강의

멘토링

로드맵

AI Technology

/

AI Agent Development

Lớp học thạc sĩ về AI Agent được tạo ra bằng LangChain và MCP

Lớp học thành thạo AI Agent với LangChain và MCP là khóa học thực hành cho phép bạn học một cách có hệ thống LangChain và MCP (Model Context Protocol) để phát triển dịch vụ AI mới nhất. Vượt qua việc giải thích lý thuyết đơn thuần, khóa học được cấu trúc để bao quát các dự án LCEL·Memory·RAG·Agent·MCP·Streamlit, cho phép bạn triển khai một dự án chatbot hoàn chỉnh.

(5.0) 1 đánh giá

3 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian 3 tháng

  • forestsoft
streamlit
streamlit
LangChain
LangChain
openAI API
openAI API
AI Agent
AI Agent
Model Context Protocol
Model Context Protocol
streamlit
streamlit
LangChain
LangChain
openAI API
openAI API
AI Agent
AI Agent
Model Context Protocol
Model Context Protocol

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Tạo dịch vụ chatbot có thể áp dụng trong thực tế

  • Hiểu và áp dụng LangChain, MCP

Hoàn thành AI Agent thực tế với LangChain x MCP

ChatGPT khởi đầu cho các dịch vụ dựa trên LLM giờ đây đã vượt xa những chatbot đơn thuần trả lời câu hỏi, mở rộng sang lĩnh vực điện ảnh<her>của Samantha, các AI agent (trợ lý trí tuệ nhân tạo) như Jarvis trong <avengers> đang phát triển. Trong dòng chảy thay đổi to lớn này, các doanh nghiệp trong nước cũng đang tích cực áp dụng công nghệ AI agent. Samsung Electronics đang phát triển và áp dụng AI coding assistant <strong>code.i</strong> để nâng cao năng suất của các developer nội bộ, còn Meritz Fire & Marine Insurance đang áp dụng nền tảng phát triển dựa trên Agent <strong>WebSquare AI</strong> để rút ngắn đáng kể tốc độ phát triển.</avengers></her>

Trong thời điểm chuyển đổi từ AI sang AI Agent, các doanh nghiệp đang đối mặt với thách thức phải vượt qua giai đoạn chứng minh khái niệm (PoC) đơn thuần về khả năng xây dựng dịch vụ dựa trên LLM, để triển khai các dịch vụ có thể tạo ra giá trị kinh doanh thực tế (PoV). Để đạt được điều này, họ cần có khả năng kết nối hệ thống hiện tại với LLM một cách linh hoạt và ổn định, và trong quá trình đó, vai trò của các nhà phát triển có thể sử dụng công nghệ RAG, VectorDB, Fine-tuning và bộ công cụ LangChain đang trở nên quan trọng.

Khóa học này được thiết kế để phù hợp với những thay đổi này, hướng dẫn cách triển khai AI agent dựa trên dữ liệu doanh nghiệp ảo bằng cách sử dụng LangChain và MCP. Bắt đầu từ cú pháp cơ bản của LangChain, bạn sẽ học các khái niệm RAG, VectorDB, Agent, MCP và dựa trên đó có thể tạo ra dịch vụ agent gợi ý sản phẩm dựa trên dữ liệu doanh nghiệp thực tế.

Nếu bạn có thể viết code Python cơ bản và thực hiện API request thì có thể theo dõi một cách không khó khăn. Hãy cùng bắt đầu hành trình nắm bắt cơ hội mạnh mẽ trong thời đại AI Agent sắp tới từ bây giờ.

Đặc điểm của khóa học này

📌Triển khai RAG, tích hợp MCP, sử dụng Agent Không phải là những khái niệm tr추상, mà là những phương pháp mà giảng viên đã trực tiếp trải qua và tổng hợp để trình bày nguyên bản cho bạn.

📌Thiết kế chuỗi LangChain, cấu trúc bộ nhớ, ứng dụng VectorDB cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay vào dự án thực tế.

📌 Lý thuyết 30% · Thực hành 70% Thực thi trực tiếp tất cả mã code và kiểm chứng từng cái một xem có hoạt động thực tế hay không.

📌[[SPAN_1]][[/SPAN_1]][[STRONG_2]]개발자 대상 강의[[/STRONG_2]] 꼭 Python 전문가일 필요는 없지만, Python을 통한 기본적인 API 호출이나 함수 작성 경험은 있으셔야 합니다.

📌Dự án hoàn chỉnh tập trung vào chatbot gợi ý rượu vang (Vino Savoir) được xây dựng từ đầu đến cuối để hoàn thành quy trình xây dựng AI Agent.

Chúng tôi khuyến nghị cho những người như thế này

Những người chưa quen với việc sử dụng Agent & MCP

Nhân viên thực tế muốn làm agent nhưng không biết phải viết code như thế nào

Tôi quan tâm đến việc triển khai RAG.
Tạo sinh tăng cường tìm kiếm?
Những ai tò mò về cách thực sự kết hợp để tạo thành dịch vụ

Hãy cùng tạo AI Agent nhé.
Đã thử gọi ChatGPT API rồi... nhưng muốn tạo dịch vụ AI kết nối với dữ liệu công ty

Sau khi hoàn thành khóa học

  • Tạo AI Agent sử dụng LangChain và MCP một cách trực tiếp. Giờ đây không chỉ đơn thuần gọi API, mà còn có thể triển khai chatbot thông minh và dịch vụ kết nối với dữ liệu công ty.

  • Việc triển khai RAG cũng không đáng sợ. Load → Split → Embed → Store → Retrieval, theo từng bước trong 5 giai đoạn này, bạn sẽ có thể nắm vững phương pháp tìm kiếm dữ liệu bên ngoài để tăng cường câu trả lời.

  • Tích hợp Agent và MCP sẽ không còn xa lạ nữa. Từ việc lựa chọn công cụ đến thực thi, bạn có thể trải nghiệm cách kết nối và mở rộng bằng mã code thực tế.

  • Bạn sẽ hoàn thành dự án chatbot dựa trên Streamlit. Không phải là ví dụ đơn giản, mà là tự tay tạo ra chatbot thực tế như gợi ý rượu vang, để có thể lưu lại thành quả "do chính tay mình hoàn thành" trong portfolio.

  • Cảm giác về mức độ dịch vụ sẽ được hình thành. Không chỉ là CRUD đơn thuần, mà còn trải nghiệm tìm kiếm dữ liệu, tích hợp API bên ngoài, tối ưu hóa phản hồi AI, từ đó có được sự tự tin để áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Chúng ta sẽ học những nội dung như thế này.


Hiểu toàn bộ cấu trúc LangChain

Bạn có thể hiểu được khái niệm về cách một câu hỏi được nhập vào LLM được xử lý và dẫn đến câu trả lời.

Thực hành AI Chatbot

Bạn có thể tự tay tạo ra AI Chatbot thông qua các dự án thực hành.

FORESTSOFT - công ty tạo ra khóa học này

  • Kênh YouTube https://www.youtube.com/@forestsoftKR

  • Bài gi강 ChatGPT 'Công nghệ thay đổi quy tắc thế giới, AI' dành cho cán bộ nhân viên Hiệp hội Tiêu chuẩn Hàn Quốc năm 2025

  • Bài gi강 'Đổi mới năng suất với trợ lý AI ChatGPT' dành cho các công ty thành viên Hiệp hội Thương mại Hàn Quốc năm 2025


  • Kết thúc năm 2025 với ChatGPT https://inf.run/nLE4U

  • Lớp học thành thạo ChatGPT mới nhất năm 2024 https://inf.run/aaiT3

  • Hoàn thành ChatGPT năm 2024 trong một lầnhttps://inf.run/wBeaj

Những điều cần lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Được viết dựa trên Python 3.12 trở lên.

  • Thực hành sẽ được tiến hành trên Google Colab và môi trường PC cục bộ. Google Colab có thể thực hành theo dõi bằng tài khoản Google miễn phí mà không cần đăng ký riêng biệt.

  • Bạn cần phải được cấp khóa API OpenAI để thực hành. Phương pháp cấp khóa API OpenAI sẽ được hướng dẫn trong bài giảng.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp tài liệu PDF (sách điện tử)

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Những người đã biết cú pháp Python cơ bản

  • Có kinh nghiệm gọi API sẽ là một lợi thế.

  • Tài liệu bài giảng và mã nguồn chỉ có thể được sử dụng cho mục đích học tập cá nhân của học viên.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người muốn tạo AI Agent

  • Người muốn áp dụng AI Agent vào công việc thực tế

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python cơ bản

  • Kiến thức cơ bản về lập trình

Xin chào
Đây là

404

Học viên

74

Đánh giá

4

Trả lời

4.6

Xếp hạng

4

Các khóa học

Chúng tôi cung cấp giáo dục dựa trên niềm tin rằng giáo dục chính là hy vọng của tương lai.

 

[Lịch sử giảng dạy]

Tập đoàn tài chính Hana - DT university Nâng cao năng suất phát triển SW với ChatGPT

KB Kookmin Bank - Nâng cao năng suất công việc bằng cách sử dụng ChatGPT

Cơ quan Hưu trí Giáo viên Trường Tư thục - Tự động hóa công việc bằng ChatGPT

Trung tâm Seodaemun 50+ - Hướng dẫn ứng dụng AI tạo sinh ChatGPT

Đại học Dongguk - Lý thuyết cơ bản và xu hướng về ChatGPT và AI tạo sinh

Trường Trung học Phổ thông Phần mềm trực thuộc Đại học Dankook - Diễn đàn Dankook SW Universe: Nâng cao năng lực ChatGPT và AI tạo sinh

[Khách hàng]

Multicampus, Tập đoàn Tài chính Hana, Học viện Phần mềm Thanh niên Samsung (SSAFY), Đại học Dongguk, Ngân hàng KB Kookmin, Trung tâm Năng suất Hàn Quốc và nhiều đơn vị khác.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

21 bài giảng ∙ (8giờ 49phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

1 đánh giá

5.0

1 đánh giá

  • abcd123123님의 프로필 이미지
    abcd123123

    Đánh giá 330

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    14% đã tham gia

    Khóa học khác của forestsoft

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!