Brain Engineer for non IT FUNiX

Giới thiệu khóa học chi tiết

Khóa học được thiết kế nhằm phát triển năng lực hiểu và ứng dụng AI Agent vào tự động hóa nghiệp vụ doanh nghiệp thông qua nền tảng OpenClaw. Chương trình giúp người học đi từ việc hiểu các khái niệm nền tảng — Gateway, workspace, channel, session, skill — đến khả năng tự tay tạo, kiểm thử và vận hành agent bằng ngôn ngữ tự nhiên, không đòi hỏi kiến thức lập trình chuyên sâu.

Song song với việc tạo agent đơn lẻ, chương trình tập trung vào kỹ năng thiết kế workflow tự động hóa hoàn chỉnh — bao gồm Workboard, artifact và cơ chế human approval — nhằm đảm bảo agent hoạt động có kiểm soát, minh bạch và an toàn trong môi trường doanh nghiệp thực tế, thay vì vận hành hoàn toàn tự động mà thiếu giám sát.

Điểm nhấn của khóa học là khả năng thiết kế và điều phối một đội ngũ 3–5 AI Agent phối hợp với nhau theo mô hình multi-agent, thực hiện hand-off, review loop để hoàn thiện một quy trình nghiệp vụ theo ngành có thể kiểm chứng được kết quả — đây là năng lực đang được nhiều doanh nghiệp tìm kiếm trong làn sóng ứng dụng AI Agent vào vận hành.

Xu hướng công nghệ

AI Agent đang trở thành làn sóng công nghệ tiếp theo sau Generative AI, khi doanh nghiệp không còn chỉ dùng AI để trả lời câu hỏi mà bắt đầu giao cho AI thực hiện cả quy trình công việc — từ tiếp nhận yêu cầu, xử lý dữ liệu, ra quyết định có kiểm soát đến bàn giao kết quả cho con người phê duyệt. Các nền tảng như OpenClaw giúp việc xây dựng agent trở nên dễ tiếp cận hơn, cho phép người dùng không chuyên về kỹ thuật vẫn có thể tạo và cấu hình agent thông qua hội thoại tự nhiên.

Đồng thời, xu hướng multi-agent — nhiều AI Agent chuyên biệt phối hợp với nhau như một đội ngũ ảo — đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong các ngành khác nhau, từ tài chính, chăm sóc khách hàng đến vận hành nội bộ doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi người vận hành không chỉ biết tạo một agent đơn lẻ mà còn phải hiểu cách thiết kế vai trò, giới hạn quyền hạn, cơ chế hand-off giữa các agent và đảm bảo yếu tố bảo mật, kiểm soát chi phí khi triển khai thực tế.

Nhu cầu và mục tiêu chương trình

Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu ứng dụng AI Agent vào tự động hóa nghiệp vụ thực tế, giúp người học từng bước làm chủ nền tảng OpenClaw và tư duy thiết kế workflow đa agent đang được nhiều doanh nghiệp quan tâm.

• Hiểu được nền tảng OpenClaw và các thành phần chính để lựa chọn cách sử dụng phù hợp.
• Khởi tạo và sử dụng môi trường OpenClaw được cung cấp sẵn hoặc managed VPS một cách an toàn.
• Tạo và kiểm thử agent bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua Main Agent.
• Xây dựng vai trò, SOP, giới hạn và quy trình phản hồi của agent bằng hội thoại.
• Thiết kế workflow tự động hóa nghiệp vụ có Workboard, artifact và human approval.
• Vận hành OpenClaw an toàn, kiểm soát chi phí, xử lý lỗi cơ bản và sao lưu tài liệu công việc.
• Thiết kế và điều phối đội 3–5 AI Agent theo ngành để hoàn thiện một workflow nghiệp vụ có thể kiểm chứng.

Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với Business Analyst, Product Manager, chuyên viên vận hành, đội ngũ chuyển đổi số, kỹ sư CNTT, người làm tự động hóa quy trình (Automation), cũng như bất kỳ ai muốn tìm hiểu và ứng dụng AI Agent vào công việc mà không yêu cầu nền tảng lập trình chuyên sâu.

