Giới thiệu
Agentic AI đang làm thay đổi cách con người tương tác với máy tính và thiết bị thông minh. Khác với AI truyền thống vốn chỉ phản hồi lại các lệnh, Agentic AI có thể tự lên kế hoạch, hành động và ra quyết định để đạt được các mục tiêu phức tạp. Bạn có thể thấy ứng dụng của Agentic AI trong xe tự lái, trợ lý số, hoặc các hệ thống AI tự xử lý quy trình kinh doanh và nghiên cứu khoa học. Việc ứng dụng Agentic AI giúp nâng cao hiệu quả công việc. Dự báo đến năm 2026, Agentic AI sẽ trở nên phổ biến trên thị trường AI toàn cầu. Bài hướng dẫn này cung cấp cho bạn lộ trình chi tiết, từng bước để làm chủ Agentic AI vào năm 2026.
Agentic AI là gì?
Agentic AI là các hệ thống có khả năng chủ động, tự hành động để đạt mục tiêu và tự học hỏi từ môi trường. Thay vì chỉ làm theo chỉ dẫn, các agent này có thể tự lập kế hoạch, suy luận, thích ứng với những tình huống mới. Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, Agentic AI có thể tự động điều chỉnh danh mục đầu tư; trong nghiên cứu, chúng có thể tự đề xuất các thí nghiệm mới.
Lộ trình từng bước để làm chủ Agentic AI đến năm 2026
Bước 1: Xây dựng kiến thức nền tảng
Trước tiên, bạn cần củng cố các kiến thức cơ bản về toán học và lập trình, đây là nền móng để bước vào lĩnh vực học máy.
Về toán học
Bạn nên tập trung vào:
Đại số tuyến tính: Làm quen với vector, ma trận, phép biến đổi ma trận, giá trị riêng, phân tích giá trị kỳ dị. Có thể học qua các nguồn sau:
- Machine Learning Foundations: Welcome to the Journey – YouTube
- Math for Machine Learning – YouTube
- Linear Algebra | Khan Academy
Giải tích: Tìm hiểu về đạo hàm, gradient và các phương pháp tối ưu hóa. Tham khảo thêm:
- Calculus for Machine Learning – YouTube
- Calculus 1 | Math | Khan Academy
- Calculus 1 – Full College Course – YouTube
Tìm hiểu về định lý Bayes, các phân phối xác suất, kiểm định giả thuyết. Tài liệu tham khảo:
- Statistics and Probability | Khan Academy
- StatQuest with Josh Starmer — Statistics Fundamentals
- Bayes’ Theorem Explained — StatQuest
Bạn có thể đọc thêm sách: Mathematics for Machine Learning
Về lập trình
Hãy bắt đầu học lập trình cơ bản với một trong các ngôn ngữ sau:
Python (được khuyến khích)
Đây là ngôn ngữ phổ biến nhất trong học máy. Có thể tự học qua các nguồn:
- [Learn Python – Full Course for Beginners [Tutorial] – YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw)
- Python Crash Course For Beginners – YouTube
- Learn Python The Hard Way
Khi đã nắm vững lập trình, hãy học thêm các thư viện xử lý dữ liệu và trực quan hóa như Pandas, Matplotlib, NumPy. Tham khảo:
- Data Analysis with Python – (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn) – YouTube
- NumPy, Matplotlib and Pandas by Bernd Klein
R (lựa chọn thay thế)
Phù hợp cho phân tích thống kê, khoa học dữ liệu. Tài liệu:
Bước 2: Nắm vững các khái niệm cơ bản về học máy
Khi đã đủ kiến thức toán và lập trình, hãy bắt đầu với học máy. Có ba loại hình chính:
- Học có giám sát: Dùng dữ liệu đã gán nhãn để huấn luyện mô hình nhận dạng mẫu và ra quyết định. Thuật toán tiêu biểu: hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, SVM, k-NN, cây quyết định.
- Học không giám sát: Huấn luyện trên dữ liệu chưa gán nhãn để phát hiện nhóm, mẫu hoặc cấu trúc tiềm ẩn. Thuật toán phổ biến: PCA, phân cụm k-means, phân cụm phân cấp, DBSCAN.
- Học tăng cường: Agent tự học cách đưa ra quyết định thông qua tương tác với môi trường và nhận thưởng/phạt. Giai đoạn khởi đầu có thể tạm bỏ qua phần này.
Khóa học căn bản nên tham khảo:
Machine Learning Specialization by Andrew Ng | Coursera
Hoặc bản miễn phí trên YouTube:
Machine Learning by Professor Andrew Ng
Tham khảo thêm:
- Machine Learning for Everybody – Full Course – YouTube
- Learn Intro to Machine Learning | Kaggle
- Machine Learning Full Course – Learn Machine Learning 10 Hours | Edureka – YouTube
Thực hành với thư viện scikit-learn cho Python. Xem playlist YouTube này để học hiệu quả.
