Topic

#agentic-ai

Latest developer news about agentic-ai, summarized in Vietnamese by AI.

SitePoint2 Hot23 min2 d agoAI

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

Agentic AI năm 2026 tập trung vào các tác nhân tự chủ, nhưng tài liệu hướng dẫn dành cho nhà phát triển còn hạn chế. Bài viết cung cấp khái niệm và hướng dẫn thực hành, đặc biệt là những giải thích kèm theo ngữ cảnh code.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp kiến thức thực tế về Agentic AI—công nghệ tự động hóa logic và hành động độc lập—với ví dụ code và ứng dụng cụ thể, giúp bạn hiểu cách tích hợp và xây dựng các hệ thống tự động hóa thông minh trong dự án của mình trước khi nó trở thành tiêu chuẩn năm 2026.

#python

Machine Learning Mastery1 Hot8 min2 d agoAI

Identifying Token Costs Hiding in Your Agentic Loop

Chi phí token trong các vòng lặp AI agent tăng theo cấp số nhân do năm lỗi kiến trúc: tích lũy ngữ cảnh O(N²), vòng lặp retry không giới hạn, tải dữ liệu thô từ API, định tuyến mô hình đơn nhất, và sao chép prompt hệ thống. Giải pháp gồm nén ngữ cảnh, ngắt vòng lặp thất bại, lọc payload, định tuyến động mô hình, và tiêm prompt runtime, đồng thời quản lý chi phí lưu trữ bằng TTL và lưu trữ lạnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa chi phí token trong các vòng lặp AI tự động hóa, giúp giảm thiểu chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất khi xử lý các trường hợp lỗi phức tạp.

#llm #ai-agents

Tenable Blog1 Hot11 min2 d agoAI

Agentic AI for Cybersecurity: What Security Teams Built at Black Hat USA 2026

Tại Black Hat USA 2026, các đội tham gia đã giới thiệu các Agentic AI (AI tác nhân) mã nguồn mở dành cho an ninh mạng trên nền tảng CyberAgents Exchange (do Tenable phát triển). Sự kiện cũng công bố những đội giành giải thưởng cho các tác nhân AI mà họ xây dựng.

Nếu bạn là lập trình viên chuyên về bảo mật mạng, đọc bài này để khám phá cách các công cụ AI tự động hóa và agentic có thể nâng cao khả năng phát hiện và phản ứng trước các mối đe dọa cybersecurity hiệu quả hơn thông qua các giải pháp mở nguồn và giải thưởng từ các sự kiện chuyên nghiệp hàng đầu.

#security #cyber

Dynatrace1 Hot9 min3 d agoAI

Why AI agents need an AI lakehouse in the modern enterprise

Mô hình AI lakehouse đang nổi lên nhằm hợp nhất dữ liệu và cung cấp ngữ cảnh ngữ nghĩa, nhưng hầu hết giải pháp hiện nay thiếu khả năng xử lý thời gian thực và tính linh hoạt.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng một hệ thống xử lý dữ liệu linh hoạt, đồng bộ hóa từ các nguồn đa dạng, giúp xây dựng mô hình AI hiệu quả hơn bằng cách kết hợp dữ liệu thực tế thời gian thực và ngữ nghĩa rõ ràng.

#devops #ai-agents #observability

elastic1 Hot9 min3 d agoAI

Building trusted agentic AI in financial services: From data to autonomous action

Để triển khai AI agentic đáng tin cậy trong ngành tài chính, yếu tố quan trọng không chỉ là mô hình AI mạnh mẽ mà còn là "trusted context" (bối cảnh đáng tin cậy) được xây dựng từ dữ liệu thống nhất, khả năng quan sát, tìm kiếm doanh nghiệp và quản trị.

Lập trình viên chuyên về AI trong ngân hàng nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các hệ thống tự động hóa tài chính an toàn và minh bạch, từ dữ liệu thống nhất đến hành động tự động hóa, giúp tối ưu hóa quy trình mà vẫn duy trì sự tin cậy và tuân thủ pháp luật.

