<h1>Lớp học AI Agent Engineering - Build, Evaluate, Secure &amp; Operate AI Agents at Scale</h1><img src="https://storage.googleapis.com/mle-courses-prod/users/61b6fa1ba83a7e37c8309756/private-files/4a6d1010-5f2b-11f1-9115-011914a01285-agent_harness_2.png" width="812" height="852" isdraggable="true" style="max-width: 100%; height: auto;">AI Agent Engineering là chương trình đào tạo chuyên sâu dành cho kỹ sư AI, kiến trúc sư giải pháp, chuyên gia dữ liệu và các nhà lãnh đạo công nghệ muốn xây dựng các hệ thống AI Agent sẵn sàng triển khai trong môi trường doanh nghiệp.Khóa học cung cấp phương pháp luận toàn diện để thiết kế, phát triển, đánh giá, bảo mật, quản trị và vận hành AI Agent ở quy mô lớn. Học viên không chỉ học cách xây dựng các Agent có khả năng suy luận (Reasoning), truy xuất tri thức (RAG), sử dụng công cụ (Tool Use) và thực thi các quy trình tự động phức tạp (Agentic Workflows), mà còn được trang bị những kỹ năng cần thiết để đưa các hệ thống này vào môi trường sản xuất (Production) một cách an toàn, ổn định và hiệu quả.Trọng tâm của chương trình là Harness Engineering – lĩnh vực tập trung vào việc xây dựng lớp điều phối và vận hành bao quanh AI Model. Lớp Harness này bao gồm quản lý ngữ cảnh (Context Management), bộ nhớ (Memory), tích hợp công cụ (Tooling), phân quyền truy cập (Access Control), cơ chế đánh giá và phản hồi (Evaluation &amp; Feedback), các lớp bảo vệ an toàn (Guardrails) và khả năng điều phối nhiều Agent trong cùng một hệ thống. Đây là yếu tố quyết định giúp AI Agent hoạt động đáng tin cậy và tạo ra giá trị thực tế trong doanh nghiệp.Chương trình được xây dựng dựa trên mô hình 7 AI Harnesses – một framework thực tiễn giúp chuẩn hóa toàn bộ vòng đời phát triển AI Agent, từ thiết kế, triển khai, đánh giá, bảo mật đến vận hành và mở rộng trong môi trường doanh nghiệp.<ul><li>Context Harness – Quản lý và cung cấp tri thức phù hợp cho Agent.</li><li>Tool Harness – Kết nối Agent với các hệ thống, API và công cụ doanh nghiệp.</li><li>Orchestration Harness – Thiết kế workflow đa bước và hệ thống Multi-Agent.</li><li>Evaluation Harness – Đo lường chất lượng, độ chính xác và hiệu suất Agent.</li><li>Security Harness – Bảo vệ hệ thống trước các rủi ro về bảo mật và AI Safety.</li><li>Governance Harness – Đảm bảo tuân thủ, kiểm toán và quản trị AI.</li><li>AgentOps Harness – Giám sát, vận hành và tối ưu Agent trong môi trường production.</li></ul>Thông qua các bài thực hành và dự án thực tế, học viên sẽ được tiếp cận các kiến trúc Agent hiện đại, kỹ thuật đánh giá tự động, chiến lược triển khai trên hạ tầng doanh nghiệp và các tiêu chuẩn vận hành AI ở quy mô lớn.Sau khóa học, học viên có thể tự tin thiết kế và triển khai các hệ thống AI Agent đạt chuẩn doanh nghiệp như trợ lý tri thức nội bộ, AI nhân viên số, hệ thống tự động hóa quy trình nghiệp vụ, Agent hỗ trợ vận hành, Agent hỗ trợ khách hàng và các nền tảng Agentic AI phục vụ hàng nghìn người dùng đồng thời.<h1>Giảng viên chính:</h1>Bá Ngọc - Founder @ ProtonX. Người Việt đầu tiên được Google công nhận là chuyên gia học máy.<h1>Hình thức học</h1><ul><li>Zoom online: 19:30 - 21:30</li><li>Khai giảng: 25/06/2026</li><li>Học tối thứ 3 và thứ 5 hàng tuần</li></ul>

