How to keep AI agents within their permissions

Next.js 16.4

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

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.

Amazon ECS now auto-repairs failing GPUs and instances. Here’s why it matters for SREs.

Amazon ECS vừa triển khai tính năng tự động sửa chữa GPU và instance lỗi, giúp giảm thiểu sự cố và đơn giản hóa khả năng chịu lỗi cho ứng dụng đám mây đối với SREs. Tính năng này sử dụng Health Check để phát hiện GPU hoặc instance không phản hồi trong vòng 5 phút. Khi phát hiện lỗi, ECS sẽ tự động khởi động lại container hoặc thay thế instance mà không cần can thiệp thủ công. Giải pháp này đặc biệt quan trọng với các workload sử dụng GPU đòi hỏi tính ổn định cao như machine learning. SREs có thể tiết kiệm thời gian phản hồi sự cố và giảm chi phí vận hành nhờ tính năng tự động sửa chữa mới này.

Tính năng tự động sửa chữa của Amazon ECS giúp giảm thiểu thời gian chết và tăng cường độ ổn định cho các ứng dụng sử dụng GPU.

Production-grade LLMs and agents: a field guide

Bối cảnh là việc triển khai production-grade LLMs và agents từ demo sang hệ thống đáng tin cậy. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu mô trường thức cho việc đánh giá và phát triển hệ thống LLM agents. Hệ quả là nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc scaling các solution LLM agents. Điều đáng học là bài viết cung cấp maturity model với 4 layers (Foundation, Orchestration, Autonomy, Evolution) để tự đánh giá và định hướng phát triển. Bài còn đi sâu vào từng layer với các practice và tool cụ thể như LangChain, Autogen, DSPy.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống LLM và agent từ thử nghiệm thành giải pháp thực tế đáng tin cậy.

Sandboxes are a durability problem

Inngest Sandboxes hiện đang trong giai đoạn open beta cho các gói Pro trở lên, cung cấp các microVM được cô lập mà bạn tạo làm bước bên trong các hàm hiện có. Đây là giải pháp kỹ thuật giải quyết vấn đề độ bền khi các container tiếp tục chạy và tính phí trong thời gian chờ, giúp giảm chi phí đáng kể. Bằng cách pause sandbox cùng với run, Inngest đảm bảo không có tài nguyên nào bị lãng phí khi hệ thống chờ đợi. Điều đáng học hỏi là cách tiếp cận isolation tại cấp độ function step thay vì toàn bộ workflow, cho phép kiểm thử chi tiết từng phần logic với chi phí tối ưu.

Sandboxes giúp lập trình viên tạo các môi trường lập trình cô lập bên trong hàm hiện tại, đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm chi phí khi chờ xử lý.

Building Reliable Data Analytics Agents: Lessons from the KDD Cup

Bối cảnh của KDD Cup 2026 đưa ra bài toán thiết kế các data analytics agents với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc quản lý stateful operations và xử lý dữ liệu lớn trên nền tảng constrained environments như LLMs. Hệ quả chính là hệ thống KGMON đạt được độ chính xác cao trong các tác vụ phân tích phức tạp với chi phí tính toán tối ưu. Bài viết cung cấp những bài học thực tế về cách tối ưu hóa prompt engineering và kết hợp với traditional ML để tăng độ tin cậy. Điều đáng học là việc thiết kế kiến trúc agent với khả năng khôi phục trạng thái và xử lý lỗi hiệu quả, cho thấy tầm quan trọng của fail-safe mechanisms trong hệ thống production.

Bài viết này chia sẻ bài thực tế từ KGMON tại KDD Cup 2026 về cách xây dựng tác nhân phân tích dữ liệu đáng tin cậy với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục.