AI Training — Từ Tư Duy Đến Thực Chiến
Series 8 bài training cho AI Engineer mới — từ LLM, Token, Context đến Agent Skill. Dành cho fresh graduate, vibe coder, người muốn làm chủ AI.
Danh sách bài viết
LLM là gì và dùng thế nào trong công việc AI
LLM là mô hình ngôn ngữ lớn giúp đọc, viết, phân tích và sinh code, nhưng cần context, kiểm chứng và guardrail để dùng trong công việc thật.
Token là gì và vì sao ảnh hưởng chi phí AI
Token là đơn vị LLM dùng để đọc và sinh nội dung. Hiểu token giúp kiểm soát context, chi phí, tốc độ và chất lượng khi dùng AI.
Context là gì và cách thiết kế context cho AI
Context là những gì AI nhìn thấy khi làm việc. Context engineering giúp agent nhận đúng thông tin đúng lúc, thay vì nhồi mọi thứ vào prompt.
Prompt Engineering trong thời agentic coding
Prompt engineering không còn là mẹo viết câu lệnh. Với agentic coding, prompt tốt là spec ngắn, context đúng, ràng buộc rõ và tiêu chí kiểm chứng được.
Tool Use là gì và cách dùng tool an toàn
Tool use là khả năng AI gọi công cụ để đọc, sửa, chạy lệnh hoặc thao tác hệ thống. Dùng tool đúng cần quyền rõ, dry-run và verification.
MCP là gì và dùng thế nào trong hệ thống AI
MCP là giao thức giúp AI agent kết nối với tool, dữ liệu và API bên ngoài. Dùng MCP đúng cần hiểu host, server, quyền và kiểm chứng.
AI Agent là gì và khi nào nên cho tự hành động
AI Agent là hệ thống dùng LLM, context và tool để tự lập kế hoạch, hành động và kiểm chứng. Muốn dùng an toàn cần guardrail và evidence loop.
Agent Skill là gì và cách dạy AI theo chuẩn công ty
Agent Skill là hướng dẫn tái sử dụng giúp AI làm đúng workflow công ty. Skill tốt cần description rõ, progressive disclosure và checklist kiểm chứng.