Before you trust CPU-second billing for AI agents, measure how long your agents actually think

Practical Loop Engineering

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

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.

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.

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.

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.

How to Scale LLM Inference for AI Agents Using vLLM

Bài viết hướng dẫn cách mở rộng (scale) quá trình suy luận (inference) của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các tác nhân AI (AI agents) bằng thư viện vLLM, đồng thời giải thích cơ chế hoạt động của LLM inference và thách thức trong việc lập lịch GPU khi xử lý khối lượng công việc của agent.

Làm việc với các ứng dụng AI agent đòi hỏi phải tối ưu hóa hiệu suất và chi phí sử dụng GPU, và bài này cung cấp cách hiệu quả sử dụng vLLM để xử lý các yêu cầu inference lớn, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nguồn lực khi phát triển hệ thống AI quy mô lớn.

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 canvases make agentic workflows visible, steerable, and cost-efficient

Sử dụng canvases giúp hiển thị, điều khiển và tối ưu chi phí cho các agentic workflows, thay vì bị mất trong cuộc trò chuyện dài dòng như chat truyền thống.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng canvas giúp tổ chức logic và tiến trình của các hệ thống agent một cách rõ ràng, dễ theo dõi và tối ưu hóa chi phí thực thi, giúp tránh mất mát thông tin trong dòng lệnh dài và tăng hiệu quả trong việc thiết kế và triển khai công cụ tự động hóa.