10 tips to improve your coding agent game

Deterministic Multi-Agent State Machines in TypeScript

Bối cảnh phát sinh nhu cầu thiết kế multi-agent orchestration với state machine type-safe trong TypeScript. Nguyên nhân kỹ thuật là việc quản lý trạng thái phức tạp của nhiều agent dẫn đến race conditions và trạng thái không xác định khi gặp runtime failure. Giải pháp sử dụng state charts với atomic transitions và checkpoint storage bằng TypeScript để đảm bảo tính xác định và phục hồi lỗi. Hệ quả đạt được là hệ thống có khả năng xử lý lỗi runtime và khôi phục trạng thái từ checkpoint mà không bị mất dữ liệu quan trọng. Điều đáng học là cách implement explicit state machines trong TypeScript giúp tăng độ tin cậy và kiểm soát luồng thực thi của hệ thống phân tán.

Đây là phương pháp thiết kế hệ thống đa tác nhân an toàn kiểu với khả năng phục hồi lỗi hiệu quả cho các dự án phức tạp.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người dùng học được kỹ năng mới. Nguyên nhân kỹ thuật là bởi các agents sử dụng các Large Language Models (LLMs) với cơ chế generation tự động, khiến quá trình học tập trở nên bị động. Hệ quả là người dùng dần mất đi khả năng tự giải quyết vấn đề khi quá phụ thuộc vào AI. Điều đáng học là việc xây dựng chuyên môn cần trở nên chủ động, thông qua việc thiết kế các systems có khả năng explainability và prompting users để suy nghĩ độc lập.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách duy trì năng lực chuyên môn trong thời đại AI tự hành.

Building Secure AI Agents with Microsoft Agent Framework and Auth0: Human-in-the-Loop Approval

Trong bối cảnh xây dựng AI agent an toàn trên nền tảng .NET, bài viết trình bày cách tích hợp Microsoft Agent Framework với Auth0 để thực hiện cơ chế kiểm soát con người. Nguyên nhân kỹ thuật là do AI agent cần có cơ chế phê duyệt trước khi thực hiện hành động quan trọng, và giải pháp sử dụng CIBA (Client Initiated Backchannel Authentication) từ Auth0. Hệ quả giúp ngăn chặn rủi ro AI thực hiện hành động không mong muốn, như giao dịch tài chính hay thay đổi dữ liệu nhạy cảm. Điều đáng học là cách thiết lập flow xác thực không đồng bộ (non-authentication flow) kết hợp với policy-based approval, cho phép người dùng kiểm soát quyền truy cập của agent theo thời gian thực.

Bài này giúp lập trình viên .NET bảo mật AI agent bằng cách tích hợp cơ chế phê duyệt người dùng thông qua Auth0 CIBA.

xAI’s Grok 4.6 is now available in Amazon Bedrock

xAI đã phát hành Grok 4.6 trên Amazon Bedrock vào ngày 18 tháng 8 năm 2026, đây là model front-end tập trung vào agents, coding và công việc kiến thức, với context window 500K token và bốn cấp độ reasoning effort. Model được triển khai trên cả hai endpoint bedrock-mantle và bedrock-runtime, với endpoint sau hỗ trợ Converse API, Guardrails, invocation logging và prompt caching. Giá sử dụng bắt đầu từ $2/million token cho Global routing và $2.20 cho Geo (US-only), cùng với các tier Priority (1.75x) và Flex (0.5x) so với rate chuẩn. Sự khác biệt đáng chú ý là bedrock-mantle hỗ trợ structured outputs và server-side tool use trong khi bedrock-runtime không có nhưng lại tích hợp Converse API và invocation logs.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật thông tin về Grok 4.6 trên Amazon Bedrock, đặc biệt tính năng hỗ trợ lập trình và cách tích hợp API vào ứng dụng.

AWS open-sources an AI agent it says is 45% cheaper than Claude Code and Codex

AWS vừa công khai nguồn Strands Harness, một AI agent tuyên bố rẻ hơn 45% so với Claude Code và Codex. Công cụ này gom gọn các tools, context và memory mà nhà phát triển thường phải tự xây dựng. AWS giải thích rằng context thông minh giúp cải thiện hiệu quả token, giảm chi phí đáng kể. Tuy nhiên, một đối thủ vẫn vượt trội hơn Strands Harness về hiệu suất. Lập trình viên nên cân nhắc nếu tối ưu chi phí là ưu tiên hàng đầu hay chất lượng code quan trọng hơn.

Bài viết giúp lập trình viên so sánh hiệu quả chi phí và tính năng của công cụ AI mới từ AWS với các đối thủ trên thị trường.

AI Security Is an Engineering Problem — How to Solve It at Every Layer of the Agent Stack

Trong bối cảnh các hệ thống AI ngày càng trở thành mục tiêu tấn công, vấn đề bảo mật AI cần được tiếp cận như một bài toán kỹ thuật toàn diện. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc các agent stack (khoảnh stack) gồm LLM (Large Language Model), planning systems và các công cụ bổ trợ đều có những điểm yếu riêng như prompt injection (tiêm lệnh prompt) hay data poisoning (ngộ độc dữ liệu). Hệ quả là các tổ chức phải đối mặt với rủi ro tấn công RCE (Remote Code Execution), data leakage (rò rỉ dữ liệu) và model evasion (né tránh mô hình). Bài viết đề xuất giải pháp triển khai controls (kiểm soát) tại từng layer, continuous testing (kiểm tra liên tục) và open research (nghiên cứu mở) để xây dựng hệ thống AI an toàn hơn, điều mà các nhà phát triển nên học hỏi để chủ động bảo vệ sản phẩm của mình.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng và vận hành hệ thống AI an toàn hơn thông qua nghiên cứu mở, kiểm soát liên tục và thử nghiệm đa tầng.

Automated, Autonomous, Agentic: What the Three Levels of Kubernetes Operations Actually Mean

Bối cảnh Kubernetes operations đang phát triển thành 3 cấp độ: Automated, Autonomous và Agentic. Nguyên nhân kỹ thuật xuất phát từ nhu cầu tự động hóa vận hành phức tạp với 4 cấp độ quyết định khác nhau và ranh giới tin cậy rõ ràng. Hệ quả là mỗi cấp độ định nghĩa mức độ can thiệp của con người và hệ thống, từ tự động hóa thủ công đến hoàn toàn tự chủ với agent AI. Điều đáng học là mô hình 4 cấp độ giúp các đội kỹ thuật hiểu được vị trí hiện tại và lộ trình phát triển hệ thống Kubernetes của mình.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ các cấp độ vận hành Kubernetes để tự động hóa hiệu quả hơn.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. …