The State Of AI Harness Engineering 2026

Foundries vs Navigators: Lowering the Cost of Science

Trong nghiên cứu khoa học, tư tưởng đã trở nên rẻ nhưng việc thực hiện vẫn còn tốn kém, sự mất cân đối này đang định hình cách các công ty nghiên cứu hoạt động. Nguyên nhân kỹ thuật là do chi phí cao của việc triển khai code thực nghiệm lên infrastructure thực tế với tools như Docker, Kubernetes. Hệ quả là các công ty lớn như Microsoft, Google đang đầu tư mạnh vào foundries và navigator platforms để giảm chi phí triển khai. Điều đáng học là xu hướng chuyển từ xây dựng infrastructure sang tận dụng các platform sẵn có có thể tiết kiệm tới 70% chi phí R&D cho các startup công nghệ. Các lập trình viên nên cân nhắc học cách sử dụng các foundry và navigator platforms để tối ưu hóa chi phí triển khai nghiên cứu.

Bài viết này giải thích cách công nghệ Foundries và Navigators đang thay đổi hoạt động nghiên cứu khoa học bằng cách giảm chi phí thực nghiệm.

From Chatbots to Automated Assistants: Routines in Microsoft Foundry Are Now Generally Available

Các agent hiện đại đã phát triển vượt xa chatbot thông thường, chuyển từ chờ tin nhắn người dùng sang tự động thực hiện công việc. Microsoft Foundry hiện đưa Routine vào trạng thái Generally Available, cho phép agent tự động hóa quy trình phức tạp qua nhiều bước. Công nghệ này sử dụng LLM và embedding models để hiểu ngữ cảnh và thực hiện tác vụ mà không cần can thiệp thủ công. Việc triển khai Routines giúp giảm thiểu 70% thời gian xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, tăng hiệu suất cho doanh nghiệp. Lập trình viên nên nghiên cứu kỹ để tận dụng sức mạnh của autonomous agents trong các hệ thống enterprise hiện tại.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng phát triển từ chatbot đến trợ lý tự động với Routines trong Microsoft Foundry đã chính thức có sẵn để ứng dụng vào dự án thực tế.

Cursor acquired Firetiger. A month later, Cursor launched a bot that tracks code changes through to production.

Cursor đã mua lại Firetiger và một tháng sau ra mắt bot theo dõi thay đổi code từ development đến production. Việc này phản ánh xu hướng "viết code không còn là phần chậm nhất" trong quy trình phát triển hiện đại. Bot của Cursor có khả năng tracking toàn bộ luồng thay đổi sau khi pull request được tạo, giúp giảm thiểu khoảng cách giữa coding và deployment. Sự chuyển dịch này cho thấy AI đang thâm nhập vào các giai đoạn vận hành của hệ thống, không chỉ hỗ trợ viết code. Việc này đáng học hỏi vì nó cho thấy cách các công cụ AI như Cursor đang định hình lại quy trình CI/CD và DevOps thông qua tự động hóa tracking.

Bài này giúp lập trình viên hiểu xu hướng tự động hóa từ code đến production qua thương vụ M&A của Firetiger.

Announcing PostgreSQL for agents in AlloyDB

AlloyDB giới thiệu kiến trúc thế hệ mới cho phép mở rộng PostgreSQL đồng thời với hàng triệu truy vấn AI song song mà không ảnh hưởng đến production. Giải pháp này khắc phục được vấn đề performance bottleneck khi xử lý cả workload AI và transactional data trên cùng một hệ thống. Công nghệ kết hợp Distributed PostgreSQL với vector database hỗ trợ hiệu suất cho hàng triệu truy vấn đồng thời. Lập trình viên làm việc với AI và database nên tìm hiểu để tối ưu hóa hệ thống xử lý cả transaction và AI workloads.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách mở rộng PostgreSQL cùng hàng triệu truy vấn AI song song không ảnh hưởng đến hệ thống sản xuất trên AlloyDB.

Rendering AI agent generated UI using Jetpack Compose A2UI and Koog

A2UI là protocol cho phép AI agent mô tả giao diện người dùng dưới dạng JSON, sau đó client sẽ render bằng các native component của riêng mình. Google vừa mới phát triển hỗ trợ Jetpack Compose cho A2UI, cho phép AI sử dụng các component từ catalog mà client cung cấp. Điều này giúp giao diện được render mượt mà hơn trên nền tảng Android mà không cần AI phải implement UI phức tạp. Với kết hợp Koog và Jetpack Compose, lập trình viên có thể xây dựng ứng dụng với UI được sinh bởi AI nhưng vẫn giữ được hiệu năng native. Giải pháp này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng cần thay đổi giao diện linh hoạt theo ngữ cảnh sử dụng.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm cách tích hợp AI vào giao diện người dùng với Jetpack Compose và A2UI.

AWS says almost 90% of Amazon’s early AI agent prototypes never shipped

Bối cảnh của Amazon cho thấy phần lớn dự án AI agent thất bại khi lên sản phẩm, với gần 90% prototype không được triển khai. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở việc thiếu metric đo lường hiệu quả, khi chỉ 7% công ty có thể đo lường ROI của agent. Hệ quả là lãng phí tài nguyên và thời gian đầu tư vào các giải pháp không phù hợp. Điều đáng học là cần có framework đánh giá kỹ lưỡng trước khi triển khai, tập trung vào các metric định lượng rõ ràng như ROI, latency và accuracy.

Bài viết cảnh báo rằng phần lớn các nguyên mẫu AI agent không bao giờ được đưa vào sản xuất, giúp lập trình viên hiểu rõ những thách thức thực tế khi phát triển AI agent.

Agentic Skill Decay

Bối cảnh của bài viết là vấn đề các AI agents đang giải quyết nhiệm vụ mà không giúp người …

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. Giải pháp này khắc phục hạn chế khi phát triển ứng dụng iOS yêu cầu thiết bị thực tế, tiết kiệm chi phí phần cứng. Công nghệ sử dụng EAS (Expo Application Services) để mô phỏng hoàn chỉnh môi trường iOS trên nền tảng cloud. Các lập trình viên có thể test ứng dụng trên thiết bị iPhone ảo mà không cần sở hữu Mac hay iPhone vật lý. Đây là bước tiến quan trọng giúp giảm rào cản phát triển cho cộng đồng lập trình đa nền tảng.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.