Mục tiêu đầu ra

• Giải thích được khái niệm AI Agent, vai trò của OpenClaw và các thành phần chính gồm Gateway, workspace, channel, session và skill.
• Sử dụng được môi trường OpenClaw được cung cấp sẵn hoặc dịch vụ managed VPS, hoàn tất onboarding, bảo vệ tài khoản và xác nhận Main Agent hoạt động.
• Tạo và kiểm thử được agent bằng ngôn ngữ tự nhiên thông qua Main Agent.
• Xây dựng hoặc cập nhật được vai trò, SOP, giới hạn và quy trình phản hồi của agent bằng hội thoại, không bắt buộc thao tác file cấu hình.
• Phân tích và thiết kế được workflow tự động hóa cho một nghiệp vụ doanh nghiệp, có Workboard, artifact và human approval phù hợp.
• Vận hành an toàn, kiểm soát chi phí, xử lý lỗi cơ bản và sao lưu SOP/cấu hình/artifact.
• Thiết kế, tạo và điều phối được đội 3–5 AI Agent theo một trong các bộ ngành; giải thích được số lượng agent, thực hiện hand-off, review loop và hoàn thiện một quy trình nghiệp vụ có thể kiểm chứng.

Phương pháp học

Chương trình được triển khai theo mô hình học trực tuyến kết hợp thực hành (Project-based Learning) trên môi trường OpenClaw thực tế. Người học sẽ trực tiếp onboarding, tạo agent bằng hội thoại, thiết kế workflow có Workboard/artifact/human approval, và tiến tới xây dựng, điều phối một đội đa agent để hoàn thiện workflow nghiệp vụ theo ngành, mô phỏng đúng quy trình triển khai AI Agent trong doanh nghiệp thực tế.

Lý do nên học

Khóa học giúp người học tiếp cận sớm với một trong những xu hướng công nghệ quan trọng nhất hiện nay — AI Agent và tự động hóa đa agent — mà không cần nền tảng lập trình phức tạp. Việc học qua hội thoại tự nhiên giúp rút ngắn đáng kể thời gian tiếp cận công nghệ so với các phương pháp lập trình truyền thống.

Đặc biệt, việc thực hành thiết kế và điều phối một đội ngũ nhiều AI Agent để hoàn thiện một workflow nghiệp vụ theo ngành giúp người học có được năng lực khác biệt — khả năng tự động hóa những quy trình phức tạp mà trước đây cần nhiều nguồn lực kỹ thuật, đồng thời vẫn đảm bảo yếu tố kiểm soát, an toàn và có thể kiểm chứng kết quả.

Nội dung nổi bật

• Tuần 1: Nền tảng, cài đặt và agent đầu tiên – Khái niệm AI Agent, các thành phần chính của OpenClaw, onboarding môi trường và tạo agent đầu tiên qua Main Agent.
• Tuần 2: Thiết kế agent và workflow tự động hóa – Xây dựng vai trò, SOP, giới hạn của agent bằng hội thoại; thiết kế workflow có Workboard, artifact và human approval.
• Tuần 3: Sub-agent, multi-agent và thiết kế workflow theo ngành – Xây dựng và phối hợp nhiều agent, thực hiện hand-off, review loop theo các bộ ngành cụ thể.
• Tuần 4: Bảo mật, vận hành, hoàn thiện và demo workflow theo ngành – Vận hành an toàn, kiểm soát chi phí, xử lý lỗi, sao lưu tài liệu và demo workflow nghiệp vụ hoàn chỉnh.

Đội ngũ xây dựng & phản biện chương trình

Chương trình được phát triển và thẩm định bởi đội ngũ chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong AI, Data, tài chính – ngân hàng và công nghệ, đảm bảo tính thực tiễn và cập nhật.

Mentor Đặng Quang Vinh

• Data/AI Director tại SmartOSC – Dẫn dắt các dự án AI & Data cho doanh nghiệp trong lĩnh vực ngân hàng, sản xuất và bán lẻ.
• Giảng viên tại British University Vietnam – Giảng dạy AI, Data Science, Programming; tác giả 40+ công bố khoa học quốc tế (Scopus/SCI-e).
• Nguyên Head of Data tại các công ty công nghệ và fintech: Trusting Social, Be Group, GoTyme, DatVietVAC.
• Tiến sĩ Khoa học Máy tính – University of Lorraine (Pháp); từng nghiên cứu tại Inria và làm Data Scientist tại TMC (dự án với Barco).
• 15+ năm kinh nghiệm AI, Data Science & Software Engineering, từng làm việc tại Việt Nam, Pháp, Hà Lan, Bỉ, Nhật Bản, Hàn Quốc và Mỹ.

