So I guess we're all just agreed that,…

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. …

Factory Raises $200M as It Builds Agents Across the Software Lifecycle

Startup Factory đã huy động thành công 200 triệu USD với định giá 5 tỷ USD, gấp ba lần so với vòng gọi vốn trước. Công ty này đang phát triển các AI coding agents để triển khai xuyên suốt vòng đời phát triển phần mềm và quy trình DevOps trong môi trường doanh nghiệp. Số tiền đầu tư lớn này phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về giải pháp AI hỗ trợ lập trình viên trong các dự án quy mô lớn. Việc Factory tập trung vào giải pháp cho cả khía cạnh phát triển và vận hành phần mềm sẽ tạo ra một lợi thế cạnh tranh đáng kể. Các nhà phát triển nên quan tâm đến bài gốc để hiểu rõ cách Factory tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện tại.

Lập trình viên nên đọc bài này để biết về các công cụ AI đang định hình tương lai của ngành phát triển phần mềm và cách tận dụng chúng để tối ưu hóa quy trình làm việc.

Solving EU AI Act Article 12 Compliance: How We Built Continuous Evidence Generation for AI Agents

Khi EU AI Act có hiệu lực, việc triển khai AI agents tự động trong môi trường production trở nên phức tạp do yêu cầu tuân thủ Điều 12. Chúng tôi đã xây dựng hệ thống continuous evidence generation sử dụng Elasticsearch và vector database để tự động ghi lại và lưu trữ mọi tương tác của AI. Giải pháp này giúp thu thập bằng chứng chứng minh AI agent hoạt động minh bạch, có trách nhiệm và tuân thủ quy định GDPR. Hệ thống cho phép truy vấn nhanh các quyết định của AI thông qua vector similarity search, giảm đáng kể rủi ro pháp lý. Bài viết cung cấp kiến thức thực tế về kết hợp Elasticsearch, vector databases và RAG system để tuân thủ quy định AI phức tạp.

Bài viết này giúp lập trình viên xây dựng hệ thống tự động tạo bằng chứng tuân thủ Điều 12 của Luật AI EU cho tác nhân AI.

Deterministic vs. Non-Deterministic AI: Why Your Workflow Should Be Mostly Boring

Các hệ thống AI sản xuất thực tế không phải là hoàn toàn tự chủ mà chủ yếu dựa trên quy tắc deterministic, với AI chỉ xử lý các tác vụ không thể đoán trước được. Trong khi mô hình GPT-4 có thể tạo ra kết quả không nhất quán do tính non-deterministic, các hệ thống production thường kết hợp machine learning với logic quy tắc để đảm bảo tính nhất quán. Hệ quả là các ứng dụng thành công thường có tỷ lệ deterministic cao (80-90%) và chỉ sử dụng non-deterministic cho các trường hợp cụ thể như phân tích cảm xúc hoặc gợi ý nội dung. Điều đáng học hỏi là nên thiết kế workflow AI theo hướng "nh mostly boring", tập trung vào tính ổn định và kiểm soát thay vì hoàn toàn tự động.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu tại sao kết hợp giữa quy tắc xác định và AI phi xác định sẽ tạo ra hệ thống đáng tin cậy và hiệu quả nhất.

Easiest Way to Run Agent Harnesses Using Local Models

Bối cảnh của bài viết hướng dẫn cách chạy Agent Harnesses sử dụng các mô hình local một cách đơn giản nhất. Nguyên nhân kỹ thuật được trình bày qua video walkthrough chi tiết, giải thích từng bước triển khai cụ thể. Hệ quả là người đọc có thể tự setup môi trường local để chạy Agent Harnesses mà không cần phụ thuộc vào cloud services. Điều đáng học là phương pháp này giúp giảm độ trễ và bảo mật dữ liệu tốt hơn khi sử dụng các mô hình AI local. Bài viết cung cấp hướng dẫn đầy đủ để bất kỳ ai cũng có thể áp dụng ngay.

Bài này hướng dẫn chi tiết cách chạy Agent Harnesses với mô hình địa phương kèm video minh họa đầy đủ.

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

Agents Gone Awry on Postgres SBOMs: Start Over

Tác giả đang làm việc với SBOM (Software Bill of Materials) cho Postgres Extensions trong môi trường container, tập trung vào tính năng inventory, provenance và attestation. Quá trình triển khai sử dụng nhiều AI Agents nhưng đã gặp vấn đề đáng kể khi các agent này hoạt động không như mong đợi, dẫn đến kết quả không chính xác. Vấn đề này gây ra những hệ quả nghiêm trọng về độ tin cậy của dữ liệu SBOM, đòi hỏi phải bắt đầu lại từ đầu. Bài viết là bài học quý giá về việc cần kiểm soát chặt chẽ các AI Agents khi làm việc với dữ liệu quan trọng và nhạy cảm như SBOM.

Bài viết giúp hiểu rõ rủi ro khi sử dụng AI Agents trong quản lý SBOM cho Postgres Extensions và cách khắc phục.

AWS agents will suggest your new flights, but code decides what gets booked.

AWS agents đề xuất các chuyến bay mới nhưng code quyết định việc đặt chỗ. Mô hình rebooking của AWS kiểm tra các đề xuất trước khi cho phép đặt chỗ hoặc thanh toán. Hệ thống này sử dụng Amazon Bedrock agents để cung cấp không gian reasoning trong khi vẫn giữ việc thực thi dưới sự kiểm soát của code. Điều này giúp cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo tự nhiên và tính xác định cần thiết trong các giao dịch quan trọng như đặt chuyến bay.

Bài này giải thích cách AWS giúp lập trình viên cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo và kiểm soát code trong các hệ thống phức tạp như hãng hàng không.