Xây Dựng Agent Thông Minh với Vertex AI Agent Builder & RAG Khóa Học Đào Tạo

AutoGen là một khung làm việc mã nguồn mở từ Microsoft để xây dựng các ứng dụng đa đại lý sử dụng LLMs, công cụ, bộ nhớ và tương tác người dùng.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên dẫn dắt này dành cho các nhà phát triển và kiến trúc sư cấp cao muốn thiết kế và triển khai các đại lý được tùy chỉnh sâu bằng cách sử dụng API dựa trên Python, khả năng gọi chức năng và chuỗi công cụ mô-đun của AutoGen.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển các đại lý tùy chỉnh với logic theo vai trò và định tuyến công cụ.
• Xây dựng luồng làm việc động sử dụng chức năng gọi tiên tiến và chuyển đổi ngữ cảnh.
• Triển khai các mô-đun bộ nhớ và khung quy hoạch trong nhóm đại lý.
• Xử lý trạng thái lỗi đa đại lý và cơ chế thử lại thích ứng.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm 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.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những chuyên gia từ trình độ trung cấp đến nâng cao, mong muốn tích hợp Read AI với các nền tảng như Slack, CRM và Notion để tự động hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu suất của nhóm.

Cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Kết nối Read AI với Slack, Salesforce, Notion và các công cụ tương tự.
• Tự động hóa việc gửi tóm tắt cuộc họp và danh sách công việc cần thực hiện trên các nền tảng.
• Đồng bộ dữ liệu Read AI với hệ thống CRM và bảng công việc.
• Khắc phục sự cố tích hợp và tối ưu hóa cấu hình phù hợp với nhu cầu của nhóm.

AgentCore 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.

AgentCore 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.

AutoGen for Enterprise AI Automation là một khóa học thực hành tập trung vào việc triển khai các hệ thống agent thông minh, có khả năng mở rộng để tự động hóa các hoạt động kinh doanh phức tạp bằng khung AutoGen.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên và thực hiện trực tuyến hoặc trực tiếp, nhằm mục đích hướng tới các chuyên gia AI từ trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn triển khai kiến trúc đa agent trong các nền tảng và quá trình của doanh nghiệp bằng khung AutoGen.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia viên sẽ có khả năng:

• Thiết kế và tự động hóa các quy trình kinh doanh bằng AutoGen và các agent LLM.
• Tích hợp AutoGen với LangChain để thực hiện orchestration và xử lý ngữ cảnh cao cấp.
• Xây dựng các pipeline RAG và kết nối dữ liệu doanh nghiệp cho việc tự động hóa ngữ cảnh.
• Kết nối các agent với các nền tảng doanh nghiệp như Slack, Jira, và SharePoint.
• Mở rộng và giám sát các triển khai AutoGen trong môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Phần giảng dạy và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AgentCore 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.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia mới vào nghề muốn tìm hiểu về cơ bản của CrewAI và xây dựng các hệ thống tác nhân đa giản đơn.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu được kiến trúc và nguyên tắc thiết kế của CrewAI.
• Xác định các vai trò, nhiệm vụ và luồng công việc trong một đội tác nhân.
• Tạo ra các quy trình làm việc hợp tác sử dụng khung của CrewAI.
• Xây dựng, kiểm thử và chạy các kịch bản đa tác nhân cơ bản.

AutoGen Studio là một môi trường trực quan để tạo và quản lý các quy trình làm việc dựa trên LLM (Large Language Models) mà không yêu cầu viết mã.

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các chuyên gia kinh doanh và sáng tạo từ cấp độ người mới bắt đầu đến trung gian, mong muốn sử dụng AutoGen Studio để thiết kế trực quan, thử nghiệm và tinh chỉnh tương tác giữa các tác nhân cho tự động hóa nội bộ hoặc phát triển sản phẩm được hỗ trợ bởi AI.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tạo các quy trình làm việc đa tác nhân bằng giao diện không mã.
• Xác định vai trò, lời nhắc và mục tiêu của các tác nhân sử dụng AutoGen Studio.
• Trực quan hóa và quản lý luồng thông điệp giữa các tác nhân.
• Nhận dạng và xử lý lỗi cũng như cải thiện ngữ cảnh trong logic của tác nhân.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Amazon Bedrock AgentCore là một khung nền tảng doanh nghiệp cho việc xây dựng, triển khai và mở rộng các agent AI với hỗ trợ tích hợp cho bộ nhớ, khả năng theo dõi và quản lý danh tính an toàn.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) này được thiết kế cho các kỹ sư và kiến trúc sư có trình độ từ trung cấp đến cao cấp, muốn thiết kế, bảo mật và vận hành các hệ thống AI dựa trên agent bằng AWS Bedrock AgentCore.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia viên sẽ có thể:

• Hiểu về kiến trúc và các thành phần của AgentCore.
• Triển khai và quản lý các agent AI bằng Runtime và Gateway.
• Triển khai bộ nhớ liên tục và tương tác trạng thái.
• Áp dụng các biện pháp kiểm soát danh tính, khả năng theo dõi và tuân thủ.
• Thiết kế các hệ thống đa agent cho các luồng công việc doanh nghiệp.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các buổi thực hành lab với AWS bằng AgentCore.
• Các bài tập thực tế với các kịch bản triển khai và giám sát.

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.

AgentCore cung cấp các tính năng bản đồ tính xác thực, khả năng quan sát và tuân thủ quy định giúp các tổ chức triển khai các AI agent theo cách đáp ứng trách nhiệm trong môi trường doanh nghiệp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại địa phương) và hướng tới các nhà thực hành cấp cao muốn thiết kế và vận hành các hệ thống AI agent an toàn, có thể kiểm tra và tuân thủ quy định bằng cách sử dụng Amazon Bedrock AgentCore.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các mô hình xác thực và cấp quyền cho các agent trong doanh nghiệp.
• Kích hoạt khả năng quan sát thông qua ghi nhật ký, chỉ số và theo dõi có cấu trúc.
• Áp dụng các biện pháp tuân thủ quy định để phù hợp với các khung quy định.
• Kiểm tra hoạt động của agent và duy trì các biện pháp kiểm soát bảo mật ở cấp độ phiên.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành với các công cụ bảo mật và giám sát AWS.
• Các nghiên cứu trường hợp trong các môi trường doanh nghiệp quy định.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ để sắp xếp.

Xây dựng Hệ thống Agent Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) với AutoGen là một khóa học thực hành tập trung vào việc phát triển hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen của Microsoft cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia AI và tự động hóa cấp trung muốn thiết kế, triển khai và orchestrate hệ thống đa-agent bằng cách sử dụng AutoGen với Python và LLMs.

Tại cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc đa-agent bằng cách sử dụng khung AutoGen.
• Cấu hình vai trò, khả năng và hành vi phối hợp của agent.
• Sử dụng gọi hàm và xử lý bộ nhớ cho tương tác giữa các agent.
• Xây dựng và kiểm thử luồng làm việc dựa trên LLM của Python cho các trường hợp sử dụng thực tế.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

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.

Khóa học một ngày này, được thiết kế cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê AI, sẽ giúp bạn hiểu và tận dụng sức mạnh của các hệ thống AI agentic bằng cách sử dụng AutoGen v0.4. 

Qua sự kết hợp giữa các bài tập thực hành và minh họa thực tế, bạn sẽ học cách xây dựng, quản lý và triển khai các ứng dụng đa đại lý được cung cấp bởi Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). 

Đến cuối khóa học, bạn sẽ có nền tảng vững chắc về kiến trúc nhiều lớp của AutoGen, thành thạo giao tiếp bất đồng bộ giữa các đại lý và khám phá các trường hợp sử dụng thực tế và phương pháp hay nhất để phát triển các ứng dụng LLM thông minh và có khả năng mở rộng.

Amazon Bedrock AgentCore cung cấp nền tảng để thiết kế, điều phối và quản lý các hệ thống đa đại lý, cho phép hợp tác, chuyên môn hóa và các mẫu tự động hóa tiên tiến giữa nhiều thực thể được dẫn động bởi trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc trực tiếp) và được thiết kế cho các nhà thực hành cấp cao muốn thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các hệ thống đa đại lý thế hệ tiếp theo bằng cách sử dụng các tính năng điều phối và quản lý của AgentCore.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia viên sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các hệ thống đa đại lý.
• Thiết kế các chiến lược điều phối cho sự hợp tác giữa đại lý.
• Triển khai các giao thức giao tiếp và đàm phán giữa các đại lý.
• Triển khai các giải pháp đa đại lý có thể mở rộng, sẵn sàng cho doanh nghiệp bằng cách sử dụng AgentCore.

Định dạng của khóa học

• Giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Phòng thí nghiệm thực hành với các tính năng điều phối của AgentCore.
• Các nghiên cứu trường hợp về các ứng dụng đa đại lý của doanh nghiệp.

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.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (ở Việt Nam) dành cho các chuyên gia cấp độ cơ bản muốn học cách sử dụng Read AI để ghi lại tóm tắt cuộc họp, trích xuất thông tin quan trọng và tạo ra các công việc cần làm với nỗ lực thủ công tối thiểu.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Read AI cho các cuộc họp trên nhiều nền tảng lớn.
• Tự động tạo tóm tắt cuộc họp và xác định công việc cần làm.
• Giải thích phân tích sự tham gia và cảm xúc do Read AI cung cấp.
• Chia sẻ, chỉnh sửa và tổ chức các bản tóm tắt một cách hiệu quả cho hợp tác đội nhóm.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các chuyên gia cấp trung muốn tối ưu hóa sự hợp tác từ xa trong đội ngũ bằng cách sử dụng công việc có tính năng trí tuệ nhân tạo và phân tích Read AI.

Cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế quy trình làm việc cho các cuộc họp của đội ngũ từ xa bằng cách sử dụng Read AI.
• Tự động hóa công việc theo dõi và tài liệu để giảm bớt thời gian chuẩn bị cho cuộc họp.
• Khai thác tóm tắt AI cho cả hợp tác đồng bộ và bất đồng bộ.
• Theo dõi sự tham gia và trách nhiệm của đội ngũ thông qua các phần phân tích Read AI.