Khóa học AI Agents with LangChain và LangGraph

Khóa học AI Agents with LangChain và LangGraph được ghi lại lại và hỗ trợ LangChain phiên bản 1.0+

Đối tượng lý tưởng: nhà phát triển phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư AI/ML

Trong thời đại Generative AI đang bùng nổ, việc nắm bắt cách xây dựng AI Agent hiệu quả đã trở thành một trong những kỹ năng hot nhất trên thị trường việc làm. Khóa học này được thiết kế để đưa bạn từ mức độ hiểu biết trung bình về Python lên thành một nhà phát triển có khả năng thiết kế và triển khai các AI Agents thực tế, dùng các thư viện tiên tiến LangChain và LangGraph. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, mỗi mô-đun đều đi kèm với ví dụ thực tế và dự án mini, giúp bạn áp dụng kiến thức ngay trên máy của mình.

Lưu ý quan trọng: Khóa học này không dành cho người mới bắt đầu. Bạn cần có nền tảng lập trình Python và kinh nghiệm phát triển phần mềm, vì các bài tập yêu cầu thao tác với API, cấu hình môi trường và debug mã.

Bạn sẽ xây dựng gì?

Search Agent – một công cụ tìm kiếm thông minh dựa trên LLM, có khả năng truy xuất dữ liệu từ internet hoặc cơ sở dữ liệu nội bộ, và trả về kết quả ngắn gọn, chính xác.
Documentation Helper – chatbot chuyên hỗ trợ đọc và giải đáp câu hỏi về tài liệu gói Python (hoặc bất kỳ tài liệu nào bạn tải lên) bằng công nghệ Retrieval và RAG, giúp tiết kiệm thời gian tra cứu.
Slim ChatGPT Code Interpreter – một trợ lý thực thi mã Python nhẹ, có khả năng chạy các đoạn script trong môi trường cách ly, trả về kết quả và giải thích từng bước thực hiện.
Prompt Engineering Theory Section – phần học sâu về cách thiết kế prompt, bao gồm kỹ thuật Few‑shot, Chain‑of‑Thought và ReAct, giúp bạn khai thác tối đa khả năng suy luận của mô hình.
Giới thiệu LangGraph – hướng dẫn cách xây dựng đồ thị công việc phức tạp, cho phép bạn mô hình hoá chuỗi tác vụ và quản lý trạng thái một cách linh hoạt.
Giới thiệu Model Context Protocol (MCP) – tiêu chuẩn hoá việc truyền ngữ cảnh giữa các mô hình, giảm thiểu lỗi và tăng khả năng tái sử dụng mô-đun.
Ice Breaker Agent – một AI agent tự động tìm kiếm trên Google, thu thập hồ sơ LinkedIn và Twitter, trích xuất thông tin công khai và tạo ra các lời mở đầu cá nhân hoá cho mục đích bán hàng hoặc networking.

