#langchain

Agent Framework vs. Agent Harness, clearly explained!

+ a technique for 23x faster attention!

An Animated Guide to RAG: How AI Finds Answers in Your Documents

Hướng dẫn minh họa giải thích cách Retrieval-Augmented Generation (RAG) giúp AI tìm câu trả lời từ tài liệu. Nguyên nhân kỹ thuật là mô hình RAG kết hợp truy vấn thông tin từ vector database để trả lời chính xác hơn. Hệ quả là giảm hiện tượng "ảo tưởng" (hallucination) của AI và cung cấp nguồn tham khảo cho câu trả lời. Điều đáng học là cách kiến trúc RAG cải thiện đáng kể độ chính xác với 40-70% so với các mô hình chỉ sử dụng prompt đơn thuần.

Hướng dẫn RAG bằng hoạt ảnh giúp lập trình viên hiểu rõ cách AI trích xuất thông tin từ tài liệu hiệu quả.

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

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều agent độc lập. Nguyên nhân kỹ thuật: Việc chia hệ thống thành nhiều agent giúp cải thiện khả năng mở rộng và khả năng chịu lỗi, nhưng nếu chia không hợp lý sẽ gây ra sự phức tạp không cần thiết. Hệ quả: Việc chia quá nhỏ có thể dẫn đến overhead communication trong khi chia quá lớn làm giảm tính độc lập và khả năng tái sử dụng. Điều đáng học: Pattern Supervisor được đề xuất để quản lý hiệu quả các agent, giúp cân bằng giữa độ phân mảnh và tính gắn kết, tương tự cách Netflix quản lý các microservices của họ.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ khi nào nên áp dụng kiến trúc Multi-Agent thay vì Microservices và cách tránh các sai lầm phổ biến khi chuyển đổi.

Build Specialized Agents on a Stack You Control with NVIDIA NemoClaw

Building an autonomous agent requires a model, a harness, and domain-specific tools. To deploy an agent more securely, developers need a runtime that enforces…

Surface vulnerabilities in your AI services

Detect runtime vulnerabilities in AI services with a ready-made Dynatrace dashboard for faster security triage.

Browser Use in Managed Deep Agents

Managed Deep Agents now runs a browser for your agent, with tools tuned for context-efficient browser use and a handoff so you can sign in yourself.

Ramp built an AI agent harness in six weeks — and LangChain’s CEO says it’s part of a bigger shift

Ramp đã xây dựng AI agent harness mang tên Laminar chỉ trong sáu tuần thay vì mua giải pháp có sẵn. Sử dụng framework OpenAI và các thành phần tự phát triển, Ramp tạo ra hệ thống agent phù hợp với nhu cầu cụ thể của công ty. LangChain's CEO Harrison Chase nhận định đây là phần của xu hướng hướng tới việc xây dựng agent từ các thành phần riêng lẻ hơn là dùng giải pháp tích hợp sẵn. Sự linh hoạt và khả năng tùy chỉnh cao của Laminar cho phép Ramp tối ưu hóa hiệu suất và kiểm soát hoàn toàn hệ thống. Bài viết cung cấp góc nhìn thực tế về cách các công ty đang tiếp cận việc phát triển agent trong kỷ nguyên AI.

Bài tiết lộ xu hướng xây dựng AI agent trong nội bộ như Ramp thay vì mua ngoài, cùng góc nhìn từ CEO LangChain về sự chuyển dịch này.

Powering the Agent Development Lifecycle with any framework, from ADK to LangChain and beyond

Trong bối cảnh phát triển các agent AI với nhiều framework khác nhau, Microsoft giới thiệu Agents CLI Extension System để giải pháp tích hợp. Hệ thống này cho phép developer tích hợp các framework phổ biến như LangChain hay ADK vào một quy trình phát triển duy nhất. Nguyên nhân kỹ thuật là do sự phân mảnh của ecosystem AI khiến developer phải làm việc với nhiều công cụ không tương thích. Hệ quả là giảm độ phức tạp trong quản lý dependency và tăng hiệu suất triển khai agent. Điều đáng học là cách tiếp cận module hóa này có thể mở rộng cho bất kỳ framework nào, dù là open-source hay độc quyền, mà không cần thay đổi kiến trúc nền.

Bài này giúp lập trình viên tích hợp bất kỳ framework nào như LangChain vào quy trình phát triển Agent một cách thống nhất.

Building an AI Agent With LangGraph and Python – Real Python

Trong lĩnh vực phát triển AI agent, bài viết hướng dẫn xây dựng agent có trạng thái sử dụng LangGraph và Python. Khóa học video thực hành này tập trung vào việc triển khai state graphs, nodes và conditional edges để tạo ra agent thông minh. Bạn sẽ học cách quản lý state phức tạp và điều khiển luồng thực thi của agent qua các conditional edges. Bài viết cung cấp kiến thức thực tế về cách thiết kế agent có khả năng phản hồi ngữ cảnh và duy trì trạng thái qua các lượt tương tác. Đây là tài liệu hữu ích nếu bạn đang tìm hiểu về triển khai AI agent với khả năng xử lý luồng công việc phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng một AI agent có trạng thái bằng LangGraph và Python, một kỹ năng thiết yếu trong kỷ nguyên AI hiện đại.

