Nhiều người muốn bắt đầu với AI Agent nhưng lại bị mắc kẹt vì không hiểu logic nền tảng, chỉ biết áp dụng trực tiếp sản phẩm có sẵn của người khác, không thể tùy chỉnh quy trình theo nhu cầu của mình, gặp phải các tác vụ xử lý dữ liệu phức tạp, tự động hóa nhiều bước thì không biết bắt đầu từ đâu. Muốn thực sự nắm vững AI Agent, không thể chỉ dừng ở mức prompt đơn giản, mà phải hiểu thấu các thành phần cốt lõi như node, biến, vòng lặp, cơ sở tri thức. Khóa học hệ thống từ 0 đến 1 về AI Agent năm 2026 này dành cho học viên không có nền tảng, giảng giải từng bước toàn bộ hệ thống kiến thức về AI Agent. Khóa học bắt đầu từ đăng ký nền tảng và làm quen giao diện, trước tiên triển khai cấu hình plugin chỉnh sửa thông minh, phân tích logic nền tảng của chỉnh sửa thông minh kèm ví dụ thực chiến; đồng thời bao gồm quy trình hoàn chỉnh phục hồi ảnh cũ, nhanh chóng cảm nhận hiệu quả của tự động hóa AI.

Khóa học đi sâu vào các khái niệm cơ bản của mô hình lớn, hiểu logic đưa ra prompt, giúp bạn nhận biết các đơn vị cốt lõi để xây dựng quy trình tự động hóa: node, plugin, biến, hiểu quy tắc tiêu thụ Tokens, điểm, học cách kiểm soát chi phí sử dụng hợp lý. Sau đó đi sâu vào nền tảng mã hóa, học phân loại biến, JSON và mảng, sử dụng JSON để chuẩn hóa đầu vào đầu ra của AI Agent, thực hiện truyền dữ liệu có cấu trúc.

Module nâng cao tập trung học selector, vòng lặp, xử lý hàng loạt, tổng hợp biến, giúp AI Agent tự động hoàn thành phân luồng phán đoán, tác vụ lặp lại, xử lý dữ liệu số lượng lớn. Đồng thời bao quát khả năng đa phương tiện: tổng hợp giọng nói, tạo hình ảnh, tạo video AI, xử lý làm sạch văn bản, trực tiếp dùng để tạo bìa, hình minh họa, lời bình video, thông suốt chuỗi sản xuất nội dung.

Còn học cấu hình plugin mô hình lớn, lựa chọn mô hình, kỹ năng tùy chỉnh, khả năng nhận diện hình ảnh thị giác và tối ưu prompt nâng cao. Nắm vững toàn bộ kỹ năng thực hành quy trình, lấy chuyên đề nhân vật lịch sử làm dự án thực chiến tổng hợp, kết nối tất cả kiến thức đã học để triển khai. Cuối cùng giải thích chi tiết nguyên lý nền tảng của cơ sở tri thức RAG, hướng dẫn tạo và gắn cơ sở tri thức riêng, giúp AI Agent có thể đọc tài liệu riêng tư, thực hiện hỏi đáp kiến thức chuyên biệt.

Toàn bộ kết hợp lý thuyết với thực hành, mỗi điểm kiến thức đều có trình diễn kèm theo, từ thành phần nhỏ nhất đến dự án hoàn chỉnh xây dựng dần dần, sau khi học xong, bạn có thể tự thiết kế quy trình tự động hóa AI của riêng mình, dùng cho chỉnh sửa nội dung, sản xuất hình ảnh video, hỏi đáp tài liệu riêng tư, xử lý hàng loạt các công việc lặp lại. Không cần viết mã, không cần hiểu kỹ thuật, chỉ cần biết dùng máy tính là có thể làm theo, thực sự đạt được hiệu quả nâng cao năng suất một người bằng một đội nhóm.

Sau khi học xong khóa học này, bạn sẽ có thể tự thiết kế quy trình của riêng mình, gặp nhu cầu thực tế tự phân tích, thiết kế và xây dựng quy trình tự động hóa; thành thạo toàn bộ chức năng cốt lõi của nền tảng Coze, từ node đến plugin, từ cấu hình mô hình đến cơ sở tri thức đều nắm rõ; sở hữu một bộ sản phẩm thực chiến hoàn chỉnh, bao gồm phục hồi ảnh cũ, video nhân vật lịch sử, cơ sở tri thức thông minh và các kết quả có thể trình diễn, có thể triển khai, hình thành tư duy thông minh, xây dựng năng lực cạnh tranh lâu dài.

• 1.Hướng dẫn thêm plugin chỉnh sửa thông minh
• 2.Toàn tập cấu hình trợ lý chỉnh sửa thông minh
• 3.Phân tích nguyên lý chỉnh sửa thông minh và ví dụ thực chiến

• 4.Đăng ký tài khoản và giới thiệu giao diện
• 5.Quy trình phục hồi ảnh cũ

• 6.Bộ não siêu cấp trong thời đại thông minh của mô hình lớn
• 7.Prompt ra lệnh cho AI Agent như ông chủ
• 8.Các khối xây dựng quy trình tự động hóa nút
• 9.Plugin mở rộng vô hạn siêu năng lực của tác nhân thông minh
• 10.Biến giúp tác nhân thông minh có trí nhớ
• 11.Tokens hiểu số lượng từ và chi phí của mô hình
• 12.Điểm sử dụng hiệu quả tài nguyên nền tảng

• 13.Loại biến văn bản số và giá trị đúng sai
• 14.JSON ngôn ngữ chung của thế giới thông minh
• 15.Mảng JSON xử lý hàng loạt nhiều nhóm dữ liệu
• 16.Thực chiến dùng JSON chuẩn hóa đầu vào đầu ra

• 17.Bộ chọn giao lộ phân luồng thông minh của tác nhân thông minh
• 18.Vòng lặp để tác nhân thông minh làm việc lặp lại thay bạn
• 19.Xử lý hàng loạt công cụ mạnh mẽ cho đồng thời quy mô lớn
• 20.Sự khác biệt giữa vòng lặp và xử lý hàng loạt
• 21.Tổng hợp biến điểm hội tụ của dữ liệu đa luồng
• 22.Tổng hợp giọng nói để lồng tiếng thông minh cho video
• 23.Tạo hình ảnh để tùy chỉnh ảnh bìa và hình minh họa riêng
• 24.Tạo video từ văn bản đến video kỳ diệu
• 25.Xử lý văn bản làm sạch và định dạng dữ liệu

• 26.Giới thiệu chức năng plugin mô hình lớn
• 27.Cấu hình mô hình chọn đúng bộ não theo tình huống
• 28.Cấu hình kỹ năng thêm khả năng riêng cho mô hình
• 29.Hiểu thị giác giúp tác nhân thông minh hiểu hình ảnh và video
• 30.Nâng cao prompt tối ưu đầu ra của mô hình lớn

• 31.Kỹ thuật thao tác quy trình làm việc
• 32.Cuộc đời nhân vật lịch sử phần trên
• 33.Cuộc đời nhân vật lịch sử phần giữa
• 34.Cuộc đời nhân vật lịch sử phần dưới

• 35.Giải thích nguyên lý RAG của cơ sở tri thức
• 36.Tạo và sử dụng cơ sở tri thức

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