OpenTelemetry HttpClient Instrumentation in .NET: Tracing Outbound HTTP Calls

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và …

Microsoft Releases MCP C# SDK v2.0 for .NET

Microsoft vừa phát hành MCP C# SDK phiên bản 2.0, tương thích với Model Context Protocol Specification 2026-07-28. Bản cập nhật chuyển từ kiến trúc dựa trên phiên làm việc sang stateless-first, bổ sung hỗ trợ Multi Round-Trip Requests (MRR) cho quy trình AI lặp đi lặp lại, và chuẩn hóa HTTP headers nhằm nâng cao khả năng tương tác. SDK 2.0 có những thay đổi lớn trong API, yêu cầu cập nhật mã nguồn cho ứng dụng hiện có, đồng thời hỗ trợ tốt hơn cho nhà phát triển .NET xây dựng AI agents, MCP servers và clients, đặc biệt tối ưu cho môi trường cloud-native trên Kubernetes, Azure và container.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI hoặc hệ thống giao tiếp máy-tính trên .NET, SDK này là công cụ mới nhất giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm phụ thuộc session và hỗ trợ lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn cho các ứng dụng cloud hiện đại.

How to build a trust platform for your agent with Grafana Agent Observability

Hướng dẫn xây dựng nền tảng tin cậy và quan sát (trust and observability) cho agent của bạn bằng Grafana Agent Observability, dựa trên kinh nghiệm triển khai Assistant.

Một lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy phải hiểu cách tích hợp Grafana Agent để theo dõi và giám sát hành vi của các agent, từ đó phát hiện lỗi sớm và cải thiện độ tin cậy trong ứng dụng của mình.

Where Do AI Agents Fit in CI/CD Pipelines?

AI agents đóng vai trò quan trọng trong CI/CD pipelines thông qua khái niệm "agentic CI/CD", giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình triển khai phần mềm. Các ứng dụng phổ biến bao gồm kiểm thử tự động, phát hiện lỗi, quản lý cấu hình và phản hồi sự cố theo thời gian thực. Mặc dù mang lại hiệu quả cao và giảm thiểu lỗi thủ công, nhưng cũng đặt ra thách thức về bảo mật, đặc biệt là trong việc quản lý quyền truy cập và dữ liệu nhạy cảm.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa các giai đoạn CI/CD, từ việc tối ưu hóa tự động hóa đến giải quyết các thách thức an toàn khi tích hợp trí tuệ nhân tạo vào quy trình phát triển.

The System Design Behind My New SaaS

Tôi vừa hoàn thành Katabench, một SaaS mới thú vị khi chạy code C# từ người lạ trên máy …

The End-to-End Agentic AI Pipeline

Bài viết phân tích bảy thành phần kiến trúc cốt lõi để xây dựng hệ thống AI agent cấp sản xuất: perception, memory, reasoning & planning, tool execution, orchestration, guardrails và observability. Mỗi thành phần được giải thích vai trò, lỗi thường gặp cùng ví dụ Python, trong khi vòng phản hồi cốt lõi (từ Goal đến Memory Update) được phân tích xuyên suốt các lớp, với guardrails và observability hoạt động như lớp phủ chéo thay vì tuần tự.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng một ống dẫn AI có khả năng tự động hóa thực tế, từ thiết kế hệ thống end-to-end đến tránh những lỗi thường gặp như sai sót trong lập kế hoạch, việc thực thi không idempotent, và cách bảo vệ hệ thống bằng các rào cản (guardrails) và theo dõi (observability) hiệu quả.

Choosing Between ClickStack and Grafana for ClickHouse Observability

ClickStack và Grafana đều là lựa chọn phổ biến để quan sát (observability) dữ liệu từ ClickHouse, nhưng mỗi công cụ có ưu điểm riêng tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng. Bài viết so sánh chúng và đưa ra trường hợp nên kết hợp cả hai.

Những lập trình viên sử dụng ClickHouse để theo dõi hệ thống nên đọc bài này để so sánh hiệu quả giữa ClickStack và Grafana trong việc tích hợp, quản lý và tối ưu hóa các công cụ theo dõi dữ liệu, giúp họ lựa chọn giải pháp phù hợp với quy mô và yêu cầu của dự án.

The Joy of Old-School Coding After a Stupid Mistake

Sau một sai lầm ngớ ngẩn, trải nghiệm lập trình theo phong cách cũ đã vực dậy tinh thần của tác giả khi đối mặt với thông báo lỗi khó hiểu.

Là người đã từng trải qua những lỗi đơn giản nhưng khiến tâm trạng sụp đổ, bạn sẽ hiểu cách old-school coding không chỉ là kỹ thuật mà còn là cách để khôi phục tinh thần và tìm lại niềm vui trong công việc lập trình.