Shared agentic work with GitHub Copilot in Microsoft Teams

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 …

All roads lead to metered pricing

Kỷ nguyên của mô hình trợ giá cao và định giá đăng ký cố định đang kết thúc. Cursor vừa thông báo sẽ áp dụng giá tự động dựa trên mô hình mà mỗi yêu cầu được định tuyến đến.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu xu hướng chuyển đổi sang mô định giá theo mức sử dụng, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và cách sử dụng các công cụ AI.

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.

NVIDIA AVO Reaches 100% on ARC-AGI-3, Demonstrating a Frontier-Level General-Purpose Architecture for Long-Horizon Autonomous Agents

Công việc xây dựng một tác nhân AI không chỉ dừng lại tại việc huấn luyện một mô hình ngôn ngữ tiên tiến mà còn phụ thuộc vào hệ thống bao quanh – thường được gọi là harness – để cung cấp bối cảnh, bộ nhớ và khả năng sử dụng công cụ. NVIDIA đã phát triển kiến trúc AVO, tích hợp một harness tổng quát với khả năng lập kế hoạch dài hạn và tương tác với môi trường, cho phép mô hình ngôn ngữ hoạt động như một trung tâm quyết định trong một vòng khép kín. Khi được đánh giá trên bộ benchmark ARC-AGI-3, AVO đạt điểm 100%, vượt qua tất cả các tác vụ suy luận trừu tượng và dài hạn mà các mô hình ngôn ngữ đơn thuần thường thất bại. Kết quả này chứng minh rằng một kiến trúc tổng quát ở mức frontier có thể hỗ trợ các tác nhân tự chủ hoạt động liên tục qua nhiều bước mà không cần can thiệp con người. Bài học chính là: để đạt hiệu suất cao nhất trong các tác nhân tự chủ, đầu tư vào thiết kế harness và cơ chế tương tác môi trường là quan trọng không kém việc mở rộng kích thước mô hình.

Bài viết này tiết lộ cách NVIDIA đạt được 100% hiệu suất trong hệ thống agent tổng quát, mở ra hướng phát triển AI tự chủ với tầm nhìn dài hạn.

Two 21-year-olds built an AI that runs online stores

Hai người sáng lập 21 tuổi, bắt đầu kinh doanh gel rửa tay từ 15 tuổi, đã phát triển hệ thống AI tên Siml để quản lý toàn bộ hoạt động của cửa hàng trực tuyến. Khác với các công cụ tự động hóa chỉ thực hiện các nhiệm vụ tách rời, Siml übernehmen trách nhiệm điều phối hàng tồn kho, giá cả và tương tác khách hàng trong một luồng làm việc thống nhất. Hiện tại họ đang triển khai các agent AI này trên hơn 1.000 cửa hàng, cho phép mở rộng quy mô mà không cần tăng tỉ lệ nhân lực. Theo dữ liệu của Adobe, khách hàng được hướng đến bởi AI có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn 42% so với những người đến từ quảng cáo tìm kiếm trả費. Bài học cho các lập trình viên là đầu tư vào một AI có khả năng kiểm soát toàn bộ quy trình kinh doanh có thể tạo ra lợi thế chuyển đổi đáng kể, ngay cả khi đội ngũ còn rất trẻ và kinh nghiệm hạn chế.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách AI tự vận hành cửa hàng online và hiệu quả vượt trội so với quảng cáo trả phí.

Control trace volume with OpenTelemetry tail-based sampling

Bài viết giải thích tại sao việc kiểm soát lượng trace trở nên quan trọng khi hệ thống microservices phát sinh hàng triệu span mỗi ngày. Nó mô tả cách hoạt động của tail‑based sampling trong OpenTelemetry Collector, nơi các trace được giữ lại trong bộ đệm ngắn hạn và quyết định lấy mẫu dựa trên các thuộc tính như mã lỗi, latency hoặc tên dịch vụ. Cấu hình thực tế bao gồm việc thêm processor tail_sampling, định sách policies (ví dụ: always_on for errors, trace_id_ratio_lower_bound for low‑latency) và exporter để xuất chỉ những trace đáp ứng điều kiện. Kết quả là có thể giảm đáng kể lượng trace gửi tới backend APM mà vẫn giữ lại các trace có dấu hiệu bất thường, giúp tiết kiệm chi phí lưu trữ và truy vấn. Bài học chính là việc áp dụng tail‑based sampling cần cân bằng giữa bộ nhớ đệm và mức độ chi tiết của policies, đồng thời giám sát hiệu suất processor để tránh bỏ lỡ trace quan trọng do cấu hình quástrict.

Cài đặt sampling đuôi trong OpenTelemetry giúp giảm chi phí APM bằng cách lọc bỏ các trace không quan trọng.

Connecting retail demand planning to campaign and store execution

Các nhà bán lẻ thường tách rời quá trình lập kế hoạch nhu cầu, chiến dịch marketing và thực thi tại cửa hàng, dẫn đến thiếu đồng bộ và khó đo lường hiệu quả. Bài viết mô tả cách sử dụng nền tảng dữ liệu bán lẻ thống nhất, kết hợp với mô hình AI và cơ chế quản trị dữ liệu (data governance) để tạo luồng làm việc end‑to‑end kết nối kế hoạch nhu cầu, chiến dịch, hoạt động cửa hàng và đo lường. Khi các quy trình này được kết nối qua cùng một kho dữ liệu và mô hình dự báo, độ chính xác dự báo tăng đáng kể và thời gian phản hồi từ thị trường giảm xuống. Để đạt được lợi nhuận tối ưu, các đội cần đầu tư vào việc thống nhất dữ liệu, xây dựng pipeline AI và thiết lập quy trình quản trị dữ liệu trước khi mở rộng tự động hóa trong các quy trình lập kế hoạch và thực thi. Đo lường hiệu suất cũng được tích hợp vào cùng workflow, cho phép theo dõi KPI như sell‑through và ROI chiến dịch trong thời gian thực.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp dữ liệu bán lẻ, AI và quản trị để tạo ra quy trình liền mạch từ lập kế hoạch nhu cầu đến đo lường hiệu suất.

Leveraging AI as a Developer: Creating Developer Tools

Lập trình viên đã sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ trong công việc hàng ngày từ trước đây. Tuy nhiên, xu hướng mới là áp dụng AI để tự động hoá việc tạo ra các công cụ dành cho nhà phát triển, từ sinh mã boilerplate đến phân tích lỗi. Khi AI được tích hợp vào quy trình phát triển công cụ, thời gian cần để xây dựng và duy trì các tiện ích nội bộ giảm đáng kể, cho phép équipe tập trung vào giải quyết vấn đề nghiệp vụ phức tạp. tác giả cho rằng đây là cách sử dụng AI mà ông thấy hiệu quả nhất, vì nó không chỉ tăng năng suất mà còn nâng cao chất lượng mã nguồn qua các công cụ kiểm tra và refactor tự động. bài học chính là khi nghĩ đến ứng dụng AI, nhà phát triển nên xem xét việc xây dựng hoặc cải thiện công cụ nội bộ thay vì chỉ tập trung vào việc tạo ra sản phẩm cuối cùng.

Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách tận dụng AI để tạo ra các công cụ phát triển hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc.