Visual Studio Code 1.138 (Insiders)

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. …

Important updates: GitHub Copilot support ending for JetBrains 2025.1.x

GitHub sẽ ngừng hỗ trợ plugin GitHub Copilot cho JetBrains IDE phiên bản 2025.1.x để tập trung phát triển các tính năng mới và cải thiện tính ổn định hiệu suất. Việc cập nhật này ảnh hưởng đến khoảng 300 nghìn lập trình viên sử dụng kết hợp JetBrains IDE và Copilot hiện nay. Các nhà phát triển cần chuyển sang phiên bản JetBrains IDE mới hơn để tiếp tục sử dụng Copilot mà không gặp lỗi. Điều này cho thấy xu hướng các công ty công nghệ tập trung nguồn lực vào các phiên bản mới nhất, đòi hỏi người dùng phải liên tục cập nhật công cụ làm việc.

Lập trình viên nên đọc bài này để cập nhật thông tin về việc GitHub Copilot sẽ ngừng hỗ trợ cho JetBrains 2025.1.x và chuẩn bị kế hoạch chuyển đổi.

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

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

The 3 Layers of Testing AI Agents

Bối cảnh của bài viết là vấn đề kiểm thử AI agents khi chỉ sử dụng mock model khiến test suite luôn green nhưng thực chất không kiểm thử được gì. Nguyên nhân kỹ thuật là việc sử dụng mock làm cho các unit tests không phát hiện được lỗi thực tế trong model. Hệ quả là lỗi sẽ chỉ xuất hiện khi triển khai production, gây thiệt hại về chi phí và thời gian. Đáng học hỏi là bài đề xuất phương pháp testing 3 lớp: unit tests cho các thành phần riêng lẻ, integration tests cho module tương tác, và live alerts cho monitoring production environment với công cụ như Honeycomb.

Bài viết này giúp lập trình viên tránh được sai lầm khi kiểm tra agent AI bằng cách triển khai đúng các lớp thử nghiệm từ đơn vị đến cảnh báo trực tiếp.

You Shouldn’t Have to Master AI to Start an Online Business

Câu chuyện về AI ban đầu hứa hẹn sẽ khởi nghiệp online dễ dàng hơn nhưng thực tế lại đòi hỏi người dùng phải thành thạo công nghệ này. Các nền tảng kinh doanh thế hệ tiếp thành công nhờ làm cho AI trở nên ít hiển thị hơn thay vì cung cấp nhiều công cụ phức tạp. Nguyên nhân chính là do giao diện người dùng hiện tại vẫn còn quá kỹ thuật, khiến nhiều doanh nhân nhỏ ngần ngại tham gia thị trường. Điều đáng học hỏi là xu hướng tương lai sẽ tập trung vào AI ngầm định, tự động hóa quy trình mà không đòi hỏi người dùng phải hiểu sâu về machine learning hay neural networks.

Bài viết này giúp người khởi nghiệp tận dụng AI mà không cần trở thành chuyên gia về công nghệ này.

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.

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.