AI Agent Operation (Brain Engineer) - Lập trình & Vận hành AI Agent Tự động hóa

Bạn đã biết dùng AI để hỗ trợ viết code, phân tích yêu cầu, tạo test case hoặc tổng hợp tài liệu, nhưng vẫn phải tự nhập từng prompt, kiểm tra từng kết quả và ghép các phần việc lại với nhau?

Brain Engineer giúp bạn chuyển từ sử dụng AI đơn lẻ sang xây dựng một “đội ngũ nhân sự số” gồm 3-5 AI Agent. Mỗi Agent đảm nhận một vai trò riêng, có khả năng nhận việc, chia việc, xử lý, kiểm tra và tổng hợp kết quả trong một workflow hoàn chỉnh.

Trong 4 tuần, bạn sẽ trực tiếp xây dựng một mini multi-agent workflow phục vụ công việc thực tế. Chương trình tập trung vào năng lực triển khai và vận hành Agent, không đi sâu nghiên cứu mô hình AI.

Sau 4 tuần, bạn không chỉ tạo được Agent mà còn có một workflow chạy được

Kết thúc chương trình, bạn sẽ hoàn thiện một nhóm gồm 3–5 AI Agent phối hợp xử lý một đầu việc thực tế từ đầu vào đến báo cáo cuối cùng.

Workflow bao gồm các vai trò chính:

• Coordinator/Planner Agent tiếp nhận yêu cầu và lập kế hoạch thực hiện.
• Specialist Agent xử lý các nhiệm vụ chuyên môn.
• Reviewer Agent kiểm tra chất lượng và phát hiện điểm chưa phù hợp.
• Report Agent tổng hợp kết quả theo định dạng yêu cầu.
• Human Approval để con người kiểm tra và phê duyệt tại những điểm quan trọng.

Sau khóa học, bạn có thể:

• Hiểu cách AI Agent hoạt động thông qua vai trò, instruction, công cụ, ngữ cảnh và phiên làm việc.
• Phân tích một công việc nhiều bước và chia thành nhiệm vụ phù hợp cho từng Agent.
• Tạo ít nhất 3 Agent với vai trò, mục tiêu, đầu vào, đầu ra và tiêu chuẩn chất lượng rõ ràng.
• Kết nối nhiều Agent thành một workflow có cơ chế bàn giao và kiểm tra kết quả.
• Quản lý instruction, ngữ cảnh, đầu ra và log cơ bản của từng Agent.
• Thiết lập bước review và Human Approval để hạn chế sai sót.
• Áp dụng nguyên tắc bảo mật dữ liệu trong quá trình vận hành Agent.
• Theo dõi và tối ưu lượng token sử dụng để kiểm soát chi phí.
• Chạy demo end-to-end và trình bày một sản phẩm có thể tiếp tục ứng dụng vào công việc.

Ứng dụng AI Agent theo đúng công việc bạn đang làm

Tùy theo vị trí nghề nghiệp, bạn có thể phát triển workflow phục vụ các nhóm công việc như:

• Developer, IT hoặc Software Engineer: phân tích yêu cầu, hỗ trợ coding, code review, debug, kiểm thử và tổng hợp tài liệu kỹ thuật.
• QC hoặc Tester: phân tích yêu cầu, tạo test case, xây dựng checklist, hỗ trợ API test và tổng hợp bug report.
• Business Analyst: nghiên cứu tài liệu, bóc tách yêu cầu, viết user story, phát hiện thông tin thiếu hoặc mâu thuẫn.
• Project Manager hoặc Product Owner: hỗ trợ quản lý backlog, tổng hợp tiến độ, phân loại thông tin, chuẩn bị báo cáo và theo dõi rủi ro.
• Tech Lead hoặc Team Lead: thiết kế quy trình sử dụng Agent cho đội nhóm, kiểm soát chất lượng, theo dõi log và tối ưu chi phí vận hành.

Sau chương trình, học viên có thể định vị năng lực theo các hướng như AI Agent Operator, AI Agent Builder, AI Workflow Assistant hoặc chuyên viên công nghệ có khả năng ứng dụng Agent vào công việc.

Khóa học dành cho người đã dùng AI nhưng chưa biết biến AI thành một quy trình làm việc

Chương trình phù hợp với:

• IT hoặc Software Engineer.
• Developer.
• QC hoặc Tester.
• Business Analyst.
• Project Manager hoặc Product Owner.
• Tech Lead hoặc Team Lead.
• Nhân sự chuyên môn trong ngành công nghệ muốn sử dụng AI Agent để tăng năng suất.

Bạn phù hợp với khóa học nếu đang gặp một trong những tình huống sau:

• Đã sử dụng chatbot AI nhưng chủ yếu vẫn hỏi từng câu và xử lý từng phần việc riêng lẻ.
• Muốn xây dựng một quy trình AI có thể tự phối hợp qua nhiều bước.
• Muốn ứng dụng AI vào coding, kiểm thử, phân tích yêu cầu, quản lý sản phẩm hoặc báo cáo.
• Muốn kiểm soát chất lượng đầu ra thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kết quả AI tạo ra.
• Muốn đưa AI Agent vào công việc nhưng chưa biết cách thiết kế vai trò, luồng bàn giao và điểm phê duyệt.
• Lo ngại chi phí token tăng cao khi vận hành nhiều Agent.

Chương trình không yêu cầu học viên nghiên cứu hoặc tự xây dựng mô hình AI. Tuy nhiên, người học cần có khả năng sử dụng công cụ số, chủ động thực hành và nên lựa chọn trước một đầu việc thực tế muốn cải thiện trong khóa học.

Học viên cần chuẩn bị tài khoản trên nền tảng Agent do FUNiX lựa chọn để tạo Agent, quản lý ngữ cảnh và xây dựng workflow thực hành.

Đi từ một Agent đơn lẻ đến đội ngũ 3–5 Agent phối hợp trong 4 tuần

Biến một yêu cầu công việc thành Agent có vai trò rõ ràng

Bạn làm quen với cách AI Agent nhận và xử lý nhiệm vụ, đồng thời học cách xác định:

• Vai trò của Agent.
• Mục tiêu và phạm vi công việc.
• Instruction.
• Dữ liệu đầu vào.
• Định dạng đầu ra.
• Tiêu chuẩn đánh giá kết quả.

Bạn sẽ tạo Agent đầu tiên và viết Agent Spec để Agent có thể thực hiện một tác vụ đơn giản theo yêu cầu.

Kết quả: Có một Agent chạy được và xử lý đúng một nhiệm vụ cụ thể.

Xây dựng nhóm Agent thay vì giao mọi việc cho một Agent

Bạn bắt đầu phân chia công việc cho các Agent theo từng vai trò chuyên biệt:

• Planner Agent lập kế hoạch.
• Specialist Agent xử lý nhiệm vụ chuyên môn.
• Reviewer hoặc Report Agent kiểm tra và tổng hợp kết quả.

Mỗi Agent được thiết kế với instruction, đầu vào, đầu ra và tiêu chuẩn chất lượng riêng.

Kết quả: Có ít nhất 3 Agent hoạt động theo các vai trò khác nhau.

Kết nối các Agent thành một workflow có khả năng bàn giao công việc

Bạn học cách thiết kế luồng phối hợp:

Nhận việc → Chia việc → Xử lý → Kiểm tra → Tổng hợp báo cáo

Nội dung tập trung vào cơ chế bàn giao kết quả giữa các Agent, quản lý ngữ cảnh và kiểm soát định dạng đầu ra ở từng bước.

Kết quả: Các Agent có thể phối hợp và sử dụng kết quả của nhau trong một quy trình thống nhất.

Hoàn thiện sản phẩm, kiểm soát rủi ro và tối ưu chi phí

Bạn triển khai project cuối khóa dựa trên một đầu việc thực tế:

• Chạy thử workflow từ đầu đến cuối.
• Kiểm tra log và chất lượng kết quả.
• Xác định các điểm cần con người phê duyệt.
• Kiểm soát dữ liệu được cung cấp cho Agent.
• Điều chỉnh instruction và luồng phối hợp.
• Tối ưu lượng token sử dụng.
• Hoàn thiện demo và báo cáo sản phẩm.

Kết quả: Hoàn thành một mini multi-agent workflow gồm 3–5 Agent có thể demo, đánh giá và tiếp tục cải tiến sau khóa học.

Sản phẩm cuối khóa được đánh giá dựa trên khả năng vận hành thực tế

Project cuối khóa được đánh giá theo các tiêu chí:

• Thiết kế Agent rõ vai trò: 25%.
• Workflow có thể chạy được: 30%.
• Chất lượng đầu ra: 20%.
• Kiểm soát rủi ro và dữ liệu: 15%.
• Demo và trình bày sản phẩm: 10%.

Học bằng cách trực tiếp xây dựng sản phẩm cùng Mentor công nghệ

Brain Engineer được triển khai trong 1 tháng, tương đương 4 tuần, theo hình thức học trực tuyến kết hợp.

Chủ động học kiến thức nền trên hệ thống LMS

Học viên học qua video, tài liệu và quiz trên hệ thống LMS của FUNiX. Nội dung được chia theo từng giai đoạn để người học có thể chủ động sắp xếp tiến độ.

Thực hành trực tiếp trên nền tảng xây dựng AI Agent

Thay vì chỉ tìm hiểu lý thuyết, học viên trực tiếp tạo Agent, viết instruction, quản lý ngữ cảnh, kết nối workflow và chạy thử sản phẩm trên nền tảng Agent do FUNiX lựa chọn.

Workshop trực tuyến cùng Mentor

Các buổi workshop được tổ chức qua Zoom, dự kiến 90 phút mỗi buổi. Học viên được:

• Phân tích các tình huống ứng dụng AI Agent trong công việc.
• Trao đổi trực tiếp với Mentor.
• Thảo luận về cách chia vai trò và thiết kế workflow.
• Nhận góp ý cho project đang triển khai.
• Phân tích lỗi, chất lượng đầu ra và phương án cải tiến.
• Định hướng cách tiếp tục ứng dụng sản phẩm sau khóa học.

Học qua một bài toán thực tế xuyên suốt chương trình

Mỗi học viên lựa chọn một đầu việc cụ thể và phát triển dần qua từng tuần. Phương pháp này giúp người học không chỉ biết cách tạo Agent mà còn hiểu cách đưa Agent vào một quy trình có kiểm soát.

Lớp dự kiến có 10–20 học viên, tạo điều kiện để người học trao đổi với Mentor, chia sẻ use case và nhận phản hồi trong quá trình hoàn thiện sản phẩm