Yep, we're using OpenClaw to date now

swizec.com73 Hot6 min2 d agoAI

Stop burning tokens on code review

Tác giả chia sẻ cách xây dựng hệ thống giúp con người và AI triển khai sản phẩm nhanh chóng nhưng an toàn bằng cách sử dụng custom linters.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa quá trình code review bằng cách sử dụng các công cụ linter cá nhân, giúp giảm thiểu việc tiêu thụ token (vốn AI) không cần thiết và tăng hiệu suất phát triển an toàn.

#architecture #ai-coding #claude Source

LangChain1 Hot10 min9 h agoAI

AgentCore Payments middleware for LangChain agents

AgentCore Payments bổ sung khả năng thanh toán x402 cho các tác nhân (agents) trong LangChain bằng cách quản lý ngân sách phiên xác định, trong khi LangSmith theo dõi toàn bộ quá trình giao dịch.

Là người phát triển LangChain, bạn nên đọc để khám phá cách tự động quản lý chi phí API cho các agent thông minh với ngân sách xác định và theo dõi chi tiết thông qua LangSmith, giúp tối ưu hiệu suất và tránh rủi ro tài chính.

#ai-agents #langchain #langsmith Source

Snowflake1 Hot7 min2 h agoAI

Building a Context Layer for AI Agents

Xây dựng lớp ngữ cảnh (context layer) cho các tác nhân AI (AI Agents) bằng cách sử dụng các semantic view của Snowflake giúp tối ưu hóa độ chính xác dữ liệu và nâng cao hiệu suất trên toàn bộ hệ thống.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một lớp ngữ nghĩa hiệu quả bằng Snowflake, giúp tối ưu hóa độ chính xác dữ liệu và tăng hiệu suất cho các AI agent hoạt động trên hệ sinh thái của mình.

#ai-agents #data-engineering #snowflake Source

BigData Boutique blog1 Hot9 min9 h agoAI

What AI Engineering Actually Looks Like in Production

AI engineering là lĩnh vực xây dựng các hệ thống sản xuất dựa trên foundation models, bao gồm các công việc như retrieval, context engineering, đánh giá (evals), guardrails, tối ưu chi phí và độ trễ, cùng LLMOps – những yếu tố biến các bản demo thành hệ thống hoạt động ổn định dưới lưu lượng truy cập thực tế.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách chuyển từ các mô hình demo đẹp từ phòng thí nghiệm sang hệ thống thực tế chịu áp lực, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, an toàn và kinh tế trong việc triển khai sản phẩm.

#llm #ai-agents #rag Source

Real Python1 Hot17 min9 h agoAI

How to Debug Python Code With an AI Agent – Real Python

Học cách gỡ lỗi Python bằng cách kết hợp với một AI coding agent: tái hiện lỗi qua test thất bại, cung cấp ngữ cảnh cho agent, sau đó xác minh bản sửa.

Là người viết code, bạn sẽ tiết kiệm thời gian và nỗ lực hơn khi áp dụng AI agent để phát hiện và sửa lỗi ngay lập tức, đặc biệt khi đối mặt với các tình huống debug phức tạp mà thủ công khó khăn.

#python #ai-agents Source

Medium1 Hot9 min2 h agoAI

GLM-5.3 vs Kimi K3

GLM-5.3 và Kimi K3 là hai cách tiếp cận khác biệt trong việc tối ưu post-training cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dù đều nằm ở nhóm tiên tiến nhất nhưng chúng nhắm đến các mục tiêu khác nhau.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách hai phương pháp scaling post-training (tăng cường sau huấn luyện) khác nhau—GLM-5.3 tập trung vào hiệu suất trên thiết bị cá nhân với kiến trúc đặc biệt, trong khi Kimi K3 hướng tới sự mở rộng toàn cầu thông qua kiến trúc mở và tích hợp AI vào các ứng dụng thực tế, giúp chọn lựa phương pháp phù hợp với dự án của mình.

#ai #cyber #ai-agents Source

Medium1 Hot12 min2 h agoAI

What the Heck Is an Agent Harness?

Agent Harness là hệ thống biến mô hình AI thành công cụ thực hiện nhiệm vụ, giúp AI không chỉ dừng ở lý thuyết mà có thể hoạt động hiệu quả trong thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách các agent—khái niệm mới trong AI—có thể tự động hóa các tác vụ phức tạp từ mô hình AI hiện có, giúp tối ưu hóa hiệu suất và mở rộng khả năng ứng dụng trong các dự án công nghệ mới.

#llm #ai-agents #prompt-engineering Source

Medium1 Hot14 min2 h agoAI

Your AI Agent Says the Pipeline Works. That’s Not Evidence.

AI agent xác nhận pipeline hoạt động không phải bằng chứng đáng tin cậy. Cơ sở hạ tầng do agent xây dựng gặp vấn đề "oracle problem", khiến câu khẳng định này trở nên nguy hiểm.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh bị lừa bởi các hệ thống tự động hóa (như AI) tuyên bố hiệu suất hoặc khả năng hoạt động của pipeline một cách tự tin mà thực tế chưa được chứng minh bằng dữ liệu thực tế.

#devops #testing #ai-agents Source

Yep, we're using OpenClaw to date now

Recommended for you

Stop burning tokens on code review

AgentCore Payments middleware for LangChain agents

Building a Context Layer for AI Agents

What AI Engineering Actually Looks Like in Production

How to Debug Python Code With an AI Agent – Real Python

GLM-5.3 vs Kimi K3

What the Heck Is an Agent Harness?

Your AI Agent Says the Pipeline Works. That’s Not Evidence.

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads