Bỏ qua và tới nội dung chính
Khoá học Unica, Gitiho, Udemy… chỉ từ 49.000đ
Trang chủ
AI & Tự động hóa

Google Antigravity: Xây Dựng AI Agent, AI App & Vibe Coding

4.6(5 đánh giá)

Học Google Antigravity cùng Đỗ Tấn Thành qua 60 bài về AI Agent, Agent Skills, Context Engineering, Multi-Agent, MCP và dự án Vibe Coding thực tế, bài bản.

Đang sẵn sàngBảo hành link trọn đời

Nội dung chi tiết

Mô tả khoá học

Khóa học Google Antigravity có gì?

Google Antigravity: Xây dựng AI Agent, AI App & Vibe Coding là khóa học tiếng Việt của giảng viên Đỗ Tấn Thành, gồm 9 phần, 60 bài và 10 giờ 05 phút video. Lộ trình đi từ nền tảng AI Agent đến prompt, context engineering, multi-agent, MCP và hai dự án thực hành.

Khóa học phù hợp với developer muốn chuyển từ “nhờ AI viết một đoạn code” sang quy trình có kế hoạch, ngữ cảnh, công cụ và bước kiểm chứng rõ ràng. Nếu đang tìm hiểu hệ sinh thái này, bạn có thể xem thêm khóa học Cursor AI cho Developer, nhóm AI & Tự động hóa hoặc khóa học Gen AI Studio SkillsBridge.

Bạn sẽ học cách xây AI Agent như thế nào?

Từ Antigravity IDE đến Rules, Workflows và Agent Skills

Phần nền tảng giải thích AI Agent, cách cài môi trường và các thành phần trong Antigravity IDE. Sau đó, người học làm quen với model, chế độ agent, rules và workflows. Mục tiêu không chỉ là để agent sinh code nhanh, mà còn biết giới hạn hành vi, chuẩn hóa coding style và đóng gói các thao tác lặp lại.

Google mô tả Antigravity là nền tảng phát triển theo hướng agent-first: agent có thể làm việc với editor, terminal và trình duyệt, đồng thời tạo artifact để người dùng theo dõi kế hoạch và kết quả. Khóa học đưa các khái niệm này vào luồng thực hành dành cho developer.

Prompt Engineering và Context Engineering

Bốn bài Prompt Engineering tập trung vào Role, Goal, Constraints và Output, kèm cách nhận diện lỗi và debug prompt. Phần Context Engineering dài hơn, đi vào context window, token, context document, AGENTS.md, ARCHITECTURE.md, PLAN.md, kỹ thuật tóm tắt và context compaction.

Điểm đáng chú ý là prompt và context được tách thành hai kỹ năng khác nhau. Prompt mô tả việc cần làm ở lượt hiện tại; context giúp agent hiểu dự án, kiến trúc, trạng thái và quy tắc cần giữ qua nhiều lượt. Với dự án dài, tài liệu ngữ cảnh rõ thường hữu ích hơn việc liên tục viết prompt dài.

Multi-Agent, subagent và Model Context Protocol

Phần Antigravity 2.0 giới thiệu cách chuyển từ một agent sang hệ thống nhiều agent, cơ chế subagent spawning và các slash command như /goal, /grill-me, /browser. Theo tài liệu Google Antigravity, phiên bản 2.0 có thể quản lý agent, công cụ, MCP, subagent, Chrome và artifact trong cùng một môi trường.

Ở phần MCP, khóa học thực hành kết nối Google Stitch và GitHub MCP Server. Đây là bước quan trọng khi agent cần làm việc với hệ thống bên ngoài thay vì chỉ đọc mã nguồn trong editor. Người học cũng được xem bốn tình huống GitHub MCP cụ thể để hiểu cách giao quyền và kiểm tra đầu ra.

Hai dự án Vibe Coding được triển khai đến đâu?

Dự án chính là VibeSpace. Người học bắt đầu bằng PRD, PLAN và ARCHITECTURE, thiết kế UI trên Google Stitch, chuyển giao diện thành code và chạy ở localhost. Các bài sau triển khai frontend lên Vercel, mở rộng backend và database, kết nối Render cùng Supabase rồi đưa hệ thống lên môi trường hoạt động.

Dự án bổ sung là game 3D Endless Runner. Khóa học còn có một case study sửa giao diện “AI Slop”, giúp nhận diện và xử lý kiểu giao diện trông máy móc, thiếu phân cấp hoặc dùng hiệu ứng quá tay. Hai dự án cho thấy Vibe Coding vẫn cần đặc tả, kiểm thử và tinh chỉnh; một câu lệnh sinh code chưa phải sản phẩm hoàn chỉnh.

