What’s the Buzz Around Loops?

Introducing Kitesurf: The agent-first browser that runs in V8 isolates on Cloudflare Workers

Cloudflare giới thiệu Kitesurf, trình duyệt không trạng thái, có khả năng mở rộng cao và tiết kiệm chi phí, chạy hoàn toàn trên Workers bằng V8 isolates, được thiết kế riêng cho môi trường Agentic Cloud.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách Cloudflare xây dựng Kitesurf, một công cụ mới cho các agent AI hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường web phân tán, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý và triển khai ứng dụng tương tác với internet.

I shipped an AI Agent. It broke in 3 days. Here’s the eval I should have written first.

Một kỹ sư AI junior chia sẻ kinh nghiệm khi AI Agent của anh ấy hoạt động được 3 ngày thì bị lỗi, và đề xuất nên viết sớm quy trình đánh giá (eval) kỹ lưỡng hơn để ngăn chặn vấn đề từ giai đoạn phát triển.

Bài viết giúp lập trình viên AI hiểu cách chuyển từ dự án đơn giản trên máy cá nhân sang hệ thống thực tế, tránh những lỗi thường gặp khiến sản phẩm không hoạt động như mong đợi trong môi trường sản xuất.

Println Debugging Done Right

Kỹ thuật debug đơn giản nhất thường hữu ích nhất, trong đó debug bằng println (in ra màn hình) là phương pháp cơ bản nhưng hiệu quả trong nhiều trường hợp.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì println debug có thể tiết kiệm thời gian và công sức hơn nhiều so với các công cụ debug phức tạp, giúp bạn nhanh chóng xác định lỗi và giải quyết vấn đề trong môi trường phát triển đơn giản.

Introducing OfficeQA Pro V2: A New Benchmark for Enterprise Grounded-Reasoning

OfficeQA Pro V2 là tiêu chuẩn mới sử dụng 120.000 trang tài liệu từ Kho bạc Hoa Kỳ để đánh giá khả năng suy luận có căn cứ doanh nghiệp của các tác nhân AI trên những nhiệm vụ chưa từng gặp.

Là người phát triển hệ thống AI cho môi trường doanh nghiệp, bạn nên đọc bài này để khám phá cách benchmark OfficeQA Pro V2, với dữ liệu thực tế từ 120.000 trang tài liệu chính phủ, giúp đánh giá và cải thiện khả năng xử lý lý luận dựa trên dữ liệu thực tế cho các ứng dụng doanh nghiệp.

I Built a Tool-Calling Agent in Python. Here’s How I Debugged It

Bài viết hướng dẫn xây dựng một agent gọi công cụ (tool-calling agent) bằng Python từ đầu, không sử dụng framework, tích hợp API của OpenAI, gọi các API công cộng (Nominatim, Open-Meteo), xác thực tham số bằng JSON Schema, trả về payload gọn nhẹ và xử lý lỗi API khéo léo. Quá trình debug được thực hiện thông qua transcript ghi lại mọi tương tác, hỗ trợ logging tới Weights & Biases Weave, và có chế độ preflight verify để kiểm tra lớp Python trước khi tiêu tốn token API.

Những lập trình viên muốn xây dựng các hệ thống tự động hóa công cụ hiệu quả từ cơ bản, tránh rơi vào nhầm lẫn giữa các framework cao cấp mà không hiểu rõ cơ sở logic, nên đọc để học cách thiết kế và debug một agent từ đầu, từ việc xử lý yêu cầu API đến kiểm tra và log chi tiết.

Humans missed 1 in 3 threats approving AI agent commands across 40,000 plays

Trong thử nghiệm "AI agent permission game" với 40.000 lượt chơi, con người bỏ sót khoảng 1/3 các mối đe dọa khi phê duyệt lệnh cho tác nhân AI, trong khi nhiều lệnh an toàn lại bị chặn nhầm.

Những nghiên cứu này cho thấy những rủi ro từ AI có thể trốn tránh kiểm soát con người, giúp lập trình viên hiểu cách bảo vệ hệ thống và thiết kế hệ thống an toàn hơn trong tương lai.

Retiring the Copilot Billing Preview app

GitHub đã ngừng ứng dụng Copilot Billing Preview. …

The bottleneck isn't writing code anymore. It's understanding it.

Việc AI có thể sinh ra bao nhiêu code không quan trọng bằng khả năng bạn hiểu và chịu trách nhiệm cho nó. Những thực hành coding tốt vốn dĩ không dành cho máy móc.

Những kỹ thuật và nguyên tắc lập trình tốt không chỉ giúp code hiệu quả mà còn giúp bạn kiểm soát và chịu trách nhiệm về phần mềm của mình, tránh rơi vào tình trạng phụ thuộc vào công cụ AI mà không biết nguồn gốc, chất lượng hay tác động thực sự của nó.