Clear LangGraph intro, multi-agent parts move fast.
Giới thiệu về LangGraph: Xây dựng một Deep Research Agent
Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Agentic AI bằng cách xây dựng hệ thống planner-executor đa agent để tự động hóa các tác vụ nghiên cứu phức tạp.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Khi trí tuệ nhân tạo phát triển từ việc trả lời các câu hỏi đơn giản sang thực hiện các quy trình làm việc phức tạp, agentic AI đang trở thành một kỹ năng thiết yếu cho các nhà phát triển hiện đại. Hiểu cách xây dựng các hệ thống tự trị có khả năng lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ sẽ mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho việc tự động hóa và tổng hợp dữ liệu.
Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm nền tảng về hệ thống đa agent và xây dựng deep research agent của riêng mình. Bắt đầu với các thuật ngữ cơ bản và định nghĩa AI cốt lõi, bạn sẽ khám phá kiến trúc planner-executor và học cách sử dụng LangGraph để điều phối các quy trình làm việc thông minh có thể tự động thu thập, phân tích và tóm tắt thông tin.
Những gì bạn sẽ học:
- Hiểu các thuật ngữ và khái niệm cốt lõi đằng sau agentic AI và các hệ thống đa agent.
- Thiết kế kiến trúc planner-executor để chia nhỏ các mục tiêu nghiên cứu phức tạp thành các bước có thể quản lý được.
- Áp dụng LangGraph để điều phối các ứng dụng đa tác nhân, có trạng thái (stateful) và các agent tự trị.
- Tích hợp các mô hình retrieval-augmented generation (RAG) cơ bản và cơ sở dữ liệu vector để xử lý dữ liệu hiệu quả.
- Thực hành các kỹ thuật prompt engineering để hướng dẫn lập luận của agent và cải thiện độ tin cậy của đầu ra.
- Xây dựng một quy trình nghiên cứu chuyên sâu (deep research) hoàn chỉnh dựa trên văn bản để tự động tổng hợp thông tin.
Lộ trình khóa học bắt đầu với các định nghĩa thiết yếu và các khái niệm AI nền tảng trước khi chuyển sang các bài tập thực hành viết theo từng bước. Bạn sẽ dần dần xây dựng logic của agent, học cách quản lý trạng thái (state), cấu trúc quy trình làm việc và xử lý lỗi trong quá trình thực hiện.
Khóa học nền tảng này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển mới làm quen với AI agents; không yêu cầu kinh nghiệm trước đó với LangGraph hoặc điều phối đa agent.
Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng agent nghiên cứu tự trị đầu tiên của bạn và mở rộng kỹ năng phát triển AI của mình.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 54 phút nội dung thực hành
Đánh giá (12)
Construir el agente planner-executor con LangGraph paso a paso me ayudó a entender por fin cómo se coordinan varios agentes en una sola tarea de investigación. El ejemplo final, donde el agente busca, sintetiza y refina su respuesta, quedó sorprendentemente sólido.
LangGraph ile planlayıcı-yürütücü yapısını sıfırdan kurmak, çok ajanlı sistemlerin nasıl çalıştığını sonunda anlamamı sağladı.
Il modo in cui il corso spiega il flusso planner-executor con LangGraph è chiarissimo e passo dopo passo si arriva a un agente di ricerca funzionante. L'unica pecca è che la parte sui grafi ciclici avrebbe meritato qualche esempio in più.
Por fin entendí cómo encadenar varios agentes para automatizar una investigación completa.
Phần xây dựng agent lập kế hoạch và thực thi bằng LangGraph rất dễ hiểu, chỉ tiếc là đoạn về xử lý lỗi giữa các node hơi sơ sài.
Explicação ótima do fluxo planner-executor.
LangGraph로 플래너-이그제큐터 구조를 처음부터 끝까지 만들어보는 과정이 정말 체계적이었습니다. 그동안 멀티 에이전트라는 개념이 막연했는데, 리서치 에이전트를 직접 조립하면서 각 노드가 어떤 역할을 하는지 명확하게 이해됐어요. 특히 상태 관리 부분을 그래프로 시각화해서 설명해준 덕분에 코드를 볼 때 헷갈리지 않았습니다. 마지막 프로젝트에서 제가 만든 에이전트가 스스로 검색하고 요약하는 걸 보고 꽤 뿌듯했습니다. 에이전트 오케스트레이션을 제대로 배우고 싶은 단계에서 딱 필요한 강의였어요.
Construir un agente de investigación con el patrón planificador-ejecutor me dejó las ideas mucho más claras, sobre todo cómo se reparten las tareas entre varios agentes. Me hubiera gustado un poco más de profundidad en el manejo de errores cuando un paso falla, pero aun así lo recomiendo sin dudar para entrar en LangGraph.
La construction pas à pas de l'agent planner-executor avec LangGraph m'a enfin fait comprendre comment structurer un agent de recherche multi-étapes.
Le système planificateur-exécuteur est expliqué de façon limpide, j'ai monté mon premier agent de recherche sans galérer.
Kurs bardzo dobrze tłumaczy architekturę planner-executor w LangGraph, krok po kroku, bez zbędnego lania wody. Zbudowałem własnego agenta do głębokich researchów i faktycznie działa lepiej niż wszystko, co pisałem wcześniej sam.
Học viên cũng học
⚡ Tốt nhất để bắt đầu
🎓 Có chứng chỉ
Phát triển trí tuệ nhân tạo tác nhân với LangGraph và LangChain
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
⚡ Tốt nhất để bắt đầu
🎓 Có chứng chỉ
No-Code AI Automation: Build Chatbots and Launch an Agency (bằng tiếng Anh).
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
🎓 Có chứng chỉ
Xây dựng hệ thống RAG và nhân viên AI với Python và OpenAI
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
🔥 Được săn đón
🎓 Có chứng chỉ
Truy cập ngày 1 tháng 10 năm 2012. ^ “Prompt-Driven Development: Build Full-Stack Next.js Apps with Cursor AI”.
Chứng chỉ
Thực hành
₫375.000
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất