Behavioral testing for AI agents

Laravel - The clean stack for Artisans and agents

Laracon US 2026 giới thiệu nhiều cải tiến từ framework Laravel như Laravel LSP, Inertia DevTools, cùng các dịch vụ Cloud mới như managed queues và khả năng scale-to-zero.

Laravel không chỉ là một framework PHP đơn giản mà còn là một ecosystem hoàn chỉnh với các tính năng mới như LSP, DevTools và queu quản lý tự động, giúp tối ưu hóa hiệu suất, bảo mật và quy trình phát triển cho các dự án lớn từ nhỏ đến lớn.

Jobs Are Disappearing Quietly, The Math Keeps Me Awake

Việc làm đang dần biến mất âm thầm, khiến nhiều người lo lắng về giá trị bản thân khi buộc …

GPT-5.6 kernel of truth: Sol can cut its own costs, says OpenAI

OpenAI cho biết phiên bản GPT-5.6 Sol đã giảm chi phí vận hành và lượng tokens tiêu thụ nhờ tối ưu hóa các kernel, quá trình suy luận (inference), API AI cũng như hệ thống harness của Codex nhằm đẩy nhanh quy trình gọi công cụ (tool-calling).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của các mô hình AI lớn thông qua kiến trúc kernel mới, giúp giảm thiểu chi phí serving và tăng tốc độ xử lý công việc liên quan đến các API AI và agent.

Building AI Agents with the GO Agent Development Kit (ADK 2.x) — 2026 Edition

Bài viết giới thiệu ứng dụng mẫu "Hello World" được phát triển bằng GO Agent Development Kit (ADK) phiên bản 2.x, hướng dẫn xây dựng các tác nhân AI (AI Agents) với bộ công cụ mới nhất.

Nếu bạn đang tìm hiểu về xây dựng hệ thống thông minh tự động hóa với Go, bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu với một ví dụ thực tế đơn giản của ADK 2.x, từ đó nhanh chóng hiểu cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với ứng dụng Go trong các dự án thực tế.

Quality care is the mission. Finance protects the margin.

Chăm sóc chất lượng là sứ mệnh, tài chính đảm bảo biên lợi nhuận.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý chi phí và tối ưu hóa hiệu suất dự án từ góc độ tài chính, giúp họ xây dựng hệ thống có giá trị thực tế hơn và tránh rủi ro tài chính trong quá trình phát triển phần mềm.

How to Reduce AI Costs: 20 LLM Token Optimization Tips (With Examples)

Bài viết cung cấp 20 mẹo thiết thực để tối ưu chi phí AI, bao gồm kỹ thuật caching prompt, định tuyến model, và lưu ý khi sử dụng agentic coding tools như MCP server bloat hay cache expiry, kèm ví dụ minh họa.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa chi phí sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) một cách hiệu quả, từ việc quản lý cache đến tránh những lỗi thường gặp khi tích hợp với các công cụ tự động hóa.

The two speeds of AI agent runtime security

Hiện nay, bảo mật AI agent đang diễn ra ở hai tốc độ: hầu hết các nhóm cần triển khai ngay các biện pháp bảo mật runtime ở cấp độ hành động, trong khi giải pháp Beyond Zero của Google hé lộ bước phát triển tiếp theo.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ hiệu quả các agent AI trong thời gian thực, từ các biện pháp cấp hành động ngay hôm nay đến những giải pháp tiên phong như Beyond Zero của Google, giúp xây dựng hệ thống an toàn và tin cậy hơn trong tương lai.

“The beast needs a cage”: Why PortSwigger’s agentic pentesting is kept safe behind bars

PortSwigger ra mắt Burp AT, công cụ pentesting sử dụng AI agent đề xuất hành động nhưng được kiểm soát chặt chẽ bởi lớp deterministic nhằm đảm bảo phạm vi và phê duyệt.

Lập trình viên phát triển ứng dụng an ninh mạng nên đọc bài này để hiểu cách Burp AT kết hợp trí tuệ nhân tạo với kiểm tra bảo mật một cách an toàn, minh bạch và có thể kiểm soát, giúp tối ưu hóa quy trình phát hiện lỗ hổng mà không đe dọa đến tính toàn vẹn hệ thống.