Cách làmChỉ dùng prompt ngắnAgent engineering có hệ thống
Ngữ cảnhPhụ thuộc lịch sử chatCó AGENTS.md, kiến trúc và kế hoạch
Quy trìnhYêu cầu từng việc rời rạcDùng rules, workflows và skills
Kết nốiChủ yếu trong editorMở rộng qua MCP và công cụ ngoài
Kiểm soátDễ bỏ sót bước kiểm traTheo dõi kế hoạch, artifact và kết quả

Khóa học Google Antigravity phù hợp với ai?

  • Developer JavaScript hoặc TypeScript: muốn xây AI App và tổ chức workflow agentic bài bản hơn.
  • Người đang dùng AI coding assistant: muốn hiểu rules, skills, context document và cách quản lý dự án dài.
  • Technical founder hoặc indie hacker: cần thử nghiệm sản phẩm nhanh nhưng vẫn giữ cấu trúc frontend, backend và database.
  • Người nghiên cứu AI Agent: muốn thực hành multi-agent, subagent spawning, MCP, Stitch và GitHub.

Để theo học thuận lợi, bạn nên biết JavaScript hoặc TypeScript cơ bản và hiểu API, HTTP, JSON. Không cần học AI Agent, MCP hay multi-agent từ trước, nhưng đây không phải khóa lập trình dành cho người chưa từng viết code. Người học cũng cần tài khoản Google Antigravity và máy đủ dùng cho môi trường phát triển.

Cách học để không phụ thuộc vào AI sinh code

  1. Làm lại từng demo trong repository riêng: commit trước và sau mỗi thay đổi để đọc được agent đã sửa gì.
  2. Viết đặc tả ngắn trước khi giao việc: nêu mục tiêu, dữ liệu vào, đầu ra, ràng buộc và điều kiện hoàn thành.
  3. Yêu cầu agent lập kế hoạch: xem lại file sẽ sửa, phụ thuộc mới và rủi ro trước khi cho phép thực thi.
  4. Kiểm tra bằng test và trình duyệt: code chạy được chưa đủ; cần thử luồng lỗi, giao diện nhỏ và dữ liệu bất thường.
  5. Giữ bí mật ngoài context: không dán API key vào prompt hoặc commit. Chỉ cấp quyền MCP cần thiết và thu hồi khi xong.

Codelab Agent Skills của Google là tài liệu tham khảo tốt để luyện cách đóng gói quy trình thành skill có thể tái sử dụng. Sau mỗi phần, nên tự thêm một yêu cầu mới vào dự án và quan sát agent xử lý khi ngữ cảnh không còn giống bài mẫu.

Câu hỏi thường gặp

Khóa học có bao nhiêu bài và thời lượng bao lâu?

Khóa học gồm 9 phần, 60 bài và tổng thời lượng 10 giờ 05 phút. Toàn bộ tên bài, thứ tự và thời lượng được hiển thị trong mục Nội dung khóa học.

Người mới lập trình có học được không?

Bạn nên có nền tảng JavaScript hoặc TypeScript và hiểu API, HTTP, JSON. Khóa học không yêu cầu kiến thức AI Agent từ trước nhưng không dạy lại lập trình căn bản.

Có dự án thực tế không?

Có. Lộ trình gồm dự án VibeSpace từ đặc tả, thiết kế UI, code, frontend, backend, database đến triển khai; ngoài ra còn có game 3D Endless Runner và case study cải thiện giao diện do AI tạo.

Google Antigravity có thay đổi giao diện theo thời gian không?

Có thể. Công cụ đang phát triển nhanh nên một số nút hoặc tên tính năng có thể khác video. Khi gặp khác biệt, hãy đối chiếu tài liệu chính thức và tập trung vào nguyên tắc về context, quyền truy cập, kiểm thử và kiểm soát thay đổi.

Thông tin khoá học

Giảng viên / đơn vị
Đỗ Tấn Thành
Thời lượng
10 giờ 05 phút
Số bài học
60 bài
Trình độ
Trung cấp
Ngôn ngữ
Tiếng Việt
Thông tin được kiểm tra
tháng 08, 2026

Lộ trình học

Nội dung khóa học

9phần học60 bài giảng10 giờ 05 phút
01

Giới thiệu khóa học & định hướng7 bài · 17 phút

  1. Mua khoá học với giá ưu đãi như nào ?1:09
  2. Lời cảm ơn2:03
  3. About me1:26
  4. Đối tượng học viên & điều kiện cần để tham gia khoá học3:37
  5. Tương tác với giảng viên như thế nào0:57
  6. Truy cập tài nguyên của khoá học như nào ? - QUAN TRỌNG2:51
  7. Hướng dẫn đặt câu hỏi cho giảng viên - QUAN TRỌNG4:53
02

