AI Lab Việt

Đồng hành cùng AI - Dẫn lối sáng tạo Việt

Một nền tảng Đa Tác tử cho Giáo dục Năng lực AI dựa trên Dự án tại Việt Nam.

Dự án đạt Top 10 tại TechXpo Challenge 2025.

---

🚀 Giới thiệu

AI Lab Việt không chỉ là một công cụ AI. Đây là một Huấn luyện viên AI Cá nhân, một hệ sinh thái giáo dục được thiết kế để giải quyết một vấn đề cốt lõi: làm thế nào để thế hệ trẻ Việt Nam chuyển từ việc sử dụng AI một cách tự phát, sang việc hợp tác với AI một cách chủ động, sáng tạo và có tư duy phản biện.

Thay vì chỉ cung cấp câu trả lời, ALV dẫn dắt người dùng qua một vòng lặp giá trị độc đáo: HỌC -> HÀNH -> CHỨNG MINH.

HỌC (Learn)	HÀNH (Practice)	CHỨNG MINH (Prove)
Rèn luyện tư duy & kỹ năng 4D+S trong "Võ đường Huấn luyện" cùng Sư phụ ALVA.	Áp dụng kỹ năng vào các dự án thực tế trong "Xưởng Thực chiến" để tạo ra sản phẩm mang dấu ấn cá nhân.	Xây dựng Hồ sơ Năng lực Số - bằng chứng sống động về sự trưởng thành trong tư duy của bạn.

Giao diện chính của AI Lab Việt

🤝 Đội ngũ Phát triển

TechEdu là một đội ngũ gồm 5 sinh viên đam mê, với sứ mệnh trao quyền cho sự sáng tạo của thế hệ trẻ Việt Nam trong kỷ nguyên AI.

• Lê Minh Qúy - Project Lead & Product Vision
• Nguyễn Chí Nghĩa - Lead Backend Engineer
• Lê Thế Phương Minh - Lead Frontend Engineer
• Nguyễn Viết Hoàng - Backend + AI Engineer
• Nguyễn Viết Phong - Frontend Engineer

✨ Trải nghiệm Cốt lõi

AI Lab Việt mang đến một hành trình rèn luyện toàn diện, được thể hiện qua hai không gian học tập độc đáo.

Module HỌC: "Võ đường Huấn luyện"

Nơi người dùng được Sư phụ ALVA huấn luyện 1-kèm-1, rèn luyện tư duy và các kỹ năng nền tảng thông qua các thử thách tương tác.

Giao diện "Võ đường Huấn luyện" - Nơi lý thuyết được biến thành thực hành.

Module HÀNH: "Xưởng Thực chiến"

Một không gian sáng tạo, nơi người dùng áp dụng kỹ năng vào các dự án thực tế, hợp tác cùng Cộng sự ALVA để kiến tạo nên những sản phẩm mang dấu ấn cá nhân.

Giao diện "Xưởng Thực chiến" - Nơi ý tưởng được biến thành sản phẩm.

---

💎 Các Tính năng Đột phá

Hệ thống được xây dựng dựa trên các tính năng thông minh, được thiết kế để tối đa hóa hiệu quả học tập.

Huấn luyện Tức thì	Phản tư & Đúc kết	Bằng chứng Năng lực
ALVA chủ động đưa ra "Mẹo" (💡) để huấn luyện người dùng cách viết prompt tốt hơn ngay trong quá trình làm việc.	Sau mỗi dự án, người dùng được khuyến khích suy ngẫm và đúc kết bài học, biến kinh nghiệm thành tri thức.	Toàn bộ quá trình được ghi nhận thành một "Thẻ dự án" trong Hồ sơ Năng lực Số, một bằng chứng sống động về sự trưởng thành.

---

🏛️ Kiến trúc Hệ thống

AI Lab Việt được xây dựng trên một kiến trúc Hệ thống Đa Tác tử (Multi-Agent System) tiên tiến, đảm bảo tính linh hoạt, khả năng mở rộng và sự phân tách vai trò rõ ràng.

Sơ đồ Kiến trúc Hệ thống Đa Tác tử của AI Lab Việt

Kiến trúc bao gồm 3 lớp chính:

1. Lớp Điều phối (Orchestration Layer): Các "nhạc trưởng" Tutor Agent và Project Agent quản lý các luồng trải nghiệm.
2. Lớp Thực thi (Execution Layer): Đội ngũ các "chuyên gia" AI (Practice, Quiz, Analysis...) thực thi các nhiệm vụ chuyên biệt.
3. Lớp Giao tiếp (Communication Layer): Interaction Agent là "bộ mặt" và "giọng nói" duy nhất của ALVA.

📚 Phương pháp luận & Giáo trình

Trái tim của AI Lab Việt là Framework 4D+S và bộ giáo trình AI Fluency độc quyền.

Trang bìa Giáo trình AI Fluency của AI Lab Việt

Framework 4D+S là một khung tư duy nền tảng, bao gồm 5 kỹ năng cốt lõi:

• Delegation (Phân công)
• Description (Mô tả)
• Discernment (Nhận định)
• Diligence (Trách nhiệm)
• +Synthesis (Tổng hợp & Sáng tạo)

🛠️ Công nghệ Sử dụng

• Backend: Python (FastAPI), Celery, Redis
• Frontend: [Điền công nghệ Frontend của bạn, ví dụ: React, Vue.js, Next.js]
• Cơ sở dữ liệu: [Điền DB của bạn, ví dụ: PostgreSQL, Supabase]
• Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Google Gemini
• Triển khai (Deployment): [Điền nền tảng triển khai, ví dụ: Vercel, AWS, Google Cloud]

🚀 Hướng dẫn Bắt đầu

🛠️ Yêu cầu

• Node.js v18+
• npm v9+
• Python v3.10+
• pip v23+
• Git

Cài đặt

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/ai-lab-viet.git
cd ai-lab-viet

# Cài đặt dependencies cho Frontend
cd frontend
npm install

# Cài đặt dependencies cho Backend
cd ../backend
pip install -r requirements.txt
Chạy Dự án
code
Bash
# Chạy server Backend
cd backend
uvicorn main:app --reload

# Chạy ứng dụng Frontend
cd ../frontend
npm run dev
Truy cập http://localhost:3000 để xem sản phẩm.