# Học và ứng dụng cùng với agent bạn đang dùng

Bạn không cần học tuần tự theo cách truyền thống. Hãy đưa ra yêu cầu và để agent thiết lập khoá học dành cho riêng bạn, ngay trong cuộc trò chuyện.

[Kết nối agent của bạn](/mcp#cai-dat). Bạn sẽ xác nhận bằng tài khoản 200Lab ngay trong agent, không cần cài thêm gì trên web.

## Agent tìm bài và đọc cho bạn

Minh họa:

- **Bạn:** mình muốn hiểu cách agent gọi tool, nên bắt đầu từ bài nào?
- Agent gọi `search` (query: "agent gọi tool" · types: lesson)
- Kết quả:
  - Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp (Agent Harness Foundations · Bài 7, 15 phút đọc, Owned)
  - Từ tool request tới action thực tế (Agent Harness Foundations · Bài 8, 12 phút đọc, Owned)
  - Bọc một API nội bộ thành tool rồi chạy thử một vòng agent (Agent Harness Foundations · Lab, Lab · 45 phút · kèm kit Go, Owned)
  - Việc nào thật sự cần giao cho LLM? (Xây dựng tính năng LLM có phạm vi rõ ràng · Bài 2, 16 phút đọc, Free)
  - Agent gọi sai tool: dựng lại đường đi của run và tìm chỗ hỏng (Agent Harness Foundations · Challenge, Challenge · mentor chấm, Owned)
- Agent gọi `get` (entity: lesson · slug: p1-v3-05-agent-loop)
- **Agent:** Bắt đầu từ bài **Agent Loop** là hợp nhất. Ý chính của bài:
  - Mỗi vòng, model chọn một bước để làm, có khi là gọi một tool.
  - Harness của bạn chạy bước đó rồi đưa kết quả quan sát được lại cho model.
  - Chỉ khi quan sát xong, agent mới quyết định đi tiếp hay dừng.
- **Agent:** Đọc xong bài này thì qua bài **Từ tool request tới action thực tế**, rồi làm lab bọc API thành tool, mình đi cùng bạn ở đó.
- Nguồn: khóa học "Agent Harness Foundations" · bài "Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp" · https://learn.200lab.io/courses/agent-harness-foundations/lessons/p1-v3-05-agent-loop · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

## AI Tutor dựng khoá học riêng cho bạn

Bạn nói mục tiêu, agent hỏi lại vài câu rồi xếp một lộ trình từ chính các bài 200Lab. Chỗ nào 200Lab chưa có bài, agent ghi rõ là tự soạn hay tài liệu ngoài, không trộn lẫn.

1. **Trả lời ba câu hỏi.** Agent đọc quy tắc `ai_tutor` rồi hỏi từng câu một: bạn muốn làm được gì, bạn đã biết gì, mỗi tuần bạn học được bao nhiêu giờ.
2. **Agent lấy bản đồ kiến thức.** Một lần gọi `ai_tutor_recommend` trả về các khoá và bài 200Lab khớp với bạn, kèm những chủ đề catalog chưa có.
3. **Lộ trình xếp theo giờ của bạn.** Kiến thức nền đi trước. Khoá bạn chưa có thì bắt đầu bằng bài học thử. Bài đọc, lab, challenge hay kit đều có chỗ; mỗi bước gắn nhãn 200Lab, tự soạn hoặc ngoài, lưu thành file markdown trong máy bạn.
4. **Học từng bước ngay trong chat.** Agent đọc bài bằng `get`, giảng theo đúng project của bạn, chỉ gọi `mark_lesson_read` khi bạn xác nhận đã đọc xong. Hỏi tiến độ thì agent mở `learning_dashboard`, cần kit thì lấy link bằng `get_artifact_download_url`.