#observability #agentic-ai

Snowflake1 Hot7 min4 d agoAI

Agentic Intelligence for Contract Review on Snowflake

Snowflake triển khai AI agentic để rút ngắn thời gian rà soát hợp đồng xuống 70%, nâng cao phạm vi kiểm toán và mở rộng quy trình quản lý doanh thu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp các công nghệ AI tự động hóa (như agentic intelligence) vào hệ thống quản lý hợp đồng, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng tích hợp với các nền tảng cloud như Snowflake.

#snowflake #agentic-ai Source

AWS1 Hot2 min4 d agoAI

Amazon Aurora serverless now scales faster to support agentic AI and other bursty workloads

Amazon Aurora Serverless giờ đây có khả năng scale nhanh hơn để hỗ trợ các workload đột biến như agentic AI.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý các công việc bursty cần hiểu cách Aurora Serverless của AWS tự động điều chỉnh quy mô để tối ưu chi phí và hiệu suất, giúp ứng dụng chạy nhanh hơn trong các tình huống đột biến như AI agentic.

#aws #backend

NVIDIA1 Hot6 min5 d agoAI

As AI Increases Demands on Memory, Storage Steps Up

Tại hội nghị FMS, NVIDIA giới thiệu cách điện toán gia tốc giúp ứng dụng AI truy cập trực tiếp vào storage nhanh như truy cập memory, đồng thời đảm bảo bảo mật nhờ thiết kế sẵn.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hệ thống xử lý dữ liệu bằng cách kết hợp bộ nhớ và lưu trữ với tốc độ gần như bộ nhớ vật lý, giúp giảm chi phí và tăng hiệu suất cho các mô hình AI lớn.

#nvidia #agentic-ai #ai-infrastructure

DevOps.com1 Hot14 min5 d agoAI

So Agentic Systems Are Messing Up Your SLO Framework

Các SLO truyền thống không thể đánh giá được hành vi của các AI agent. Các nhóm nền tảng cần triển khai các lớp metrics mới để đo lường độ tin cậy hành vi của chúng.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giải thích cách AI agents có thể phá vỡ cơ chế đánh giá hiệu suất truyền thống (SLO) và cần những chỉ số đa lớp để đo lường độ tin cậy hành vi thực tế của chúng.

#observability #platform-engineering

Scott Logic1 Hot6 min6 d agoAI

Four pillars of agentic AI success

AI agentic đang được quan tâm nhờ tiềm năng lớn: các tác nhân AI có thể lập kế hoạch, suy luận, sử dụng công cụ, hoạt động đa hệ thống và hoàn thành công việc thực tế. Trong kỹ thuật phần mềm, điều này có thể đẩy nhanh tiến độ và nâng cao chất lượng sản phẩm. Trong vận hành, nó giúp tối ưu quy trình phức tạp, giảm thiểu sự can thiệp thủ công, hạn chế chuyển giao và cải thiện quyết định.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các hệ thống AI có khả năng tự động hóa công việc, từ đó nâng cao hiệu quả phát triển phần mềm và giảm thiểu rủi ro khi tích hợp công nghệ mới vào dự án.

#architecture #ai-agents

MotherDuck1 Hot8 min6 d agoAI

OpenAI Just Made Analytics 10x Cheaper

OpenAI vừa giảm giá GPT 5.6 Luna xuống 80%, đưa chi phí trả lời AI có độ trễ thấp xuống dưới nửa xu (bao gồm cả chi phí AI và cơ sở dữ liệu). Giờ đây, yếu tố quyết định hiệu quả là ngữ cảnh được ghi chép rõ ràng, đánh giá nghiêm ngặt và khả năng phân tích nhanh.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng AI giá rẻ như GPT 5.6 Luna để tối ưu hóa phân tích dữ liệu, giảm chi phí và tăng hiệu suất cho các dự án công nghệ thông tin mà không cần lo về chi phí cao.

#openai #agentic-ai #duckdb

Red Hat Developer1 Hot9 min9 d agoAI

Inference-time scaling on Red Hat AI: Improving model reliability

Cải thiện độ tin cậy của mô hình trong quá trình suy luận bằng its_hub mà không cần phải đào tạo lại, giúp chọn lựa đầu ra chính xác hơn.

Những lập trình viên phát triển AI cần đọc bài này để khám phá cách áp dụng scaling ở thời điểm inferencing thông qua its_hub, giúp cải thiện độ tin cậy của mô hình mà không cần phải tái huấn luyện, tiết kiệm thời gian và chi phí cho việc triển khai sản phẩm.

#agentic-ai Source

elastic1 Hot9 min9 d agoAI

Closing the AI gap in government: Next-gen knowledge access | Elastic

72% lãnh đạo khu vực công Mỹ gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô AI theo nghiên cứu của IDC. Tiếp cận tri thức phân tán (federated knowledge access) được đề xuất như giải pháp giúp đạt được mục tiêu nhiệm vụ.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng hệ thống xử lý kiến thức phân tán (federated knowledge access) giúp các cơ quan chính phủ xử lý AI hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa quy trình công việc và cải thiện hiệu quả công vụ.

#rag #elk

CodeGood1 Hot7 min10 d agoAI

The Interview That Measures the Agent

Sử dụng AI trong vòng phỏng vấn và bài tập hoàn thành giúp đánh giá mô hình thay vì ứng viên: cả kỹ sư trung bình và giỏi đều hoàn thành nhiệm vụ trong vòng một giờ nhờ trợ lý AI. Chi phí vòng phỏng vấn là 20.000 USD mỗi lần tuyển nhưng ngăn ngừa sai lầm tuyển dụng gây thiệt hại 300.000 USD. Kinh tế học cho thấy cần thiết kế lại công cụ để tập trung vào 20% yếu tố quan trọng vẫn mang tín hiệu.

Để tránh mất thời gian và tiền bạc cho những ứng viên không phù hợp khi AI có thể đánh giá hiệu quả nhanh hơn, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí tuyển dụng và đảm bảo chất lượng đội ngũ kỹ thuật.

#interview #ai-coding

XDA Developers1 Hot4 min11 d agoAI

Cursor's real edge isn't speed – it's how deeply it reads your entire project

Cursor không chỉ tăng tốc độ xử lý nhờ cùng mô hình AI mà còn cải thiện khả năng đọc hiểu toàn bộ dự án nhờ khả năng phân tích sâu toàn diện.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Cursor không chỉ tăng tốc độ làm việc bằng cách tối ưu hóa tốc độ nhập liệu, mà còn giúp họ tìm hiểu sâu hơn về kiến trúc dự án, logic mã và cách sử dụng các công cụ AI hiện đại một cách hiệu quả hơn.

#ai-coding #agentic-ai

SD Times1 Hot3 min11 d agoAI

SnapLogic Introduces the New SnapGPT, the Agentic Assistant for the Integration Lifecycle

SnapGPT nâng cấp từ một trợ lý tích hợp chạy bằng AI thành một agentic assistant (trợ lý tác nhân) hỗ trợ toàn bộ vòng đời tích hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này vì SnapGPT không chỉ hỗ trợ tự động hóa quy trình tích hợp mà còn mở rộng khả năng tự động hóa toàn bộ chu kỳ phát triển tích hợp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu sai sót trong việc kết nối hệ thống.

#ai #nlp

Medium1 Hot17 min12 d agoAI

Someone Just Asked Who Governs Your AI. Your Org Chart Has No Answer.

Ba câu hỏi quản trị AI vừa đặt ra cho mọi lãnh đạo thiết kế đều xuất phát từ cùng một vị trí trống trong sơ đồ tổ chức, không phải lỗ hổng về thiết kế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và định hình quy trình AI không chỉ phụ thuộc vào kỹ thuật mà còn cần sự điều phối rõ ràng từ các bộ phận khác nhau, từ pháp lý đến quản lý rủi ro, để xây dựng hệ thống AI đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

#architecture #ai-agents

OpenTelemetry1 Hot11 min12 d agoAI

We broke the OTel demo

Bản demo OpenTelemetry (OTel) vừa trải qua thay đổi cấu trúc lớn, khiến nhiều chức năng cũ không hoạt động, tên thuộc tính thay đổi và dashboard tùy chỉnh bị hỏng. Những điều chỉnh này là cần thiết nhưng gây bất tiện cho người dùng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách OTel Demo đã cập nhật lại cơ chế triển khai mới, giúp tránh tình trạng lỗi do thay đổi cấu trúc không được thông báo đầy đủ, từ đó tối ưu hóa cách tích hợp và sử dụng OpenTelemetry trong dự án của mình.

#devops #observability #opentelemetry

Medium1 Hot29 min17 d agoAI

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.

#llm #rag

DevOps.com1 Hot8 min17 d agoAI

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.

#testing #mcp #agentic-ai

Medium1 Hot22 min17 d agoAI

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.

#devops #kubernetes

Cisco1 Hot4 min17 d agoAI

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.

#distributed-systems #cisco #agentic-ai

Medium2 Hot16 min27 d agoAI

Beyond AI Storage: Designing the Cognitive Storage Fabric for the Agentic AI Era

Bài viết đề xuất kiến trúc "Cognitive Storage Fabric" nhằm giải quyết vấn đề lưu trữ cho AI agent thế hệ mới, khắc phục hạn chế của hệ thống lưu trữ truyền thống bằng cách tích hợp mô hình hiểu biết ngữ nghĩa, trí nhớ agent, và cơ chế dự đoán sử dụng LLM. Kiến trúc gồm 6 lớp, hỗ trợ các tính năng như sao chép ngữ nghĩa, phục hồi nhanh như snapshot, tối ưu hóa theo workflow, nhưng vẫn đối mặt thách thức lớn như lập chỉ mục ngữ nghĩa ở quy mô exabyte, giải thích quyết định lưu trữ tự động, độ trễ inference LLM trong control plane và tương thích POSIX.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách thiết kế cơ sở hạ tầng lưu trữ mới, giúp AI agent hoạt động hiệu quả hơn bằng cách kết hợp kiến thức và khả năng tự động hóa, thay vì chỉ phụ thuộc vào hệ thống lưu trữ truyền thống không thông minh.

#distributed-systems

Medium1 Hot7 min18 d agoAI

Medium

Bạn thân của tác giả bị từ chối tuyển dụng vì biết quá nhiều về Machine Learning, hé lộ xu hướng tuyển dụng công nghệ năm 2026.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó giúp họ hiểu cách các nhà tuyển dụng trong tương lai 2026 đánh giá không chỉ kỹ năng lập trình mà còn sự hiểu biết về các lĩnh vực liên quan như ML, giúp họ có chiến lược phù hợp hơn trong sự nghiệp.

#machine-learning #data-science #llm Source

Medium1 Hot3 min19 d agoAI

A Practitioner’s Footnote to “Agentic AI for AML Compliance”

Bài viết là lời bình luận của một chuyên gia thực hành về ứng dụng AI tác nhân (Agentic AI) trong tuân thủ chống rửa tiền (AML), nhằm phản hồi bài phân tích của Oluwagbami Samuel về khái niệm và cơ chế hoạt động của công nghệ này.

Lập trình viên chuyên về tuân thủ AML (Anti-Money Laundering) nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng tự hành động (agentic AI) giúp tối ưu hóa quy trình tuân thủ pháp luật mà không cần phải phụ thuộc vào hệ thống truyền thống phức tạp.

#machine-learning #data-science

AWS Database Blog1 Hot8 min20 d agoAI

Building agentic AI patterns with Amazon Bedrock and SQL Server 2025 on Amazon RDS

SQL Server 2025 trên Amazon RDS bổ sung thủ tục lưu trữ sp_invoke_external_rest_endpoint cho phép gọi REST API HTTPS trực tiếp từ T-SQL, loại bỏ nhu cầu middleware như Lambda hay API Gateway khi tích hợp AI. Bài viết hướng dẫn thiết lập credential an toàn, trình bày bốn thủ tục lưu trữ sẵn sàng sản xuất (tư vấn truy vấn AI, phân tích wait stats tự động, sắp xếp ticket hỗ trợ theo thời gian thực, và AI điều khiển bằng trigger) cùng các lưu ý quan trọng như timeout 30 giây, thực thi đồng bộ theo phiên, và vòng quay khóa API Bedrock sau 12 giờ.

