[Season 2] Thực hành Spring AI: Phát triển hệ thống Multi AI Agent

Phát triển Backend cho Đại lý Đặt chỗ Cao cấp 'Hành động Tự trị' sử dụng Spring AI + JPA + MySQL Vượt xa Chatbot để trở thành Đại lý: Tiêu chuẩn của Tool Calling và Kỹ thuật Prompting

Bạn có thể cải thiện kỹ năng lập trình Java của mình bằng cách thực hiện các dự án của riêng mình bằng cách sử dụng nhiều API Java và API mở khác nhau.

Phát triển ứng dụng AI bằng Spring Boot và Spring AI: Làm chủ OpenAI cho các giải pháp thực tế

"Biến mã Java của bạn thành tay chân của AI! Phát triển Agent thực chiến cùng Kakao PlayMCP và Spring AI" Các LLM truyền thống có hạn chế là chỉ trả lời trong phạm vi dữ liệu đã được học, dẫn đến thiếu tính cập nhật hoặc độ chính xác thấp. Trong khóa học này, bạn sẽ được học về **MCP (Model Context Protocol)** - giao thức tiêu chuẩn thế hệ mới kết nối AI với các công cụ bên ngoài, đồng thời xây dựng một máy chủ có khả năng giao tiếp với nhiều nền tảng khác nhau như Kakao PlayMCP chỉ với một lần triển khai duy nhất thông qua Spring AI. Thông qua dự án 'Trung tâm tư vấn Châm ngôn · Thánh vịnh (Jam-si)', hãy làm chủ toàn bộ quy trình từ lý thuyết đến triển khai thực tế và đăng ký nền tảng để trở thành một nhà phát triển AI Agent thực thụ, biết cách tự điều khiển các công cụ.

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá mã nguồn của tôi chỉ trong 5 giây, trí tưởng tượng đã trở thành hiện thực. Khóa học này là một dự án tất cả trong một (all-in-one) nhằm tạo ra **'Bot tự động phân tích và chấm điểm GitHub PR'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi sinh viên nộp bài tập (Pull Request), máy chủ sẽ phát hiện và AI sẽ phân tích các thay đổi của mã nguồn (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm sẽ được lưu vào DB, phản hồi sẽ được tự động đăng dưới dạng bình luận trên GitHub và sinh viên có thể kiểm tra kết quả trên một bảng điều khiển (dashboard) chuyên dụng. Chỉ với Java, bạn có thể làm mọi thứ từ Backend đến tích hợp AI và Frontend (Vaadin)! Đây là cuốn cẩm nang nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các nhà phát triển muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

[TPC DB!] Đây là khóa học cho phép bạn nắm vững cách lập mô hình cơ sở dữ liệu thông qua tư duy, lập mô hình cơ sở dữ liệu từng bước và mọi thứ từ lập mô hình cơ sở dữ liệu đến triển khai lập trình web cùng một lúc.

Chúng tôi đã hoàn thiện chương trình bootcamp backend được thực hiện bởi nhiều tổ chức thành một khung chương trình thống nhất. Khóa học này là khóa học tiền huấn luyện bootcamp (P). Bất kỳ ai cũng có thể tham gia và những người muốn học nâng cao vui lòng đăng ký khóa bootcamp (ZM).

Trong [Soup Part 2], bạn sẽ tìm hiểu về backend (Java Backend) Đây là quá trình tạo ra các chuyên gia phát triển.

[스프1탄] là khóa học tạo ra các chuyên gia phát triển backend (Java Backend) xây dựng hệ thống ERP dựa trên web thông qua việc học theo từng bước từ Spring Framework đến Spring Security.

Khóa học này là một quá trình mà bạn có thể tìm hiểu và hiểu từng bước thông qua các kỹ thuật TPC (Thinking-Expressing-Coding) framework WEB MVC là gì cũng như cách chuyển đổi và chuyển đổi framework WEB MVC sang framework Spring WEB MVC.

Khóa học này là một quá trình mà bạn có thể tìm hiểu và hiểu từng bước thông qua các kỹ thuật TPC (Thinking-Expressing-Coding) framework WEB MVC là gì và cách chuyển đổi và chuyển đổi framework WEB MVC sang framework Spring WEB MVC.

Tìm hiểu những phần quan trọng nhất của giao tiếp trong Internet of Things (IoT). Bạn có thể tìm hiểu nội dung cốt lõi của giao tiếp tổng thể truyền, thu thập, xử lý và giám sát dữ liệu của trung tâm. Thông qua khóa học này, bạn có thể thiết kế nguyên mẫu giao tiếp Internet of Things trước khi tạo nguyên mẫu và có thể sử dụng nguyên mẫu đó cho các dự án và cuộc thi khác nhau.

Bạn có thể dễ dàng hiểu và tiếp cận lập trình Java thông qua đào tạo về tư duy, diễn đạt và viết mã. Hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố lập trình Bạn có thể tự tin hơn trong việc sử dụng Java API và các dự án trong tương lai bằng cách tổ chức các khái niệm chính xác về lập trình hướng đối tượng.

Hệ thống AI chấm điểm và đánh giá mã nguồn của tôi chỉ trong 5 giây, trí tưởng tượng đã trở thành hiện thực. Khóa học này là một dự án tất cả trong một (all-in-one) nhằm tạo ra **'Bot tự động phân tích và chấm điểm GitHub PR'** bằng cách sử dụng Spring AI. Khi sinh viên nộp bài tập (Pull Request), máy chủ sẽ phát hiện và AI sẽ phân tích các thay đổi của mã nguồn (Diff). Sau đó, kết quả chấm điểm sẽ được lưu vào DB, phản hồi sẽ được tự động đăng dưới dạng bình luận trên GitHub và sinh viên có thể kiểm tra kết quả trên một bảng điều khiển (dashboard) chuyên dụng. Chỉ với Java, bạn có thể làm mọi thứ từ Backend đến tích hợp AI và Frontend (Vaadin)! Đây là cuốn cẩm nang nhập môn tốt nhất dành cho tất cả các nhà phát triển muốn hoàn thiện dịch vụ AI của riêng mình từ A đến Z.

Phát triển Backend cho Đại lý Đặt chỗ Cao cấp 'Hành động Tự trị' sử dụng Spring AI + JPA + MySQL Vượt xa Chatbot để trở thành Đại lý: Tiêu chuẩn của Tool Calling và Kỹ thuật Prompting

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.

Dịch vụ nhật ký cảm xúc của riêng bạn được tạo bằng SpringAI + React Đây là thời gian cho dự án thứ 4 được thực hiện cùng với Neo + Essential!

Tôi thực sự khuyên dùng Spring AI cho các nhà phát triển đang sử dụng Spring Boot và React, cũng như những nhà phát triển đang cân nhắc việc đưa hệ thống AI vào môi trường doanh nghiệp. Khóa học này không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu thư viện đơn thuần, mà còn giúp bạn hiểu rõ các khái niệm cốt lõi và cấu trúc bên trong của Spring AI, từ đó nâng cao năng lực áp dụng thực tiễn thông qua việc trực tiếp triển khai các ví dụ thực hành đa dạng. Nội dung được giải thích dựa trên phiên bản Spring AI 1.1.x, đồng thời cung cấp các hướng dẫn hỗ trợ kỹ thuật và định hướng mở rộng liên tục để bạn có thể thích ứng với các bản cập nhật trong tương lai. Ngoài ra, bằng cách tận dụng MCP (Model Context Protocol) để tích hợp ngữ cảnh giữa các domain, liên kết AI trong môi trường phân tán và hiện thực hóa thiết kế kiến trúc AI phù hợp với môi trường doanh nghiệp, chúng tôi sẽ mở rộng giá trị ứng dụng của công nghệ Spring AI lên một tầm cao mới. Với mục tiêu xây dựng hệ thống AI có thể triển khai thực tế trong môi trường doanh nghiệp, đây sẽ là một hướng dẫn tập trung vào thực tiễn, cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

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.

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".

Tìm hiểu cách dễ nhất để xử lý AI bằng Spring AI. Hãy cùng tìm hiểu Spring AI trong khi xây dựng chatbot RAG.

Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc

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.

Đây là hướng dẫn thực hành về cách sử dụng Model Context Protocol (MCP) để liên kết với IntelliJ và phát triển nhanh hơn.

Xu hướng mới nhất của trí tuệ nhân tạo tạo sinh, AI Agent! Cách để dẫn đầu với Cursor - công cụ thực hiện mọi tác vụ phát triển và MCP - công cụ mở rộng tính năng!

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.

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.

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.

Hãy thử quản lý quyền một cách dễ dàng và đơn giản thông qua thực hành Spring Security và JWT.

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.

Lập trình web với Spring học từ việc xây dựng Lịch (quản lý lịch trình)! Không phải các ví dụ vụn vặt, hãy chinh phục Spring hoàn toàn bằng các ví dụ có thể ứng dụng ngay nhé~

Đây là khóa học thực hành full-stack giúp bạn tự tay triển khai từ đầu đến cuối việc clone coding ChatGPT. Từ server Spring Boot đến frontend React | Neo + Essential Đây không chỉ là khóa học gõ theo mã nguồn có sẵn, mà còn hướng dẫn bạn xây dựng một dịch vụ AI chatbot hoàn thiện thông qua việc triển khai dịch vụ thực tế.

Dịch vụ bài viết quả địa cầu 3D được tạo bằng ThreeJS và SpringAI | Neo + Essential Hãy tạo dịch vụ bài viết quả địa cầu 3D thông qua chatbot của riêng bạn và ThreeJS!