Làm quen với AI agents là gì, chúng khác gì so với tự động hóa và hệ thống AI truyền thống, và vì sao chúng quan trọng. Bạn sẽ khám phá các ví dụ thực tế—như bot hỗ trợ khách hàng và tác tử du lịch—để hiểu các thành phần chính như bộ nhớ, công cụ và điều phối.

AI Agent là gì?

Hiểu đúng về Agent

Giấy phép Tự động hóa

Điều gì khiến một tác nhân trở nên “agentic”?

Cấu trúc của một Agent

Nguyên nhân gốc rễ

Dùng agent hay không?

Khung ra quyết định về Agent

Tự xây hay mua: Chọn công cụ phù hợp

Nền tảng về AI Agents

Đi sâu vào cách AI agents suy nghĩ và hành động thông qua các khung như vòng lặp Thought-Action-Observation (TAO) và ReAct prompting. Bạn sẽ khám phá cách các tác tử tương tác với công cụ, môi trường và với nhau, hướng đến các hệ thống tác tử đa tác nhân nâng cao hơn.

Chu trình Suy nghĩ – Hành động – Quan sát

Giải mã TAO

Quy trình Khoa học Dữ liệu

Không cần đặt trước: TAO trong thực tiễn

Tác nhân có mơ về cừu điện không? Khung ReAct

CalculateGPT

Bạn có thể ReAct không?

Bên trong (hộp) công cụ có gì?

Tùy chọn

Mở rộng

Hàm

Kho dữ liệu

Sắp xếp hộp công cụ

Làm chủ công cụ

Từ một đến nhiều: Hệ thống đa tác nhân

Hệ thống một tác tử

Hệ thống đa tác tử 

Một hay Nhiều

Mô hình manager

Cho tôi nói chuyện với quản lý được không?

Mẫu thiết kế & Kiến trúc của hệ tác tử

Học cách sử dụng và thiết kế AI agents một cách có mục đích và thận trọng. Chương này bao quát các hàng rào bảo vệ thiết yếu, thực tiễn tốt nhất và cách đánh giá khi nào giải pháp mang tính tác tử là phù hợp—giúp bạn áp dụng hệ thống tác tử một cách đạo đức và hiệu quả trong bối cảnh thực tế.

Giảm thiểu rủi ro với các guardrail

Vào thế thủ!

An toàn là trên hết

Hệ thống có tác tác trong thế giới thực

Sổ tay tác nghiệp AI Agent

Đánh giá hiệu suất

Tổng kết

Xây dựng và sử dụng AI Agents một cách có trách nhiệm

Cheat Sheet

Course Glossary: Introduction to AI Agents

Khai mở sức mạnh của AI agents và thay đổi cách bạn làm việc với các hệ thống mang tính chủ động. Khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu này dành cho bất kỳ ai muốn hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau các hệ thống AI có tính tác tử, mà không cần viết một dòng mã nào.

Bạn sẽ học cách AI agents khác gì so với các công cụ tự động hóa và chatbot truyền thống, khám phá các thành phần chính như bộ nhớ, khả năng dùng công cụ và điều phối, cũng như biết khi nào và cách triển khai giải pháp dựa trên tác tử cho các bài toán thực tế.
Từ tác tử hỗ trợ khách hàng đến trợ lý lập trình, khóa học sử dụng các ví dụ gần gũi để làm rõ điều gì khiến hệ thống AI mang tính tác tử, cách chúng lập luận, và cách sử dụng cũng như xây dựng AI agents một cách có trách nhiệm.

Hãy đăng ký ngay hôm nay để bắt đầu bước đầu tiên tiến vào làn sóng AI tiếp theo.

Video có bản chép lời trực tiếp; bạn có thể truy cập bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video.

Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên.

Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể đi đến bài đánh giá bằng cách nhấp vào ô gọi chú ý về tín chỉ CPE ở bên phải.

Khám phá sức mạnh của các tác nhân AI và thay đổi cách bạn làm việc với các hệ thống tác nhân. Khóa học thân thiện với người mới bắt đầu này được thiết kế cho bất kỳ ai muốn hiểu các khái niệm cốt lõi đằng sau các hệ thống AI tác nhân, mà không cần viết dù chỉ một dòng mã.

Bạn sẽ học cách các tác nhân AI khác với các công cụ tự động hóa truyền thống và chatbot, khám phá các thành phần chính như bộ nhớ, sử dụng công cụ và điều phối, đồng thời tìm hiểu khi nào và cách triển khai các giải pháp dựa trên tác nhân cho các vấn đề thực tế.
Từ nhân viên hỗ trợ khách hàng đến trợ lý lập trình, khóa học này sử dụng các ví dụ gần gũi để làm rõ điều gì khiến các hệ thống AI mang tính tác tử, cách chúng suy luận, và cách sử dụng cũng như xây dựng các tác tử AI một cách có trách nhiệm.

Đăng ký ngay và bắt đầu bước đầu tiên để khám phá biên giới tiếp theo của AI.

Introduction to AI for Work

Khám phá cách AI hoạt động, khác biệt với chatbot và tự động hóa, sử dụng chúng có trách nhiệm.

Giới thiệu về AI Agents

Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về AI agent, các thành phần của chúng và ứng dụng thực tế—không cần lập trình.

Cơ bản về Trợ lý Trí tuệ Nhân tạo

**Thought:** "Trước hết mình cần kiểm tra các bàn trống vào ngày mai lúc 7 giờ tối."
**Action:** Truy vấn hệ thống đặt chỗ cho sức chứa 6 người.
**Observation:** Có ba bàn trống: Bàn 12 (khu vực quầy bar), Bàn 5 (góc yên tĩnh), Bàn 8 (tầng trên).

**Thought:** "Giờ mình cần kiểm tra bàn nào đáp ứng yêu cầu tiếp cận bằng xe lăn."
**Action:** Kiểm tra các tính năng hỗ trợ tiếp cận của những bàn còn trống.
**Observation:** Chỉ Bàn 5 có thể tiếp cận bằng xe lăn, Bàn 8 phải đi cầu thang, Bàn 12 có bậc tam cấp.

**Thought:** "Bàn 5 vừa có thể tiếp cận vừa ở góc yên tĩnh — quá hợp! Đặt ngay thôi."
**Action:** Đặt Bàn 5 cho 6 người lúc 7 giờ tối, kèm ghi chú về khả năng tiếp cận.
**Observation:** Đặt chỗ đã xác nhận với mã xác nhận #R-7891.

**Thought:** "Đặt chỗ xong. Giờ mình cần sắp xếp bánh sinh nhật."
**Action:** Liên hệ tiệm bánh đối tác để đặt bánh sinh nhật.
**Observation:** Bánh sô cô la với chữ "Happy Birthday Mom" đã được xác nhận, nhận lúc 6:30 tối.

**Thought:** "Mọi thứ đã xong. Đến lúc xác nhận toàn bộ chi tiết với khách hàng."
**Action:** Gửi tin nhắn xác nhận đầy đủ.
**Observation:** Khách nhận đủ thông tin: Bàn 5 (yên tĩnh, có thể tiếp cận), 7 giờ tối ngày mai, bánh đã sắp xếp.

Không cần đặt trước: TAO trong thực tiễn

Giới thiệu về AI Agents

Bài tập tương tác thực hành