Introducing Gemini Enterprise for Financial Services

Practical Loop Engineering

Các kỹ sư thường sử dụng vòng lặp để tự động hoá việc đạt mục tiêu, nhưng khi không kiểm …

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan …

A deep dive into Nurb

Nurb được thiết kế để biến một agent viết mã thành đối tác CAD thực tế, cho phép các nhà phát triển làm việc trực tiếp trong môi trường mô hình 3D. Nó sử dụng các thành phần Python để tạo và thao tác hình học, đồng thời dựa trên nhân OCCT để xây dựng các thể rắn chính xác. Trong quá trình làm việc, hệ thống thực hiện kiểm tra trực tiếp và đo lường để phát hiện sớm các lỗi hoặc sai lệch về kích thước. Kết quả cuối cùng được xuất ra định dạng 3MF, giúp duy nhất dữ liệu mô hình và dễ dàng chia sẻ với các công cụ CAD khác. Từ đây ta học được rằng sự kết hợp giữa ngôn ngữ scripting linh hoạt và nhân mô hình rắn mạnh mẽ, cùng với việc áp dụng tiêu chuẩn xuất bản mở, có thể tạo ra quy trình thiết kế tự động hóa và đáng tin cậy.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách Nurb biến một agent lập trình thành đối tác CAD hiệu quả.

Gemini Live gains agentic tasks, voice inbox control and personal intelligence

Gemini Live, trợ lý thoại của Google, vừa được nâng cấp với khả năng thực hiện tác vụ có tính agentic, kiểm soát hộp thư qua giọng nói và cung cấp thông tin cá nhân. Nâng cấp này cho phép người dùng đưa ra lệnh thoại và hệ thống sẽ chuyển giao chúng cho các tác vụ chạy nền (background agents) để thực hiện. Trong khu vực châu Âu, quy định mới bắt buộc Google phải mở cho các trợ lý của đối thủ truy cập chức năng tương đương đến năm 2027. Điều này tạo ra áp lực về khả năng tương tác giữa các nền tảng và thúc đẩy việc thiết kế API mở cho các tác vụ nền. Bài học cho nhà phát triển là khi tích hợp tính năng agentic, cần cân nhắc sớm về khả năng tương thích và tuân thủ quy định để tránh phải thay đổi kiến trúc sau này.

Gemini Live mới được nâng cấp với khả năng quản lý hộp thư thoại và thực hiện nhiệm vụ tự động, mang lại trải nghiệm người dùng vượt trội.

Repeating the Same AI Prompts? The Agent Skills Handbook Helps You Build Reusable Skills

Nhiều đội phát triển AI thường phải viết lại cùng một prompt cho các tác vụ như tạo tài liệu, kiểm tra mã hoặc sinh test, dẫn đến sự không nhất quán và lãng phí thời gian. Agent Skills Handbook giới thiệu khái niệm Agent Skills, một cách để đóng gói các prompt lặp lại thành các thành phần có thể tái sử dụng, được quản lý như mã nguồn. Khi một prompt được biến thành một Skill, các nhà phát triển chỉ cần gọi Skill đó qua API hoặc SDK, đảm bảo mọi người dùng cùng một logic và tham số. Điều này giúp cải thiện độ nhất quán của kết quả AI, giảm thời gian review code vì các Skill có thể được kiểm tra và phiên bản như thư viện thường, và mở rộng việc áp dụng AI trong dự án mà không cần viết lại prompt mỗi lần. Bài viết khuyên các đội đầu tư thời gian xây dựng và tài liệu hoá Agent Skills để tận dụng tối đa lợi thế của AI mà không bị mắc kẹt trong vòng lặp lặp lại prompt.

Bài viết này giúp bạn biến các prompt AI lặp thành kỹ năng tái sử dụng, nâng cao hiệu suất và đồng nhất trong công việc lập trình.

Saviynt launches Zuma, its enterprise AI identity security platform

Saviynt vừa ra mắt Zuma, nền tảng bảo mật danh sách doanh nghiệp dựa trên AI. Zuma tích hợp học máy để phát hiện bất thường truy cập và tự động hóa quy trình cấp quyền. Nhờ khả năng này, số lượng khách hàng mới của Saviynt tăng hơn 80% trong thời gian sau khi ra mắt. Xu hướng này cho thấy doanh nghiệp đang ưu tiên giải pháp bảo mật danh sách có trí tuệ nhân tạo để giảm rủi ro nội bộ. Điều đáng học là đầu tư vào AI cho bảo mật danh sách không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn tạo động lực tăng trưởng khách hàng rõ ràng.

Bài viết này giúp hiểu xu hướng thị trường và tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ trong lĩnh vực bảo mật nhận diện doanh nghiệp bằng AI.

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.

The New MCP Roadmap

Cập nhật mới nhất về lộ trình MCP (Model Context Protocol) mô tả những trọng điểm sẽ được tập trung vào trong các phiên bản specification sắp tới. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau việc điều chỉnh lộ trình là nhu cầu chuẩn hoá cách mô hình AI trao đổi và lưu trữ context giữa các hệ thống khác nhau, đồng thời giải quyết các vấn đề về phiên bản và bảo mật. Hệ quả của việc công bố rõ ràng cácfocus area là các nhà phát triển có thể lập kế hoạch tích hợp sớm, giảm thiểu rủi ro khi các tính năng mới được ra mắt. Điều đáng học từ bản cập nhật này là việc theo dõi lộ trình chuẩn giúp đội ngũ xác định ưu tiên đầu tư và tránh bỏ lỡ những thay đổi quan trọng trong môi trường AI. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, nó cung cấp cái nhìn cụ thể về hướng phát triển của MCP trong thời gian gần nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm rõ lộ trình và định hướng cập nhật cho MCP trong các bản phát hành tiếp theo.