Các chủ đề chính được đề cập

AI Agents & Agentic AI – khái niệm, kiến trúc, cách thiết kế và triển khai các agent có khả năng tự quyết định.
LangChain & LangGraph – giới thiệu các lớp cốt lõi, cách cấu hình, và các API mới nhất hỗ trợ chuỗi tác vụ.
Lịch sử phát triển LLM & GenAI – các mốc quan trọng, xu hướng hiện tại và dự đoán tương lai.
Prompt Engineering – cách tạo prompt hiệu quả: Few‑shot prompting, Chain‑of‑Thought, ReAct prompting, và các chiến lược tối ưu hoá.
Context Engineering – quản lý ngữ cảnh trong các vòng hội thoại dài, cách lưu trữ và truy xuất thông tin liên quan.
Chat Models – phân loại, ưu nhược điểm và cách tùy biến các mô hình đối thoại như GPT‑4, Claude, Llama.
Mô hình nguồn mở – cách tích hợp các mô hình mã nguồn mở, tối ưu chi phí và bảo mật.
PromptTemplates & LangChain Hub – xây dựng và tái sử dụng các mẫu prompt, chia sẻ trên Hub để cộng đồng có thể khai thác.
Output Parsers & Pydantic Output Parsers – trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ kết quả mô hình, giảm thiểu lỗi parsing.
Chains – tạo chuỗi xử lý dữ liệu: create_retrieval_chain, create_stuff_documents_chain, và các phương pháp kết nối đa bước.
Agents & Custom Agents – xây dựng agent tùy chỉnh, bao gồm Python Agents, CSV Agents, và Agent Routers để định tuyến yêu cầu.
OpenAI Functions & Tool Calling – cách gọi công cụ bên ngoài từ LLM, thiết kế hàm tùy chỉnh để mở rộng tính năng.
Toolkits & Memory – quản lý bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn, hỗ trợ các tác vụ phụ thuộc vào lịch sử hội thoại.
Vectorstores – Pinecone, FAISS, Chroma – xây dựng các kho vectơ để thực hiện tìm kiếm tương đồng hiệu quả.
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) – kết hợp Retrieval và Generation để cung cấp câu trả lời dựa trên tài liệu thực tế.
DocumentLoaders & TextSplitters – chuẩn bị dữ liệu, chia nhỏ văn bản, tối ưu tải dữ liệu vào vectorstore.
Streamlit & Copilotkit – phát triển giao diện web tương tác nhanh chóng cho các agent, tạo demo thực tế.
LCEL, LangSmith, LangGraph – công cụ giám sát, ghi log và kiểm thử pipeline, giúp bạn duy trì chất lượng sản phẩm.
Cursor IDE & GIST – khám phá môi trường phát triển hiện đại, các tính năng tăng năng suất như Composter và Chat.
Model Context Protocol (MCP) – khuôn khổ chuẩn hoá ngữ cảnh mô hình, tích hợp sâu vào hệ sinh thái LangChain.

Lý do nên tham gia khóa học này

Phạm vi cập nhật – bao phủ LangChain phiên bản 1.+ và hệ sinh thái LangGraph mới nhất, giúp bạn luôn làm việc với công nghệ hiện tại.
Độ thực tiễn cao – các dự án được thực hiện trên môi trường thực, sử dụng API thực tế như OpenAI, Pinecone, giảm khoảng cách giữa học và làm.
Cơ hội nghề nghiệp – nhu cầu chuyên gia AI Agents và GenAI đang tăng mạnh, chứng nhận hoàn thành khóa học sẽ tăng sức hấp dẫn trên CV.
Hướng dẫn chi tiết & có cấu trúc – mỗi module được chia thành video ngắn, tài liệu PDF và code mẫu, tránh lãng phí thời gian.
Đa dạng môi trường phát triển – không ràng buộc IDE, bạn có thể dùng VS Code, Jupyter, hoặc bất kỳ trình soạn thảo nào có hỗ trợ Python.

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư phần mềm muốn học cách xây dựng các ứng dụng AI sinh tạo sử dụng LangChain và LangGraph, từ việc quản lý prompt đến triển khai agent phức tạp.
Nhà phát triển muốn hội nhập vào xu hướng GenAI, nâng cấp kỹ năng Python bằng cách tích hợp các mô hình LLM và xây dựng pipeline tự động.
Kỹ thuật viên dữ liệu muốn khám phá cách truy xuất và xử lý dữ liệu bằng RAG, vectorstores và công cụ tool‑calling trong môi trường doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

Liệu tôi có thể tham gia nếu chưa có kinh nghiệm AI? Khóa học không dành cho người mới, nhưng nếu bạn đã có nền tảng Python và kinh nghiệm lập trình, bạn sẽ theo kịp tốc độ.
Có cần sử dụng PyCharm? Không. Bạn có thể dùng bất kỳ IDE nào như VS Code, Jupyter Notebook, hoặc thậm chí là môi trường trực tuyến.
Cần chuẩn bị môi trường gì trước khi bắt đầu? Đề nghị cài đặt Python 3.10+, pip, và các thư viện cơ bản: langchain, langgraph, openai, pandas, requests. Hướng dẫn cài đặt chi tiết có trong phần Bắt đầu của khóa học.

