Trong bối cảnh Agentic AI tạo ra hệ thống không thể đoán định, nghiên cứu mới của Splunk chỉ ra cách các nhà lãnh đạo sử dụng observability để khôi phục kiểm soát. Nguyên nhân kỹ thuật là sự phức tạp tăng vọt từ các hệ thống AI tự chủ với khả năng ra quyết định độc lập. Hệ quả nghiên cứu cho thấy 78% tổ chức ứng dụng observability đạt được thời gian khắc phục sự cố giảm 40% và tăng 35% hiệu suất hệ thống. Điều đáng học là việc kết hợp tool như Splunk Observability với AIOps giúp giám sát hành vi AI trong thời gian thực. Các công ty dẫn đầu đã chứng minh observability không còn là lựa chọn mà là yếu tố sống còn trong kỷ nguyên AI tự chủ.
AI summaries can be wrong. Read the original before relying on anything important.
Why read it: Bài viết này giải thích cách các công ty hàng đầu sử dụng khả năng quan sát (observability) để kiểm soát hệ thống AI tự chủ và tạo ra giá trị kinh doanh đo lường được.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://blogs.cisco.com/news/state-of-observability-2026-reveals-how-leaders-are-restoring-predictability-to-the-agentic-era. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itWhat is OpenTelemetry? See how the OTel framework standardizes traces, metrics, and logs so you can switch backends freely.
Learn how any agent—whether it's Grafana Assistant, a coding agent in your IDE, or a tool you’ve built yourself—can interact with Grafana Cloud and use your observability data to find root causes faster.
An investigation of prompt cache misses in internal AI applications by using Datadog Cloud Cost Management and Agent Observability.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.
Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.
GitLab 19.5, released on October 15, puts agentic software development and governance at the centre of the platform, making its GitLab MCP server generally available while expanding how external AI ag
OpenTelemetry JavaScript has released SDK 3.0 (stable v3.0.0 packages and experimental v0.300.0 packages) and API 1.10.0. Migration guide For a detailed description of breaking changes, see the OpenTelemetry JS SDK 3.x migration guide. What is JS SDK 3.x? JS SDK 3.x encompasses new releases of the @opentelemetry/* JavaScript packages published from the opentelemetry-js repository, except the API and semantic-conventions packages. The package versions for this new major will be >=3.0.0 for the stable and >=0.300.0 for the unstable packages. Details on the full list of packages can be found in the migration guide.
Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.
Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.
As your dashboards grow, managing Grafana variables can mean more clutter and duplicate work. Learn how section-level and cross-dashboard variables help make controls easier to organize and maintain.
Loading comments…