[Spring AI Thực chiến] Tự tạo Agent review code 24 giờ & chấm điểm tự động cho riêng mình

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

[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.

"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.

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

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

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 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.

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.

Xây dựng đội ngũ chuyên gia Agent 'Cộng tác thông minh' sử dụng Spring AI Router Pattern + RAG + MCP Vượt xa Agent đơn lẻ hướng tới kiến trúc: Tiêu chuẩn thiết kế Router Pattern và cô lập Agent (Isolation)

"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.

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.

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.

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 hệ thống tự động giao dịch chứng khoán dựa trên API Kiwoom Securities từ đầu đến cuối bằng cách tận dụng các tính năng cốt lõi của Claude Code (MCP, Agents, Skills). Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể làm được. Hãy bắt đầu với Claude Code ngay bây giờ!

Việc tạo MVP bằng AI giờ đây không còn khó khăn nữa. Nhưng hầu hết các dự án đều dừng lại ở bước tiếp theo. 👉 Đã tạo được tính năng 👉 Nhưng việc phát triển không được tiếp tục duy trì Tại sao điều này lại xảy ra? Vấn đề không nằm ở mã nguồn, 👉 Mà là vì thiếu một cấu trúc để AI có thể làm việc liên tục. --- Trong khóa học này, Dựa trên các dự án đã có sẵn, 👉 Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng 👉 Một cấu trúc cho phép AI tiếp tục quá trình phát triển --- Không chỉ đơn thuần là sử dụng các công cụ AI, mà chúng ta sẽ: * Xây dựng cấu trúc docs * Định nghĩa SSOT (Single Source of Truth) * Thực hiện phát triển theo đơn vị ticket * Kết nối với QA và cấu trúc lặp lại (iteration) 👉 Để hoàn thiện thành một "Hệ thống phát triển AI" nhất quán. --- Thông qua quá trình này, bạn có thể: 👉 Xây dựng cấu trúc mà việc phát triển vẫn tiếp diễn 👉 Ngay cả khi con người không trực tiếp viết code Nói cách khác, 👉 Bạn có thể tự mình tạo ra và thấu hiểu 👉 Một hệ thống phát triển vận hành AI như một đội ngũ thực thụ. --- Khóa học này được thiết kế dành cho: 👉 Những ai muốn tạo ra một cấu trúc có thể áp dụng ngay vào dự án của mình 👉 Những ai đã bắt đầu phát triển bằng AI nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì 👉 Những ai muốn tiến lên bước tiếp theo sau khi đã làm quen với "Vibe Coding" --- Không chỉ dừng lại ở việc học, khóa học mang đến trải nghiệm: 👉 Thực hành trực tiếp 👉 Tạo ra cấu trúc hoạt động thực tế 👉 Và chuyển đổi nó thành hình thức có thể áp dụng ngay vào dự án cá nhân.

AI có thể thay mặt tôi viết bài trên Slack và Notion sao? Hãy làm việc thông minh hơn với MCP, công nghệ vượt qua những giới hạn của AI truyền thống!

Chúng tôi sẽ tạo nhiều chức năng bằng Spring WebFlux. Thông qua khóa học này, bạn có thể nắm vững các khái niệm cần thiết và cách triển khai thực tế của WebFlux.

Khóa học này bao gồm cách cấu hình một dự án đa module từ đầu, sử dụng Kotlin và Spring Boot. Khóa học được tiến hành theo hướng thực hành, từ các khái niệm cơ bản về module hóa, cài đặt Gradle, quản lý phụ thuộc giữa các module, cho đến phát triển ứng dụng thực tế. Từ người mới bắt đầu đến nhà phát triển trung cấp, hãy tham khảo khóa học này khi muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản và ứng dụng thực tế của multi-module.

Khóa học này dựa trên các khái niệm đã học trong Spring Framework để học cách triển khai ứng dụng web và tổng hợp tất cả những gì đã học để thực hiện dự án mini cuối cùng. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể thực hiện ngay dự án thực tế.,Tổng cộng 65 bài giảng và thời gian học 29 giờ 37 phút, chứa nhiều nội dung.

Học về các kỹ thuật giao tiếp khác nhau và hiểu được sự khác biệt giữa chúng sẽ giúp bạn phát triển khả năng lựa chọn và triển khai phương thức giao tiếp phù hợp nhất.

Tạo ứng dụng hội nghị truyền hình dựa trên AI với tính năng AI agent thời gian thực, tóm tắt nội dung cuộc họp và chức năng sau cuộc gọi.

Đây là khóa học dành cho các lập trình viên Backend đang chuẩn bị thi tuyển dụng hoặc nhảy việc bằng ngôn ngữ JAVA. Chúng tôi sẽ phân tích 195 câu hỏi từ các đề thi thực tế để chỉ ra các dạng bài tập một cách rõ ràng nhất.

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.

"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.

“Cách thức” nhiều thư viện và khung công tác Java mà bạn sử dụng được giải thích chi tiết. Bạn đã bao giờ tự hỏi liệu tính năng này sẽ được cung cấp? Thông qua khóa học này, hãy tìm hiểu cách thao tác các mã hoặc đối tượng khác nhau do Java cung cấp và đưa kỹ năng Java của bạn lên một tầm cao mới.

Trải nghiệm sức mạnh của Type Safe SQL thông qua jOOQ!

[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.

"Cách xây dựng đại lý AI thông minh ngay trên laptop để marketing đạt hiệu quả cao" Từ phân tích thương hiệu đến sản xuất video quảng cáo, hình ảnh, card news và phân tích dữ liệu, tất cả trong một! Chuyên gia marketing với 15 năm kinh nghiệm tại các tập đoàn lớn sẽ chuyển giao nguyên vẹn sơ đồ thiết kế, kỹ năng, câu lệnh (prompt), kết nối MCP và kịch bản tự động hóa của hệ thống 'Marketing OS' đang được vận hành thực tế.