강의

멘토링

커뮤니티

NEW
AI Technology

/

AI Agent Development

[Season 2] Spring AI Thực Chiến: Phát Triển Hệ Thống Multi AI Agent

Xây dựng Đội ngũ Agent Chuyên gia 'Hợp tác Thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt qua Agent đơn lẻ đến Kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và Agent Isolation

21 học viên đang tham gia khóa học này

  • bitcocom
Spring Boot
RAG
AI Agent
Spring AI
Model Context Protocol

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Thiết kế hệ thống Multi-Agent với Spring AI: Xây dựng đội ngũ Agent chuyên môn (Reservation, Sommelier, Concierge) xử lý logic nghiệp vụ phức tạp một cách hiệu quả bằng cách áp dụng Router Pattern.

  • Triển khai Kiến trúc Cấp Doanh nghiệp: Vượt qua Giới hạn của Agent Đơn lẻ, Thiết kế Hệ thống Backend Thực tế An toàn và Có khả năng Mở rộng thông qua **Phân tách Vai trò (Router-Worker)** và **Cô lập Công cụ (Tool Isolation)**.

  • RAG & MCP ứng dụng thực tế: Triển khai hệ thống **đề xuất menu thông minh (RAG)** sử dụng Vector DB và hệ thống thông báo quản trị viên thời gian thực tích hợp Slack MCP, nâng cao độ hoàn thiện của dịch vụ AI.

[Season 2] Spring AI Thực Chiến: Phát Triển Hệ Thống Multi AI Agent

Bạn đã thử xây dựng AI Agent cấp doanh nghiệp
đến đâu rồi?

Spring AI Router Pattern và RAG, MCP để xử lý logic nghiệp vụ phức tạp
Học cách xây dựng hệ thống AI agent cộng tác thông minh.

Bạn đã từng cảm thấy khó kiểm soát logic nghiệp vụ phức tạp chỉ với một chatbot đơn lẻ chưa?

Bạn đang gặp khó khăn với Prompt Engineering vì hiện tượng ảo giác (Hallucination) của ChatGPT khiến việc nhận được câu trả lời chính xác trở nên khó khăn?

Bạn cần kinh nghiệm xây dựng 'hệ thống agent tự động cộng tác' có thể áp dụng vào dịch vụ thực tế, vượt xa RAG và Tool Calling?

Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao năng lực thiết kế và triển khai kiến trúc AI Agent được yêu cầu trong môi trường doanh nghiệp thực tế, đồng thời hoàn thiện khả năng xây dựng hệ thống AI ở trình độ chuyên gia có thể áp dụng vào thực tiễn.

Sau khi học xong khóa học phát triển thực tế về xây dựng hệ thống Multi AI Agent,
sử dụng Spring AI Router Pattern, RAG,
và MCP,

Bạn sẽ trở thành chuyên gia thiết kế và vận hành 'đội ngũ AI cộng tác' vượt xa chatbot đơn thuần.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ

Bạn có thể tự xây dựng và vận hành hệ thống Multi AI Agent.

  • Vượt qua giới hạn của chatbot đơn lẻ, bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm thiết kế và triển khai một đội ngũ agent chuyên gia (Reservation, Sommelier, Concierge) xử lý logic nghiệp vụ phức tạp bằng cách sử dụng Router Pattern của Spring AI và giao thức MCP.

Vượt qua RAG và Tool Calling để hoàn thiện kiến trúc thực chiến của 'AI cộng tác'.

  • Vượt qua việc tích hợp LLM đơn giản, chúng ta sẽ xây dựng một hệ thống backend thực tế an toàn và có khả năng mở rộng thông qua phân tách vai trò (Router-Worker) và cô lập công cụ (Tool Isolation). Qua đó, bạn sẽ học cách hiện thực hóa tiềm năng thực sự của AI Agent.

Triển khai tích hợp hệ thống đề xuất thông minh dựa trên Vector DB và hệ thống thông báo thời gian thực.

  • Triển khai trực tiếp hệ thống đề xuất menu thông minh (RAG) sử dụng MariaDB Vector DB và hệ thống thông báo quản trị viên thời gian thực tích hợp Slack MCP. Qua đó nâng cao độ hoàn thiện của dịch vụ AI và cải thiện khả năng giải quyết vấn đề kinh doanh thực tế.


Với vai trò là Senior Developer, tôi có chuyên môn trong việc thiết kế và xây dựng hệ thống dựa trên AI.

  • Phát triển thành nhân tài cốt lõi có khả năng dẫn dắt thành công các dự án AI phức tạp bằng cách nắm bắt xu hướng công nghệ mới nhất trong lĩnh vực kỹ thuật AI, đặc biệt là tăng cường khả năng thiết kế hệ thống đa tác nhân và ứng dụng RAG, MCP.

