Goldman’s Marco Argenti says AI turns developers into managers of managers

Social Engineering AI Agents: The New BEC for 2026

Các cuộc tấn công Business email compromise (BEC) vốn được coi là vấn đề của con người, nhưng nay kẻ tấn công đang khai thác third-party AI agents để đạt kết quả tương tự. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách các AI agents như GPT-4 có thể bị điều khiển để tạo ra email lừa đảo cực kỳ tự nhiên và thuyết phục. Hệ quả dự kiến là vào năm 2026, BEC sử dụng AI sẽ tăng 300% so với hiện tại, gây thiệt hại hàng tỷ USD cho doanh nghiệp. Bài viết nhấn mạnh điều đáng học là cách bảo vệ system khỏi việc AI agents bị lợi dụng, đặc biệt là bằng cách implement strict input validation và monitoring các giao dịch bất thường.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu mối đe dọa mới từ Social Engineering AI Agents trong tấn công BEC để phòng thủ hiệu quả hơn.

Learning GPUI by Building My Own Text Editor

Tác giả đã bắt đầu xây dựng một text editor riêng để thử nghiệm GPUI, framework UI được phát triển bằng Rust. Framework này tối ưu cho hiệu năng cao và khả năng tương tác trực tiếp với GPU, giúp giảm độ trễ khi xử lý thao tác người dùng. Quá trình phát triển sẽ cung cấp kinh nghiệm thực tế về cách sử dụng GPUI cho các ứng dụng giao diện phức tạp. Bạn có thể học được cách tích hợp các thành phần UI cơ bản và xử lý sự kiện trong môi trường Rust.

Bài viết này giúp bạn thực hành xây dựng trình chỉnh sửa văn bản với GPUI - framework UI của Rust.

I Think We're Forgetting How to Be Bored

Trong kỷ nguyên digital với AI giúp tối ưu mọi khoảnh khắc chờ đợi, chúng ta dần mất khả …

Next.js 16.4

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

micro1 commits $1bn to buy company data for training AI agents

micro1 chi 1 tỷ USD trong 12 tháng mua dữ liệu công ty để huấn luyện AI agents, với nguồn vốn từ Citi và Hercules. Việc mua này nhằm giải quyết thách thức "exceptions that require judgment" - những trường hợp đòi hỏi phán đoán trong business processes. Số vốn khổng lồ cho thấy xu hướng đầu tư mạnh vào training data chất lượng cao cho AI agents. Các công ty nên xem xét cách micro1 sử dụng dữ liệu để cải thiện khả năng xử lý ngoại lệ trong tự động hóa quy trình kinh doanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu xu hướng đầu tư khổng lồ vào dữ liệu doanh nghiệp cho phát triển AI agents.

Agent Mode in the DuckDB CLI

DuckDB phiên bản v2.0 CLI đã triển khai chế độ agent giúp các AI coding agent đạt kết quả chính xác hơn với số token ít hơn. Khi phát hiện agent, CLI sẽ hiển thị bảng Markdown thay vì hộp đệm, thông báo rõ khi kết quả bị cắt ngắn, dừng các truy vấn chạy mất kiểm soát và báo lỗi dưới dạng JSON. Các truy vấn dài sẽ thông báo chi phí ước tính trước khi thực thi, cho phép agent quyết định có chờ đợi hay không. Đây là cải tiến hữu ích cho ai làm việc với AI agent trong database query, giúp tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách DuckDB v2.0 cải tiến hiệu suất xử lý các câu lệnh SQL bằng Agent Mode, giúp tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả khi làm việc với dữ liệu lớn bằng cách giảm thiểu token sử dụng và cải thiện trải nghiệm thông qua các tính năng như báo cáo chi tiết, cảnh báo chi phí query trước khi thực thi và kết xuất kết quả dưới dạng bảng Markdown.

Episode #314: Codemoo: Demonstrating How Coding Agents Work – The Real Python Podcast

Geir Arne Hjelle trình bày dự án Codemoo minh họa cách hoạt động của coding agents. Dự án này sử dụng conversation và introspection để giúp định nghĩa dự án thông qua tương tác tự nhiên. Các thành phần cốt lõi của coding agents được kết hợp để tạo ra một hệ thống có khả năng đối thoại và phát triển code. Codemoo cho thấy tiềm năng của việc sử dụng AI trong quy trình phát triển phần mềm thông qua cách tiếp cận tự nhiên và có cấu trúc. Đáng học hỏi là cách dự án này kết hợp các kỹ thuật AI hiện đại với quy trình phát triển truyền thống.

Bài này giúp lập trình viên hiểu rõ cách xây dựng hoạt động của các coding agent thông qua dự án thực tế.