UI freeze reports are now available in JetBrains Marketplace

Social Engineering AI Agents: The New BEC for 2026

Các cuộc tấn công Business email compromise (BEC) vốn được coi là vấn đề của con người, nhưng nay kẻ tấn công đang khai thác third-party AI agents để đạt kết quả tương tự. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách các AI agents như GPT-4 có thể bị điều khiển để tạo ra email lừa đảo cực kỳ tự nhiên và thuyết phục. Hệ quả dự kiến là vào năm 2026, BEC sử dụng AI sẽ tăng 300% so với hiện tại, gây thiệt hại hàng tỷ USD cho doanh nghiệp. Bài viết nhấn mạnh điều đáng học là cách bảo vệ system khỏi việc AI agents bị lợi dụng, đặc biệt là bằng cách implement strict input validation và monitoring các giao dịch bất thường.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu mối đe dọa mới từ Social Engineering AI Agents trong tấn công BEC để phòng thủ hiệu quả hơn.

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

How Rillet ships 3× faster with AI agents on Vercel

Rillet đã tăng tốc độ shipping lên 3 lần chỉ trong 3 tháng bằng cách triển khai AI agents trên Vercel. AI Gateway đóng vai trò kết nối giữa builders và các models AI, tạo nên hệ thống vận hành hiệu quả. Thời gian từ khi tiếp nhận customer requests đến khi triển khai lên production có thể nhanh chóng chỉ còn 2 giờ. Nếu bạn đang tìm kiếm cách tăng tốc phát triển sản phẩm AI, việc tìm hiểu cách Rillet triển khai AI agents trên Vercel sẽ mang lại bài học thực tế giá trị.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách Rillet tăng tốc phát triển gấp ba lần bằng cách sử dụng AI agents trên Vercel.

Agent Mode in the DuckDB CLI

DuckDB phiên bản v2.0 CLI đã triển khai chế độ agent giúp các AI coding agent đạt kết quả chính xác hơn với số token ít hơn. Khi phát hiện agent, CLI sẽ hiển thị bảng Markdown thay vì hộp đệm, thông báo rõ khi kết quả bị cắt ngắn, dừng các truy vấn chạy mất kiểm soát và báo lỗi dưới dạng JSON. Các truy vấn dài sẽ thông báo chi phí ước tính trước khi thực thi, cho phép agent quyết định có chờ đợi hay không. Đây là cải tiến hữu ích cho ai làm việc với AI agent trong database query, giúp tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách DuckDB v2.0 cải tiến hiệu suất xử lý các câu lệnh SQL bằng Agent Mode, giúp tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả khi làm việc với dữ liệu lớn bằng cách giảm thiểu token sử dụng và cải thiện trải nghiệm thông qua các tính năng như báo cáo chi tiết, cảnh báo chi phí query trước khi thực thi và kết xuất kết quả dưới dạng bảng Markdown.

Episode #314: Codemoo: Demonstrating How Coding Agents Work – The Real Python Podcast

Geir Arne Hjelle trình bày dự án Codemoo minh họa cách hoạt động của coding agents. Dự án này sử dụng conversation và introspection để giúp định nghĩa dự án thông qua tương tác tự nhiên. Các thành phần cốt lõi của coding agents được kết hợp để tạo ra một hệ thống có khả năng đối thoại và phát triển code. Codemoo cho thấy tiềm năng của việc sử dụng AI trong quy trình phát triển phần mềm thông qua cách tiếp cận tự nhiên và có cấu trúc. Đáng học hỏi là cách dự án này kết hợp các kỹ thuật AI hiện đại với quy trình phát triển truyền thống.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách xây dựng hoạt động của các coding agent thông qua dự án thực tế.

I tried an open-source Obsidian alternative, and it’s the first AI note app I actually trust

Ứng dụng Notesnook được xem là giải pháp thay thế Obsidian đáng tin cậy cho người dùng quan tâm đến AI. Với khả năng tích hợp hoàn hảo với vault hiện có của người dùng, ứng dụng này hoạt động song song thay vì thay thế hoàn toàn. Hệ thống xử lý AI của Notesnook sử dụng mô hình local-first và mã nguồn mở, giải quyết lo ngại về quyền riêng tư mà nhiều ứng dụng khác gặp phải. Điều này cho phép người dùng tận hưởng lợi ích của AI mà không phải lo lắng về việc dữ liệu cá nhân bị gửi đến máy chủ của bên thứ ba.

Ứng dụng ghi chú AI này có thể bổ sung cho kho lưu trữ Obsidian hiện có của bạn mà không cần thay thế.

Production-grade LLMs and agents: a field guide

Bối cảnh là việc triển khai production-grade LLMs và agents từ demo sang hệ thống đáng tin cậy. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu mô trường thức cho việc đánh giá và phát triển hệ thống LLM agents. Hệ quả là nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc scaling các solution LLM agents. Điều đáng học là bài viết cung cấp maturity model với 4 layers (Foundation, Orchestration, Autonomy, Evolution) để tự đánh giá và định hướng phát triển. Bài còn đi sâu vào từng layer với các practice và tool cụ thể như LangChain, Autogen, DSPy.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống LLM và agent từ thử nghiệm thành giải pháp thực tế đáng tin cậy.

Sandboxes are a durability problem

Inngest Sandboxes hiện đang trong giai đoạn open beta cho các gói Pro trở lên, cung cấp các microVM được cô lập mà bạn tạo làm bước bên trong các hàm hiện có. Đây là giải pháp kỹ thuật giải quyết vấn đề độ bền khi các container tiếp tục chạy và tính phí trong thời gian chờ, giúp giảm chi phí đáng kể. Bằng cách pause sandbox cùng với run, Inngest đảm bảo không có tài nguyên nào bị lãng phí khi hệ thống chờ đợi. Điều đáng học hỏi là cách tiếp cận isolation tại cấp độ function step thay vì toàn bộ workflow, cho phép kiểm thử chi tiết từng phần logic với chi phí tối ưu.

Sandboxes giúp lập trình viên tạo các môi trường lập trình cô lập bên trong hàm hiện tại, đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm chi phí khi chờ xử lý.