The Future of Flowise

Capptivo: Free open-source screen recorder & demo editor

Capptivo là công cụ ghi màn hình và chỉnh sửa demo miễn phí, mã nguồn mở dành cho macOS …

libexpat now funded by the City of Munich for up to 6 months

Dự án phân tích cú pháp XML libexpat vừa nhận được tài trợ từ thành phố Munich thông qua chương trình Open Source Sabbatical, cho phép maintainer Sebastian Pipping làm việc toàn thời gian trong 6 tháng từ tháng 8/2026. Các ưu tiên hàng đầu bao gồm vá 5 lỗ hổng bảo mật chưa được khắc phục, hỗ trợ XML 1.0r5 và cải thiện độ ổn định tổng thể.

Cập nhật về việc Munich hỗ trợ tài trợ cho libexpat là cơ hội quan trọng để theo dõi tiến trình nâng cấp an toàn và tính năng của một công cụ XML parser phổ biến, giúp bạn hiểu rõ hơn về sự phát triển của các dự án open-source quan trọng trong ngành công nghệ.

GitHub agentic workflows and Renovate

Renovate là công cụ quét repository, phát hiện phiên bản package lỗi thời và tự động mở …

GitHub has alternatives, but no replacement

Codeberg cấm dự án chủ yếu chứa code do AI sinh ra, nhưng nhiều người thất vọng vì không …

okf-rs: A New Rust Tool for Turning Codebases into AI-Readable Knowledge Bases

okf-rs là công cụ Rust mã nguồn mở mới giúp chuyển đổi codebase thành cơ sở tri thức (knowledge base) có thể đọc được bởi AI, với khả năng sinh, xác thực và phục vụ định dạng Open Knowledge Format (OKF).

Lập trình viên Rust nên đọc bài này để khám phá cách chuyển đổi cơ sở mã nguồn thành các cơ sở tri thức AI có thể đọc hiểu, giúp tối ưu hóa việc phát triển, bảo trì và tích hợp trí tuệ nhân tạo vào dự án của họ.

What Building AI Agents Inside a Production Startup Taught Me About the Future of the Web

Các cuộc thảo luận hiện nay về độ tin cậy của AI agents thường xem chúng như một nhóm đồng nhất, nhưng thực tế mỗi agent có đặc điểm và mức độ tin cậy khác nhau.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent khác nhau trong thực tế startup—không chỉ là công nghệ đơn giản—có thể thay đổi cách bạn xây dựng ứng dụng, tối ưu hóa quy trình và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn khi ứng dụng được đưa vào sản phẩm thực tế.

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.

Why Your Agent Remembers Everything and Understands Nothing

Bài viết bàn về việc xây dựng lớp nhận diện mẫu (pattern recognition layer) để lưu trữ bộ nhớ trong môi trường sản xuất, nhằm giải quyết vấn đề các agent (tác nhân AI) ghi nhớ dữ liệu nhưng không hiểu được ngữ cảnh hay ý nghĩa sâu xa.

Những kiến thức về thiết kế lớp nhận diện mẫu cho bộ nhớ trong sản phẩm sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng hệ thống nhớ hiệu quả, tránh rủi ro về độ tin cậy và hiệu suất khi ứng dụng AI vào thực tế.