✔️

Spring AI Multi-Agent
Chân trời mới của phát triển

Xây dựng Multi AI Agent dựa trên
Spring AI và Router Pattern

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết cách xây dựng một đội ngũ các agent chuyên gia xử lý logic nghiệp vụ phức tạp bằng cách vượt qua giới hạn của agent đơn lẻ thông qua Router Pattern và thiết kế cô lập agent sử dụng Spring AI. Bạn sẽ học các nguyên tắc cốt lõi để thiết kế hệ thống backend thực tế cấp doanh nghiệp và triển khai trực tiếp.

Xây dựng Agents hiệu quả

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/effective-agents.html (tham khảo tài liệu chính thức)

Hệ thống Agentic (Routing Workflow)

Triển khai hệ thống cộng tác
AI thời gian thực sử dụng RAG và MCP

Xây dựng hệ thống gợi ý menu thông minh (RAG) sử dụng Vector DB và hệ thống thông báo quản trị viên thời gian thực thông qua tích hợp Slack MCP để nâng cao độ hoàn thiện của dịch vụ AI. Bạn sẽ tích lũy được kinh nghiệm thực tế trong việc triển khai các kịch bản cộng tác phức tạp thông qua đội ngũ AI agent.

Retrieval Augmented Generation

https://docs.spring.io/spring-ai/reference/concepts.html (tham khảo tài liệu chính thức)

Tích hợp Spring AI Slack MCP Server

Dịch vụ thông báo quản trị viên thời gian thực qua Slack

Cung cấp công nghệ cốt lõi
và code thực hành

Spring Boot, Spring AI, AI Agent, MCP, RAG và các công nghệ mới nhất khác cung cấp toàn bộ mã nguồn và cấu hình cần thiết để xây dựng hệ thống Multi AI Agent hoạt động thực tế. Thông qua đó, bạn có thể áp dụng ngay những kiến thức đã học vào thực tế và mở rộng hệ thống.

📚 Kiến trúc hệ thống
Multi-Agent với Spring AI

Giới thiệu Season 2 và thiết lập môi trường phát triển

Trong phần này, chúng tôi giới thiệu tổng quan về Season 2 dành cho việc phát triển hệ thống Multi AI Agent cấp doanh nghiệp sử dụng Spring AI. Phần này nhấn mạnh sự cần thiết của kiến trúc multi-agent để xử lý logic nghiệp vụ phức tạp, đồng thời đi sâu vào chi tiết về việc thiết lập môi trường phát triển bao gồm: tạo project, cài đặt MariaDB VectorDB dựa trên Docker, tích hợp Slack MCP Server và App.

Môi trường phát triển
IntelliJ IDEA, Spring AI, Spring Boot, JPA, Docker, MariaDB, Slack

Mô hình hóa dữ liệu và thiết kế DTO

Đây là phần đặt nền móng cho việc xây dựng hệ thống AI Agent. Chúng ta sẽ tiến hành thiết kế Entity dựa trên bảng chính (Master Table) và các bảng quan hệ, đồng thời học cách định nghĩa DTO (Record) để giao tiếp dữ liệu hiệu quả với AI và phương pháp thiết kế Repository sử dụng JPA.

ERD (Entity-Relationship Diagram)

Cấu trúc logic của Entity

Triển khai Logic Nghiệp vụ và Công cụ (Tool)

Học cách triển khai logic nghiệp vụ cốt lõi như xử lý đặt chỗ và đơn hàng. Phát triển ReservationService, OrderService và dựa trên đó thiết kế cũng như triển khai ReservationTools và SommelierTools để AI agent có thể sử dụng.

Tool Calling

Hệ thống gợi ý dựa trên Vector DB (RAG)

Xây dựng hệ thống gợi ý thông minh bằng cách sử dụng công nghệ Retrieval Augmented Generation (RAG). Tải dữ liệu mô tả menu và nhúng để xây dựng VectorDB, đồng thời tạo dữ liệu giả để kiểm thử nhằm hiểu và thực hành cách hoạt động của hệ thống RAG

MariaDB VectorDB

Thiết kế Kiến trúc Hệ thống Đa Tác nhân

Bạn sẽ học được tinh hoa của việc thiết kế kiến trúc hệ thống đa tác nhân vượt qua giới hạn của tác nhân đơn lẻ. Khóa học đi sâu vào cấu hình AiConfig bao gồm thiết lập ChatModel và ChatMemory, Router Agent đảm nhiệm việc định tuyến theo ý định người dùng, Orchestrator điều phối toàn bộ luồng hoạt động, và thiết kế chi tiết từng agent (ReservationAgent, SommelierAgent, ConciergeAgent).

Router Agent Pattern

Kỹ thuật Prompt Engineering và Tích hợp Cuối cùng

Chúng ta sẽ tập trung học tập về kỹ thuật prompt engineering để định nghĩa logic cốt lõi và các biện pháp an toàn cho từng agent. Thiết kế system prompt (.st) cho từng agent đặt chỗ, gợi ý/đặt hàng, và hướng dẫn, sau đó triển khai controller để tích hợp API bên ngoài, cuối cùng tích hợp và kiểm thử toàn bộ hệ thống.

Kiểm tra thực tế

Kiểm tra Backend trong Postman

Kiểm thử Frontend

Node.js, VS Code, React.js, JavaScript, Tailwind CSS, Vite Tool

Có thể giải quyết
những băn khoăn của
những người như thế này!

📌

Lập trình viên Backend cấp cao

Những người muốn vượt qua giới hạn của chatbot đơn lẻ để kiểm soát logic kinh doanh phức tạp bằng AI nhưng bế tắc với phương án triển khai thực tế
Những người muốn xây dựng hệ thống AI cấp doanh nghiệp thông qua thiết kế Router Pattern và Agent Isolation

📌

Kỹ sư AI

Những người đang gặp khó khăn trong việc thiết kế và xây dựng hệ thống mà nhiều AI agent tự động cộng tác với nhau, vượt xa RAG và Tool Calling
Những người muốn tăng cường năng lực thiết kế kiến trúc hệ thống Multi AI Agent có thể ứng dụng trong môi trường dịch vụ thực tế

📌

Người lập kế hoạch dịch vụ AI mới

Những người muốn nâng cao khả năng cạnh tranh của dịch vụ hiện có hoặc xây dựng mô hình kinh doanh mới bằng cách sử dụng công nghệ AI Agent
Những người muốn xem xét khả năng triển khai dịch vụ thực tế thông qua trường hợp xây dựng đội ngũ Agent hợp tác thông minh dựa trên Spring AI

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

💻 Môi trường phát triển (Environment)

  • IDE: IntelliJ IDEA Community Edition.

  • Ngôn ngữ: Java 17 hoặc 21.

  • Framework: Spring Boot 3.5.8 (Phiên bản ổn định mới nhất).

  • Thư viện: Spring AI 1.0.3 (hoặc 1.1.0 Snapshot).

  • Cơ sở dữ liệu: MariaDB 11.8.

  • Mô hình AI: OpenAI (gpt-4o-mini hoặc gpt-5-mini).

  • Container : Docker Desktop

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Java: Hiểu biết về cú pháp Java cơ bản (khuyến nghị Java 17+).

  • Spring Boot: Cách sử dụng cơ bản DI/IoC, JPA(Repository), Controller.

  • Database: Hiểu biết cơ bản về SQL (khái niệm SELECT, JOIN).

Tài liệu học tập

  • Mã nguồn (backend, frontend) được cung cấp ở bài 30 cuối cùng của khóa học video.

  • Tài liệu bài giảng được cung cấp dưới dạng file PDF.

  • Mã nguồn được cung cấp thông qua Github.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Là một lập trình viên senior đã chạm đến giới hạn của chatbot đơn lẻ và muốn kiểm soát logic nghiệp vụ phức tạp bằng AI

  • RAG và Tool Calling chỉ là bước khởi đầu, 'Hệ thống Agent tự động hợp tác' mới là điều mà AI Engineer thực sự muốn tạo ra

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cần có kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Java.

  • Tốt hơn nếu bạn có hiểu biết cơ bản về framework Spring Boot.

  • Có kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu và SQL sẽ rất hữu ích.

Xin chào
Đây là

8,141

Học viên

632

Đánh giá

665

Trả lời

4.9

Xếp hạng

12

Các khóa học

안녕하세요 박매일 강사입니다.
SW교육센터를 운영중이며 대학, 관공서, 기업체에 컨설팅 및 SW위탁교육을 진행하고 있습니다.


📄 주요 강의경력외 다수

- 구름 특성화고 전공캠프 강의(Full Stack 과정)
- 소프트웨어마이스터고등학교 산학협력교사
- 광주인공지능사관학교 강의
- 패스트캠퍼스 백엔드 부트캠프 강의
- 스마트인재개발원 교육부장 및 강의
- 한국전력공사 In-House 코딩 위탁 교육
- 한양대학교 ERICA 온라인 강의
- 비트소프트웨어교육센터운영(해외취업,국비교육)
- SW채용연수사업(미래창조과학부)

🎤 온라인 교육콘텐츠 제공

인프런 : Java,DB,MVC,Spring,Spring AI,IoT
패스트캠퍼스 : Java, Spring Boot

email : bitcocom@empas.com

Chương trình giảng dạy

Tất cả

30 bài giảng ∙ (7giờ 51phút)

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!

Ưu đãi có thời hạn

19 ₫

26%

686.915 ₫

Khóa học khác của bitcocom

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!