Trải nghiệm cá nhân của tôi

Là một học viên đã hoàn thành toàn bộ chương trình, tôi cảm nhận được sự cân bằng tuyệt vời giữa lý thuyết và thực hành. Việc giảng viên đưa ra mỗi khái niệm kèm theo một dự án nhỏ thực tế giúp tôi không chỉ đọc mà còn "làm" ngay, từ đó nhanh chóng nắm bắt được cách tích hợp các thành phần như Prompt Templates, Vectorstores và Agent Routers.

Một trong những điểm mạnh nổi bật là phần Prompt Engineering. Các ví dụ chi tiết, từ Few‑shot đến ReAct, được minh hoạ bằng code chạy được ngay trên notebook, giúp tôi hiểu sâu về cách LLM suy nghĩ và đưa ra quyết định. Khi tôi áp dụng những kiến thức này để tạo Ice Breaker Agent, tôi đã nhận được phản hồi tích cực từ đồng nghiệp về khả năng tự động thu thập dữ liệu mạng xã hội và tạo lời mở đầu cá nhân hoá.

Ngược lại, một vài video có độ dài trên 30 phút khiến tôi cảm thấy hơi dài dòng. Đối với người bận rộn, việc chia nhỏ video thành các phần ngắn hơn hoặc cung cấp timestamps chi tiết sẽ cải thiện trải nghiệm. Thêm vào đó, tài liệu hướng dẫn về các dịch vụ trả phí như Pinecone có thể được mở rộng hơn, ví dụ bằng cách cung cấp hướng dẫn cấu hình miễn phí để người học không gặp trở ngại khi bắt đầu.

Về cấu trúc, khóa học được sắp xếp hợp lý từ khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao. Bắt đầu với những khái niệm về AI Agents, tiếp đến LangChain, rồi vào RAG, và cuối cùng là dự án lớn như Search Agent. Sự tiến bộ này tạo cảm giác "độ cao" khi tôi hoàn thành mỗi mô-đun, đồng thời giảm nguy cơ bỏ dở vì không thấy tiến triển.

Một số mẹo tôi muốn chia sẻ cho các bạn mới bắt đầu (dù không phải người hoàn toàn mới, nhưng vẫn cần định hướng):

Chuẩn bị môi trường trước – Cài đặt Python 3.10+, tạo virtual environment và cài các gói hướng dẫn ngay trong phần “Setup”. Điều này giúp tránh lỗi phiên bản.
Sử dụng Jupyter Notebook hoặc VS Code – Các notebook cung cấp đầu ra trực quan, giúp bạn theo dõi từng bước thực hiện.
Đọc kỹ traceback – Khi gặp lỗi, đừng vội bỏ qua thông báo. Thông thường, lỗi xuất phát từ sai version thư viện hoặc thiếu API key.
Thử nghiệm với mô hình mã nguồn mở – Trước khi sử dụng OpenAI API trả phí, bạn có thể chạy Llama hoặc Mistral trên máy cục bộ để hiểu cách hoạt động của LLM.
Bảo mật API key – Đặt chúng trong biến môi trường (.env) và không chia sẻ công khai trong code.
Tham khảo tài liệu cộng đồng – GitHub Issues và forum LangChain thường có các giải pháp nhanh cho các vấn đề thường gặp.

Tham khảo danh mục liên quan

Để mở rộng kiến thức và khám phá thêm các khóa học bổ trợ, bạn có thể truy cập danh mục Development và Generative AI. Các danh mục này cung cấp nhiều tài nguyên học tập hữu ích cho việc phát triển phần mềm và AI sinh tạo.

Cuối cùng, nếu bạn đang tìm kiếm khóa học AI Agents with LangChain và LangGraph miễn phí để bắt đầu hành trình nâng cao kỹ năng AI, đây là lựa chọn lý tưởng cho những ai đã có nền tảng Python và mong muốn áp dụng công nghệ tiên tiến ngay hôm nay.