7 Regression Tests Every AI Agent Should Pass Before Deploy

Octopus Easy Mode - Policies

Tìm hiểu cách triển khai các chính sách (policies) thông qua Platform Hub.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng Platform Hub để tự động hóa và quản lý các quy tắc an ninh, bảo mật, và quy định trong các dự án cloud một cách hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa quy trình phát triển.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh …

APIs Are 100x More Important Than Five Years Ago, and Still Uncool

APIs ngày nay quan trọng gấp 100 lần so với 5 năm trước nhưng vẫn bị coi nhẹ, bởi chúng hoạt động âm thầm như hệ thống ống nước cho đến khi xảy ra sự cố.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách API không chỉ là công cụ cơ bản mà còn là cầu nối quyết định tốc độ phát triển ứng dụng, bảo mật và khả năng mở rộng hệ thống hiện đại.

How AI Agents Expand the Software Supply Chain Attack Surface

Feross Aboukhadijeh trong buổi nói chuyện AI Council 2026 đã đề cập đến các vụ xâm nhập gần đây vào các package, phát hiện lỗ hổng bảo mật, và giới thiệu một mô hình bảo mật tự động hóa hơn.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang mở rộng diện tích tấn công trong chuỗi cung ứng phần mềm, từ đó nâng cao nhận thức về rủi ro mới từ các cuộc tấn công thông qua các gói npm, PyPI hay các công cụ tự động hóa mới.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open Knowledge Format (OKF), tạo ra một cơ sở tri thức sống, truy vấn được và đọc được bởi agent.

Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống thông minh, tự động hóa xử lý dữ liệu khoa học hoặc ứng dụng AI/ML hiệu quả sẽ tìm hiểu Open Knowledge Compiler để tối ưu hóa cách chuyển đổi và khai thác kiến thức từ các nguồn nguyên thủy sang các định dạng hoạt động tự động.

How to Use AI With Your Brain – Think Like a Tester

Hướng dẫn dành cho tester về tư duy phản biện khi sử dụng công cụ AI, nhấn mạnh những sai lầm phổ biến như ảo tưởng sức mạnh (LLM không thực sự thông minh mà chỉ dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện), đưa ra câu trả lời sai nhưng tự tin, phiên bản trả phí nghiên cứu kỹ hơn miễn phí, ảo giác (hallucination) tạo ra câu trả lời bịa nhưng thuyết phục, xu hướng đồng thuận vô điều kiện, văn bản/code dư thừa (workslop), và nguy cơ các tác nhân AI (AI agents) thực hiện hành động ngoài ý muốn. Lời khuyên chính là luôn xác minh đầu ra của AI thay vì tin tưởng mù quáng.

Lập trình viên nên đọc bài này để học cách phân biệt giữa sự hữu ích và rủi ro khi sử dụng AI—tránh bị lừa bởi những kết quả giả tạo, từ đó xây dựng mã và giải pháp kỹ thuật chính xác và hiệu quả hơn.

MCP Wrote Itself the Deprecation Policy It Has Not Written for You

Nathan Booker từng đặt câu hỏi liệu những thay đổi trong chính sách deprecation (loại bỏ dần) của MCP có được thực hiện theo cách tự động hay không.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý chính sách deprecation (ngừng hỗ trợ) trong các dự án mở nguồn, tránh rủi ro khi dự án thay đổi tiêu chuẩn mà không thông báo trước, ảnh hưởng đến dự án của bạn.

I Measured 23,968 Agent Turns. The Prompt Was 309× the Output.

Trong 166 phiên agent thực tế, số lượng token prompt gấp 309 lần token output, caching giúp giảm chi phí 7,3 lần, và chi phí cho cùng một lượt tương tác tăng 3,8 lần từ bước 5 lên bước 190.

Đọc bài này để hiểu rõ về chi phí thực tế của các mô hình AI agent, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho các ứng dụng tự động hóa của bạn.