Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI dành cho Teams Khóa Học Đào Tạo
Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI là một tác nhân lập trình dựa trên dòng lệnh, mã nguồn mở được viết bằng Rust, ra mắt vào năm 2025. Nó thực thi các câu lệnh prompts (gợi ý), thao tác tệp và các tác vụ đa bước trực tiếp từ giao diện dòng lệnh, hỗ trợ cả API đám mây và nền tảng cục bộ thông qua giao thức API tương thích với OpenAI.
Khóa học đào tạo trực quan này (thực hiện trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm và nhóm DevOps muốn sử dụng Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI để tự động hóa các tác vụ lập trình, xem lại mã nguồn và chạy các quy trình làm việc đa bước từ terminal.
Kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:
- Cài đặt và cấu hình Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI cho cá nhân và nhóm.
- Thực hiện các tác vụ lập trình, chỉnh sửa tệp và lệnh shell thông qua các câu lệnh tự nhiên.
- Sử dụng chế độ phê duyệt để quản lý mức độ tự động của tác nhân một cách an toàn.
- Tích hợp Công cụ Dòng lệnh Codex với Git, quy trình CI (tích hợp liên tục) và máy chủ MCP.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
- Nhiều bài tập thực hành và luyện tập.
- Huấn luyện viên hướng dẫn thực hiện trong môi phòng lab trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI
- Codex CLI là gì và kiến trúc mã nguồn mở bằng Rust năm 2025
- Tính năng chính: prompts (câu lệnh gợi ý), thao tác tệp, thực thi bash, và các tác vụ đa bước
- So sánh với Claude Code và các tác nhân terminal khác
- Tổng quan về chế độ phê duyệt và giới hạn bảo mật
Cài đặt và Thiết lập
- Cài đặt Codex CLI trên macOS và Linux
- Cấu hình khóa API cho OpenAI và các nhà cung cấp tương thích
- Kết nối với nền tảng cục bộ thông qua Ollama và Atomic Chat
- Cài đặt môi trường phát triển từ xa qua SSH
Lệnh Làm việc Cốt lõi
- Chạy các prompts đơn lẻ và phiên đa lượt
- Thao tác đọc, ghi và chỉnh sửa tệp từ câu lệnh
- Thực thi lệnh shell và xử lý đầu ra thông qua pipeline
- Quản lý thư mục làm việc và ngữ cảnh dự án
Chế độ Phê duyệt và An toàn
- Cấu hình chế độ tự động, hỏi trước khi thực thi, và hoàn toàn thủ công
- Xử lý sandboxing và phiên chỉ đọc so với cho phép ghi
- Xử lý an toàn các lệnh phá hủy và xóa tệp
Tích hợp Git và CI
- Sử dụng Codex CLI để tạo các commit và diff (chênh lệch mã)
- Cài đặt pre-commit hooks với sự xem xét của tác nhân
- Chạy Codex CLI trong môi trường CI không giao diện (headless)
- Tích hợp với GitHub Actions và GitLab CI
Tích hợp Máy chủ MCP
- Kết nối đến các máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)
- Mở rộng khả năng công cụ thông qua điểm cuối MCP tùy chỉnh
- Xây dựng công cụ MCP nội bộ cho hệ thống riêng
Hỗ trợ Đa Nền tảng
- Chuyển đổi giữa các API của OpenAI, Gemini và GitHub Models
- Suy luận cục bộ với Ollama và các điểm cuối tự lưu trữ
- Chiến lược chọn mô hình cân bằng giữa độ trễ và chất lượng
Bố trí Nhóm và Quản trị
- Cấu hình chung và quản lý bí mật (secrets) dùng chung
- Chính sách sử dụng và nhật ký kiểm toán cho doanh nghiệp
- Thiết lập các prompt và giới hạn chuẩn hóa cho nhóm
Prompt Tùy chỉnh và Quy trình
- Viết các mẫu prompt có thể tái sử dụng
- Chaining (xếp chuỗi) các tác vụ cho dự án refactoring phức tạp
- Xử lý hàng loạt nhiều tệp và kho lưu trữ
Tối ưu Hiệu suất
- Hiểu rõ đặc tính hiệu suất của Rust
- Tối ưu hóa việc sử dụng token cho dự án lớn