Bước 3: Tìm hiểu về các agent AI tự chủ
Điểm cốt lõi của Agentic AI là các agent tự chủ với các năng lực sau:
- Nhận thức: Tiếp nhận và giải mã thông tin từ môi trường.
- Lập kế hoạch: Đưa ra chiến lược nhằm đạt mục tiêu.
- Hành động: Thực thi các thao tác, tương tác với thế giới thực.
- Học hỏi: Cải thiện năng lực dựa trên phản hồi nhận được.
Bạn nên tìm hiểu các chủ đề như hệ thống đa agent, lập kế hoạch theo mục tiêu, thuật toán tìm kiếm (A, D Lite), học tăng cường phân cấp, các môi trường mô phỏng như OpenAI Gym, Unity ML-Agents. Tài liệu tham khảo:
- What is a Multi-Agent System? | IBM
- The Power of AI Agents and Agentic AI Explained
- 5 Types of AI Agents: Autonomous Functions & Real-World Applications
- Welcome to the Deep Reinforcement Learning Course – Hugging Face Deep RL Course
- Multi-Agent Systems in AI: Coordination, Planning & Real-World Examples
Bước 4: Hiểu rõ kiến trúc Agentic AI hiện đại
Cần học cách xây dựng hệ thống agentic bằng các công nghệ mới. Bắt đầu từ agent kết hợp thần kinh và logic (neural-symbolic), tích hợp khả năng học của mạng nơ-ron với logic suy luận. Khám phá cách dùng mô hình transformer để hỗ trợ ra quyết định, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề. Đồng thời, tìm hiểu về các thành phần như motor suy luận (inference engine), hệ thống bộ nhớ (quản lý ngữ cảnh hiện tại, kiến thức dài hạn, học từ kinh nghiệm), giao diện công cụ và quản lý mục tiêu (kết nối agent với API bên ngoài, quản lý tiến độ). Thực hành với các công cụ như AutoGPT, LangChain và học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) để xây dựng agent biết nhận chỉ dẫn, tự động hoàn thành nhiệm vụ. Tài liệu nên xem:
- Agentic AI Full Course 2025 | AI Agents Tutorial For Beginners | Agentic AI Course | Edureka
- [Master ALL 20 Agentic AI Design Patterns [Complete Course]](https://youtu.be/e2zIr_2JMbE)
- azminewasi/Curated-Reinforcement-Learning-Resources
Bước 5: Lựa chọn chuyên ngành phù hợp
Agentic AI được ứng dụng rộng rãi, bạn nên chọn một lĩnh vực để phát triển chuyên sâu:
- Tập trung vào định vị, lập kế hoạch đường đi, thao tác robot bằng các công cụ như ROS, Gazebo, PyBullet. Tài liệu tham khảo:
- Khóa học nên xem: LangChain Crash Course For Beginners | LangChain Tutorial LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course
- Generative AI Full Course 2026 | Gen AI Tutorial for Beginners
- Generative AI – Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Tham khảo thêm: Multi Agent System in Artificial Intelligence | How To Build a Multi Agent AI System | Simplilearn
Bước 6: Triển khai hệ thống Agentic AI
Sau khi xây dựng xong hệ thống Agentic AI, bước quan trọng là triển khai để nhiều người dùng có thể sử dụng. Cần chuyển agent thành dịch vụ hoặc ứng dụng ổn định, xử lý yêu cầu và vận hành thực tế. Có thể dùng FastAPI hoặc Flask để tạo REST API; Docker để đóng gói thành container; và các nền tảng đám mây như AWS, Azure, GCP để triển khai quy mô lớn. Những công cụ này giúp agent hoạt động ổn định, dễ mở rộng, quản lý lưu lượng truy cập khi có nhiều người dùng. Tham khảo:
- Deploying Agentic AI in production
- Build and Deploy AI Agents with Python, Docker, FastAPI, LangChain, and LangGraph
- How to Deploy an AI Agent with Amazon Bedrock AgentCore
- Deploy and use an Amazon Bedrock agent in your application
Bước 7: Xây dựng portfolio và học tập liên tục
Khi đã có kinh nghiệm, hãy xây dựng portfolio để chứng minh năng lực và cập nhật kiến thức liên tục. Portfolio mạnh giúp bạn gây ấn tượng với nhà tuyển dụng hoặc đối tác. Đừng quên học hỏi thêm bằng cách tham gia các dự án mới, cập nhật công nghệ, nghiên cứu mới nhất. Bạn có thể:
- Đóng góp cho dự án mã nguồn mở trên GitHub
- Theo dõi các nghiên cứu mới tại Papers with Code và arXiv
- Tham khảo thêm các gợi ý ChatGPT sáng tạo nội dung hay nhất của tôi
Kết luận
Trên đây là lộ trình toàn diện để học và làm chủ Agentic AI đến năm 2026. Hãy bắt đầu càng sớm càng tốt để tận dụng tối đa cơ hội phát triển bản thân.
