AgentCore Payments middleware for LangChain agents

Three Generations of Autoscaling — And Why Agentic Traffic Breaks All of Them

Tác nhân AI tự động tạo ra lưu lượng truy cập phá vỡ các giả định cốt lõi của cả hai mô hình scaling truyền thống: provisioning theo nhu cầu (đỉnh điểm có thể dự đoán) và serverless scaling phản ứng nhanh (phản hồi nền tảng kịp thời). Các đợt bùng phát lưu lượng từ agent diễn ra tức thì, thử lại không ngừng, tách rời chi phí khỏi số lượng request, và có thể tự khuếch đại thành vòng lặp mất kiểm soát. Giải pháp đề xuất gồm bốn lớp bảo vệ: scaling dựa trên hành vi (phát hiện tốc độ/lặp lại request thay vì ngưỡng CPU), cổng AI với bộ nhớ đệm ngữ nghĩa và điều tiết chi phí theo kết nối, hàng đợi bất đồng bộ với áp lực ngược qua HTTP 429, và kiểm soát đầu vào dựa trên token theo chi phí tính toán thay vì số lượng request. Vấn đề sâu xa là các biện pháp kiểm soát hạ tầng vẫn là "van phản ứng"; giải pháp thực sự nằm ở việc tích hợp thông minh ngay từ phía client, bao gồm ngân sách thử lại, bộ ngắt mạch và cơ chế backoff hợp tác trong chính agent.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các hệ thống AI tự động hóa (agentic) phá vỡ các quy mô truyền thống, từ đó thiết kế lại kiến trúc cho các ứng dụng có thể tự điều chỉnh và chịu đựng tải đột biến mà không phụ thuộc vào các mô hình mở rộng cơ sở hạ tầng đơn giản.

GPT-5.6 Sol is 50% off on AI Gateway for the next month

GPT-5.6 Sol được giảm 50% phí trên Vercel AI Gateway từ ngày 17/8 đến 18/9 cho tất cả yêu cầu chạy qua cổng này.

Nếu bạn đang tìm cách tối ưu chi phí phát triển ứng dụng AI với Vercel mà vẫn giữ được hiệu suất cao, bài này giúp bạn biết cách tận dụng ưu đãi đặc biệt này để tiết kiệm đáng kể trong giai đoạn hiện tại.

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.

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.

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.

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.