Foundation: AI Agent & Antigravity Basics5 bài · 37 phút

  1. AI Agent là gì? Tư duy Agentic AI cho Developer14:42
  2. Google Antigravity là gì? Nền tảng mới thay đổi cách Dev build AI App4:33
  3. Pricing Antigravity: Hiểu chi phí khi build AI App & cách tối ưu2:52
  4. Setup Antigravity từ A-Z: Chuẩn bị môi trường dev chuyên nghiệp4:18
  5. Antigravity IDE: Làm quen giao diện & các thành phần chính10:59
03

Core Concepts - Model, Rules, Workflows & Skills9 bài · 1 giờ 26 phút

  1. Model trong AI Agent: Cách chọn Reasoning Model phù hợp3:31
  2. Agent Modes & Settings: Kiểm soát hành vi AI Agent5:37
  3. Build AI App với 1 câu lệnh: Demo sức mạnh Antigravity14:14
  4. Rules trong AI Agent: Kiểm soát hành vi & coding style của Agent7:06
  5. Demo Rules: Trước vs Sau – AI Agent thay đổi như thế nào?10:28
  6. Workflows trong AI Agent: Tự động hoá quy trình & tăng tốc development5:01
  7. Workflows Demo: Từ manual → auto với AI Agent9:49
  8. Agent Skills là gì? Mở rộng sức mạnh AI Agent với Tools11:22
  9. Demo cách sử dụng Agent Skills từ Vercel Labs trong thực tế18:25
04

Prompt Engineering for AI Agents4 bài · 50 phút

  1. Prompt Engineering cho AI Agent là gì ?13:08
  2. Các lỗi phổ biến khi viết Prompt15:13
  3. Cách thiết kế Prompt hiệu quả (Role, Goal, Constraints, Output)6:17
  4. Debug & phân tích Prompt (Antigravity Kit)15:46
05

Context Engineering for AI Agents10 bài · 1 giờ 41 phút

  1. Context Engineering là gì và khác gì Prompt Engineering9:21
  2. Context Window là gì?10:38
  3. 5 trụ cột của Context Engineering9:22
  4. Token là gì? Tại sao quan trọng?10:13
  5. Context Documents – Bộ nhớ ngoài cho Agent9:01
  6. AGENTS.md – File quan trọng nhất10:30
  7. ARCHITECTURE.md – Bản đồ dự án10:55
  8. PLAN.md – Trạng thái dự án12:30
  9. Kỹ thuật Summarize Context - Giữ Agent "tỉnh táo" trong những phiên làm việc dài9:39
  10. Context Compaction – "Nén" lại conversation8:47
06

Multi-Agent Systems & Orchestration - Antigravity 2.06 bài · 1 giờ 25 phút

  1. Antigravity 2.0 - Agent first7:06
  2. Antigravity 2.0: Làm quen giao diện & các thành phần chính2:23
  3. Multi-Agent System là gì? Từ Single Agent → Multi-Agent16:07
  4. Trái tim của hệ thống: Subagents Spawning16:40
  5. Demo: Subagents — Quy Trình Phối Hợp Của Một AI Software Team19:34
  6. Demo — Slash Commands: /goal, /grill-me, /browser23:25
07

Model Context Protocol (MCP): Kết nối AI Agents với External System6 bài · 56 phút

  1. MCP là gì? Tổng quan và kiến trúc hệ thống11:23
  2. Review workflow vibe coding với MCP + Google Stitch6:39
  3. Kết nối IDE tới Google Stitch MCP server6:29
  4. Cài đặt Stitch Agent Skills6:56
  5. GitHub MCP Server là gì? Setup trong Antigravity8:23
  6. GitHub MCP Server Demo: 4 Use Cases thực tế15:45
08

Vibe Coding Dự Án Thực Tế (Game 3D, Website) – Từ Ý Tưởng Đến Sản Phẩm11 bài · 2 giờ 8 phút

  1. Tổng Quan Vibe Coding & Giới thiệu dự án11:20
  2. Quy trình 4 bước khi Vibe coding5:55
  3. Cài đặt plugin Agent Skills - Đóng gói quy trình phát triển phần mềm7:49
  4. Tìm hiểu về PRD (Project requirement document)8:18
  5. Lập kế hoạch dự án VibeSpace - PRD, PLAN, ARCHITECTURE (context document)14:53
  6. Thiết kế UI cho VibeSpace trên Google Stitch10:18
  7. Chuyển đổi Thiết kế UI → Code - Chạy dự án ở localhost12:52
  8. Triển khai website lên Production với Vercel5:10
  9. Mở rộng dự án VibeSpace gồm Backend và Database6:04
  10. Kết nối MCP tới Render và Supabase9:12
  11. Xây dựng và triển khai Backend và Database lên Production36:02
09

Video Bài Giảng Bổ Sung & Case Study2 bài · 45 phút

  1. Vibe Coding Làm Game 3D Endless Runner - Dự án 229:45
  2. Fix UI "AI Slop" — Cách biến Website AI tạo thành giao diện xịn trong 15 phút15:31
Gợi ý

Khoá học liên quan

Xem tất cả