강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

AI Agent Development

[Spring AI Thực chiến] Tạo Agent Chấm điểm Tự động & Code Reviewer 24/7 của riêng bạn

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.

88 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • bitcocom
Java
Java
backend
backend
AI Agent
AI Agent
Spring AI
Spring AI
Java
Java
backend
backend
AI Agent
AI Agent
Spring AI
Spring AI

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Xử lý Webhooks: Xây dựng server phát hiện sự kiện GitHub theo thời gian thực

  • Spring AI Prompt Engineering: Thiết lập Persona và Kiểm soát Đầu ra JSON Tinh vi

  • Tối ưu hóa hiệu suất bất đồng bộ: Thiết kế quy trình làm việc song song thực hiện chấm điểm và đánh giá đồng thời

  • Trực quan hóa dữ liệu: Triển khai bảng điều khiển điểm số thời gian thực với Vaadin

Việc review code và chấm điểm lặp đi lặp lại, giờ đây hãy giao cho AI.

Chỉ với Java, hệ thống có thể phát hiện GitHub PR (Pull Request) và AI phân tích, chấm điểm code.
Từ việc sinh viên nộp bài tập đến lưu trữ DB, phản hồi bình luận trên GitHub, và kiểm tra dashboard
Thông qua trải nghiệm xây dựng hệ thống code review dựa trên AI, bạn sẽ phát triển năng lực thiết kế kiến trúc hệ thống thực chiến.

🎬 À, chúng ta sẽ làm một thứ như thế này!

1. 📢 Ra đề bài tập (Giáo sư)

Giáo sư viết code khung bài tập Java mà sinh viên cần giải (Calculator.java) và tải lên kho lưu trữ GitHub (nhánh main).

"Được rồi, bài tập tuần này là hoàn thành máy tính tính tổng của hai số. Tên biến phải rõ ràng và không được có code thừa thì mới được điểm tối đa!"

2. 👨‍💻 Thực hiện bài tập (Sinh viên)

Sinh viên đồng bộ (Sync Fork) repository của giáo sư về không gian của mình, tạo một nhánh mới (homework-1) và giải bài tập.

"Ừm, a + bchỉ cần return là được rồi nhỉ? Xong rồi! Phải gửi cho giáo sư kiểm tra thôi." Sinh viên tạo Pull Request(PR) để nộp bài tập.

3. 🤖 Khởi động AI Agent (Hệ thống)

Ngay khi sinh viên nhấn nút "Tạo PR" (Click), máy chủ Spring Boot đang ngủ sẽ phát hiện tín hiệu (Webhook) từ GitHub và thức dậy.

  • Bước 1 (Phân tích): Server trích xuất chính xác phần code đã được học sinh sửa đổi (Diff) và chuyển cho AI Agent.

  • Bước 2 (Chấm điểm): "Ừm, chức năng thì đúng nhưng temp biến này không cần thiết. Điểm số là 90 điểm!"AI chấm điểm một cách khách quan theo persona đã được học trước.

  • Bước 3 (Lưu trữ): Kết quả chấm điểm (90 điểm) và nội dung phản hồi được lưu trữ an toàn vào cơ sở dữ liệu (DB).

  • Bước 4 (Phản hồi): Đồng thời, AI để lại bình luận trên PR của học sinh. "Chức năng hoàn hảo! Tuy nhiên, việc khai báo biến không cần thiết có thể lãng phí bộ nhớ."

4. 📊 Kiểm tra kết quả (Sinh viên)

Sinh viên nhận được thông báo chỉ sau 5 giây kể từ khi tạo PR.

"Chấm điểm xong rồi à?"

Sinh viên truy cập vào bảng điều khiển chuyên dụng (trang web) và nhập GitHub ID của mình. Trên màn hình hiển thị điểm số (90 điểm) của bài tập vừa nộp và phản hồi của AI được trình bày gọn gàng dưới dạng bảng và huy hiệu đẹp mắt.

Spring AI Thực Chiến là
quá trình tự tay xây dựng Agent đánh giá code & chấm điểm bằng AI.

Agentic Systems
Parallelization Workflow

Vượt xa một khóa học thông thường, chúng ta sẽ xây dựng từ đầu đến cuối một hệ thống AI Code Review thực chiến có khả năng phát hiện bài nộp của học viên, phân tích code bằng AI, chấm điểm và tự động đăng phản hồi lên GitHub.

Đánh giá code tự động bằng AI

Tích hợp GitHub API, thiết kế AI Agent, triển khai workflow song song, lưu trữ dữ liệu MySQL, phát triển dashboard dựa trên Vaadin và tích hợp GitHub Webhooks, nâng cao năng lực phát triển fullstack.