Minh họa:

- **Bạn:** Dựng giúp mình một lộ trình để tự viết agent bằng Go.
- Agent gọi `ai_tutor`
- **Agent:** 1/3 Bạn muốn làm được gì sau khi học xong?
- **Bạn:** Một agent Go gọi được API nội bộ của công ty.
- **Agent:** 2/3 Hiện bạn đã quen với ngôn ngữ hay công cụ nào, ở mức nào?
- **Bạn:** Go cơ bản, đã viết REST API, chưa đụng LLM.
- **Agent:** 3/3 Mỗi tuần bạn dành được khoảng bao nhiêu giờ để học?
- **Bạn:** Khoảng 6 giờ.
- Agent gọi `ai_tutor_recommend` (goal · known · weeklyHours: 6)
- Lộ trình tuần 1 (`roadmap.md`), đã xếp 6 giờ trên 6 giờ/tuần:
  - [200Lab] Học thử: Trước khi bắt đầu build Agent, 1 giờ (Agent Harness Foundations · bài free mở đầu khoá)
  - [200Lab] Agent Loop và Từ tool request tới action thực tế, 1,5 giờ (Agent Harness Foundations · Bài 7, Bài 8)
  - [200Lab] Lab: Bọc một API nội bộ thành tool rồi chạy thử một vòng agent, 1 giờ (Agent Harness Foundations · Lab · kèm kit Go)
  - [200Lab] Challenge: Agent gọi sai tool: dựng lại đường đi của run và tìm chỗ hỏng, 0,5 giờ (Agent Harness Foundations · Challenge · mentor chấm)
  - [tự soạn] Viết agent loop bằng Go cho API của công ty bạn, 1 giờ (Agent soạn riêng theo repo của bạn)
  - [ngoài] Đặc tả MCP: phần tools và transports, 1 giờ (modelcontextprotocol.io)
- **Agent:** Tuần 1 có 2 bài đọc, 1 lab và 1 challenge từ 200Lab, 1 phần tự soạn và 1 tài liệu ngoài, vừa đủ 6 giờ. Mình đã lưu vào `roadmap.md` trong thư mục của bạn. Mình bắt đầu bằng bài học thử nhé?

## Khoá học không đổi, cách học đã đổi

200Lab là đơn vị tiên phong đưa cách học AI-native này vào khoá học lập trình: toàn bộ nội dung mở cho agent của bạn qua MCP. Nội dung 200Lab do các agents và mentors giàu kinh nghiệm cùng biên soạn và kiểm duyệt. Khác biệt là bạn không còn phải tự xoay giữa video, tab trình duyệt và nhóm hỏi đáp: agent bạn đang dùng đọc trọn bài, giảng theo project của bạn và dựng lộ trình cho đúng một người.

| Tiêu chí | Học truyền thống | Nền tảng khoá học phổ thông | 200Lab AI-native |
| --- | --- | --- | --- |
| Cách học | Xem video theo thứ tự có sẵn | Xem video, thỉnh thoảng có chatbot trả lời chung chung trong tab web | Agent đọc trọn bài rồi giảng theo project bạn đang làm |
| Lộ trình | Một lộ trình cho tất cả | Gợi ý theo catalog, không biết bạn là ai | Dựng theo mục tiêu, nền tảng và số giờ bạn có; phần thiếu agent tự soạn hoặc tìm ngoài |
| Khi vướng | Đăng hỏi trong nhóm, chờ trả lời | Chatbot không thấy code của bạn | Hỏi ngay trong agent, agent đã có bài học lẫn code của bạn |
| Nơi học | Mở tab khoá học, rời khỏi việc đang làm | Vẫn là tab web riêng | Ngay trong Claude, Codex hoặc ChatGPT bạn đang mở |
| Tài liệu | PDF, slide tải về rồi quên | Tải về rồi quên | Bài học, kit và link tải lấy qua agent, nguồn ghi rõ trên từng bài |

Bạn vẫn học bài của 200Lab. Chỉ là giờ có một gia sư ngồi cạnh, biết bạn đang làm gì.

## Kết nối trong vài phút

Cả bốn cách đều xác nhận bằng OAuth: client mở trình duyệt, bạn duyệt bằng tài khoản 200Lab. Bạn không phải dán mật khẩu nào vào agent.

Địa chỉ server: `https://mcp.200lab.io/mcp/learner`

### Claude App

Thêm trên claude.ai hoặc Claude Desktop.

1. Mở Settings, vào mục Connectors.
2. Chọn Add custom connector.
3. Dán địa chỉ này vào ô URL, đặt tên tuỳ ý:

   ```
   https://mcp.200lab.io/mcp/learner
   ```
4. Đăng nhập và duyệt quyền bằng tài khoản 200Lab của bạn.

