Why does the rise of Agentic AI force security teams to become research-aware?

No, We Can't Harden Node.js Against Prototype Pollution

Lỗ hổng prototype pollution không phải lỗi của Node.js hay thư viện, mà phụ thuộc vào cách …

AI-Native Testing Is Now a Core Quality Engineering Discipline

Kiểm thử AI-native đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong kỹ thuật chất lượng nhờ các tác nhân (agents) tự động hóa việc tạo, bảo trì test, phân tích nguyên nhân gốc rễ và xác thực AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa kiểm thử—từ tạo kịch bản, sửa lỗi đến phân tích nguyên nhân—có thể tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao chất lượng phần mềm trong quy trình phát triển.

Putting Agentic Ops into context: the Evolution of Operational Tools over the past 40 years

Bài viết của Brian Grant trên ITNEXT điểm lại sự tiến hóa của các công cụ vận hành (operational tools) trong 40 năm qua, đặc biệt là sự nổi lên của Agentic Ops trong quản lý hệ thống tự động và chủ động.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ vận hành (ops) đã phát triển từ những công cụ cơ bản đến các hệ thống tự động hóa thông minh, giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu quả trong việc triển khai và vận hành ứng dụng.

Building MindCache: Designing an Agentic Memory System for Long-Term AI

Bài viết giới thiệu MindCache, một hệ thống bộ nhớ agentic (agentic memory system) nhằm hỗ trợ AI duy trì thông tin dài hạn. Hệ thống này được thiết kế để cải thiện khả năng ghi nhớ và xử lý ngữ cảnh theo thời gian cho các mô hình AI.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế một bộ nhớ thông minh cho các agent AI, giúp giải quyết vấn đề mất trí nhớ dài hạn và cải thiện khả năng phản ứng tự động trong ứng dụng AI phức tạp.

Okta Expands Identity Controls for AI Agents

Okta bổ sung các biện pháp kiểm soát nhận dạng cho AI agents, giải quyết thách thức quản lý truy cập khi chúng hoạt động trong hệ thống doanh nghiệp mà không có danh tính giống con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Okta đang giải quyết thách thức quản lý quyền truy cập mới nổi khi các bot AI hoạt động như người dùng thực trong môi trường doanh nghiệp mà không có danh tính riêng.

Why AI inference is becoming a networking issue

AI inference không chỉ là vấn đề của GPU mà còn là thách thức về mạng. Một báo cáo mới của Cisco chỉ ra rằng độ trễ mạng chính là ranh giới tiếp theo trong lĩnh vực AI.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kết nối mạng trong hệ thống AI, giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu suất khi xử lý các nhiệm vụ inference trên quy mô lớn.

Astro 7.1

Bản cập nhật Astro 7.1 mang đến nhiều cải tiến như hỗ trợ CSP, phân trang, server phát triển và collections nội dung.

Lập trình viên phát triển web nên đọc bài này để khám phá cách Astro 7.1 nâng cao kiểm soát CSP (Content Security Policy) và cải thiện hiệu suất với pagination và bộ nhớ cache nội dung, giúp tối ưu hóa ứng dụng web của mình một cách hiệu quả hơn.