Mentor Trần Quang Thành Công

• Digital Data Analytics Assistant Manager tại Home Credit Vietnam.
• Chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analytics), từng đảm nhiệm vị trí Associate Team Leader tại MoMo và Financial Analyst tại ngân hàng OCB.
• Thạc sĩ Thống kê kinh tế.

Mentor Nguyễn Thị Nga

• Giám đốc Ngân hàng số tại PVcomBank – Thành viên Ban điều hành, dẫn dắt chiến lược chuyển đổi số và phát triển ngân hàng số toàn hệ thống.
• Nguyên Giám đốc Khối Vận hành & PMO tại PVcomBank – Quản lý vận hành ngân hàng, triển khai các dự án chiến lược về chuyển đổi số, cải tiến quy trình và nâng cao chất lượng dịch vụ.
• Hơn 30 năm kinh nghiệm trong ngành ngân hàng – từng đảm nhiệm nhiều vị trí lãnh đạo tại Vietcombank, TPBank, PGBank và các tổ chức tài chính.
• Chuyên gia về kinh doanh ngân hàng, quản trị rủi ro và vận hành – trực tiếp thiết kế sản phẩm, xây dựng chính sách tín dụng, quản lý rủi ro và tái cấu trúc quy trình nghiệp vụ.
• Chuyên gia đào tạo ngân hàng từ năm 2005 – xây dựng và giảng dạy chương trình cho nhiều ngân hàng lớn như VietinBank, Techcombank, MB Bank, Agribank, ACB.
• Cố vấn và triển khai nhiều dự án chuyển đổi & nâng cao năng suất trong ngành ngân hàng, bao gồm các dự án Lean Six Sigma, khung năng lực nhân sự, cải tiến quy trình tín dụng và dịch vụ khách hàng.

Mentor Nguyễn Tùng Chi

• AI-in-Finance Consultant & Mentor – Tư vấn chuyển đổi AI cho doanh nghiệp tài chính, đào tạo lãnh đạo và chuyên gia tối ưu quy trình làm việc bằng Generative AI.
• 15+ năm kinh nghiệm C-Level (CFO/COO) – Dẫn dắt tái cấu trúc doanh nghiệp, tài chính dự án và các thương vụ M&A trong lĩnh vực năng lượng tái tạo, công nghệ và đầu tư.
• Chuyên gia M&A và tài chính doanh nghiệp – Quản lý toàn bộ vòng đời giao dịch từ thẩm định, định giá, cấu trúc deal đến hậu sáp nhập (post-M&A).
• Nguyên lãnh đạo tài chính tại Ho Chi Minh Stock Exchange – Thành viên Hội đồng thẩm định niêm yết, phụ trách quản lý tài chính, kế toán và các dự án công nghệ – hạ tầng.
• Đồng sáng lập & COO tại TECHX Corporation – Startup tập trung Cloud Transformation, Customer Experience và Advanced Data Analytics.
• Chuyên gia tối ưu vận hành tài chính – Thiết kế hệ thống quản trị tài chính, báo cáo quản trị, kiểm soát nội bộ và quy trình ngân sách giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô hiệu quả.

Mentor Hồ Sơn Tùng

• CEO NEWAIVIET.
• Giảng viên Cao đẳng Bách khoa Hà Nội.
• Giám đốc đào tạo Aptech Việt Nam.
• Trưởng khoa phát triển chương trình FUNiX.
• Nguyên CTO Công ty Cổ phần Giải pháp Công nghệ Lạc Hồng (10 năm).
• Nguyên CTO Tập đoàn Công nghệ Thăng Long (1 năm).
• Nguyên CTO AIBOX (2 năm).

Đội ngũ kết hợp giữa nền tảng học thuật, kinh nghiệm vận hành ngân hàng, tài chính doanh nghiệp và công nghệ AI, mang lại góc nhìn đa chiều và khả năng ứng dụng cao cho người học.