- Quản lý bộ đệm và trạng thái phiên
Xử lý Sự cố Thường gặp
- Khắc phục sự cố kết nối với các nền tảng backend
- Debug lỗi mơ hồ hoặc hiểu nhầm từ prompt
- Xử lý giới hạn tốc độ (rate limiting) và chiến lược thử lại
Thực tiễn Tốt nhất về Bảo mật
- Bảo vệ khóa API trong môi trường chia sẻ
- Ngăn chặn tấn công injection prompt và chiếm quyền điều khiển lệnh
- Xét tính phù hợp về khu vực dữ liệu và tuân thủ quy định
Tóm tắt và Bước Tiếp theo
- Tóm tắt các khả năng cốt lõi và quy trình làm việc
- Tài nguyên cộng đồng và đóng góp mã nguồn mở
- Chuyển tiếp sang các chủ đề điều phối đa tác nhân nâng cao
Yêu cầu
- Kinh nghiệm phát triển phần mềm trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào
- Sử dụng cơ bản dòng lệnh và terminal
- Hiểu biết cơ bản về Git
Mục tiêu người tham gia
- Các nhà phát triển phần mềm muốn sử dụng các tác nhân terminal dựa trên AI trong quy trình làm việc của họ
- Kỹ sư DevOps đang khám phá công cụ AI viết bằng Rust
- Trưởng nhóm hoặc người ra quyết định đang đánh giá khả năng áp dụng Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI cho toàn nhóm
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI dành cho Teams Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI dành cho Teams Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Công cụ Dòng lệnh Codex của OpenAI dành cho Teams - Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Phát triển Đại lý với Gemini 3 và Google Antigravity
21 GiờGoogle Antigravity là một môi trường phát triển đại lý được thiết kế để xây dựng các đại lý tự động có khả năng lập kế hoạch, suy luận, lập trình và hành động thông qua các khả năng đa phương thức của Gemini 3.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia kỹ thuật cấp cao muốn thiết kế, xây dựng và triển khai các đại lý tự động bằng cách sử dụng Gemini 3 và môi trường Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham dự sẽ có thể:
- Xây dựng các quy trình làm việc tự động sử dụng Gemini 3 để suy luận, lập kế hoạch và thực thi.
- Phát triển các đại lý trong Antigravity có thể phân tích nhiệm vụ, viết mã và tương tác với công cụ.
- Tích hợp các đại lý được điều khiển bởi Gemini với các hệ thống doanh nghiệp và API.
- Tối ưu hóa hành vi, an toàn và độ tin cậy của đại lý trong các môi trường phức tạp.
Định dạng Khóa học
- Các minh họa chuyên gia kết hợp với các cuộc thảo luận tương tác.
- Thực hành thử nghiệm phát triển đại lý tự động.
- Triển khai thực tế bằng Antigravity, Gemini 3 và các công cụ đám mây hỗ trợ.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Nếu đội ngũ của bạn cần hành vi đại lý cụ thể cho lĩnh vực hoặc tích hợp tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh chương trình.
Nâng Cao Công Nghệ Antigravity: Vòng Lặp Phản Hồi, Học Tập và Bộ Nhớ Dài Hạn của Đại Lý
14 GiờGoogle Antigravity là một khung công nghệ tiên tiến để thí nghiệm với các đại lý hoạt động lâu dài và các hành vi tương tác phát sinh.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn thiết kế, phân tích và tối ưu hóa đại lý có khả năng lưu trữ ký ức, cải thiện qua phản hồi và tiến hóa trong thời gian hoạt động dài.
Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có được kỹ năng để:
- Thiết kế cấu trúc bộ nhớ dài hạn cho sự tồn tại của đại lý.
- Thực hiện các vòng lặp phản hồi hiệu quả để định hình hành vi của đại lý.
- Đánh giá quỹ đạo học tập và sự thay đổi mô hình.
