# Khoá 5-Day AI Agents Intensive của Google và Kaggle: FDE nên học kỹ ngày nào, lướt ngày nào

> Hàng triệu người đã học khoá agent miễn phí này, nên tấm chứng chỉ không còn giúp bạn nổi bật; điều đáng tính là bạn mang được gì từ khoá học đến chỗ khách hàng.

Bản gốc: https://fdetimes.net/vi/sach-khoa-hoc/khoa-hoc-ai-agents-intensive-google-kaggle/

Theo bài tổng kết của Google, bản live tháng 11/2025 của khoá agent do Google và Kaggle tổ chức đón hơn 1,5 triệu học viên, và phần capstone nhận hơn 11.000 bài nộp. Đông người học như vậy thì chứng chỉ của khoá không còn giúp ai nổi bật.

Vì thế, câu hỏi cho người làm hoặc muốn làm FDE không còn là có nên học hay không, vì khoá đã miễn phí và mở cho mọi người dưới dạng Kaggle Learn Guide. Câu hỏi đúng hơn là học kỹ phần nào để dùng được ở chỗ khách hàng vào tuần sau, và lướt qua phần nào.

## Năm ngày, mỗi ngày một whitepaper và hai codelab

Tên chính thức của khoá là "5-Day AI Agents Intensive Course with Google". Theo KDnuggets, mỗi ngày có một whitepaper kỹ thuật và hai codelab thực hành, xây bằng Gemini và Agent Development Kit (ADK) của Google. Nếu đang đi làm, bạn có thể chia nhịp: đọc whitepaper trước, làm codelab sau.

Trang Learn Guide trên Kaggle hiển thị nội dung bằng JavaScript, nên lộ trình dưới đây dựa trên bản tóm tắt của KDnuggets chứ không phải trang của Kaggle. Kế hoạch học trong bài dựa trên lộ trình này, vì vậy hãy đối chiếu với trang Kaggle khi bạn bắt đầu.

Theo KDnuggets, ngày 1 giới thiệu agent và kiến trúc. Ngày 2 nói về công cụ và MCP. Ngày 3 về context engineering, session và memory. Ngày 4 về chất lượng agent: logging, tracing, metrics và evaluation. Ngày 5 đưa agent từ prototype lên production, với A2A và managed runtime.

Tháng 6/2026 có thêm một đợt chạy làm mới, lấy chủ đề vibe coding. Pulse 2.0 đưa tin đợt này có hơn 353.000 người đăng ký, và nội dung tập trung vào thiết kế, bảo mật và triển khai agent cấp production trên cloud.

## Gemini chỉ là chỗ bắt đầu, ADK mới là thứ bạn dùng lại được

Chỗ dễ học sai là nghĩ mình đang học "agent trên Gemini". Theo trang chính thức, ADK là framework mã nguồn mở để xây, debug và triển khai agent. Trang này cũng ghi rằng ADK chạy được với gần như mọi model generative AI.

Điều này quan trọng với FDE, vì bạn không chọn được stack của khách hàng. Một ngân hàng có thể đã ký hợp đồng với nhà cung cấp model khác, hoặc không cho dữ liệu ra khỏi hạ tầng của họ. ADK đóng gói được vào container và chạy trên hạ tầng riêng, nên những gì bạn học trong codelab vẫn dùng được ở đó.

Khi làm codelab, hãy coi Gemini là cấu hình mặc định, không phải điều kiện bắt buộc. Học xong mỗi ngày, thử đổi sang một model khác. Những chỗ hỏng sau khi đổi model chính là những chỗ sẽ hỏng khi bạn triển khai ở khách hàng.

## Ba ý đáng giữ lại

**Công cụ là phần việc chính (ngày 2).** Một agent tại khách hàng chỉ có ích khi nối được vào hệ thống có sẵn của họ, chẳng hạn CRM, cơ sở dữ liệu đơn hàng hay hệ thống ticket. Vì thế hãy học kỹ cách định nghĩa tool và MCP. Việc đầu tiên nên làm tại khách hàng là liệt kê các hệ thống agent cần đọc hoặc ghi, rồi viết mỗi hệ thống thành một tool có đầu vào rõ ràng.

**Context là thứ phải thiết kế (ngày 3).** Thử hình dung một agent hỗ trợ nhân viên chăm sóc khách hàng. Lịch sử cuộc gọi đang diễn ra thuộc về session. Còn chuyện khách này đã khiếu nại hai lần trong quý thì cần nằm trong memory dài hạn. Nếu nhét cả hai vào prompt, chi phí sẽ tăng và câu trả lời sẽ lẫn lộn. Vì vậy, hãy cùng khách hàng quyết định thông tin nào cần nhớ và nhớ trong bao lâu.

**Điểm mấu chốt:** Agent chưa có bộ eval thì mới là bản demo, chưa phải sản phẩm.

**Evaluation là thứ bạn giao cho khách (ngày 4).** Đây là ngày nên học kỹ nhất. Thử hình dung bạn lấy 50 câu hỏi thật từ khách hàng và agent trả lời đúng 40 câu, tức 80%. Con số này chưa đủ để kết luận gì. Phải đọc trace của 10 câu sai thì mới biết lỗi do gọi nhầm tool, do thiếu context hay do model, và mỗi loại lỗi cần một cách sửa khác nhau.

## Phần nào có thể lướt?

Nếu bạn đã từng xây agent, chỉ cần đọc nhanh ngày 1. Với ngày 5, nên nắm khái niệm A2A, nhưng đừng đầu tư quá nhiều vào managed runtime nếu khách hàng của bạn không dùng Google Cloud. Thời gian đó nên dùng để luyện đóng gói agent vào container.

Đợt vibe coding hợp để dựng nhanh một bản demo cho buổi họp đầu tiên với khách hàng. Nhưng code sinh nhanh không thay được bộ eval ở ngày 4. Bản demo giúp bạn lấy được hợp đồng, còn eval giúp khách hàng tiếp tục dùng sản phẩm.

## Biến capstone thành dự án portfolio

Thứ tự học nên là: làm ngày 2 và ngày 3 trước, dành nhiều thời gian nhất cho ngày 4, rồi làm ngày 5 theo hạ tầng mà bạn muốn chứng minh mình làm được. Ngày 1 đọc khi cần.

Với capstone, đừng nộp xong rồi để đó. Hãy làm lại bằng một model khác Gemini, chạy trong container, và đưa vào repo cả bộ eval lẫn vài trace của các lỗi đã sửa.

Trên CV, ghi rõ số câu trong bộ eval, tỷ lệ đúng trước và sau khi sửa, và nơi agent chạy. Những dòng đó cho thấy việc bạn đã thực sự làm, điều mà tên một khoá học không nói được.

Đã có hơn 11.000 bài nộp capstone trước bạn. Bài của bạn đáng chú ý khi nó cho thấy agent chạy được trên hạ tầng không phải của Google, với model không phải Gemini, và có số liệu đo được.

**Thử ngay tuần này:**

- Mở codelab ngày 4, rồi viết một bộ 20 câu hỏi kiểm thử cho agent của bạn trước khi sửa prompt
- Đổi model trong bài codelab ngày 2 sang một model khác Gemini và ghi lại những chỗ bị hỏng
- Đóng gói agent capstone vào container và chạy trên máy của bạn, không dùng managed runtime

## Nguồn

- [5-Day AI Agents Intensive Course with Google | Kaggle](https://www.kaggle.com/learn-guide/5-day-agents)

- [Inside Kaggle's AI Agents intensive course with Google](https://blog.google/technology/developers/ai-agents-intensive-recap/)

- [Kaggle + Google's Free 5-Day Agentic AI Course](https://www.kdnuggets.com/kaggle-googles-free-5-day-agentic-ai-course)

- [Google And Kaggle's AI Agent Course Attracts More Than 353,000 Participants](https://pulse2.com/google-and-kaggles-ai-agent-course-attracts-more-than-353000-participants/)

- [Agent Development Kit (ADK)](https://adk.dev/)