-seong, cựu tư vấn viên của McKinsey, sẽ hướng dẫn bạn từng bước từ khả năng giải quyết vấn đề vượt trội bằng AI, chiến lược nghiên cứu mạnh mẽ cho đến chiến lược thuyết phục để hiện thực hóa kết quả.