AI Agent Engineering

ProtonX

Thời gian học<ul><li>Thứ 3</li><li>Thứ 5</li></ul>

Gói học trực tuyến qua Zoom mỗi tuần

Gói qua Zoom hàng tuần

Nội dung:<ul><li>LLM Fundamentals</li><li>Transformer &amp; Attention</li><li>Prompt Engineering</li><li>Tool Calling</li><li>MCP (Model Context Protocol)</li><li>AI Agent Landscape</li></ul><hr><ul><li>Lab: Ví dụ điển hình về Agentic: Claude Code</li></ul>

Nền tảng Agentic AI + Framework Harness

<h3>Context Harness</h3><ul><li>RAG Architecture</li><li>Chunking Strategies</li><li>Embedding Models</li><li>Reranking</li><li>Hybrid Search</li><li>Agent Memory</li><li>Context Compression</li><li>Long Context Optimization</li></ul>Lab<ul><li>Xây Enterprise RAG</li><li>Multi-source Knowledge Base</li></ul>

Context Harness - Nền tảng RAG

<ul><li>Docker là gì?</li><li>Phân biệt image và container</li><li>Cài đặt Docker</li><li>Xây dựng Docker Image và chạy docker Container</li><li>Docker container</li></ul>

[Bổ trợ] Docker + Cloud

<ul><li>Lập trình reasoning</li><li>Lập trình gọi tools</li><li>Lập trình truy xuất memory</li></ul>

[Live] Context Harness - Thực hành lập trình - Lập trình đầy đủ 1 agent

<h3>Tool Harness</h3><ul><li>Function Calling</li><li>MCP Servers</li><li>API Integration</li><li>Tool Registry</li><li>Least Privilege Design</li><li>Retry Mechanisms</li><li>Error Recovery</li><li>Audit Logging</li></ul>Lab<ul><li>CRM Agent</li><li>ERP Agent</li><li>Database Agent</li></ul>

Tool Harness

Bài tập lớn 1 - Lập trình Drive Agent

<h3>Orchestration Harness</h3><ul><li>Agent Planning</li><li>DAG Workflows</li><li>State Machines</li><li>LangGraph</li><li>Multi-Agent Systems</li><li>Routing Strategies</li><li>Fallback Models</li><li>Parallel Execution</li></ul>Lab<ul><li>Research Agent</li><li>Customer Service Agent</li></ul>

Orchestration Harness - Phần 1 - Single Agent

<ul><li>Why Multi-Agent?</li><li>Single Agent Limitations</li><li>What is Multi-Agent?</li><li>Architecture</li><li>Agent Roles</li><li>Collaboration Patterns</li><li>Planning &amp; Orchestration</li><li>Communication</li><li>Memory</li><li>Parallel Execution</li><li>Human-in-the-loop</li><li>Frameworks</li><li>Demo</li><li>Best Practices</li></ul>

Orchestration Harness - Phần 2 - Multi Agents

<ul><li>Mỗi học viên có 5-8 phút trình bày và demo về Drive Agent của mình</li></ul>

Demo Day - Học viên thuyết trình Demo về Drive Agent

<h3>Evaluation Harness</h3><ul><li>Golden Datasets</li><li>LLM-as-a-Judge</li><li>Human Feedback</li><li>A/B Testing</li><li>Regression Testing</li><li>RAG Evaluation</li><li>Hallucination Detection</li></ul>Lab<ul><li>Build Evaluation Pipeline</li></ul>

Evaluation Harness

<h3>Security Harness</h3><ul><li>Prompt Injection</li><li>Jailbreak Defense</li><li>Data Leakage Prevention</li><li>PII Protection</li><li>Access Control</li><li>Credential Management</li><li>Secure Tool Access</li></ul>Lab<ul><li>Attack &amp; Defend AI Agents</li></ul>

Security Harness

<h3>Governance Harness</h3><ul><li>Audit Trail</li><li>Explainability</li><li>Approval Workflows</li><li>Human-in-the-loop</li><li>AI Policies</li><li>Risk Management</li><li>Compliance Frameworks</li></ul>Lab<ul><li>AI Governance Dashboard</li></ul>

Governance Harness

<h3>AgentOps Harness</h3><ul><li>Monitoring</li><li>Tracing</li><li>Cost Tracking</li><li>Latency Optimization</li><li>Accuracy Metrics</li><li>Drift Detection</li><li>Observability</li></ul>Tools:<ul><li>LangSmith</li><li>OpenTelemetry</li><li>Phoenix</li><li>Datadog</li></ul>

AgentOps Harness

Xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh gồm:<ul><li>Knowledge Base</li><li>RAG Pipeline</li><li>AI Agents</li><li>Tool Calling</li><li>Workflow Engine</li><li>Evaluation System</li><li>Security Layer</li><li>Governance Layer</li><li>Monitoring Layer</li></ul>

#	Topic
1	Nền tảng Agentic AI + Framework Harness Nội dung: LLM Fundamentals Transformer & Attention Prompt Engineering Tool Calling MCP (Model Context Protocol) AI Agent Landscape Lab: Ví dụ điển hình về Agentic: Claude Code
2	Context Harness - Nền tảng RAG Context Harness RAG Architecture Chunking Strategies Embedding Models Reranking Hybrid Search Agent Memory Context Compression Long Context Optimization Lab Xây Enterprise RAG Multi-source Knowledge Base
3	[Bổ trợ] Docker + Cloud Docker là gì? Phân biệt image và container Cài đặt Docker Xây dựng Docker Image và chạy docker Container Docker container
4	[Live] Context Harness - Thực hành lập trình - Lập trình đầy đủ 1 agent Lập trình reasoning Lập trình gọi tools Lập trình truy xuất memory
5	Tool Harness Tool Harness Function Calling MCP Servers API Integration Tool Registry Least Privilege Design Retry Mechanisms Error Recovery Audit Logging Lab CRM Agent ERP Agent Database Agent
6	Bài tập lớn 1 - Lập trình Drive Agent Hướng dẫn làm bài tập
7	Orchestration Harness - Phần 1 - Single Agent Orchestration Harness Agent Planning DAG Workflows State Machines LangGraph Multi-Agent Systems Routing Strategies Fallback Models Parallel Execution Lab Research Agent Customer Service Agent
8	Orchestration Harness - Phần 2 - Multi Agents Why Multi-Agent? Single Agent Limitations What is Multi-Agent? Architecture Agent Roles Collaboration Patterns Planning & Orchestration Communication Memory Parallel Execution Human-in-the-loop Frameworks Demo Best Practices
9	Demo Day - Học viên thuyết trình Demo về Drive Agent Mỗi học viên có 5-8 phút trình bày và demo về Drive Agent của mình
10	Evaluation Harness Evaluation Harness Golden Datasets LLM-as-a-Judge Human Feedback A/B Testing Regression Testing RAG Evaluation Hallucination Detection Lab Build Evaluation Pipeline
11	Security Harness Security Harness Prompt Injection Jailbreak Defense Data Leakage Prevention PII Protection Access Control Credential Management Secure Tool Access Lab Attack & Defend AI Agents
12	Governance Harness Governance Harness Audit Trail Explainability Approval Workflows Human-in-the-loop AI Policies Risk Management Compliance Frameworks Lab AI Governance Dashboard
13	AgentOps Harness AgentOps Harness Monitoring Tracing Cost Tracking Latency Optimization Accuracy Metrics Drift Detection Observability Tools: LangSmith OpenTelemetry Phoenix Datadog
14	Project cuối khóa - Enterprise AI Agent Platform Xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh gồm: Knowledge Base RAG Pipeline AI Agents Tool Calling Workflow Engine Evaluation System Security Layer Governance Layer Monitoring Layer