### Claude Code

Chạy trong terminal của máy bạn.

1. Thêm server:

   ```
   claude mcp add --transport http 200lab-ai-tutor \
     https://mcp.200lab.io/mcp/learner
   ```
2. Mở Claude Code, gõ `/mcp`, chọn 200lab-ai-tutor rồi duyệt đăng nhập trên trình duyệt vừa mở.

### Codex CLI

Chạy trong terminal của máy bạn.

1. Thêm server:

   ```
   codex mcp add 200lab-ai-tutor \
     --url https://mcp.200lab.io/mcp/learner
   ```
2. Đăng nhập, rồi duyệt trên trình duyệt vừa mở:

   ```
   codex mcp login 200lab-ai-tutor
   ```

### ChatGPT App

Codex trong ứng dụng ChatGPT trên máy bạn.

1. Mở Settings, vào mục MCP servers, chọn Add server.
2. Đặt tên `200lab-ai-tutor`, chọn Streamable HTTP rồi dán địa chỉ này vào ô URL:

   ```
   https://mcp.200lab.io/mcp/learner
   ```
3. Bấm Save, rồi chọn Restart.
4. Chọn Authenticate và đăng nhập bằng tài khoản 200Lab của bạn.

### Sau khi bạn cho phép, agent được

- Tìm khoá học, lộ trình, bài viết và bài học
- Đọc trọn bài trong khoá bạn sở hữu và các bài free
- Ghi tiến độ bài đã đọc, lấy link tải kit đi kèm bài học

Agent không mua khoá học, không làm quiz và không đổi thông tin tài khoản của bạn.

## Nguồn bài học

Mỗi bài agent đọc đều mang theo nguồn 200Lab và ghi rõ bài đó được cấp cho bạn.

> Nguồn: khóa học "Agent Harness Foundations" · bài "Agent Loop: làm, quan sát, rồi mới đi tiếp" · https://learn.200lab.io/courses/agent-harness-foundations/lessons/p1-v3-05-agent-loop · Cấp cho [Tên học viên] · không phân phối lại.

## Kết nối agent của bạn với 200Lab

Thêm server, xác nhận một lần, rồi hỏi agent bài tiếp theo bạn nên học. [Kết nối agent của bạn](/mcp#cai-dat). Bạn sẽ xác nhận bằng tài khoản 200Lab ngay trong agent, không cần cài thêm gì trên web.

## Câu hỏi thường gặp

### 200Lab MCP có tốn phí không?

Không. Bạn chỉ cần một tài khoản 200Lab. Agent đọc được đúng những gì tài khoản đó đọc được.

### Agent có đọc được bài trong khoá mình chưa mua không?

Không. Agent đọc được bài free, trang giới thiệu khoá học và bài blog công khai. Bài trong khoá chỉ mở khi tài khoản bạn sở hữu khoá đó, giống hệt khi bạn học trên web.

### Dữ liệu của mình đi đâu?

Agent của bạn gọi thẳng đến 200Lab để lấy nội dung. 200Lab không nhận lịch sử trò chuyện của bạn, chỉ nhận nội dung của từng lời gọi tool, ví dụ từ khoá bạn tìm hay bài bạn mở. Cuộc trò chuyện nằm ở client bạn dùng, theo chính sách của nhà cung cấp client đó.

### Ngắt kết nối thế nào?

Trong Claude App, gỡ connector ở Settings, mục Connectors. Với Claude Code, chạy `claude mcp remove 200lab-ai-tutor`. Với Codex CLI và ChatGPT App, hai client dùng chung cấu hình, chạy `codex mcp remove 200lab-ai-tutor`. Gỡ xong là agent không gọi được 200Lab nữa.

### Mình dùng Codex Desktop hoặc client khác được không?

Được. Ứng dụng ChatGPT trên máy, Codex CLI và extension cho IDE dùng chung một cấu hình MCP, nên bạn thêm server ở một nơi là dùng được ở cả ba. Client khác thì chỉ cần hỗ trợ MCP server qua Streamable HTTP và đăng nhập OAuth: bạn thêm một server trỏ tới địa chỉ ở phần Cài đặt rồi đăng nhập như các bước ở trên.