Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước phát triển một AI Agent lập trình. Nội dung bao gồmXây dựng dịch vụ MCP,Thực hành các thành phần cốt lõi của LangChain,Thiết kế kiến trúc Multi-Agentvà tích hợp công cụ riêng tư (như điều khiển trình duyệt, tự động hóa terminal, công cụ viết tài liệu), đồng thời kết hợp ứng dụng thực tế của các công cụ lập trình AI như Cursor, Tongyi Lingma, giúp bạn sở hữu một AI Agent lập trình của riêng mình, có năng lực cạnh tranh cốt lõi trong phát triển AI Agent mạnh mẽ hơn, đi trước một bước để chiếm lĩnh đỉnh cao công nghệ phát triển tự động hóa AI.

Khóa học này tập trung sâu vàotoàn bộ quy trình phát triển AI Agent cấp thương mại, không chỉ dạy lý thuyết mà còn chú trọng thực chiến. Bạn sẽ học cách sử dụng LangGraph để xây dựng kiến trúc cộng tác đa tầng của các agent, thực hiện tự động hóa toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch nhiệm vụ, thiết kế sản phẩm, phát triển đến triển khai. Khóa học đặc biệt nhấn mạnhkhả năng phát triển công cụ riêng tư, thông qua giao thức MCP để triển khai cục bộ hơn 20 công cụ cốt lõi như điều khiển trình duyệt, thao tác terminal, truy vấn cơ sở tri thức, đảm bảo agent của bạn có giá trị ứng dụng thương mại thực sự.

Khóa học sử dụngphương pháp giảng dạy dựa trên dự án, thông qua dự án thực chiến hoàn chỉnh frontend và backend của "Tiểu Mộ Thư Thành", giúp bạn nắm vững toàn bộ kỹ năng từ phân tích yêu cầu đến tự động viết mã, từ gọi công cụ đến triển khai container hóa. Bạn sẽ học cách sử dụng Lima+Docker để xây dựng môi trường sandbox an toàn cho Agent, thực hiện phát hành và xem trước nhanh ứng dụng frontend và backend, giải quyết các điểm đau cốt lõi của lập trình AI. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có khả năng phát triển độc lập các agent lập trình phức tạp, thiết lập rào cản kỹ thuật trong lĩnh vực phát triển tự động hóa AI.

• 1.Giới thiệu khóa học và hướng dẫn học tập
• 2.Khái niệm cơ bản và kiến trúc kỹ thuật của AI Agent
• 3.Gọi mô hình lớn trong phát triển AI Agent

• 4.Phát triển công cụ mô hình lớn LangChain
• 5.Khả năng gọi công cụ tích hợp và kiểm soát thân trả về
• 6.Đi sâu vào giao thức MCP và khả năng công cụ bên ngoài
• 7.Cursor và MCP tích hợp công cụ thông minh

• 8.Lập kế hoạch dự án và triển khai khả năng hội thoại đa lượt
• 9.Triển khai khả năng ghi nhớ của tác nhân lập trình AI
• 10.Phát triển công cụ điều khiển terminal
• 11.Phát triển cơ sở tri thức và khả năng học tập
• 12.Triển khai cơ chế tự học RAG

• 13.Khả năng phát triển điều khiển trình duyệt
• 14.Triển khai môi trường sandbox chạy Agent
• 15.Phát triển công cụ cơ sở dữ liệu và khả năng thao tác
• 16.Thiết kế kiến trúc đa tác nhân LangGraph

• 17.Triển khai khả năng phát triển hỗ trợ bằng mã
• 18.Thực chiến phát triển tự động hóa trang frontend của Tiểu Mộ Thư Thành
• 19.Thực chiến phát triển tự động hóa API backend và cơ sở dữ liệu của Tiểu Mộ Thư Thành
• 20.Tổng kết mã nguồn và tài liệu khóa học

💡 Gợi ý học tập:Nội dung hướng dẫn dựa trên thực tiễn ngành tại thời điểm phát hành, khuyến nghị khi học nên kết hợp với các quy tắc mới nhất hiện tại của nền tảng.