Thiết lập truy cập từ bên ngoài bằng ngrok

Thiết kế AI Agent, triển khai quy trình làm việc song song

Phát hiện GitHub Webhook

Lưu điểm chấm tự động bằng AI vào DB

Kiểm tra điểm Postman

Tích lũy kinh nghiệm phát triển dịch vụ thực tế dựa trên Spring AI, Spring Boot, Java, từ GitHub Webhooks, kỹ thuật prompt AI, xử lý bất đồng bộ đến triển khai dashboard sử dụng Vaadin.

Triển khai dashboard sử dụng Vaadin

Thoát khỏi công việc đánh giá mã và chấm điểm lặp đi lặp lại,
Nâng cấp năng lực phát triển AI của riêng bạn lên một tầm cao mới!

Học tập theo từng bước LBD (Learning by Doing)

Tổng quan dự án và giới thiệu AI Agent

Trong phần này, chúng tôi giới thiệu tổng quan về dự án tạo AI agent tự động review code và chấm điểm 24/7 của riêng bạn bằng cách sử dụng Spring AI. Chúng tôi sẽ giải thích khái niệm cơ bản về AI agent, cách xây dựng agent chỉ với công nghệ Java backend dựa trên Spring Boot, cũng như sự cần thiết của việc tự động hóa review code và chấm điểm.

Thiết lập môi trường phát triển và tích hợp bên ngoài

Bài này đề cập đến các bước cần thiết để xây dựng môi trường thực hành. Bạn sẽ học cách thiết lập truy cập từ bên ngoài bằng ngrok, cấp phát GitHub Personal Access Token, và đăng ký GitHub Webhook. Ngoài ra, quá trình tích hợp sẽ được xác minh thông qua việc phân phối bài tập trên GitHub và mô phỏng thực tế từ góc độ giảng viên và sinh viên.

Tạo dự án và kiểm tra tích hợp Webhook

Tiến hành tạo dự án Spring Boot và thiết lập môi trường ban đầu. Triển khai controller để nhận sự kiện GitHub Webhook, thực hiện kiểm tra Webhook cho các sự kiện 'opened' và 'synchronized' khi xảy ra Pull Request để xác nhận trạng thái kết nối

Thiết kế domain nghiệp vụ cốt lõi

Thiết kế và triển khai tầng domain cho logic nghiệp vụ cốt lõi của dự án. Cụ thể hóa tầng domain bao gồm Entity và DTO cùng với tầng Repository để truy cập dữ liệu, tạo nền tảng cho việc quản lý dữ liệu.

Tích hợp GitHub API và triển khai công cụ

Chuẩn bị cấu hình RestClient để giao tiếp với GitHub API, triển khai chức năng lấy code thay đổi (Diff) của Pull Request và chức năng đăng comment review trên Pull Request. Phát triển Tool mà AI agent có thể gọi để tăng cường khả năng tích hợp với các hệ thống bên ngoài.

Triển khai Agent dựa trên Spring AI

Phát triển các agent cốt lõi bằng cách sử dụng framework Spring AI. Giải thích lý thuyết về ReviewAgent phụ trách code review và GradingAgent thực hiện logic chấm điểm, sau đó triển khai bằng code thực tế để hoàn thiện hoạt động của AI agent.

Triển khai logic xử lý song song và tích hợp dịch vụ

Thiết kế và triển khai quy trình làm việc song song để nâng cao hiệu quả của AI agent. Áp dụng logic bất đồng bộ xử lý đồng thời các tác vụ review và chấm điểm, đồng thời phát triển PullRequestService để quản lý tích hợp và hoàn thiện toàn bộ luồng nghiệp vụ.

Triển khai bộ điều khiển web và trực quan hóa dữ liệu

Phát triển web controller để expose logic service đã được triển khai ra bên ngoài. Triển khai controller cho Webhook và kiểm tra chấm điểm, sử dụng framework Vaadin để cung cấp view trực quan hóa cho phép xác nhận kết quả chấm điểm của học sinh.

Mở rộng và hoàn thiện dự án

Khám phá khả năng mở rộng bổ sung của AI agent đã phát triển và hoàn thiện dự án. Cung cấp hướng dẫn về tất cả tài liệu và mã nguồn được sử dụng trong khóa học, đồng thời tổng hợp toàn diện nội dung đã học.

Hành trình tạo ra AI Code Reviewer của riêng bạn,
Khóa học này được tạo ra dành cho những người như thế này.

