KHÓA AI AGENTS

Học AI Agents bài bản

Từ “agent là gì” đến các design pattern cốt lõi (Tool Use/ReAct, Planning, Metacognition) — có mô phỏng tương tác. Biên soạn theo giáo trình AI Agents for Beginners của Microsoft.

17 bài · 5 chặng 3 simulator tương tác Gói Middle trở lên
Phần 1 · Visual GuideNội dung mới

Bản đồ hệ thống AI & mô hình điều phối

Phần trực quan mới, độc lập với giáo trình cũ bên dưới. Đọc nhanh để hình thành mental model trước khi đi vào từng bài học chi tiết.

Bản đồ 4 lớp engineeringPrompt · Context · Harness · Loop — bốn lớp bổ trợ, có thể kết hợp theo bài toán.
Bản đồ tư duy

4 lớp để xây một hệ thống AI

Đây là bốn góc nhìn có thể kết hợp, không phải một thang trưởng thành bắt buộc. Chọn và ghép chúng theo độ phức tạp, rủi ro và mức tự chủ của bài toán.

01 · Viết chỉ dẫn

Prompt Engineering

Thiết kế câu lệnh rõ ràng để hướng AI tạo đúng kiểu kết quả trong một lần trò chuyện.

Dùng khi nào?

Viết lạiTóm tắtHỏi đápTrích xuất

Luồng hoạt động

Nhiệm vụ
Prompt
AI/LLM
Kết quả
Tinh chỉnh prompt
Sửa rồi thử lại

AI biết phải trả lời thế nào.

02 · Cấp đúng dữ liệu

Context Engineering

Cung cấp đúng thông tin và ngữ cảnh cần thiết trước khi AI trả lời.

Dùng khi nào?

RAGAI copilotTrợ lý tri thứcTài liệu tham chiếu

Luồng hoạt động

Nhiệm vụ
Truy xuất
Chọn & ghép
AI/LLM
Kết quả
Ngữ cảnh đã chọn

AI hiểu đúng vấn đề.

03 · Bao quanh bằng kiểm soát

Harness Engineering

Xây lớp điều phối quanh AI để bảo đảm hoạt động chính xác, an toàn và đáng tin cậy.

Dùng khi nào?

Production AITool-using agentsQuy trình phê duyệtĐộ tin cậy cao

Luồng hoạt động

Nhiệm vụ
Prompt + ngữ cảnh
Công cụ
AI/LLM điều phối
Đánh giá
Đầu ra đã kiểm tra
Chưa đạt

AI vận hành an toàn và đáng tin.

04 · Tự hoàn thành mục tiêu

Loop Engineering

Thiết kế hệ thống để AI lập kế hoạch, hành động, tự đánh giá và thử lại cho đến khi đạt mục tiêu hoặc chạm điều kiện dừng.

Dùng khi nào?

Coding agentsResearch agentsTác vụ nhiều bướcTự động hóa

Luồng hoạt động

Mục tiêu
Lập kế hoạch
Hành động
Đánh giá
Đạt mục tiêu?
Kết quả cuối
Chưa đạt

AI tự động hoàn thành công việc.

Bốn lớp bổ trợ

Prompt chỉ cách trả lời · Context cấp đúng dữ liệu · Harness bao quanh bằng công cụ, quy tắc và đánh giá · Loop lặp có điều kiện dừng. Có thể kết hợp các lớp theo nhu cầu.

Bản đồ điều phối công việcSub-agent · Agent Team · Custom Workflow — khác nhau ở context, giao tiếp và quyền điều phối.
Từ thiết kế đến vận hành

3 mô hình trong infographic

Đây là ba mô hình minh họa trong tài liệu tham chiếu. Hệ Claude Code hiện còn có Agent View và các session dùng worktree độc lập cho nhu cầu chạy song song.

Khác nhau ở cơ chế điều phối
01
Sub-agent

Agent chính giao một tác vụ tập trung cho worker có context riêng, rồi nhận lại phần kết quả đã tóm tắt.

Claude tạo các trợ lý ngay lập tức, mỗi người trả kết quả riêng

Nghiên cứu
Viết code
Tài liệu
Giao nhiệm vụ · trả kết quả riêng
Agent chính quyết định tiếp

Giải thích thêm

Cách dùng

Định nghĩa trong .claude/agents/*.md; để Claude tự delegate hoặc gọi rõ bằng @mention.

Ai kiểm soát

Agent chính giao việc và tổng hợp. Subagent chỉ trả về caller, không nhắn trực tiếp cho nhau.

Khi nào nên dùng

Tác vụ độc lập, đầu ra dài cần cách ly khỏi context chính, hoặc nghiên cứu song song.

02
Agent TeamThử nghiệm

Nhiều Claude Code session độc lập cùng dùng một task list và có thể trao đổi trực tiếp với nhau.

Team lead → task list chung ↔ teammate nhận việc · cập nhật · trao đổi trực tiếp

Team lead
Task list chung · Pending → Done

Nhận việc · cập nhật trạng thái

Nghiên cứu · context riêng
Triển khai · context riêng
Phản biện · context riêng

Teammate nhắn trực tiếp

Giải thích thêm

Agent Teams vẫn tắt mặc định, chưa hỗ trợ nested team và các teammate không tự có worktree riêng. Hãy chia task theo module/file để tránh sửa chồng nhau.

Cách dùng

Dùng Claude Code 2.1.32+, bật CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1, rồi yêu cầu Claude tạo team và mô tả các vai trò.

Ai kiểm soát

Team lead có thể phân việc; teammate cũng có thể tự claim task chưa có người nhận, cập nhật trạng thái và nhắn trực tiếp.

Khi nào nên dùng

Điều tra song song, giả thuyết cạnh tranh hoặc feature chia được theo module/file độc lập — không hợp pipeline tuần tự.

03
Custom Workflow

Mã nguồn của bạn dùng Agent SDK hoặc Claude CLI để phân phối, hợp nhất, đánh giá và lặp công việc.

Script → nhiều Worker → Kết quả hợp nhất → lặp nếu cần

Script (chạy nền)

Phân phối cho N worker độc lập

Worker 1
Worker 2
Worker 3
Worker 4
Worker 5
Kết quả (Hợp nhất)
Chưa hoàn thành → quay lại Script

Giải thích thêm

Cách dùng

Viết orchestrator bằng Agent SDK hoặc gọi claude -p --bare từ script/CI; tự đặt giới hạn và điều kiện dừng.

Ai kiểm soát

Mã nguồn của bạn kiểm soát vòng lặp, điều kiện, phân nhánh và phân phối.

Khi nào nên dùng

Workflow lặp lại cần tính quyết định cao, chạy CI/background, có branching, retry và kiểm soát chi phí.

Chọn nhanh

Bắt đầu từ cách đơn giản nhất đủ dùng.

Sub-agent
Tác vụ tập trung · context riêng

Agent Team
Việc song song · cần trao đổi

Custom
Workflow lặp lại · code kiểm soát

Phần 2 · Khóa họcNội dung gốc

Khóa học AI Agents chi tiết

Giáo trình 5 chặng, 17 bài và 3 simulator. Phần này giữ nguyên cấu trúc học sâu trước đây, tách biệt với Visual Guide phía trên.

Xem quyền truy cập

Mở khóa khóa AI Agents

Mở toàn bộ 17 bài, 3 simulator, quiz theo chặng và capstone thực hành.

Cần gói Middle trở lên

Đã có tài khoản gói phù hợp? Đăng nhập để mở khoá ngay.

Roadmap tiếp theo

2 khóa học đang được phát triển

Không tính vào 5 chặng hiện tại

01

Triển khai agent quy mô lớn (Scalable)

Sắp ra mắt

02

Tạo AI agent chạy local

Sắp ra mắt

Nguồn: Nội dung biên soạn gốc theo giáo trình AI Agents for Beginners của Microsoft (giấy phép MIT). Bản tiếng Việt do ORA·tech biên soạn cho mục đích học tập.

Bản đồ 4 lớp engineering và 3 mô hình điều phối được diễn giải lại từ infographic của @Eroca Thanh do người dùng cung cấp.

Phiên bản nội dung: Chặng 1-5 (đầy đủ) · cập nhật 2026-07.