How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python

Introducing RocketTrace: Using Xcode Instruments with AI Agents

RocketTrace là công cụ giúp phân tích traces từ Xcode Instruments trên Mac và cung cấp bằng chứng ngắn gọn cho AI agent. Công nghệ này đã được kiểm chứng hiệu suất, giảm 4 đến 5 lần số lượng tokens so với phương pháp truyền thống. Bằng cách tối ưu hóa dữ liệu trace, RocketTrace giúp các lập trình viên tiết kiệm thời gian xử lý và chi phí API khi sử dụng AI agent. Nếu bạn thường làm việc với Xcode Instruments và AI agents, RocketTrace đáng để thử nghiệm vì nó cải thiện đáng kể hiệu suất xử lý dữ liệu.

RocketTrace giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian gấp 4-5 lần khi xử lý traces Xcode Instruments bằng cách chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành bằng chứng ngắn gọn cho AI agents.

Passing User Identity safely across Agents and Enterprise Systems

Trong môi trường doanh nghiệp, AI agents thường truy cập các hệ thống downstream thay mặt người dùng. Vấn đề kỹ thuật nằm ở việc truyền token xác thực an toàn qua nhiều thành phần kiến trúc khác nhau từ client login, ứng dụng tùy chỉnh đến identity providers, agent runtimes, tool implementations và hệ thống doanh nghiệp. Hệ quả nếu không xử lý đúng là rủi ro bảo mật và mất khả năng kiểm soát truy cập. Bài viết trình bày giải pháp kỹ thuật cụ thể cho việc propagating identity tokens toàn hệ thống. Các lập trình viên làm việc với AI agents trong môi trường doanh nghiệp nên tham khảo để hiểu rõ implementation details.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách truyền nhận dạng người dùng an toàn giữa các tác nhân và hệ thống doanh nghiệp.

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 …

AI spending now dwarfs the railway and dot-com booms

Đầu tư vào AI hiện đang vượt xa các cơn sốt công nghệ trước đây như đường sắt và dot-com. Các nhà kinh học cho rằng lợi suất năng suất cần thiết để biện minh cho hàng nghìn tỷ đô la chi tiêu vẫn chưa thể hiện rõ. Sự bùng nổ AI hiện tại có quy mô lớn hơn nhiều so với các làn sóng công nghệ trước đó, nhưng hiệu quả thực tế vẫn là câu hỏi lớn. Các lập trình viên nên chú ý rằng mặc dù đầu tư khổng lồ đang đổ vào AI, chúng ta chưa thấy bằng chứng thuyết phục về sự gia tăng năng suất tương xứng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được quy mô đầu tư khổng lồ vào AI và triển vọng năng suất thực tế của công nghệ này.

I Asked AI to Explain a Bug. Then I Asked It to Prove Its Explanation

Bài viết khám phá một rò rỉ kết nối PostgreSQL trong dịch vụ Python FastAPI bằng cách sử dụng ChatGPT để phân tích lỗi. Nguyên nhân kỹ thuật được ChatGPT xác định là việc không đóng connection pool sau khi sử dụng, dẫn đến resource exhaustion. Hệ quả là database connection tăng lên 200+ và service crash sau 30 phút. Điểm đáng học là việc yêu cầu ChatGPT chứng minh giải thích bằng code test và PostgreSQL metrics giúp xác thực chính xác vấn đề, demonstrating giá trị của prompt engineering trong debugging.

Bài này giúp lập trình viên học cách sử dụng AI hiệu quả để phân tích lỗi và xác minh giải pháp trong các dự án thực tế với PostgreSQL và FastAPI.

Pizza Bot: Open-Source Inbox for Background AI Agents

Tại AWS, các nhà phát triển vừa công khai mã nguồn Pizza Bot, một ứng dụng tự lưu trữ được thiết kế để cho phép các AI agents chạy tác vụ nền và trả kết quả qua giao diện inbox-style. Giải pháp này giải quyết vấn đề kết nối giữa AI agents và người dùng một cách hiệu quả trong các ứng dụng web. Pizza Bot sử dụng WebSocket để giao tiếp thời gian thực giữa client và server, cùng với backend built trên Python và FastAPI. Đáng học hỏi là cách kiến trúc này giúp tách biệt xử lý AI agents khỏi giao diện người dùng, cải thiện trải nghiệm và giảm độ trễ. Đây là lựa chọn thay thế hữu ích cho các ứng dụng cần tích hợp AI agents với tính riêng tư và kiểm soát cao hơn.

Lập trình viên muốn tự động hóa quy trình làm việc và tích hợp các AI agents vào hệ thống của mình sẽ tìm hiểu Pizza Bot để xây dựng một giải pháp tự động hóa mở rộng, đơn giản và hiệu quả mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.

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 …