Need Faster Document Processing? See What’s New in Syncfusion 2026 Volume 2

Secure AI Workflows: The Identity and Access Management (IAM) Checklist

Bài viết cung cấp danh sách kiểm tra 8 điểm về IAM nhằm bảo mật quy trình phát triển phần mềm dựa trên AI, bao gồm cả trợ lý lập trình cục bộ (MCP) và pipeline CI/CD tự động. Các biện pháp kiểm soát chính gồm vô hiệu hóa truy cập ẩn danh, áp đặt chính sách cho phép/ngăn chặn theo công cụ, cấp token phạm vi hạn chế với cơ chế fail-closed, xác thực quyền hạn thời gian thực, nhật ký kiểm toán tùy chỉnh qua user-agent headers, danh tính tổng hợp cho tài khoản dịch vụ pipeline, giới hạn ghi lập trình, và kiểm soát Zero Trust quyết định ở tầng hạ tầng. Hai kịch bản thực tế minh họa cách áp dụng các biện pháp này trên JFrog Platform nhưng có thể triển khai rộng rãi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật các công cụ hỗ trợ AI trong quá trình phát triển phần mềm, từ việc kiểm soát quyền truy cập cho đến việc ứng dụng Zero Trust trong CI/CD tự động.

Three Years of Building Agents in Production (Part 2)

Kỹ sư mabl chia sẻ kinh nghiệm 3 năm xây dựng các AI agent sản xuất cho kiểm thử phần mềm. Sau khi demo cho thấy điểm yếu hạ tầng, đội đã dừng phát triển tính năng để xây dựng Agent Framework thống nhất dựa trên ba trụ cột: chiến lược nén ngữ cảnh, định nghĩa công cụ có thể ghép nối với lớp xử lý lỗi, và hệ thống đánh giá tự động (evals-as-code). Kết quả là hệ sinh thái 6 agent có thể lắp ráp linh hoạt thay vì xây dựng thủ công, nhấn mạnh tầm quan trọng của kỹ thuật phần mềm cơ bản (tính tái sử dụng, xử lý lỗi, kiểm thử tiêu chuẩn) khi làm việc với công cụ phi tất định.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ các giải pháp AI đơn giản sang một hệ sinh thái sản xuất hóa, với các nguyên tắc như tái sử dụng, kiểm thử tự động và quản lý lỗi—chính là những kỹ thuật cơ bản nhưng quyết định sự thành công dài hạn khi xây dựng các hệ thống AI phức tạp và không xác định.

The Agent-Era Career

Addy Osmani, cựu trưởng nhóm kỹ thuật Google, đưa ra lời khuyên sự nghiệp cho kỷ nguyên AI …

How to Build Your Own Local AI Agent with Tool Calling and Memory

Hướng dẫn chi tiết cách xây dựng một AI agent chạy cục bộ bằng LangChain v1, Ollama, Qwen và Python, hỗ trợ tool calling (gọi hàm Python) và bộ nhớ ngắn hạn (InMemorySaver). Toàn bộ hệ thống hoạt động trên máy cá nhân mà không tốn phí API, kèm code mẫu, demo so sánh trước/sau khi tích hợp tools và memory, cùng gợi ý mở rộng bộ nhớ dài hạn.

Là lập trình viên muốn tự động hóa công việc hoặc xây dựng hệ thống thông minh trên máy tính cá nhân mà không phụ thuộc vào các dịch vụ cloud, bài này sẽ hướng dẫn cách tạo một AI thông minh bản địa với khả năng gọi công cụ và nhớ ngắn hạn—từ đó tiết kiệm chi phí và tăng hiệu suất.

Beyond Tokens SF: Best Ideas of the Evening

Ba nhóm đã trình bày tại sự kiện Beyond Tokens SF về giải pháp hạ tầng phát triển agentic, bao gồm JFrog Fly (bộ nhớ đăng ký thông minh), JFrog Boost (lọc nhiễu ngữ cảnh giảm ~35% chi phí token) và NanoClaw (khung bảo mật agent mã nguồn mở). Các công cụ này giải quyết vấn đề mất ngữ cảnh, lãng phí token và rủi ro bảo mật trong pipeline giao hàng phần mềm agentic.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách giải quyết những thách thức thực tế trong việc xây dựng và triển khai các hệ thống AI agent—từ quản lý trạng thái giữa các phiên chạy đến tối ưu hóa chi phí và bảo mật, giúp công việc của họ trở nên hiệu quả và an toàn hơn.

Watch AWS engineers troubleshoot agentic AI with OpenTelemetry and OpenSearch

AWS tổ chức buổi webinar ngày 22/7 do Dotan Horovits và Rekha Thottan dẫn dắt, giới thiệu cách kết hợp OpenTelemetry và OpenSearch để giám sát và khắc phục sự cố cho hệ thống AI agent. Buổi demo trình bày luồng dữ liệu logs, metrics, traces trong pipeline OTel và giới thiệu framework mã nguồn mở Agent Health nhằm phát hiện sớm hành vi bất thường của agent trước khi triển khai sản xuất. Bài viết nhấn mạnh rằng các phương pháp quan sát truyền thống không đủ cho AI agent phi tất định, và các giải pháp mã nguồn mở giúp tránh silo dữ liệu, tối ưu hóa ROI cho AI.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng OpenTelemetry và OpenSearch để theo dõi và debug các hệ thống AI có tính chất hành động (agentic) một cách hiệu quả, tránh bị mắc kẹt trong các công cụ đóng gói và phân tán dữ liệu.

The Dawn of Self-Improving Engineering: How AgentFactory Internalizes the CI/CD Lifecycle

AgentFactory của AlpineGate AI không chỉ hỗ trợ CI/CD mà còn nội hóa toàn bộ vòng đời này bằng "Experience-to-Skill Compiler", biến những thất bại lặp lại của agent thành kỹ năng bền vững như validators, skills điều khiển hoặc bản vá source-code. Sau khi sửa lỗi, nền tảng tự động sinh code C#, chạy restore/build/test/publish, triển khai an toàn, kiểm tra sức khỏe và hoàn tác nếu cần, đồng thời tạo nhật ký kiểm toán chi tiết cho mọi thay đổi.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống tự động hóa CI/CD thông minh, từ việc học từ lỗi lặp lại để nâng cao chất lượng mã và hiệu suất mà không cần phụ thuộc vào các pipeline truyền thống.