AgentManager: Never miss a Claude Code session waiting for your input

Memory Management in Long-Running Agents: Short-Term vs. Long-Term Vector Memory

Quản lý bộ nhớ hiệu quả giúp các AI agent hoạt động lâu dài mà không tăng chi phí. Sử dụng kết hợp bộ nhớ tạm thời (short-term buffers) và mạng vector dài hạn (long-term vector networks) để lưu trữ và truy xuất thông tin hội thoại.

Lập trình viên phát triển các hệ thống AI hoạt động liên tục cần hiểu cách phân biệt giữa bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn để tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và khả năng xử lý thông tin lâu dài mà không gây rò rỉ tài nguyên.

Introducing Harness Agent DLC: New Capabilities for the AI Agent Development Lifecycle

Harness, công ty nền tảng cung cấp phần mềm AI, vừa mở rộng nền tảng của mình để bao phủ toàn bộ vòng đời phát triển AI Agent.

Lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này vì nó giới thiệu Harness Agent DLC – công cụ tự động hóa và mở rộng quy trình phát triển các AI Agent, giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và tối ưu hóa hiệu suất từ giai đoạn thiết kế đến triển khai, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh phức tạp.

TRMNL Help Center

Tạo plugin tùy chỉnh mà không cần viết code.

Nếu bạn muốn tiết kiệm thời gian và công sức phát triển các tính năng đặc biệt cho ứng dụng mà không cần phải học lập trình, bài viết này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các công cụ plugin tự động hóa mà không cần viết một dòng mã nào.

Introducing the ChatGPT for small business program

OpenAI triển khai chương trình ChatGPT for Small Businesses nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ nâng cao kỹ năng AI, tự động hóa công việc và phát triển nhờ ChatGPT Work.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI như ChatGPT Work có thể tự động hóa các công việc lập trình, tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm và hỗ trợ phát triển ứng dụng nhỏ hiệu quả hơn.

AI Did Not Just Get Better. The Entire System Leveled Up.

Hệ thống AI không chỉ đơn thuần cải thiện từng phần mà toàn bộ quy trình đã được nâng cấp đột phá.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI hiện đại không chỉ cải thiện hiệu suất riêng lẻ mà còn thay đổi cơ sở hạ tầng toàn diện, giúp phát triển ứng dụng phức tạp trở nên hiệu quả hơn và mở rộng khả năng ứng dụng trong các dự án công nghệ mới.

I Built a Multi-Agent AI System with Agent Protocols. Debugging It Was Harder Than Building It.

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) sử dụng Agent Protocols, nhưng quá trình debug lại khó khăn hơn cả việc phát triển hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống phức tạp của nhiều agent AI có thể trở thành một thách thức debug khó khăn hơn so với thiết kế ban đầu, giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những vấn đề bất ngờ trong quá trình triển khai.

worthy of study

Tôi giao nhiệm vụ nghiên cứu cho một AI agent để phát triển một sản phẩm mới, sau đó dừng …