How Uno Platform uses .NET, MCP, and AI to build high quality apps

Making Your Data Ready for Agentic AI

Hệ thống dữ liệu được thiết kế cho con người phân tích thường sụp đổ khi được giao cho các tác nhân tự chủ, vì chúng tin tưởng vào dữ liệu mà không có sự skeptical của con người. Vấn đề nằm ở việc thiếu các lớp bảo mật như hợp đồng dữ liệu và cách ly để tạo niềm tin, hệ thống bloodline tác nhân để truy vết và cấp quyền theo thời gian thực, cùng ba lớp ngữ cảnh (domain, semantic, capability) để mã hoá ý nghĩa kinh doanh. Khi những lớp này không có, các tác nhân có thể thực hiện hành động ghi dữ liệu hoặc truy vấn không an toàn, dẫn tới sai lệch, khó kiểm soát và lan mở công cụ không cần thiết (tool sprawl). Bài học là cần xây dựng dữ liệu sẵn sàng cho AI qua bốn lớp có cấu trúc, đồng thời tích hợp quan sát từ ngày đầu để tránh việc sửa chữa sau này. Các mẫu cụ thể bao gồm Tiêu chuẩn Hợp đồng Dữ liệu Mở, kiến trúc medallion bổ sung lớp “Adaptive Gold”, định tuyến dựa trên ngưỡng tin cậy và thiết kế khả năng MCP thay vì bọc API đơn giản.

Bài viết này giúp lập trình viên thiết kế hệ thống dữ liệu sẵn sàng cho AI agents, đảm bảo an toàn, truy xuất nguồn gốc và khả năng quan sát toàn diện.

Practical Loop Engineering

Các kỹ sư thường sử dụng vòng lặp để tự động hoá việc đạt mục tiêu, nhưng khi không kiểm …

Harness creates source code management for agent-ready development

Harness nhận thấy việc áp dụng các AI coding agent vẫn gặp nhiều trở ngại về quản lý mã nguồn và chất lượng review. Để giải quyết, họ vừa ra mắt một kho mã nguồn mới được thiết kế đặc biệt cho các agent, kèm theo công cụ review mã tích hợp sẵn. Kho mã này cung cấp API chuẩn để agent có thể push, pull và tracking thay đổi mà không cần can thiệp thủ công. Công cụ review tự động phân tích pull request do agent tạo ra, đưa ra phản hồi về lỗi cú pháp, bảo mật và tuân thủ quy tắc coding. Từ đó, Harness hy vọng giảm thiểu rào cản kỹ thuật và tăng tốc độ chấp nhận AI agent trong quy trình phát triển phần mềm. bài học là khi triển khai AI trong dev, cần có nền tảng quản lý mã và review được tối ưu hóa cho tự động hóa.

Harness tạo ra công cụ quản lý mã nguồn và kiểm tra code mới giúp lập trình viên giải quyết thách thức khi làm việc với các AI coding agent.

Domain-Driven Design matters more when AI writes your code

Mô hình miền (domain model) và Ngôn ngữ phổ quát (Ubiquitous Language) càng trở nên quan …

As AI reshapes business, the fractional CTO finds its moment

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động, nhưng chỉ 21% các doanh nghiệp có hệ thống quản trị AI成熟, theo Deloitte. Nguyên nhân kỹ thuật là sự chênh lệch giữa mong muốn triển khai AI agents (74% dự định sử dụng đến 2027) và khả năng thực tế do thiếu governance và kiến trúc AI đồng bộ. Hệ quả là các dự án AI dễ bị trì hoãn, vượt ngân sách hoặc không đạt mục tiêu khi thiếu lãnh đạo kỹ thuật tập trung. Đáng học, mô hình fractional CTO – một CTO part‑time có kinh nghiệm trong AI và agents – được đề xuất để điền khoảng trống này, cung cấp chiến lược và giám sát mà không cần chi phí toàn thời gian. Điều này cho thấy việc đầu vào nguồn lực leiding linh hoạt có thể giúp doanh nghiệp cân bằng giữa tham vọng AI và sẵn sàng tổ chức, tăng khả năng thành công trong việc triển khai agents và các giải pháp AI mới.

Đọc bài viết để hiểu vai trò then chốt của CTO bán thời gian trong việc xây dựng năng lực AI cho doanh nghiệp giữa tham vọng hiện thực và tổ chức chưa sẵn sàng.

Workflow lab: Moving between design and code with agents

Coding agents đang thay đổi cách nhà phát triển xây dựng phần mềm, nhưng hiệu quả của chúng phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng đầu vào mà chúng nhận được. Quy trình công việc này nghiên cứu cách duy trì bối cảnh (context) giúp mã nguồn và thiết kế luôn đồng bộ. Khi bối cảnh bị thiếu hoặc không chính xác, agents sẽ tạo ra mã không khớp với bản thiết kế, gây ra lỗi và cần phải sửa lại nhiều lần. Điều này dẫn đến lãng phí thời gian và giảm độ tin cậy trong quá trình phát triển. Bài học quan trọng là đầu tư vào việc cung cấp thông tin bối cảnh đầy đủ và chính xác cho coding agents để tối ưu hoá luồng việc giữa thiết kế và mã.

Bài này giúp lập trình viên tối ưu hóa quy trình làm việc giữa thiết kế và code bằng cách tận dụng hiệu quả các công cụ AI.

Cutting the Coding Agent Bill: 5 Plugins Under Test

Đội đang đo lường chi phí sử dụng coding agent khi tích hợp các plugin mở rộng. Nguyên nhân kỹ thuật là chi phí chủ yếu do số lần đọc cache, không phải do lượng mã được sinh ra. Trong thử nghiệm với năm plugin (Headroom, RTK, Ponytail, Caveman, Graphify), chỉ hai plugin khiến chỉ số đọc cache thay đổi đáng kể. Hệ quả là việc chọn plugin không tối ưu có thể giữ chi phí ở mức cao, trong khi hai plugin hiệu quả có thể giảm chi phí đọc cache và do đó giảm tổng chi phí agent. Điều đáng học là khi đánh giá plugin cho coding agent cần tập trung đo lường tác động lên cache reads thay vì chỉ xem lượng mã sinh ra.

Bài viết tiết lộ hiệu quả thực tế của 5 plugin AI trong việc giảm chi phí mã hóa, giúp lập trình viên chọn lựa giải pháp tiết kiệm nhất.

All roads lead to metered pricing

Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. …