Lập trình viên cần đọc bài này để khám phá cách tích hợp AI vào cơ sở dữ liệu một cách trực tiếp, tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách loại bỏ các lớp trung gian và tối ưu hóa các workflow bằng stored procedures AI như tư vấn câu hỏi, phân tích chờ đợi và triệt tiêu ticket hỗ trợ.

#aws

databricks1 Hot11 min20 d agoAI

The three ways AI unlocks transformation in Retail, Travel, and Consumer Goods

AI thúc đẩy chuyển đổi trong ngành bán lẻ, du lịch và hàng tiêu dùng thông qua ba cách chính: tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình vận hành.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tự động hóa và tối ưu hóa quy trình từ việc phân tích dữ liệu sản phẩm cho đến tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trong các ngành công nghiệp như Retail, Travel và Consumer Goods.

#ai #big-data

Medium1 Hot26 min21 d agoAI

The Autonomy Ladder

Mức độ tự chủ của agent AI được gắn với hành động, không phải mô hình. Agent chỉ soạn thảo giờ có thể di chuyển tiền hoặc hủy hồ sơ mà không cần xem xét, nhưng hệ thống phân cấp (ladder) sẽ giới hạn mức độ gây hại.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế và kiểm soát tự chủ của các hệ thống AI theo cấp bậc hành động cụ thể, tránh rủi ro khi hệ thống có quyền hành động độc lập mà không được kiểm soát đầy đủ.

#ai-agents #agentic-ai #ai-safety

API Evangelist1 Hot13 min22 d agoAI

IBM API Connect Has a Real Consumer API, But Not a Real Front Door

IBM API Connect cung cấp API tiêu dùng thực tế nhưng thiếu "front door" (cổng truy cập chính) thực sự để quản lý và điều phối các API này hiệu quả.

Làm việc với các giải pháp API hiện đại, bạn cần hiểu cách IBM API Connect không chỉ tập trung vào việc tạo API mà còn thiếu một cổng trước thực sự hiệu quả để quản lý và bảo vệ giao diện, khiến cho việc triển khai và bảo mật trở nên phức tạp hơn nhiều so với những giải pháp có sẵn.

#architecture #oauth

NVIDIA1 Hot6 min23 d agoAI

NVIDIA Vera Rubin Maximizes Intelligence per Dollar for Post-Training Workloads – a Key Metric for Agentic AI

NVIDIA giới thiệu Vera Rubin, nền tảng tối ưu chi phí cho các tác vụ post-training trong kỷ nguyên AI tác nhân nhờ thiết kế phối hợp sâu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của mô hình AI sau giai đoạn huấn luyện, đặc biệt quan trọng khi phát triển các hệ thống thông minh tự động hóa (agentic AI) mà chi phí tài nguyên là một yếu tố quyết định.

#llm #nvidia

Towards Data Science1 Hot10 min24 d agoAI

Prepare These 5 Assets Before Your AI Agents Take On More Work

Trước khi giao việc cho AI agents, nhóm nên chuẩn bị năm tài sản tái sử dụng: danh sách công việc lặp (xác định nhiệm vụ phù hợp AI), tài sản nhiệm vụ (chuyển yêu cầu mơ hồ thành hướng dẫn có cấu trúc), tài sản ngữ cảnh (tài liệu ngắn gọn để AI tham chiếu xuyên phiên), tài sản kiểm thử chấp nhận (định nghĩa đầu ra tốt/xấu bằng ví dụ thực tế), và tài sản quyền (quy định hành động tự động, cần phê duyệt hay cấm hoàn toàn). Năm tài sản này tạo thành quy trình tổng thể giúp AI hoạt động ổn định, có thể kiểm soát trong doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để chuyển đổi công việc lặp đi lặp lại từ công việc thủ công sang các giải pháp tự động hóa rõ ràng, hiệu quả và an toàn thông qua các tài sản chuẩn bị trước, giúp tiết kiệm thời gian và giảm sai sót trong quá trình phát triển phần mềm.

#automation

Security Boulevard1 Hot26 min24 d agoAI

AI FinOps: Why Token Economics Will Define the Next Generation of Enterprise AI

Năm 2022, sự ra mắt của ChatGPT đã mở ra kỷ nguyên AI doanh nghiệp, nhưng tương lai sẽ được định hình bởi token economics, đặc biệt trong quản lý chi phí và hiệu quả vận hành AI.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách token economy trong FinOps AI giúp tối ưu chi phí và quản lý hiệu quả chi phí sử dụng mô hình AI tại doanh nghiệp, từ đó giúp họ xây dựng giải pháp hiệu quả hơn trong việc triển khai và vận hành hệ thống AI.

#llm #rag

Tenable Blog1 Hot5 min24 d agoAI

Build agentic AI security at Swarm, Black Hat 2026

Các đội bảo mật đang tự phát triển các AI agent riêng lẻ, lặp đi lặp lại những vấn đề giống nhau. Tại sự kiện Swarm của Tenable tại Black Hat 2026, hãy cùng nhau xây dựng các công cụ bảo mật agentic mã nguồn mở.

Lập trình viên chuyên về an ninh mạng nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng các công cụ tự động hóa an ninh thông minh, dựa trên công nghệ AI agent, giúp giải quyết vấn đề bảo vệ hệ thống một cách hiệu quả và mở rộng khả năng hợp tác trong cộng đồng phát triển công cụ open-source.

#security #open-source

API Evangelist1 Hot12 min24 d agoAI

WSO2 API Manager Already Speaks Programmatic Onboarding

WSO2 API Manager đã hỗ trợ sẵn tính năng onboarding lập trình (programmatic onboarding), giúp doanh nghiệp tích hợp và quản lý API một cách tự động.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách WSO2 API Manager tự động hóa và tích hợp các quy trình onboarding API một cách hiệu quả, giúp tối ưu hóa quy trình phát triển và triển khai ứng dụng với các giải pháp tự động hóa và lập trình.

#backend #oauth #api-gateway

Linux Foundation1 Hot58 min25 d agoAI

Linux Foundation Newsletter: July 2026

Bản tin tháng 7/2026 của Linux Foundation cập nhật những điểm nổi bật, lịch sự kiện sắp tới và hướng dẫn đăng ký tham gia.

Lập trình viên chuyên sâu về hệ điều hành Linux sẽ tìm hiểu những tiến bộ mới nhất trong cộng đồng, từ các tiêu chuẩn mở đến các giải pháp an toàn và hiệu năng mới, giúp nâng cao kiến thức và ứng dụng trong công việc.

#open-source #kubernetes #cloud-native

Google Cloud1 Hot5 min25 d agoAI

Why AI apps fail in production

Các ứng dụng AI thường thất bại khi triển khai sản xuất do thiếu nền văn hóa và hệ thống kỹ thuật phù hợp, nhưng một nhóm kỹ sư Google đã xây dựng giải pháp thông qua văn hóa làm việc và tech stack phù hợp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển đổi từ kiến thức lý thuyết về AI thành giải pháp thực tế, tránh những sai lầm thường gặp khi triển khai ứng dụng AI trong môi trường sản xuất.

#agentic-ai #ai-engineering #google-ai-studio

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot6 min27 d agoAI

Agentic RL: Environments, Trajectories, and the Training Loop

Bài viết phần 12 của khóa học reinforcement learning tập trung vào đào tạo các agent dựa trên LLM, mô tả môi trường RL cho agent sử dụng công cụ, khái niệm trajectories trong huấn luyện, cách chấm điểm dựa trên kết quả và quá trình (RULER), cũng như vấn đề phân bổ tín dụng trong các episode dài. Phần thực hành hướng dẫn đào tạo một agent SQL 3 tỷ tham số bằng ART và RULER trên Colab GPU miễn phí, chỉ với một dòng code thưởng cho tính đúng đắn.

Để hiểu cách xây dựng và tối ưu hóa các môi trường học tập cho các máy học tự động hóa hành động thông minh với LLM, từ thiết kế lộ trình đến giải quyết vấn đề phân bổ tín hiệu hiệu quả trong chu trình huấn luyện dài hạn.

#python #ai-agents

The New Stack1 Hot5 min29 d agoAI

The impressive AI demo is dead. Here’s what actually reaches production

Chỉ 32% tổ chức triển khai AI agent trong sản xuất do vấn đề hạ tầng dữ liệu chứ không phải chất lượng model. Hơn 70% lãnh đạo IT cho biết thiếu cơ sở hạ tầng xử lý dữ liệu thời gian thực là rào cản chính, trong khi khoảng 71% thiếu chuyên gia kỹ thuật phù hợp. Hiện nay, đầu tư vào data streaming (88%) đã vượt xa AI/ML (82%), cho thấy hạ tầng dữ liệu mới là thách thức lớn nhất.

Những lập trình viên phát triển AI nên đọc bài này để hiểu rõ cách chuyển từ mô hình demo đẹp đến hệ thống thực tế đòi hỏi kiến trúc dữ liệu thực thời, quản lý nguồn dữ liệu hiệu quả và giải quyết những thách thức kỹ thuật chưa được chú trọng nhiều—để xây dựng các giải pháp AI mạnh mẽ và bền vững.

#data-engineering

databricks1 Hot9 min1 mo agoAI

The agentic marketing stack starts with the data layer

Acxiom nhấn mạnh việc hiện đại hóa dữ liệu phải được ưu tiên trước khi triển khai AI tác nhân (agentic AI), thay vì song song. Sau khi chuyển từ Hadoop tại chỗ sang Databricks, họ tăng tốc độ pipeline lên 80-90%, rút ngắn thời gian xử lý từ vài ngày xuống vài giờ. Hiện công ty đang xây dựng các quy trình marketing tự động hóa bằng dữ liệu khách hàng riêng, kết hợp AI nhúng vào môi trường khách hàng, quản trị có sự giám sát của con người đối với PII, và tích hợp native agentic thay vì giao nhận dữ liệu theo file.

Những lập trình viên xây dựng hệ thống AI cho doanh nghiệp nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa dữ liệu trước khi triển khai các giải pháp thông minh, tránh rủi ro mất thời gian và chi phí khi phải cải tạo lại cơ sở hạ tầng sau khi triển khai AI.

#big-data

Towards Data Science1 Hot23 min1 mo agoAI

The Big Con of Agentic AI

Bài viết so sánh ngành tư vấn quản lý với AI agentic, cảnh báo rằng mô hình "lừa đảo" (con) từng làm suy yếu năng lực nội bộ khách hàng nay đang lặp lại ở AI—nhanh hơn và quy mô lớn hơn. AI giúp việc khiến con người phụ thuộc, giảm hiệu suất nhận thức độc lập; doanh nghiệp cắt giảm nhân sự, mất dần trí nhớ tổ chức; chi phí token đã vượt giá trị sinh ra. Về xã hội, sự tập trung hạ tầng AI vào tay một số nước tạo ra phụ thuộc địa chính trị dễ bị cắt đứt đột ngột. Giải pháp là quản trị có chủ đích: giữ quyền phán quyết cho con người, đa dạng hóa nhà cung cấp, đầu tư vào mô hình open-weight và tiêu chuẩn human-in-the-loop bắt buộc.

Những lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI agentic đang thay đổi cách làm việc, từ ảnh hưởng đến kỹ năng tư duy cá nhân đến rủi ro về chi phí và độc lập hệ thống, giúp họ chuẩn bị cho tương lai công nghệ mà không bị lôi kéo theo xu hướng tiêu cực mà cần sự kiểm soát và quản lý ý thức.

#agentic-ai

8 Sync ecosystem

One account, the whole ecosystem

Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.