Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Agentic AI From Foundations to Enterprise-Grade Systems

Trí tuệ nhân tạo tác nhân: Từ nền tảng đến hệ thống cấp doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo tác nhân: Từ nền tảng đến hệ thống cấp doanh nghiệp

Xây dựng AI tác nhân với LangChain, LangGraph & CrewAI — tạo AI Agents, sử dụng công cụ và quản lý bộ nhớ.

4.8
(41 đánh giá)
3,152 học viên
Giảng viên
Pranab Das
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
10.0 giờ video
58 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu các khái niệm cốt lõi và nền tảng của hệ thống AI tác nhân.
Thực hành xây dựng AI agents bằng các framework như LangChain, LangGraph và CrewAI.
Học cách điều phối công cụ, bộ nhớ và lập luận cho quy trình AI tác nhân cấp doanh nghiệp.
Giám sát, đánh giá và đưa AI tác nhân vào sản xuất bằng các chỉ số thực tế và phương pháp hay nhất thông qua các dự án capstone thực tế.
Xây dựng và triển khai các AI agents thực tế bằng LangChain, LangGraph & CrewAI.
Làm việc trên các dự án thực tế để xây dựng AI agents có khả năng lập luận, lập kế hoạch và tự chủ.
Dự án 1 - Xây dựng AI Agent trợ lý nghiên cứu cá nhân có khả năng tự động thu thập, tóm tắt và tổng hợp dữ liệu bằng ReAct, FAISS, LangChain và bộ nhớ.
Dự án 2 - Xây dựng AI Agent nhà phân tích đầu tư có khả năng nghiên cứu công ty, tóm tắt thông tin chi tiết, thực hiện phân tích SWOT và xác định rủi ro bằng các công cụ LangChain.

Yêu cầu

Kiến thức lập trình Python cơ bản.
Quen thuộc với REST APIs và JSON.
Có hiểu biết về LLM (như OpenAI, Claude, v.v.) là một lợi thế nhưng không bắt buộc.
Nên quen thuộc với Ubuntu hoặc môi trường Unix khác. AI tác nhân cấp doanh nghiệp gặp một số hạn chế trong môi trường Windows.

Đối tượng phù hợp

Khóa học này dành cho các chuyên gia công nghệ, người thực hành AI và người xây dựng sản phẩm muốn vượt xa các chatbot LLM truyền thống để xây dựng các hệ thống AI tác nhân mạnh mẽ có khả năng lập luận, lập kế hoạch, hành động và cộng tác.
Kỹ sư AI/ML muốn triển khai các hệ thống đa tác nhân và quy trình làm việc tự động.
Nhà phát triển backend và full-stack muốn tích hợp LangChain, LangGraph, CrewAI và các agent theo phong cách ReAct vào các ứng dụng thực tế.
Nhà sáng lập công nghệ và quản lý sản phẩm muốn thiết kế các quy trình làm việc hỗ trợ AI có khả năng mở rộng cho môi trường doanh nghiệp hoặc startup.
Nhà khoa học dữ liệu và kiến trúc sư quan tâm đến Retrieval-Augmented Generation (RAG), điều phối công cụ, giám sát và khả năng quan sát agent.
Người học nâng cao hoặc nhà nghiên cứu sẵn sàng khám phá các kiến trúc tiên tiến cho việc ra quyết định, bộ nhớ và phối hợp của AI.

Nội dung khóa học

11 phần • 58 bài giảng
1 Chào mừng đến với AI tác nhân
2 Những gì bạn sẽ học trong khóa học này
3 Khóa học này dành cho ai
4 Cách sử dụng khóa học này
5 Công cụ bạn cần
1 AI tác nhân là gì
2 Từ Chatbot đến Agent tự chủ
3 Vòng lặp Agent (Nhận thức → Suy nghĩ → Hành động → Học hỏi)
4 Các khái niệm chính: Bộ nhớ, Công cụ, Lập kế hoạch, Hành động
5 Phá vỡ những lầm tưởng về AI tác nhân
6 Mẫu ReAct - Suy luận & Hành động (Reason-Act-Agent-Pattern)
7 Kỹ thuật Prompt Chuỗi Suy luận (Chain-of-Thought-CoT)
8 Gọi Hàm trong LLM
9 Reflexion là gì
1 LLM đằng sau các Agent
2 Embeddings & Cơ sở dữ liệu Vector (FAISS, Chroma, Pinecone)
3 Framework Agent: LangChain, CrewAI, LangGraph, AutoGen và hơn thế nữa
4 Chọn Công cụ và Mô hình (Đám mây so với Cục bộ)
5 Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM) là gì
6 RAG (Tạo sinh Tăng cường Truy xuất) là gì
7 Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP)
1 Thiết lập Môi trường Phát triển (Ubuntu + VS Code + Conda)
2 Kiểm tra Thiết lập với Agent Thử nghiệm
1 Mẫu Agent ReAct
2 Xây dựng Agent ReAct Tối giản
3 Thêm Công cụ vào Agent của Bạn
4 Suy luận Nhiều bước với Các Quan sát
5 Xử lý Lỗi và Lỗi Công cụ một cách Khéo léo
6 Ghi nhật ký, Giám sát và Đánh giá Agent
7 Giám sát và Đánh giá Agent bằng Prometheus và Grafana
1 Cấu trúc Agent Phân cấp
2 Cộng tác Đa Agent bằng LangGraph
3 Quản lý Bộ nhớ và Trạng thái
4 Quản lý Bộ nhớ và Trạng thái - Mở rộng
5 Phục hồi Lỗi Đa Agent
6 Cân nhắc Đạo đức & An toàn trong AI tác nhân
1 Agent Trợ lý Nghiên cứu Cá nhân - Bài giảng 1
2 Agent Trợ lý Nghiên cứu Cá nhân - Bài giảng 2
3 Agent Trợ lý Nghiên cứu Cá nhân - Bài giảng 3
1 Agent Nhà phân tích Nghiên cứu Đầu tư - Bài giảng 1
2 Agent Nhà phân tích Nghiên cứu Đầu tư - Bài giảng 2
3 Agent Nhà phân tích Nghiên cứu Đầu tư - Bài giảng 3
4 Agent Nhà phân tích Nghiên cứu Đầu tư - Bài giảng 4
1 Kiến trúc Tham chiếu AI tác nhân
2 Chiến lược Dữ liệu trong Kỷ nguyên AI tác nhân
3 Từ Sự phân mảnh AI đến Doanh nghiệp Tự chủ
4 (KHÔNG BẮT BUỘC) LLM Riêng tư & Mặt phẳng Điều khiển Agent cho Doanh nghiệp Tự chủ
5 Tầng Quản trị trong Kiến trúc Agent
1 Tổng kết Khóa học – Những gì bạn đã học
2 Bước tiếp theo – Lộ trình Nghề nghiệp, Chuyên môn hóa, Hệ sinh thái
3 Tài nguyên & Cộng đồng
1 Tiện ích 1 - Tạo API Keys cho OpenAI
2 Tiện ích 2 - Tạo API Keys cho SERP API
3 Tiện ích 3 - Nội dung của tệp .env
4 Tiện ích 4 - Anaconda cho Windows
5 Tiện ích 5 - Làm việc với WSL và VS Code trên Windows
6 Tiện ích 6 - Khởi động kép Ubuntu Windows 11
7 Tiện ích 7 - Tệp Conda Requirements.txt

Giới thiệu khóa học

Agentic AI: From Foundations to Enterprise-Grade Systems

Course Overview

Welcome to Agentic AI: From Foundations to Enterprise-Grade Systems — your complete hands-on guide to designing, building, and deploying intelligent AI agents for real-world applications.

This course is built for developers, AI enthusiasts, and enterprise architects who want to go beyond prompting and explore the agentic capabilities of modern LLMs (Large Language Models).

You’ll learn how to structure AI agents, empower them with tools, manage their memory and state, and evolve them into enterprise-grade, multi-agent systems.

What You Will Learn

  • The fundamentals of Agentic AI and how it differs from traditional prompt engineering

  • Core architectural patterns like the ReAct pattern (Reasoning + Acting)

  • How to build a minimal ReAct agent from scratch in Python

  • How to integrate tools like web search, calculators, databases, APIs, and custom functions

  • Implementing multi-turn reasoning and agent tool-chaining

  • Handling errors, timeouts, and tool failures gracefully

  • Adding logging, monitoring, and agent evaluation capabilities

  • Architecting hierarchical agents, multi-agent collaborations, and role-based delegation

  • Designing and deploying enterprise-grade agents with:

    • LangChain

    • LangGraph

    • CrewAI

    • FAISS Vector Stores

    • OpenAI & Hugging Face Models

    • FastAPI / Flask

    • Cloud / On-Prem Deployment-ready setups

Capstone Projects: Real-World Applications

We don't just teach theory — we build. At the end of the course, you'll complete 3 Capstone Projects that simulate real-world enterprise scenarios:

  1. Capstone 1: Personal Research Assistant Agent

    • Given a topic or query, the agent autonomously gathers, summarizes, and synthesizes information from multiple sources and documents.

    • Uses ReAct reasoning, document retrieval via FAISS vector stores, LangChain tool orchestration, and memory management for contextual continuity.

    • Develop a Chat User Interface

  2. Capstone 2: Investment Research Analyst Agent

    • Given a company name and documents, the agent performs autonomous research, summarization, SWOT analysis, and red-flag detection.

    • Uses tool orchestration, LangChain agents, document loaders, and vector store retrieval.

    • Develop a UI for the use case

Technologies & Frameworks Covered

  • Agentic Design Patterns: ReAct, Hierarchical Agents

  • LLMs: OpenAI (GPT-4, GPT-3.5), Hugging Face Transformers

  • Frameworks: LangChain, LangGraph, CrewAI

  • Memory Architectures: Short-term, Long-term, Vector Store Memory (FAISS, ChromaDB)

  • Tool Integration: APIs, Web Search, Calculators, Custom Tools

  • Vector Databases: FAISS, BM25 hybrid retrieval

  • Server Frameworks: FastAPI, Flask

  • UI: Streamlit

  • Deployment Options: On-Premise, Cloud, Dockerized setups

  • Monitoring & Logging: Custom logging, Agent behavior evaluation, Prometheus, Grafana

  • Error Handling: Graceful fallbacks, retry logic, observation parsing

Why Learn From This Instructor?

Your instructor is a seasoned AI consultant and product leader with decades of experience in building enterprise-scale AI solutions. He has architected GenAI systems across verticals including finance, compliance, ERP, edtech, and customer support, and is now sharing his battle-tested approach to Agentic AI design and deployment.

Who Is This Course For?

This course is ideal for:

  • AI/ML Developers who want to go beyond prompting

  • Backend Developers interested in building LLM-powered systems

  • Product & Tech Leads building AI-first products

  • Enterprise Architects designing GenAI agent stacks

  • Hackathon teams and startup builders

Outcomes You Can Expect

By the end of the course, you will:

  • Understand how to build intelligent, goal-driven agents

  • Gain hands-on experience with real-world tools & vector search

  • Build multi-step reasoning flows with LangChain & LangGraph

  • Deploy scalable, production-ready agent architectures

  • Be confident to apply Agentic AI in enterprise use cases

Key Features

  • Many hands-on code examples

  • Downloadable templates and prompt formats

  • Capstone projects with real-world context

  • Modular code that you can reuse and extend

Take your AI development skills to the next level — Enroll now and start building agents that think, act, and scale.


Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Langchain
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