PVC Pipe Turned DIY Digital Telescope

Real Python1 Hot3 min10 h agoAI

Episode #308: Navigating Silent Failures in AI: Strategies for Effective Oversight – The Real Python Podcast

Episode #308 của podcast Real Python mang tính năng Calvin Hendryx‑Parker quay lại để chia sẻ về cách AI có thể thất bại im lặng và những biện pháp giám sát hiệu quả mà ông trình bày trong bài phát biểu “Orchestrate Agentic AI: Context, Checklists, and No‑Miss Reviews”. Ông chỉ ra rằng nguyên nhân kỹ thuật thường là thiếu bối cảnh rõ ràng, отсутствие точек валидации и отсутствие системного процесса ревью в агентных рабочих процессах, что приводит к тому, что модели выдают правдоподобные, но ошибочные результаты без какого‑либо сигнала тревоги. Такие скрытые сбои могут вызывать цепочку последующих ошибок, тратя вычислительные ресурсы и подрывая доверие заинтересованных сторон к системе. В качестве урока он предлагает встраивать контекст, обязательные чек‑листы и шаг “no‑miss” review, который автоматически помечает любые отклонения перед принятием вывода. Применение таких практик, как автоматизированные sanity‑checks, версионированные промпты и аудиты с участием человека, преобразует скрытые сбои в обнаруживаемые проблемы и повышает надежность AI‑конвейеров.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách phát hiện và ngăn chặn sự cố thầm lặng trong hệ thống AI, đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của ứng dụng.

#python #llm #ai-agent Source

Kilo Blog1 Hot4 min5 h agoAI

The New Meta(flow): Plan and Build in Kilo, Deploy on the Anaconda Platform

Nhiều đội Python vẫn phải mất ngày để chuyển một ý tưởng về pipeline từ khái niệm sang sản xuất thực tế, vì quá trình lên kế hoạch, xây dựng và triển khai thường được thực hiện bằng các công cụ riêng lẻ và không tích hợp. Bài viết giới thiệu cách sử dụng Metaflow để mô hình hóa và quản lý luồng công việc, kết hợp với Kilo – môi trường lập trình tập trung cho việc lên kế hoạch và xây dựng pipeline – để giảm thiểu thời gian chuyển đổi từ mã nguồn sang bản dựng. Sau khi pipeline được hoàn thiện trong Kilo, nó được triển khai trực tiếp trên Anaconda Platform, nền tảng quản lý gói và môi trường Python được tối ưu cho việc chạy trong sản xuất. Kết quả là khoảng cách giữa “có ý tưởng” và “chạy trong sản xuất” được rút ngắn từ ngày xuống chỉ vài phút, cho phép đội ngũ thử nghiệm và triển khai nhanh hơn. Điều này cho thấy việc tích hợp một chuỗi công cụ thống nhất – từ thiết kế, xây dựng đến triển khai – là chìa khóa để tăng tốc độ entrega giá trị cho các dự án dựa trên Python.

Bài này giúp các lập trình viên Python rút ngắn đáng kể thời triển khai pipeline từ ý tưởng đến môi trường sản xuất.

#python #kubernetes #ai-agent Source

Towards Data Science1 Hot7 min4 h agoAI

Running Codex as a Headless Agent

Bài viết hướng dẫn cách chạy OpenAI Codex CLI ở chế độ headless bằng lệnh codex exec, biến nó thành một bước có thể gọi trong quy trình tự động hoá xác định thay vì một trợ lý trò chuyện tương tác. Trường hợp nghiên cứu xây dựng một pipeline Python gồm ba bước: chuẩn bị prompt nghiên cứu, gọi Codex với tùy chọn --search, --model, --output-schema, -o, --json và --sandbox để tạo ra brief có cấu trúc JSON, sau đó render brief đó thành tài liệu HTML. Các cờ CLI cho phép kiểm soát truy cập file qua --sandbox và định dạng đầu ra qua --json và --output-schema, đồng thời kích hoạt tìm kiếm web trực tiếp trong quá trình sinh mã. Kết quả là một brief nghiên cứu có cấu trúc được tự động chuyển thành HTML digest, dễ dàng tích hợp vào các workflow CI/CD hoặc script tự động hoá. Điều này cho thấy cách sử dụng LLM như một tác nhân headless, kiểm soát đầu ra và quyền truy cập file để đạt được tính xác định và lặp lại trong quy trình phát triển phần mềm.

Bài hướng dẫn này giúp bạn biến Codex thành một tác vụ tự động hóa xác định trong quy trình làm việc, từ đó nâng cao hiệu suất và kiểm soát đầu ra.

#python #ai-agent #automation Source

Medium1 Hot10 min6 h agoAI

Giving Your Agent Memory: Short-Term vs Long-Term vs Episodic Memory in Code

Bài viết mô tả nhu cầu cung cấp bộ nhớ cho AI agent để duy trì ngữ cảnh trong quá trình thực hiện tác vụ, phân biệt ba loại bộ nhớ: short‑term (working memory) lưu trữ tạm thời trong vòng lặp agent, long‑term (persistent memory) dùng cơ sở dữ liệu vector như FAISS hoặc Pinecone để lưu kiến thức lâu dài, và episodic memory ghi lại từng trajectory interaction dưới dạng log hoặc bảng SQLite. Trong phần triển khai, tác giả minh họa bằng mã Python sử dụng LangChain để tích hợp ba lớp bộ nhớ, với short‑term được lưu trong một deque có kích thước giới hạn 10 tin nhắn, long‑term truy vấn qua FAISS với thời gian trả về trung bình 35 ms, và episodic được lưu trữ trong SQLite để truy xuất lịch sử phiên bản. Kết quả thử nghiệm trên benchmark MiniWoB cho thấy việc kết hợp ba loại bộ nhớ giúp agent duy trì được khoảng 4 000 token ngữ cảnh mà không vượt quá giới hạn mô hình, đồng thời tăng tỷ lệ thành công nhiệm vụ từ 62 % lên 78 % và giảm latency tổng thể xuống dưới 50 ms cho mỗi bước quyết định. Điều đáng học là việc thiết kế rõ ràng các lớp bộ nhớ và chọn công nghệ lưu trữ phù hợp không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giúp mở rộng khả năng xử lý tác vụ phức tạp mà không cần thay đổi kiến trúc mô hình nền.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống trí nhớ hiệu quả cho AI agent với các loại bộ nhớ khác nhau.

#python #llm #architecture Source

XDA Developers1 Hot5 min3 h agoAI

An old phone beats a Raspberry Pi for everything except the one thing that matters

Bối cảnh: Khi dự án cần một bộ xử lý nhỏ, nhiều người ngay lập tức nghĩ đến Raspberry Pi làm lựa chọn mặc định. Nguyên nhân kỹ thuật: Một chiếc điện thoại cũ thường có CPU mạnh hơn, RAM lớn hơn và kết nối mạng tích hợp (Wi‑Fi/LTE), vì vậy vượt qua Pi trong hầu hết các tác vụ tính toán và truyền dữ liệu. Hệ quả: Nếu không cần truy cập trực tiếp vào các chân GPIO hoặc thực hiện điều khiển thời gian thực, sử dụng điện thoại cũ có thể giảm chi phí và thời gian phát triển so với việc mua và cấu hình Pi. Điều đáng học: Trước khi quyết định phần cứng, hãy xác định rõ yêu cầu về I/O và thời gian thực; nếu những yếu tố đó không quan trọng, việc tái sử dụng thiết bị di động cũ là lựa chọn hiệu quả hơn. Điều này nhắc nhở các lập trình viên không nên tự động mặc định cho Pi mà nên so sánh thực tế các tài nguyên mà thiết bị đã có sẵn cung cấp.

Bài viết giúp bạn hiểu khi nào nên dùng điện thoại cũ thay vì Raspberry Pi để tiết kiệm chi phí và hiệu quả.

#iot #raspberry-pi #self-hosting Source

freeCodeCamp1 Hot499 min23 h agoAI

The AI Agent Engineer's Guide: 60 Patterns for Building Autonomous Systems [Full Book]

Sách "The AI Agent Engineer's Guide: 60 Patterns for Building Autonomous Systems" cung cấp kiến thức về các kiến trúc giúp hệ thống AI agent hoạt động hiệu quả trong thực tế. Tác phẩm trình bày chi tiết 60 pattern kèm code mẫu và phân tích các trường hợp thất bại điển hình. Mỗi pattern đều được minh họa bằng case study phức hợp giúp lập trình viên hiểu rõ cách áp dụng. Đây là tài liệu tham khảo giá trị cho ai đang muốn phát triển hệ thống AI agent thực sự hoạt động độc lập, không chỉ là lý thuyết suông.

Sách này cung cấp 60 mẫu thiết kế thực tế với code và nghiên cứu trường hợp giúp lập trình viên xây dựng thành công hệ thống AI Agent tự chủ.

#python #llm #architecture Source

Towards Dev56 Hot17 min12 d agoAI

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open Knowledge Format (OKF), tạo ra một cơ sở tri thức sống, truy vấn được và đọc được bởi agent.

Những lập trình viên muốn xây dựng hệ thống thông minh, tự động hóa xử lý dữ liệu khoa học hoặc ứng dụng AI/ML hiệu quả sẽ tìm hiểu Open Knowledge Compiler để tối ưu hóa cách chuyển đổi và khai thác kiến thức từ các nguồn nguyên thủy sang các định dạng hoạt động tự động.

#python #ai-agents #mcp Source

Lobsters1 Hot11 min1 d agoAI

Sing-song: a speakable encoding for long numbers and keys

Bài viết giới thiệu Sing-song, một phương pháp mã hóa các số dài (như hex 51ac0759fc4d) thành chuỗi ký tự dễ đọc, dễ nhớ (như kalo-tadu-komu-tigi) bằng cách kết hợp các âm tiết có nghĩa.

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách chuyển đổi các chuỗi số dài hoặc mã hóa thành các mẫu âm nhạc dễ nhớ, giúp cải thiện hiệu suất trong việc lưu trữ, chia sẻ và quản lý thông tin phức tạp trong các ứng dụng.

#python #cryptography #data-structures Source

PVC Pipe Turned DIY Digital Telescope

Recommended for you

Bình luận

Episode #308: Navigating Silent Failures in AI: Strategies for Effective Oversight – The Real Python Podcast

The New Meta(flow): Plan and Build in Kilo, Deploy on the Anaconda Platform

Running Codex as a Headless Agent

Giving Your Agent Memory: Short-Term vs Long-Term vs Episodic Memory in Code

An old phone beats a Raspberry Pi for everything except the one thing that matters

The AI Agent Engineer's Guide: 60 Patterns for Building Autonomous Systems [Full Book]

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Sing-song: a speakable encoding for long numbers and keys

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads