Kết quả tìm kiếm: ai agent

Các AI agent vượt xa những lệnh nhắc nhở đơn giản của các chatbot AI thông thường. Chúng quan sát, học hỏi và đưa ra quyết định ngay lập tức.

Khám phá 5 marketplace Agent Skills giúp xây dựng AI agent mạnh mẽ và linh hoạt hơn trong năm 2026.

Bạn đã học được các thành phần, mô hình, công cụ và thực tiễn của các AI agent. Giờ hãy thiết kế một hệ thống agent hoàn chỉnh từ đầu - áp dụng tất cả những gì đã học trong khóa học.

Thiết lập thư mục hoặc nhãn email thử nghiệm để bạn không xử lý toàn bộ hộp thư đến trong quá trình thử nghiệm. Lọc theo nhãn cụ thể như "Agent-Test" để chỉ những email bạn gửi đến đó mới được chọn.

Tìm hiểu AI agent theo 3 cấp độ từ cơ bản tới production: cách hoạt động, planning, memory, tool use, multi-agent system và các kiến trúc AI agent hiện đại.

Năm 2026, các nền tảng như n8n, Zapier, Make và Lindy cho phép bạn xây dựng các AI agent để nghiên cứu chủ đề, trả lời câu hỏi của khách hàng, sàng lọc khách hàng tiềm năng và tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc — tất cả thông qua giao diện kéo thả trực quan.

Khám phá 4 thành phần của mỗi AI agent: Bộ não LLM, công cụ, bộ nhớ và lập kế hoạch. Hiểu cách chúng tương tác thông qua vòng lặp của agent.

Xây dựng một agent chỉ mất một buổi chiều. Duy trì hoạt động ổn định của nó lại cần một chiến lược.

Xây dựng một agent hoạt động tốt trong các bản demo thì dễ. Xây dựng một agent hoạt động đáng tin cậy ở quy mô lớn thì khó. Bài học này sẽ đề cập đến các phương pháp kỹ thuật giúp thu hẹp khoảng cách đó.

Một agent quên hết mọi thứ sau mỗi cuộc trò chuyện giống như một đồng nghiệp bị mất trí nhớ. Bộ nhớ biến các agent từ công cụ chỉ dùng một lần thành trợ lý bền bỉ, xây dựng kiến ​​thức theo thời gian.

Thiết kế các AI Agent tự động có khả năng suy luận, lập kế hoạch và thực thi những nhiệm vụ phức tạp, bao gồm các mô hình sử dụng công cụ, bộ nhớ và hành vi hướng mục tiêu.

Hãy cùng nhau tìm hiểu về các ứng dụng thực tế của AI Agent bằng cách khám phá các ví dụ từ chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán hàng, v.v.

Claude, OpenClaw và AI agent đang thay đổi cách làm việc và mở ra kỷ nguyên tự động hóa mới.

Thiết kế, xây dựng và triển khai các AI agent tự động nghiên cứu, lập kế hoạch và thực hiện những nhiệm vụ nhiều bước — từ các yêu cầu đơn lẻ đến những hệ thống agent được điều phối qua 8 bài học.

Email agent của bạn từ Bài học 4 hoạt động. Nhưng nó hơi "ngu ngốc".

Bạn đã biết 4 thành phần của một agent. Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu 3 mẫu thiết kế định nghĩa cách các agent sử dụng những thành phần đó để giải quyết vấn đề.

Giờ đây bạn hiểu rõ hơn về tính an toàn của AI agent so với hầu hết những người đã sử dụng OpenClaw trong nhiều tháng. Kiến thức đó là lợi thế thực sự của bạn.

Sử dụng các AI agent để thiết kế trực tiếp trên Figma canvas của bạn. Thiết lập MCP, tạo màn hình từ văn bản, áp dụng hệ thống thiết kế của bạn và viết các skill tùy chỉnh.

Dùng công cụ mà không có kế hoạch cũng giống như xây nhà mà không có bản thiết kế. Bài học này dạy các agent cách lập kế hoạch chiến lược và thích ứng khi thực tế không khớp với kỳ vọng.

Khám phá Multi-Agent Systems: cách nhiều AI làm việc cùng nhau, kiến trúc MAS, ứng dụng thực tế và tương lai Agentic AI. Hướng dẫn chuyên sâu 2026.

Bạn đã biết cách hoạt động của Voice AI. Bạn biết cách thiết kế các cuộc hội thoại và viết các prompt được tối ưu hóa cho giọng nói. Nhưng câu hỏi thực sự quan trọng là: Bạn nên triển khai nó ở đâu?

Khám phá lý do tại sao năm 2026 là bước ngoặt cho Voice AI và những gì bạn sẽ học được trong khóa học này về xây dựng các voice agent được hỗ trợ bởi AI.

AI agent không chỉ tạo ra văn bản. Nó lập kế hoạch cho các tác vụ nhiều bước, sử dụng những công cụ (duyệt web, lập trình, quản lý file), ghi nhớ ngữ cảnh giữa các phiên và quyết định những việc cần làm tiếp theo mà không cần bạn can thiệp.

Bạn không thể chỉ triển khai rồi bỏ mặc. Voice agent cần được kiểm tra có hệ thống, giám sát liên tục và đảm bảo chất lượng tự động. Bài học này sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện.