This Week in Open Source for September 24, 2026

Latent Space1 Hot12 min6 h agoAI

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.

#ai-agent #biotech Source

DevBlogs1 Hot7 min6 h agoAI

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.

#python #ai-agent #automation Source

The New Stack1 Hot7 min8 h agoAI

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.

#devops #ai-agent #observability Source

Google Cloud1 Hot6 min6 h agoAI

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.

#ai-agent #postgresql #gcp Source

John O'Reilly1 Hot6 min6 h agoAI

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.

#ai-agent #kotlin #jetpack-compose Source

marmelab1 Hot27 min7 h agoAI

The State Of AI Harness Engineering 2026

Cuộc khảo sát 246 kho lưu trữ open-source và 57 ấn phẩm kỹ thuật đã vẽ bức tranh toàn cảnh về xu hướng tooling cho agentic coding. Nguyên nhân thúc đẩy sự phát triển này đến từ nhu cầu tự động hóa code generation và giảm thiểu lỗi trong quy trình phát triển. Kết quả cho thấy số lượng toolchain cho AI Harness tăng 65% trong năm 2025, với các framework như LangChain và LlamaIndex dẫn đầu. Các nhà phát triển nên chú ý đến các tính năng mới trong version 2.0 của AutoGen được đề cập trong bài để tối ưu hóa workflow.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt xu hướng công cụ agentic coding thông qua phân tích 246 kho mã nguồn mở và 57 ấn phẩm nghiên cứu.

#ai-agent #claude-code Source

The Next Web1 Hot4 min6 h agoAI

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.

#aws #ai-agent #amazon-bedrock Source

The Next Web1 Hot4 min3 h agoAI

Liquid AI puts a personal context layer for AI agents on Snapdragon chips

Liquid AI đã đưa lớp ngữ cảnh cá nhân hóa cho AI agents chạy trên chip Snapdragon Hexagon NPU. Công ty này áp dụng một mô hình draft mới giúp tăng tốc độ giải mã cho model vision lên tới 3.13 lần. Giải pháp này cho phép xử lý dữ liệu trên thiết bị mà không cần kết nối cloud, giảm độ trễ đáng kể. Việc tích hợp với Hexagon NPU tận dụng hiệu năng xử lý tensor riêng của chip. Đây là bước tiến quan trọng trong việc đưa AI năng lượng thấp đến các thiết bị di động.

Liquid AI tích hợp lớp ngữ cảnh cá nhân lên Snapdragon chips giúp tăng tốc độ xử lý hình ảnh lên đến 3.13 lần.

#ai-agent #ai-inference #local-ai Source

This Week in Open Source for September 24, 2026

Recommended for you

Bình luận

Foundries vs Navigators: Lowering the Cost of Science

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

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

Announcing PostgreSQL for agents in AlloyDB

Rendering AI agent generated UI using Jetpack Compose A2UI and Koog

The State Of AI Harness Engineering 2026

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

Liquid AI puts a personal context layer for AI agents on Snapdragon chips

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads