We’re excited to share new policy intelligence capabilities in VPC-SC that help drive operational simplicity: Violation analyzer and violation dashboard.
Source: https://cloud.google.com/blog/topics/customers/how-blackline-prevents-data-exfiltration-with-vpc-service-controls. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Bối cảnh: doanh nghiệp cần phân tích mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu mà không muốn di chuyển dữ liệu ra khỏi kho BigQuery. Nguyên nhân kỹ thuật: BigQuery Graph tích hợp trực tiếp mô hình đồ thị vào engine SQL của BigQuery, cho phép viết truy vấn graph bằng mở rộng SQL và sử dụng các thuật toán như PageRank, shortest path mà không cần sao chép dữ liệu. Hệ quả: người dùng có thể thực hiện phân tích đồ thị và cung cấp bối cảnh liên kết cho các agent AI trong cùng một truy vấn, giảm latency và chi phí lưu trữ sao chép. Điều đáng học: việc mở rộng khả năng SQL với đồ thị nguyên sinh giúp tận dụng cơ sở dữ liệu hiện có để hỗ trợ AI mà không cần xây dựng pipeline ETL riêng. Điều này cho thấy hướng đi của các kho dữ liệu hiện đại là kết hợp phân tích cấu trúc và AI trong một nền tảng thống nhất.
BigQuery Graph giúp lập trình viên tích hợp phân tích đồ thị và AI vào hệ thống dữ liệu doanh nghiệp mà không cần di chuyển dữ liệu.
Đang tải bình luận…
Nghiên cứu mới chỉ ra rằng việc delegation giữa các agent không chỉ là giao task mà còn đòi hỏi thông minh trong quá trình đàm phán thích ứng. Các agent cần thống nhất về các quy tắc nghiêm ngặt, thiết lập hợp đồng và đặt ra các biện pháp bảo mật như guardrails để đảm bảo sự Coordinated. Quá trình này dựa trên khả năng học và điều chỉnh linh hoạt của agent trong môi trường thay đổi. Khi các yếu tố trên được đáp ứng, delegation trở nên hiệu quả hơn, giảm xung đột và tăng độ tin cậy của workflow. Nghiên cứu đưa ra bốn nguyên tắc cụ thể mà các nhà phát triển có thể áp dụng để cải thiện cách agent chia sẻ trách nhiệm trong hệ thống của mình.
Bài viết này giúp lập trình viên cải thiện kỹ năng giao tiếp và hợp tác hiệu quả thông qua việc áp dụng các nguyên tắc đàm phán thích ứng và thiết lập quy trình rõ ràng khi làm việc với nhóm.
UiPath đang dẫn đầu xu hướng chuyển đổi ngành sang AI tác nhân (agentic AI) bằng cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao trên Google Cloud.
Lập trình viên AI hoặc chuyên về xử lý dữ liệu cần hiểu cách xây dựng nền tảng GPU hiệu suất cao để tối ưu hóa việc triển khai mô hình AI trên cloud, đặc biệt khi ứng dụng agentic AI yêu cầu tính năng xử lý nhanh và linh hoạt.
Bài viết giới thiệu các tác nhân (agents) vận hành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, giúp thiết lập, triển khai và quản lý các dịch vụ AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner.
Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu cloud với các công nghệ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng xử lý cho các ứng dụng quy mô lớn.
Cortex Framework v7 đã chính thức phát hành, cho phép biến đổi dữ liệu SAP thành các sản phẩm dữ liệu sẵn sàng cho AI (như trên BigQuery và Knowledge Catalog) nhằm cung cấp dữ liệu cho các tác nhân AI sử dụng Gemini.
Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để hiểu cách tối ưu hóa việc tích hợp dữ liệu SAP vào các mô hình AI như Gemini thông qua Cortex Framework v7, giúp tăng tốc độ và hiệu quả xây dựng các agent AI mạnh mẽ từ nguồn dữ liệu doanh nghiệp.
Google xây dựng, kiểm thử và mở rộng Agent Skills thông qua các bố cục tiêu chuẩn, quy trình CI/CD tự động hóa cùng đánh giá liên tục.
Nếu bạn đang phát triển các ứng dụng AI hoặc chatbot, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách Google áp dụng quy trình kiểm thử tự động, tích hợp liên tục và đánh giá liên tục để đảm bảo chất lượng và độ ổn định khi mở rộng quy mô.
Bài viết giới thiệu ứng dụng mẫu "Hello World" được phát triển bằng GO Agent Development Kit (ADK) phiên bản 2.x, hướng dẫn xây dựng các tác nhân AI (AI Agents) với bộ công cụ mới nhất.
Nếu bạn đang tìm hiểu về xây dựng hệ thống thông minh tự động hóa với Go, bài viết này sẽ giúp bạn bắt đầu với một ví dụ thực tế đơn giản của ADK 2.x, từ đó nhanh chóng hiểu cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với ứng dụng Go trong các dự án thực tế.
Bốn nền tảng đám mây lớn (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Cloudflare) đều cung cấp sandbox agent code, nhưng cách triển khai cô lập, mô hình vòng đời, giới hạn tài nguyên và ranh giới quản trị của chúng khác biệt đáng kể.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các cloud provider khác nhau thiết kế các môi trường sandbox cho agent, giúp bạn lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với dự án của mình về hiệu suất, bảo mật và quản lý tài nguyên.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it