Microsoft Agent Framework for .NET (part 4): static methods, instance methods, MCP Clients as custom Agent tools

Delegates and events in C# explained

Bài viết giải thích chi tiết về delegates và events trong C#, bao gồm các loại có sẵn như Action, Func và Predicate, cùng với việc tạo custom EventArgs. Tác giả cung cấp ví dụ thực tế minh họa cách sử dụng delegates để trỏ đến phương thức và cách events giúp xử lý communication giữa objects. Các khái niệm này là nền tảng cho design patterns như Observer và các framework hiện đại như Reactive Extensions. Đối với lập trình viên C#, hiểu rõ delegates và events là cần thiết để xây dựng ứng dụng có khả năng mở rộng và dễ bảo trì.

Tìm hiểu delegates và events trong C# giúp bạn xây dựng các ứng dụng linh hoạt với cơ chế xử lý sự kiện mạnh mẽ.

The hidden trap of fixed buffers in C#

Buffer cố định trong C# có vẻ an toàn nhưng thực chất chứa nhiều rủi ro tiềm ẩn. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách fixed buffer hoạt động, chúng trỏ trực tiếp đến bộ nhớ không được quản lý bởi garbage collector, dẫn đến lỗi memory leak nếu không xử lý đúng. Hệ quả là ứng dụng có thể gặp crash hoặc mất dữ liệu đột ngột, đặc biệt khi làm việc với large data structures. Bài viết cảnh lập trình viên nên cân nhắc sử dụng Span<T> hoặc Memory<T> thay thế, các API an toàn hơn từ .NET Core 2.1 trở đi.

Bài viết này giúp lập trình viên C# nhận thức được nguy cơ tiềm ẩn khi sử dụng fixed buffers trong mã unsafe.

Databricks’ October Deadlines Will Break the Pipelines Nobody Watches

Databricks ra mắt 5 thay đổi trong bản ghi chú phát hành tháng 9 sẽ ảnh hưởng đến các pipeline ít được giám sát, đặc biệt là các công việc hàng quý và kết nối agent đã bị lãng quên. Nguyên nhân kỹ thuật là việc thay đổi cách xử lý dependency và API endpoints trong các phiên bản mới, dẫn đến lỗi khi gặp các tham chiếu cũ. Hệ quả bao gồm pipeline thất bại không được phát hiện, bảng dữ liệu stale (lỗi thời), và sự gián đoạn trong các tác vụ cron định kỳ. Điều đáng học là cần kiểm tra kỹ các pipeline và chuyển đổi dần sang API mới để tránh lỗi tương tự, đồng thời theo dõi các bản ghi chú phát hành của Databricks chặt chẽ hơn.

Bài này giúp lập trình viên tránh những thay đổi bất ngờ từ Databricks có thể phá hỏng các pipeline quan trọng mà bạn đang bỏ quên.

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 Design System MCP (Model Context Protocol) cung cấp API thực tế của component cho các agents. Sự kết hợp giữa DESIGN.md và Design System MCP giúp giải quyết vấn đề đồng bộ giữa tài liệu thiết kế và implementation thực tế. Khi kết hợp cả hai, DESIGN.md cung cấp bối cảnh tổng quan, còn Design System MCP đảm bảo các agent có thể truy cập chính xác thông tin API để implement chính xác component. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mà ở đó thiết kế và development tự động đồng bộ, giảm thiểu sai lệch giữa tài liệu và code.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt và vai trò bổ trợ giữa DESIGN.md và Design System MCP để cải thiện quy trình phát triển và hệ thống component.

Jev: System One — Best Partner to LLMs

Jev: System One được TypeSafe AI phát triển như một hệ thống bổ trợ cho Large Language Models (LLM), không phải để thay thế. Vấn đề chính mà Jev giải quyết là các LLM hiện tại dành quá nhiều thời gian suy nghĩ mà thiếu quyết định cuối cùng. Hệ thống này giúp giảm 40% thời gian phản hồi và tăng 30% độ chính xác khi kết hợp với các LLM. Đáng học hỏi là cách Jev sử dụng reinforcement learning để tối ưu hóa quy trình ra quyết định, giúp các ứng dụng AI hiệu quả hơn trong thực tế.

Jev: System One giúp lập trình viên giải quyết vấn đề LLM suy nghĩ quá nhiều nhưng quyết định quá ít khi phát triển ứng dụng.

Agent Proxy: Secure Credential Brokering for Agents

Infisical Agent Proxy thay thế Agent Vault, là giải pháp bảo mật cho AI agents sử dụng credential mà không cần lưu trữ giá trị thực. Công nghệ này hoạt động bằng cách tạo proxy layer giữa agents và hệ thống credentials, đảm bảo dữ liệu nhạy cảm không bao giờ xuất hiện trong memory. Agent Proxy giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu khi agents bị tấn công, kể cả trong môi trường không đáng tin cậy. Các nhà phát triển nên cân nhắc giải pháp này khi triển khai AI agents cần xử lý credentials như API keys hoặc database passwords.

Infisical Agent Proxy giúp lập trình viên bảo mật thông tin nhạy cảm cho AI agent mà không cần lưu trữ trực tiếp các giá trị thật.

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 …