- Tích hợp cơ chế bộ nhớ vào các hệ sinh thái phức tạp của nhiều đại lý.
Định Dạng Khóa Học
- Thảo luận do chuyên gia hướng dẫn kết hợp với các trình diễn kỹ thuật.
- Thám hiểm thực tế thông qua các thách thức thiết kế có cấu trúc.
- Áp dụng các khái niệm vào môi trường đại lý mô phỏng.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Nếu tổ chức của bạn cần nội dung tùy chỉnh hoặc ví dụ cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh khóa đào tạo này.
Nâng cao Tích hợp Mastra: API, Công cụ, Dữ liệu Doanh nghiệp & Hệ thống Ngoài
21 GiờMastra là một khung hỗ trợ tích hợp sâu giữa các đại lý AI, API, ứng dụng doanh nghiệp và hệ thống dữ liệu ngoài.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư trung cấp muốn xây dựng các tích hợp đáng tin cậy, an toàn và có khả năng mở rộng giữa các đại lý Mastra và hệ sinh thái doanh nghiệp rộng lớn hơn.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ sẵn sàng để:
- Triển khai các tích hợp dựa trên API giữa các đại lý Mastra và dịch vụ ngoài.
- Kết nối hệ thống dữ liệu doanh nghiệp và công cụ với quy trình làm việc tự động của đại lý.
- Áp dụng các thực hành tốt nhất về trao đổi dữ liệu an toàn và xác thực.
- Thiết kế các lớp tích hợp có khả năng mở rộng, dễ bảo trì và sẵn sàng cho sản xuất.
Định dạng Khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành về kỹ thuật tích hợp và API.
- Thực hiện phòng thí nghiệm trực tiếp sử dụng các tình huống doanh nghiệp thực tế.
Các Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Các kịch bản API tùy chỉnh, bản đồ hệ thống doanh nghiệp, hoặc các workshop tích hợp dữ liệu có sẵn theo yêu cầu.
Những Agent AI Tương Tác: AgentCore Memory, Trình Chuyển Đổi Mã và Công Cụ Trình Duyệt trong Hoạt Động
14 GiờAgentCore cung cấp khả năng lưu trữ bộ nhớ, một trình thông dịch mã an toàn và một công cụ trình duyệt giúp các agent AI có thể cung cấp các trải nghiệm tương tác, động và nhận thức ngữ cảnh.
Khóa học này được dẫn dắt bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được thiết kế cho các kỹ thuật viên trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế và triển khai các agent AI có khả năng giữ trữ ngữ cảnh dài hạn, tính toán theo yêu cầu và tương tác trực tiếp với các giao diện web UI.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:
- Triển khai bộ nhớ AgentCore cho các luồng công việc có trạng thái, nhận thức ngữ cảnh.
- Tận dụng trình thông dịch mã an toàn cho các phép tính và biến đổi động.
- Tích hợp công cụ trình duyệt để lấy dữ liệu thời gian thực và tương tác với giao diện người dùng.
- Thiết kế các agent tương tác cho các trường hợp sử dụng phân tích, hỗ trợ khách hàng và nghiên cứu.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Các bài tập thực hành với bộ nhớ và công cụ AgentCore.
- Các nghiên cứu trường hợp trong các tình huống phân tích, tự động hóa và hỗ trợ khách hàng.
Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Tăng Tốc Triển Khai AI Agent với AgentCore Runtime & Gateway
14 GiờAgentCore Runtime & Gateway là một cặp dịch vụ của AWS được thiết kế để đóng gói, triển khai và tiết lộ an toàn các AI agent với các tích hợp đơn giản với các hệ thống bên ngoài.
Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các đội kỹ thuật cấp trung muốn chuyển từ các nguyên mẫu agent sang sản xuất bằng cách nắm vững AgentCore Runtime để triển khai và Gateway để kết nối an toàn và tích hợp API.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt môi trường AgentCore Runtime và đóng gói agent để triển khai.
- Tiết lộ agent thông qua Gateway với các điểm cuối được xác thực, giới hạn tốc độ.
- Tích hợp các công cụ và API bên ngoài vào các luồng làm việc của agent bằng các hợp đồng ổn định.
- Cài đặt khả năng quan sát, ghi nhật ký và giám sát sử dụng cho hoạt động sản xuất.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Phòng thí nghiệm thực hành với các triển khai Runtime và tích hợp Gateway.
- Các bài tập thực tiễn tập trung vào tính đáng tin cậy, an ninh và triển khai.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Antigravity cho Người Phát Triển: Xây Dựng Ứng Dụng Đặt AI Làm Trung Tâm
21 GiờAntigravity là một nền tảng phát triển được thiết kế để xây dựng các ứng dụng đặt AI làm trung tâm.
Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển ở mức độ trung cấp muốn tạo ra các ứng dụng thực tế sử dụng các đại lý tự động hóa trong môi trường Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ được trang bị để:
- Phát triển các ứng dụng dựa trên các đại lý tự động và phối hợp.
- Sử dụng IDE, trình soạn thảo, terminal và trình duyệt của Antigravity cho quá trình phát triển từ đầu đến cuối.
- Quản lý các quy trình làm việc đa đại lý bằng Agent Manager.
- Tích hợp khả năng của đại lý vào các hệ thống phần mềm cấp sản phẩm.
Định Dạng Khóa Học
- Các bài trình bày pha trộn với các ví dụ minh họa sâu sắc.
- Thực hành nhiều và các bài tập hướng dẫn.
- Công việc thực hiện bên trong môi trường Antigravity trực tiếp.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để có nội dung được tùy chỉnh phù hợp với stack phát triển của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này.
Bắt Đầu với Antigravity: Giới Thiệu về IDE Định Hướng Đại Lý
14 GiờGoogle Antigravity là một môi trường phát triển định hướng đại lý được thiết kế để tối ưu hóa quy trình kỹ thuật thông qua tự động hóa thông minh.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người thực hành mới muốn khám phá các kiến thức cơ bản về Antigravity và hiểu cách môi trường lập trình định hướng đại lý tăng cường hiệu suất làm việc.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:
- Cài đặt và cấu hình Google Antigravity.
- Điều hướng và hiểu cả Giao diện Biên tập (Editor View) và Giao diện Quản lý (Manager View).
- Làm việc hiệu quả với các đại lý để tự động hóa các nhiệm vụ phát triển đơn giản.
- Sử dụng Antigravity để tạo, tinh chỉnh và quản lý các tập tin dự án.
Định dạng của Khóa Học
- Giải thích của giảng viên được hỗ trợ bởi các biểu diễn thời gian thực.
- Bài tập hướng dẫn tập trung vào việc sử dụng đại lý một cách thực tế.
- Khám phá thực tế các tính năng cốt lõi của Antigravity trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tổ chức một chương trình tùy chỉnh.
Antigravity cho Tự động hóa Web và Công việc Dựa trên Trình duyệt
21 GiờGoogle Antigravity là một nền tảng để xây dựng các đại lý có khả năng tương tác với các ứng dụng web, môi trường trình duyệt và quy trình làm việc đa bề mặt.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia cấp trung muốn xây dựng, tự động hóa và kiểm thử các quy trình làm việc dựa trên trình duyệt bằng Google Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Tạo đại lý tương tác với các ứng dụng web trên bề mặt trình duyệt.
- Tự động hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối qua nhiều ngữ cảnh trình duyệt.
- Kiểm tra và khắc phục sự cố cho hành vi của đại lý trong môi trường được điều khiển bởi giao diện người dùng.
- Thực hiện các chiến lược tự động hóa đa bề mặt bằng Antigravity.
Định dạng của Khóa học
- Hướng dẫn có hỗ trợ bằng các ví dụ minh họa.
- Các hoạt động thực hành và bài tập dựa trên kịch bản.
- Thực hiện quy trình làm việc của đại lý trong môi trường phòng thí nghiệm tương tác.
Tùy chỉnh Khóa học
- Đối với yêu cầu đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để điều chỉnh khóa học theo mục tiêu của bạn.
Xây dựng các AI Agent Quản lý hoàn toàn với AgentCore: Từ khái niệm đến Sản xuất
14 GiờAgentCore đơn giản hóa quá trình xây dựng, cải tiến và giám sát các agent AI quản lý đầy đủ bằng cách cung cấp một bộ dịch vụ thống nhất phù hợp cho việc triển khai theo quy mô.
Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ cấp độ sơ cấp đến trung cấp muốn có kinh nghiệm thực tế trong việc tạo ra các agent AI sẵn sàng sản xuất với AgentCore.
Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Hiểu về các khả năng cốt lõi của AgentCore trong việc phát triển agent AI.
- Thiết kế và cấu hình các agent AI đơn giản bằng các dịch vụ quản lý.
- Tích hợp các quy trình làm việc để nâng cao chức năng của agent.
- Triển khai và giám sát các agent AI cho các môi trường sản xuất.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Bài tập thực hành với các dịch vụ AgentCore.
- Các bài tập dẫn dắt từ khái niệm agent đến triển khai.
Tùy chọn Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu một khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Phát triển AI Agent với Mastra
14 GiờKhóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm đến các lập trình viên phần mềm và đội ngũ kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn xây dựng các hệ thống AI có khả năng mở rộng và quan sát được bằng Mastra.
Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:
- Hiểu kiến trúc của Mastra và cách nó tích hợp với LLMs và API bên ngoài.
- Thiết kế và triển khai AI agents và workflows bằng TypeScript.
- Sử dụng các công cụ quan sát và bộ nhớ của Mastra để giám sát và cải thiện hiệu suất agent.
- Triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất, tận dụng các tính năng của framework Mastra.
Mastra: Đebug, Đánh Giá và Bảo Đảm Chất Lượng cho Các Đại Lý AI
21 GiờMastra là một khung công cụ cung cấp các phương tiện có cấu trúc để đánh giá, debug và đảm bảo độ tin cậy của các đại lý AI hoạt động trong các quy trình phức tạp.
Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia có trình độ trung cấp, những người muốn kiểm tra nghiêm ngặt hành vi của đại lý, cải thiện độ tin cậy và triển khai quy trình đánh giá đo lường.
Cuối khóa học, người tham dự sẽ tự tin:
- Áp dụng các kỹ thuật debug để xác định và sửa chữa các vấn đề về hành vi của đại lý.
- Đánh giá các đại lý sử dụng các chỉ số, tiêu chuẩn và điểm chất lượng có cấu trúc.
- Triển khai công cụ và quy trình làm việc theo dõi độ tin cậy, sự sai lệch và ảo tưởng.
- Thiết kế các chiến lược QA đảm bảo hiệu suất đại lý nhất quán và dự đoán được.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành debug và đánh giá.
- Phân tích hành vi đại lý trực tiếp sử dụng các công cụ quan sát.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Có thể sắp xếp các kịch bản kiểm tra độ tin cậy tùy chỉnh và phương pháp QA cụ thể cho ngành theo yêu cầu.
Mastra Ops & Production Engineering: Triển khai và mở rộng AI Agents
21 GiờMastra là một framework vận hành được thiết kế để tối ưu hóa việc triển khai, mở rộng và quản lý vòng đời của các AI agents trong môi trường sản xuất.
Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia kỹ thuật từ trình độ trung cấp đến nâng cao, những người cần vận hành hóa AI agents một cách tin cậy và hiệu quả trên các hệ thống sản xuất.
Sau khi hoàn thành khóa huấn luyện này, học viên sẽ được trang bị để:
- Triển khai AI agents dựa trên Mastra vào các môi trường sản xuất cấp độ cao.
- Mở rộng agents theo chiều ngang và chiều dọc bằng cách sử dụng các nguyên语素 của nền tảng gốc.
- Triển khai các pipeline giám sát để theo dõi hành vi và hiệu suất của agents.
- Tối ưu hóa cấu hình runtime để giảm độ trễ, chi phí và rủi ro vận hành.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế.
- Thực hiện live-lab sử dụng môi trường được chứa và quản lý.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Tùy chỉnh chủ đề, bài tập thực hành hoặc kịch bản cụ thể của ngành có sẵn theo yêu cầu.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 GiờMastra là một khung công tác cho phép tự động hóa quy trình phức tạp và phối hợp giữa nhiều đại lý AI hoạt động trong các hệ thống phân tán.
Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho những người thực hành ở mức trung cấp muốn thiết kế, điều phối và vận hành quy trình làm việc đa đại lý trên quy mô lớn.
Bằng cách hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có được các kỹ năng để:
- Thiết kế các quy trình làm việc phức tạp bằng khả năng điều phối của Mastra.
- Điều phối nhiều đại lý thực hiện các tác vụ đồng thời hoặc phụ thuộc nhau.
- Triển khai các công cụ giám sát và gỡ lỗi cho việc thực thi quy trình làm việc.
- Tối ưu hóa logic điều phối để đảm bảo độ tin cậy, băng thông và hiệu suất tự động hóa.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Bài tập thiết kế và tự động hóa quy trình làm việc thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm containerized.
Tùy chỉnh khóa học
- Các kịch bản tự động hóa tùy chỉnh, tích hợp doanh nghiệp hoặc mô hình quy trình làm việc có thể được cung cấp theo yêu cầu.
Quản Lý Quy Trình Làm Việc của Đại Lý trong Google Antigravity: Đóng Gói, Kế Hoạch và Sản Phẩm Trung Gian
14 GiờGoogle Antigravity là một nền tảng phát triển tập trung vào đại lý, được sử dụng để điều phối, giám sát và phối hợp các quy trình làm việc dựa trên AI.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những chuyên gia có trình độ trung cấp mong muốn thiết kế, quản lý và tối ưu hóa các quy trình làm việc đa đại lý trong Google Antigravity.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham gia sẽ nắm được các kỹ năng để:
- Cấu hình trách nhiệm của đại lý và các đường ống điều phối trong giao diện Manager.
- Tạo và giải thích các sản phẩm trung gian Antigravity, bao gồm danh sách công việc, kế hoạch, nhật ký và bản ghi trình duyệt.
- Thực hiện các chiến lược xác minh để đảm bảo các hành động của đại lý luôn minh bạch và có thể kiểm toán.
- Tối ưu hóa sự hợp tác đa đại lý cho các công việc phát triển và vận hành phức tạp.
Định dạng Khóa Học
- Bài giảng hướng dẫn và minh họa thực tế.
- Bài tập dựa trên tình huống tập trung vào các thách thức quy trình làm việc thực tế.
- Thử nghiệm thực tế trong không gian làm việc Antigravity trực tiếp.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Nếu bạn cần một phiên bản tùy chỉnh của khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để thảo luận các lựa chọn tùy chỉnh.
Kiểm thử & Xác minh Mã do Đại lý Tạo ra: Đảm bảo Chất lượng trong Antigravity
14 GiờAntigravity là một khung công tác đại diện cho các quy trình phát triển được dẫn dắt bởi đại lý tiên tiến.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho những chuyên gia trung cấp đến nâng cao mong muốn xác minh, kiểm định và bảo mật đầu ra do các AI agent tạo ra trong các môi trường được Antigravity điều khiển.
Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:
- Đánh giá độ chính xác và an toàn của các đối tượng mã được sinh bởi đại lý.
- Sử dụng các kỹ thuật có cấu trúc để xác minh các tác vụ do đại lý thực hiện.
- Phân tích hiệu quả các bản ghi trình duyệt và theo dõi hoạt động của đại lý.
- Áp dụng các nguyên tắc QA và bảo mật để đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc của đại lý.
Định dạng khóa học
- Hướng dẫn kỹ thuật và thảo luận do giáo viên hướng dẫn.
- Bài tập thực hành tập trung vào việc xác minh các quy trình làm việc của đại lý thực tế.
- Kiểm thử và xác minh trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Có thể điều chỉnh các kịch bản, quy trình làm việc và ví dụ kiểm thử theo yêu cầu.