−92%
Khoá học Unica, Gitiho, Udemy… chỉ từ 49.000đXem ngay
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.
Nội dung chi tiết
Mô tả khoá học
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.
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.
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.
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.
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 làm | Chỉ dùng prompt ngắn | Agent engineering có hệ thống |
|---|---|---|
| Ngữ cảnh | Phụ thuộc lịch sử chat | Có AGENTS.md, kiến trúc và kế hoạch |
| Quy trình | Yêu cầu từng việc rời rạc | Dùng rules, workflows và skills |
| Kết nối | Chủ yếu trong editor | Mở rộng qua MCP và công cụ ngoài |
| Kiểm soát | Dễ bỏ sót bước kiểm tra | Theo dõi kế hoạch, artifact và kết quả |
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.
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.
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.
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. 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.
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.
Lộ trình học