✔️ Lập trình viên Java muốn trải nghiệm phát triển AI Agent dựa trên Spring AI

  • Người muốn xây dựng dịch vụ AI trong môi trường Spring Boot mà không cần Python

  • Những người muốn tự tay tạo agent tự động phân tích và chấm điểm GitHub Pull Request

  • Người muốn áp dụng kỹ thuật prompt engineering AI và cách sử dụng công cụ (Tool) vào dự án thực tế

✔️ Sinh viên chuẩn bị việc làm muốn tạo portfolio backend khác biệt

  • Những người cần kinh nghiệm dự án áp dụng kiến trúc hệ thống và xử lý bất đồng bộ, vượt xa phát triển CRUD đơn giản

  • Người muốn phát triển năng lực fullstack từ phát triển AI Agent đến triển khai dashboard sử dụng Vaadin

  • Những người muốn tích lũy kinh nghiệm xây dựng hệ thống tự động hóa và tích hợp GitHub có thể ứng dụng ngay trong thực tế công việc

✔️ Nhà phát triển và giáo viên muốn nâng cao năng suất bằng cách tự động hóa công việc đánh giá code và chấm điểm bài tập

  • Những người muốn giải quyết gánh nặng đánh giá code lặp đi lặp lại bằng AI agent

  • Những người muốn thiết kế quy trình tự động hóa như lưu kết quả chấm điểm vào DB, phản hồi tự động bằng comment trên GitHub

  • Những người muốn quản lý hiệu quả tình trạng chấm điểm thông qua dashboard thời gian thực dựa trên Vaadin

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • 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 1.1.2 (hoặc 1.1.0 Snapshot).

  • Cơ sở dữ liệu: MySQL8

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


Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Cần có kinh nghiệm phát triển web Java.

  • Cần hiểu các khái niệm cơ bản về Spring Boot.

  • Nếu có kinh nghiệm sử dụng GitHub sẽ giúp ích cho việc học tập.

Tài liệu học tập

  • Tài liệu học tập được cung cấp ở bài 30 cuối cùng của khóa học video.

  • Tất cả mã nguồn cần thiết cho thực hành đều được cung cấp.

  • Vui lòng tham khảo các tài liệu liên quan như GitHub Webhook, tài liệu chính thức của Spring AI.


✏Câu hỏi & Thắc mắc

Nếu có phần nào không hiểu trong quá trình học, hãy sử dụng 게시판 Q&A hoặc phòng chat mở 1:1 để hỏi ngay nhé

👩‍🎓Spring AI Thực chiến (Chat mở 1:1) : https://open.kakao.com/o/sXXxSI5h

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Lập trình viên Java muốn triển khai AI nhưng chưa quen với Python, và muốn xây dựng dịch vụ AI trong hệ sinh thái Spring hiện có

  • Sinh viên chuẩn bị việc làm đã mệt mỏi với việc chỉ tạo게시판 CRUD đơn giản, cần một portfolio khác biệt có tích hợp 'kiến trúc hệ thống' và 'xử lý bất đồng bộ'

  • Trưởng nhóm phát triển và giáo viên muốn tối đa hóa năng suất bằng cách tự động hóa công việc review code lặp đi lặp lại và chấm bài tập

  • Nhà phát triển hướng tới fullstack muốn tự mình triển khai nhanh chóng không chỉ logic backend mà cả trực quan hóa dữ liệu (dashboard)

Cần biết trước khi bắt đầu?

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

  • Sẽ tốt nếu bạn có hiểu biết cơ bản về framework Spring Boot.

  • Sẽ hữu ích nếu bạn có kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu và SQL.

Xin chào
Đây là

8,546

Học viên

650

Đánh giá

670

Trả lời

4.9

Xếp hạng

14

Các khóa học

Xin chào, tôi là giảng viên Park Mae-il.
Tôi hiện đang điều hành một trung tâm đào tạo phần mềm, đồng thời thực hiện tư vấn và đào tạo ủy thác phần mềm cho các trường đại học, cơ quan nhà nước và doanh nghiệp.


📄 Kinh nghiệm giảng dạy chính và các kinh nghiệm khác

- Giảng dạy Trại chuyên ngành trường cấp 3 đặc thù Goorm (Khóa học Full Stack)
- Giáo viên hợp tác công nghiệp - học đường Trường Trung học Phần mềm Meister
- Giảng dạy tại Học viện Trí tuệ Nhân tạo Gwangju
- Giảng dạy Bootcamp Backend tại Fast Campus
- Trưởng bộ phận đào tạo và giảng viên tại Viện Phát triển Nhân tài Thông minh
- Đào tạo ủy thác lập trình In-House cho Tổng công ty Điện lực Hàn Quốc (KEPCO)
- Giảng dạy trực tuyến tại Đại học Hanyang ERICA
- Điều hành Trung tâm Đào tạo Phần mềm Bit (Việc làm nước ngoài, Đào tạo do chính phủ tài trợ)
- Dự án đào tạo tuyển dụng SW (Bộ Khoa học, CNTT và Hoạch định tương lai)
- Giáo viên đào tạo phát triển năng lực nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Phát triển công nghệ thông tin, v.v.
* Liên hệ đào tạo và hợp tác (Kênh KakaoTalk)

🎤 Cung cấp nội dung đào tạo trực tuyến

Inflearn: Java, DB, MVC, Spring, Spring AI & Agent, IoT
Fast Campus: Java, Spring Boot

email : bitcocom@empas.com

Chương trình giảng dạy

Tất cả

30 bài giảng ∙ (7giờ 14phút)

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!

469.778 ₫

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!