What's new in Jira: Summer 2026 release

A startup that slashes AI agent bills just raised $35M. Anthropic is a backer.

Startup Sapiom huy động 35 triệu USD Series A nhằm cắt giảm chi phí vận hành AI agent, đôi khi tới 10 lần. Anthropic là nhà đầu tư ủng hộ, chính là đối tượng mà sản phẩm của Sapiom nhắm tới.

Là lập trình viên phát triển ứng dụng AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu chi phí vận hành các mô hình AI agent, giúp tiết kiệm chi phí mà vẫn duy trì hiệu suất cao trong dự án của mình.

Noisy Neighbors, Not Bad Tenants: Can your AI SRE tool Tell the Difference?

AI SRE tool có thể nhầm lẫn giữa "noisy neighbors" (hàng xóm ồn ào) và "bad tenants" (người thuê xấu) nếu không nhận biết và thông báo lỗi. Nghiên cứu phát hiện 3 lỗi trong công cụ này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI trong quản lý dịch vụ (SRE) có thể nhầm lẫn cảnh báo về lỗi hệ thống với các vấn đề tạm thời như tiếng ồn mạng, giúp họ tránh phản ứng quá mức với các cảnh báo không đáng.

GitHub agentic workflows and Renovate

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

Zed DeltaDB

Zed DeltaDB cung cấp quyền truy cập sớm cho tính năng kiểm soát nguồn liên tục và xem xét mã.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Zed DeltaDB có thể là giải pháp tương lai cho quản lý nguồn mã nguồn hiệu quả hơn, giúp streamline quá trình review và hợp tác trong môi trường phát triển nhanh chóng.

An Agentic Development Platform Is Just Your IDP Growing Up

Một Agentic Development Platform (ADP) chính là Internal Developer Platform (IDP) trưởng thành với khả năng quản trị phù hợp cho các tác nhân AI, thay vì phải xây dựng lại nền tảng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ việc xây dựng lại nền tảng phát triển nội bộ sang sử dụng Agentic Development Platform (ADP)—một giải pháp tích hợp công nghệ AI với quy trình phát triển chuyên nghiệp, giúp tối ưu hóa hiệu quả và giảm thiểu rủi ro trong quá trình phát triển ứng dụng.

Agents Don't Magically Understand Your API

Hiện nay có quan niệm sai lầm rằng AI đã giải quyết được những khó khăn khi làm việc với APIs. Theo đó, chỉ cần sử dụng một agent (tác nhân AI) là có thể tương tác với hệ thống API một cách tự động.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi hứa hẹn "AI tự động hóa" mà thực tế vẫn còn nhiều rắc rối về định nghĩa, lỗi, và sự phụ thuộc vào các API phức tạp mà không có giải pháp đơn giản.

How we built an autonomous SRE agent for Kubernetes

LangChain đã phát triển một tác nhân SRE (Site Reliability Engineering) tự động cho các triển khai Kubernetes bằng cách kết hợp Deep Agents, yêu cầu phê duyệt từ con người trước khi thay đổi, theo dõi bằng LangSmith, và đánh giá (evals) hiệu suất.

Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quản lý Kubernetes mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ SRE truyền thống sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống tự động hóa thông minh, kết hợp trí tuệ nhân tạo và quy trình phê duyệt con người để giải quyết vấn đề theo kịp thời hiệu quả.

Making an AI Agent Feel Fast on Serverless Inference

Bài viết hướng dẫn cách xây dựng một AI agent và giảm độ trễ trên serverless inference bằng cách điều chỉnh thời gian đến token đầu tiên, chạy song song các tool calls, và biết khi nào nên chuyển đổi môi trường.

Nếu bạn là lập trình viên phát triển ứng dụng AI trên nền tảng serverless, bài viết này sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất cho AI agent của mình bằng cách giảm thời gian phản hồi và khai thác các kỹ thuật hiệu quả như chạy gọi công cụ song song và điều chỉnh thời gian đầu tiên token.