Amazon Bedrock AgentCore now delivers unified observability with traces and logs in a single log group

Medium1 Hot23 min2 h agoAI

PART 2 — Forward Deployed Engineer — AI-Augmented Engineering Interview Questions

Bài viết giới thiệu loạt câu hỏi phỏng vấn kỹ sư triển khai (Forward Deployed Engineer) tập trung vào AI-Augmented Engineering từ tác giả Rameshwar Singh.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng AI hỗ trợ trong quá trình phỏng vấn kỹ thuật, giúp họ chuẩn bị tốt hơn về các câu hỏi mới nổi, từ đó tăng khả năng vượt qua vòng tuyển dụng và phát triển kỹ năng giải quyết vấn đề với công nghệ tiên tiến.

#ai-agents #fintech #langgraph Source

Medium1 Hot19 min8 h agoAI

Types of RAG #1

RAG (Retrieval-Augmented Generation) là phương pháp kết hợp kiến thức tĩnh của LLM (Large Language Model) với dữ liệu thời gian thực thông qua quá trình truy xuất (retrieval) nhằm nâng cao độ chính xác và cập nhật thông tin.

Làm việc với RAG giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình AI bằng cách kết hợp kiến thức thực tế từ dữ liệu ngoài, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện cố định, giúp giải quyết vấn đề sai sót và hạn chế của các mô hình truyền thống.

#llm #ai-agents #rag Source

Medium1 Hot8 min7 h agoAI

The IDE Is Losing to the Terminal — Coding Agents Made the Difference

Trình soạn thảo vẫn chiếm ưu thế trong việc chỉnh sửa mã chính xác, nhưng terminal đã trở thành giao diện điều khiển chính cho các thay đổi phần mềm, đặc biệt là nhờ sự hỗ trợ của các coding agent.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giải thích cách coding agents đang thay đổi cách chúng ta tương tác với terminal, từ một công cụ hỗ trợ đơn giản thành một trung tâm điều khiển toàn diện cho việc phát triển phần mềm.

#ai-agents #claude-code Source

Medium1 Hot7 min2 h agoAI

The Next Enterprise Software RFP Won’t Ask About Features

Doanh nghiệp sẽ không còn quan tâm đến tính năng khi đưa ra yêu cầu chào hàng phần mềm (RFP) nữa, thay vào đó họ sẽ yêu cầu tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ (Task Completion Rate - TCR) của agent AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kỹ thuật truyền thống sang trọng tâm vào hiệu suất tự động hóa và khả năng xử lý nhiệm vụ AI trong các RFP doanh nghiệp, giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai công nghệ.

#ai-agents #mcp #orchestration Source

InfoQ1 Hot3 min7 h agoAI

Expedia Uses AI Driven Service Telemetry Analyzer to Accelerate Incident Investigation

Expedia triển khai STAR, nền tảng quan sát AI hỗ trợ điều tra sự cố sản xuất bằng cách phân tích telemetry dịch vụ và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). STAR được xây dựng trên FastAPI, Datadog và các công nghệ khác.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp vào phân tích dữ liệu dịch vụ thực tế, giúp tối ưu hóa quá trình phát hiện và giải quyết lỗi sản phẩm trong môi trường phát triển nhanh chóng.

#devops #llm #observability Source

Medium2 Hot20 min21 h agoAI

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

Flux Agents là framework Python ưu tiên, giúp xây dựng hệ thống AI agent (agentic AI) hiệu quả. Tác giả chia sẻ lý do xây dựng framework mới này và khẳng định giá trị của nó đối với người dùng.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI có tính năng tự động hóa và tương tác thông minh nên đọc bài này để khám phá cách Flux Agents đơn giản hóa việc tích hợp các công cụ AI vào các ứng dụng Python, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng của các hệ thống agentic.

#python #llm #ai-agents Source

Medium1 Hot10 min4 h agoAI

I Turned My App Into an MCP Server With AppFunctions

Tác giả đã biến ứng dụng của mình thành một MCP server nhờ AppFunctions, cung cấp giao diện người dùng mới không phải là màn hình.

Lập trình viên Android cần đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi ứng dụng của mình thành một server MCP (Multi-Client Protocol) sử dụng AppFunctions, giúp mở rộng khả năng tương tác đa người dùng mà không cần xây dựng giao diện mới, tiết kiệm thời gian và công sức phát triển.

#android #ai-agents #kotlin Source

Medium1 Hot2 min3 h agoAI

LangChain vs LangGraph: Which Should You Use in 2026?

Nếu dự án AI của bạn cần xử lý tuần tự (LLM chains) thì LangChain phù hợp, còn workflow phức tạp (multi-agent, vòng lặp) thì LangGraph ưu việt hơn nhờ kiến trúc stateful.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách LangGraph mở rộng khả năng thiết kế lưu trữ và điều khiển chuỗi hành động phức tạp hơn với các graph-based logic, giúp tối ưu hóa hiệu suất và độ linh hoạt cho các ứng dụng AI quy mô lớn trong tương lai.

#python #ai-agents #langchain Source

Amazon Bedrock AgentCore now delivers unified observability with traces and logs in a single log group

Recommended for you

PART 2 — Forward Deployed Engineer — AI-Augmented Engineering Interview Questions

Types of RAG #1

The IDE Is Losing to the Terminal — Coding Agents Made the Difference

The Next Enterprise Software RFP Won’t Ask About Features

Expedia Uses AI Driven Service Telemetry Analyzer to Accelerate Incident Investigation

Flux Agents: A Python First Framework for Building Agentic AI Systems

I Turned My App Into an MCP Server With AppFunctions

LangChain vs LangGraph: Which Should You Use in 2026?

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads