Agentic Engineering in Python: From Vibes to Evidence Quiz – Real Python

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

Meet EAS Simulator, Expo's new service that gives every developer and every coding agent an iPhone in the cloud.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa …

Generative AI vs Agentic AI vs AI Agents: What’s the Difference?

Bối cảnh của AI đang phát triển vượt ra khỏi các tương tác câu hỏi-trả lời đơn giản. Nguyên nhân kỹ thuật là sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ reasoning, tạo ra sự phân biệt giữa Generative AI, Agentic AI và AI Agents. Hệ quả là hệ sinh thái AI hiện nay đa dạng hơn với các hệ thống như GPT-4 (Generative AI), Auto-GPT (Agentic AI) và các framework như LangChain (AI Agents). Điều đáng học là hiểu rõ từng khái niệm này giúp lập trình viên lựa chọn công nghệ phù hợp khi xây dựng giải pháp: Generative AI tập trung vào tạo nội dung, Agentic AI tự động hóa quy trình với reasoning, còn AI Agents hoạt động như các thực thể độc lập trong môi trường cụ thể.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa Generative AI, Agentic AI và AI Agents để nắm bắt xu hướng phát triển mới nhất của trí tuệ nhân tạo.

Your Model Isn't Done Until Someone Else Can Call It

Xây dựng endpoint churn prediction với FastAPI đòi hỏi nhiều bước quan trọng sau khi code đã chạy được. Bài viết đề cập đến các vấn đề thực tế như Docker hóa ứng dụng, xử lý rate limiting với Limiter, và tích hợp authentication bằng OAuth2. Người gặp lỗi 503 khi quá tải do thiếu connection pooling, dẫn đến việc thêm SQLAlchemy connection pool. Bài học quan trọng là production-ready không chỉ là code chạy được, mà còn xử lý được các edge case như số lượng concurrent requests lớn.

Bài viết này giúp bạn hiểu những vấn đề thực tế khi chuyển mô hình từ phòng thí nghiệm lên production.

James Shore: Are You Getting Your Money’s Worth from AI?

Các tổ chức đang áp dụng AI coding tools cần phương pháp đo lường nghiêm ngặt để đánh giá hiệu quả đầu tư thay vì dựa vào trải nghiệm cá nhân hay báo cáo tự đánh giá về năng suất. Một nghiên cứu cho thấy các lập trình viên đã ước tính sai tốc độ cải thiện từ AI lên đến 49%, trong khi một CIO ghi nhận hiệu suất tăng 2.1x nhưng chi phí token lên tới 21,000 USD/tháng. Bài viết chỉ ra việc sử dụng số dòng code hay số pull request để đánh giá năng suất là không đáng tin cậy theo Goodhart's Law. Series bài viết sắp tới sẽ đề cập đến việc đo lường tốc độ giao hàng, tác động tiêu cực như burnout và mô hình hóa kết quả kinh doanh.

Bài này giúp các lập trình viên hiểu cách đo lường hiệu quả thực sự của công cụ AI trong lập trình thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay chỉ số không đáng tin cậy.

I Asked 100 Agents to Hack Me

Tác giả đã thử nghiệm với 100 AI open-source agents để kiểm tra khả năng tấn công hệ thống vào năm 2026. Các agent như GPT-4, Claude 3 và Gemini đã được tối ưu hóa với kỹ thuật prompt injection để khai thác lỗ hổng bảo mật. Kết quả cho thấy 78% agent có thể vượt qua cơ chế xác thực và truy cập dữ liệu nhạy cảm. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai các lớp bảo vệ nhiều tầng và kiểm tra xâm nhập thường xuyên trước khi đưa AI vào sản phẩm.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được lỗ h bảo mật tiềm ẩn từ các tác nhân mã nguồn mở trong tương lai.