Auditing in the age of (good enough) AI

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi Design System MCP (Model Context Protocol) cung cấp API thực tế của component cho các agents. Sự kết hợp giữa DESIGN.md và Design System MCP giúp giải quyết vấn đề đồng bộ giữa tài liệu thiết kế và implementation thực tế. Khi kết hợp cả hai, DESIGN.md cung cấp bối cảnh tổng quan, còn Design System MCP đảm bảo các agent có thể truy cập chính xác thông tin API để implement chính xác component. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mà ở đó thiết kế và development tự động đồng bộ, giảm thiểu sai lệch giữa tài liệu và code.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và vai trò bổ trợ giữa DESIGN.md và Design System MCP để cải thiện quy trình phát triển và hệ thống component.

Building Connected AI Agents: How RAG, MCP, and A2A Form the Modern Google AI Stack

Bối cảnh bài viết phân tích kiến trúc AI hiện đại của Google với ba trụ cột chính là RAG, MCP và A2A. Nguyên nhân kỹ thuật là nhu cầu kết nối các AI agent với nhau và với hệ thống hiện có, giải quyết vấn đề thông tin phân mảnh và thiếu cơ chế chuẩn. Hệ quả là kiến trúc này tạo ra hệ sinh thái AI có khả năng tích hợp cao, cho phép các agent trao đổi dữ liệu và thực thi tác vụ phức tạp. Điều đáng học là cách RAG (Retrieval-Augmented Generation) giúp AI truy cập thông tin trong thời gian thực, MCP (Model Context Protocol) thiết lập giao thức kết nối, và A2A (Agent-to-Agent) tạo framework cho tương tác agent.

Bài viết này cung cấp kiến thức cơ bản về cách xây dựng AI agents kết nối với nhau bằng RAG, MCP và A2A.

DigitalOcean MicroVMs: Fast, isolated compute for your AI agent infrastructure

DigitalOcean MicroVMs đang trong giai đoạn public preview với khả năng tự động tạm khi không hoạt động và khôi phục trong vòng vài mili giây, đồng thời chỉ tính phí khi instance đang chạy. Công nghệ này dựa trên MicroVMs từ Firecracker, một hypervisor nguồn mở được Amazon Web Services phát triển. Việc triển khai MicroVMs giúp giảm đáng kể chi phí tài nguyên so với các virtual machine truyền thống khi quản lý infrastructure cho AI agents. Điều đáng học hỏi là cách DigitalOcean tối ưu hóa resource utilization bằng cách chỉ tính phí actual compute time, chứ không phải thời gian lưu trữ. Bài viết gốc còn cung cấp thêm thông tin về benchmark performance và các case study thực tế khi triển khai MicroVMs trong môi trường production.

DigitalOcean MicroVMs giúp bạn tiết kiệm chi phí tính toán cho cơ sở hạ tầng AI agent chỉ trả phí khi máy ảo thực sự chạy.

Building Graph-Based Workflows With Spring AI Alibaba

Bối cảnh của bài viết hướng dẫn cách sử dụng Spring AI Alibaba để triển khai và duy trì logic orchestration prompt. Nguyên nhân kỹ thuật là do nhu cầu ngày càng tăng về việc xây dựng các workflow phức tạp sử dụng AI, mà Spring AI Alibaba cung cấp framework hỗ trợ mạnh mẽ. Hệ quả là các developer có thể dễ dàng quản lý các prompt chains và integration với các dịch vụ Alibaba Cloud như DashScope API. Điểm đáng học là cách Spring AI Alibaba đơn giản hóa việc quản lý trạng thái và lỗi trong các workflow AI phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp bạn tận dụng Spring AI Alibaba để xây dựng hệ thống xử lý prompt phức tạp một cách hiệu quả.

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. Giải pháp này khắc phục hạn chế khi phát triển ứng dụng iOS yêu cầu thiết bị thực tế, tiết kiệm chi phí phần cứng. Công nghệ sử dụng EAS (Expo Application Services) để mô phỏng hoàn chỉnh môi trường iOS trên nền tảng cloud. Các lập trình viên có thể test ứng dụng trên thiết bị iPhone ảo mà không cần sở hữu Mac hay iPhone vật lý. Đây là bước tiến quan trọng giúp giảm rào cản phát triển cho cộng đồng lập trình đa nền tảng.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể định nghĩa chính xác, và dành LLM cho những nhiệm vụ cần phán đoán, diễn giải hoặc xử lý đầu vào mơ hồ. Khung kiến trúc này áp dụng phép phân tích chức năng đệ quy để chia hệ thống thành các trách nhiệm riêng biệt, sau đó phân loại từng trách nhiệm thuộc về POC hay LLM, như minh họa trong workflow coding-agent 'implement plan'. LLM nên được đặt tại ranh giới hệ thống để xử lý đầu vào không có cấu trúc, và cần cung cấp cho chúng các công cụ POC như Gradle, Git để tương tác với thế giới thực. Khi hiểu biết về vấn đề ngày càng sâu sắc, ta cần xem xét và chuyển đổi lựa chọn triển khai giữa POC và LLM.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách phân bổ trách nhiệm hệ thống giữa code truyền thống và LLM dựa trên tính chất cụ thể của từng nhiệm vụ.