KHÓA HỌC NÂNG CAO: “Thiết kế AI Agents thông minh với n8n — Từ tự động hóa đến tự chủ”

???? Đối tượng học viên

Khóa học dành cho những học viên đã hoàn thành khóa Foundation hoặc đã có kiến thức cơ bản về n8n, và mong muốn học cách thiết kế hệ thống AI đa agent, thông minh, hiểu ngữ cảnh, có khả năng ra quyết định độc lập và mở rộng quy mô.

???? Mục tiêu học tập

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

Thiết kế hệ thống nhiều agent.
Triển khai xử lý dữ liệu nâng cao, RAG (Retrieval-Augmented Generation) và bộ nhớ (Memory) cho agent.
Tích hợp API và cơ sở dữ liệu tùy chỉnh vào workflow.
Thêm các nút phê duyệt của con người (Human-in-the-Loop) và Guardrails để kiểm soát đầu ra AI.
Tối ưu hóa, mở rộng và bảo trì workflow AI trong môi trường thực tế.

⏱ Thời lượng khóa học

10 buổi học
Kéo dài 5 tuần
Mỗi buổi: 2 tiếng

Dưới đây là phiên bản đã bỏ toàn bộ icon và được biên tập lại mạch lạc, đồng nhất về ngôn ngữ và cấu trúc — phù hợp để dùng trong tài liệu giảng dạy, syllabus hoặc brochure khóa học.

NỘI DUNG CHI TIẾT (10 BUỔI) – DỰ KIẾN

Buổi 1: Khám phá chuyên sâu kiến trúc AI Agent

Mục tiêu học tập:

Hiểu cấu trúc cốt lõi của một AI Agent và các thành phần của nó.
Phân biệt các loại agent khác nhau và cách chúng ra quyết định.
Nhận biết sự khác nhau giữa workflow cố định (deterministic) và có trí tuệ (non-deterministic).

Demo & Bài tập

Buổi 2: Logic nâng cao trong Workflow

Mục tiêu học tập:

Hiểu cách sử dụng các node logic nâng cao trong n8n để điều phối quy trình phức tạp.
Thiết kế workflow có khả năng chạy song song và xử lý nhiều dữ liệu cùng lúc.

Demo & Bài tập

Buổi 3: Prompt Engineering

Mục tiêu học tập:

Hiểu nguyên tắc viết prompt hiệu quả để kiểm soát hành vi AI.

Demo & Bài tập

Buổi 4: API, Cơ sở dữ liệu & Tích hợp hệ thống

Mục tiêu học tập:

Biết cách kết nối và lấy dữ liệu từ các API bên ngoài.
Tích hợp workflow với cơ sở dữ liệu hoặc công cụ quản lý dữ liệu

Demo & Bài tập

Buổi 5: MCP (Model Context Protocol)

Mục tiêu học tập:

Hiểu MCP là gì và khi nào nên sử dụng
Thiết lập và sử dụng MCP

Demo & Bài tập

Buổi 6: Thêm Bộ nhớ & Kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Mục tiêu học tập:

Hiểu cách AI lưu trữ và truy hồi thông tin ngữ cảnh.
Ứng dụng kỹ thuật RAG để giúp agent truy xuất kiến thức chính xác.

Demo & Bài tập

Buổi 7: Guardrails & Thiết kế có con người trong vòng lặp (Human-in-the-Loop)

Mục tiêu học tập:

Kiểm soát đầu ra của AI qua cấu trúc dữ liệu và phê duyệt thủ công (Human-in-the-loop).
Hiểu và xử lý các rủi ro liên quan đến thiên lệch (bias) và quyền riêng tư dữ liệu.

Demo & Bài tập

Buổi 8: Xử lý lỗi & Tối ưu hóa Workflow

Mục tiêu học tập:

Biết cách xây dựng workflow có khả năng phục hồi khi gặp lỗi.
Tối ưu hiệu suất runtime và tái sử dụng các quy trình con (sub-workflow).

Demo & Bài tập

Buổi 9: Mở rộng & Triển khai (Scaling & Deployment)

Mục tiêu học tập:

Nắm được các phương pháp triển khai và mở rộng workflow AI trong thực tế.
Biết cách backup, restore và quản lý môi trường triển khai an toàn.

Demo & Bài tập

Buổi 10: Dự án Cuối Khóa — Xây dựng Hệ thống AI Agent Hoàn Chỉnh

Mục tiêu học tập:

Tổng hợp toàn bộ kiến thức để thiết kế một hệ thống AI đa agent hoàn chỉnh.
Biết cách trình bày và giải thích cấu trúc hệ thống một cách chuyên nghiệp.

Yêu cầu nộp bài:

Workflow hoàn chỉnh, tài liệu mô tả chi tiết và bài thuyết trình.

Kết quả sau khóa học:
Học viên hoàn thành một AI Agent hệ thống hoàn chỉnh, có khả năng ra quyết định, phối hợp nhiều agent, lưu ngữ cảnh và tự tối ưu quy trình.
Sản phẩm có thể được triển khai thực tế trong doanh nghiệp hoặc ứng dụng cá nhân.

✅ Kết quả sau khóa học

Sau khi hoàn thành, học viên sẽ:

Thiết kế được AI đa agent có khả năng phối hợp và ra quyết định.
Thêm trí nhớ và khả năng học từ ngữ cảnh vào quy trình tự động.
Kết nối và tích hợp API, database, vector DB, và AI nâng cao.
Ứng dụng guardrails và phê duyệt thủ công để kiểm soát chất lượng đầu ra.
Tối ưu và triển khai workflow AI thực tế cho doanh nghiệp hoặc dự án cá nhân.

N8N Workflow Customization – Tuỳ biến workflow theo yêu cầu

You may also like

Google Flow: All-in-One Course

Auto Content System

[KHOÁ HỌC] AI Agent & AI Automation cho dân non-tech – NÂNG CAO (COMING SOON)