The Chunking Dilemma: Why RAG Fails Before Retrieval Even Starts

RAG thất bại đến 80% trong môi trường doanh nghiệp ngay trước giai đoạn retrieval do vấn đề chunking không được tối ưu. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc chunk size quá lớn (512-token) khiến embeddings mất ngữ cảnh hoặc quá nhỏ làm mất thông tin quan trọng. Hệ quả là chất lượng retrieval suy giảm nghiêm trọng dù truy vấn vẫn hoạt động bình thường. Bài viết đưa ra giải pháp splitting rules cân bằng như Goldilocks chunking - một phương pháp giúp tìm điểm ngọt ngào giữa quá nhỏ và quá lớn để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết lập chunk size phù hợp cho từng loại document và tránh những lỗi chunking phổ biến nhất.

Bài này giải quyết nguyên nhân gốc rễ khiến phần lớn dự án RAG thất bại do vấn đề chia đoạn dữ liệu chưa tối ưu.

Agents Are Going Async

Async subagents let an agent stay responsive while background workers run long tasks. How the orchestrator, notifications and approvals work in Deep Agents.

Why human insight is a strategic advantage for building better agents

Explore 3 principles for effective human-in-the-loop workflows and how human-review is a strategic imperative for production-ready agents.

LangSmith BYOC is now available on AWS, Azure, and Google Cloud

LangSmith BYOC now runs on AWS (GA), Azure and Google Cloud (Beta). Your traces, evals, and agent deployments stay in your cloud account while LangChain runs it.

MongoDB VFS for LangChain Deep Agents: A Searchable Filesystem for Agents

Learn how MongoDB Atlas gives LangChain Deep Agents a persistent, searchable filesystem for long-running AI workflows.

New context engineering challenges in late 2026

LangChain CEO Harrison Chase shares insights into the biggest harness engineering challenges with the emergence of proactive agents.

Building a Tool-Calling AI Agent with LangChain, LangGraph, Groq and LangSmith

Building a Tool-Calling AI Agent with LangChain, LangGraph, Groq and LangSmith How I built an assistant that searches the web, checks the weather, tells the time anywhere and converts currencies, and …

How to build evidence-grounded agent memory with OpenWiki and Graphs

LangChain used OpenWiki, its open-source wiki compiler, and an evidence graph to build a persistent memory layer that preserves knowledge for agents to reuse across tasks. Learn how.

How to Build Proactive, Always-On Agents with the Schedules SDK in Managed Deep Agents

Most proactive agents run on a simple cron. Learn what scheduled runs unlock, from memory to smart triage, and how to add them to Managed Deep Agents.

The Evolution of Agentic Harnesses: From Chains to Graph to Code

Agentic AI harnesses have evolved and matured, giving engineers many options to consider. The article advises on choosing the simplest design that meets reliability, speed, and cost needs.

Context Engineering for AI Agents Starts with Retrieval

Agents waste time and context on clumsy searches, oversized results and stale data. Learn the retrieval techniques LangChain's Deep Agents harness uses to get the right context in.

AI Agents & Harnesses Foundations

My review of AI Agents & Harnesses Foundations by Eden Marco, covering LangChain, ReAct, and building reliable AI agents.

Researchers bypass 6 AI agent frameworks with a simple ‘Repeat-After-Me’ prompt

Các nhà nghiên cứu phát hiện ra cách vượt qua 6 framework AI agent bằng kỹ thuật "Repeat-After-Me" khiến AI agent lặp lại và thực thi lệnh bị điều khiển bởi tấn công. Nguyên nhân kỹ thuật là vulnerability trong cơ chế xử lý phản hồi, đặc biệt với hệ thống Model Context Protocol (MCP). Hệ quả gồm 253 lỗi bảo mật được xác minh trong 118 server MCP open-source cho thấy rủi ro rộng lớn. Điều đáng học là cách attack đơn giản như prompt injection có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng, cần implement validation mechanism trước khi thực thi tool calls.

Bài viết tiết lộ lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong các AI agent frameworks có thể khai thác bằng câu lặp đơn giản.

Why Tool Access Is Not Authorization

Bối cảnh của bài viết là chuỗi bài Agent Harness, tập trung vào ranh giới giữa intent và execution. Nguyên nhân kỹ thuật chính là việc các tool access không tự động tương đương với authorization, như minh họa bởi các hệ thống như Cogentrex Agent Harness. Hệ quả là việc này dẫn đến các rủi ro bảo mật nếu các developer không phân biệt rõ hai khái niệm này. Điều đáng học là cần thiết kế các cơ chế authorization riêng biệt thay vì phụ thuộc vào việc access tool, đặc biệt trong các hệ thống AI agent phức tạp.

