Agent Skills as a Bridge Between Engineering and Product

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

Cloudflare Adds Agent Tracing, with Truncation Limits and Uneven Payload Defaults

Cloudflare bổ sung tính năng agent tracing cho Workers, ghi lại các spans (đoạn nhật ký) cho agent invocations, model calls, tool runs và approvals trong traces hiện có. Tính năng này cho phép xem lại phiên tương tác từng bước, nhưng tài liệu lưu ý rằng traces có giới hạn cắt bớt và payload không đồng đều theo mặc định.

Những công cụ mới của Cloudflare như Agent Tracing sẽ giúp lập trình viên theo dõi chi tiết các hoạt động trong Workers, từ gọi API đến xử lý model, giúp debug và tối ưu hiệu suất dễ dàng hơn.

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

Một hệ thống nghiên cứu giao dịch đa tác nhân (multi-agent) sử dụng LangChain Deep Agents có thể tự viết code chiến lược, chạy backtest, kiểm tra kết quả và điều chỉnh liên tục. Thách thức chính là ngăn chặn vòng lặp này trở nên mất kiểm soát.

Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa nghiên cứu chiến lược giao dịch bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và các công cụ lập trình mới để tránh rủi ro sai sót và tăng hiệu quả trong quá trình phát triển và điều chỉnh hệ thống.

AI Agents Security: Risks and Protection Strategies

Bảo mật AI Agent tập trung vào việc giới hạn quyền truy cập theo từng danh tính do agent lựa chọn công cụ thực thi lúc runtime. Rủi ro bảo mật phát sinh từ quản lý danh tính, quyền hạn và thông tin đăng nhập, đòi hỏi các biện pháp kiểm soát phù hợp trong môi trường cloud.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ các hệ thống AI tự động hóa khỏi rủi ro từ quyền truy cập không kiểm soát, đặc biệt khi các agent quyết định động tác thực thi ở thời gian thực.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open …

I Audited My AI Agent's Guardrails. Most of Them Weren't Running.

Việc kiểm tra các guardrails (hàng rào bảo vệ) của AI agent cho thấy hầu hết chúng không hoạt động do bốn chế độ lỗi im lặng khiến các quy tắc trong file cấu hình chỉ mang tính tham khảo, còn hooks (móc nối) mới là yếu tố quyết định.

Nếu bạn đang phát triển hoặc quản lý các hệ thống AI agent, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách các guardrails (ràng buộc an toàn) có thể bị bỏ qua trong thực tế, từ đó tránh những lỗ hổng không ngờ trong logic kiểm soát hành vi của AI.

Endless execution

DHH chia sẻ trải nghiệm đột phá khi làm việc với AI agents, coi đây là bước phát triển thú …