Bài này giúp lập trình viên hiểu sự khác biệt giữa quyền truy cập công cụ và ủy quyền, yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống agent harness an toàn.

SarangAI: The Unified Smart AI Router and Terminal CLI for 200+ Models

SarangAI là một terminal CLI và router AI thông nhất cho hơn 200 mô hình khác nhau. Nó giải quyết vấn đề quản lý nhiều nhà cung cấp AI dẫn đến phân mảnh API key, giới hạn tỷ lệ truy cập khác nhau và mã nguồn tổn thương. Hệ quả là các nhà phát triển phải duy trì nhiều tích hợp phức tạp, gây khó khăn khi mở rộng và bảo trì dự án. Điều đáng học ở đây là cách SarangAI giúp giảm thiểu sự phức tạp bằng cách cung cấp một lớp trừu tượng thống nhất trên nhiều nền tảng AI như OpenAI, Anthropic, và Gemini.

SarangAI giúp quản lý 200+ mô hình AI từ nhiều nhà cung cấp khác nhau trong một giao diện duy nhất, giải quyết vấn đề phân mảnh API key và hạn chế tốc độ.

What is Jev? How System One models could change AI agents : fireup.pro

Vào giữa tháng 9 năm 2026, TypeSafe AI đã phát hành Jev và chỉ trong một tuần LangChain đã xuất bản hai hướng dẫn sử dụng nó trong agents. Nhiều lập trình viên đã nghe tên Jev nhưng ít người biết tại sao cần gọi một "decision model" riêng khi GPT hay Claude đã có thể trả lời câu hỏi "is this ticket urgent?". Hệ quả là Jev đang trở thành thành phần quan trọng trong hệ sinh thái AI agents, đặc biệt khi các mô hình như System One giúp tối ưu hóa quyết định. Điều đáng học là cách Jev tách biệt logic ra khỏi mô hình ngôn ngữ giúp tăng độ tin cậy và khả năng bảo trì cho ứng dụng AI.

Bài này giải thích lý do sử dụng mô hình quyết định Jev thay vì các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có khi xây dựng AI agents.

The Agent Harness: What It Is and Two Ways to Build One

Agent Harness biến một model thành hệ thống production bằng cách quản lý tools, truy cập model, kiểm soát chi phí và khả năng quan sát. Hai phương pháp chính là managed harness (AWS Bedrock, Azure AI) và self-managed harness (LangChain, CrewAI) với trade-off khác nhau. Phương pháp self-managed mang lại linh hoạt cao nhưng đòi hỏi quản lý chi phí và quan sát thủ công, trong khi managed solution giảm độ phức tạp nhưng hạn chế tùy chỉnh. Tùy vào yêu cầu về cost control và observability, lập trình viên có thể chọn phù hợp giữa việc dùng tool có sẵn hay tự xây dựng hệ thống agent harness.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách biến mô hình AI thành hệ thống sản xuất hiệu quả với hai phương pháp quản lý khác nhau.

Query decomposition doesn’t fix context starvation — it just moves it

Query decomposition di chuyển vấn đề context starvation đến giai đoạn packer trong RAG pipelines. Nguyên nhân kỹ thuật là do các policy allocation hạn chế hơn các retriever nâng cấp, dẫn đến việc thông tin bị phân mảnh và mất ngữ cảnh. Hệ quả là hệ thống không xử lý được các query phức tạp đòi hỏi ngữ cảnh liên tục. Điều đáng học là việc tối ưu hóa allocation policy quan trọng hơn việc nâng cấp retriever để giải quyết vấn đề này.

Bài viết giải thích tại sao chiến lược phân bổ vượt trội hơn việc nâng cấp hệ thống truy vấn trong các đường ống RAG để giải quyết vấn đề thiếu ngữ cảnh.

Using Azure Blob Storage as a durable filesystem for LangChain Deep Agents

Bối cảnh bài viết đề cập đến việc sử dụng Azure Blob Storage như một hệ thống file storage bền vững cho LangChain Deep Agents. Nguyên nhân kỹ thuật là do LangChain Deep Agents là một framework open-source cho phép xây dựng các agent và ứng dụng dựa trên LLM, nhưng cần giải pháp lưu trữ đáng tin cậy. Hệ quả là Azure Blob Storage cung cấp tính bền vững, khả năng mở rộng và tích hợp tốt với hệ sinh thái Microsoft Cloud. Điều đáng học là cách kết hợp cloud storage với LLM framework giúp giải quyết thách thức về quản lý trạng thái và dữ liệu cho các agent phức tạp.

Bài hướng dẫn này giúp bạn tận dụng Azure Blob Storage như một hệ thống lưu trữ bền vững cho LangChain Deep Agents, đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng cho ứng dụng của bạn.