#llm-observability

Easiest Way to Run Agent Harnesses Using Local Models

Bối cảnh của bài viết hướng dẫn cách chạy Agent Harnesses sử dụng các mô hình local một cách đơn giản nhất. Nguyên nhân kỹ thuật được trình bày qua video walkthrough chi tiết, giải thích từng bước triển khai cụ thể. Hệ quả là người đọc có thể tự setup môi trường local để chạy Agent Harnesses mà không cần phụ thuộc vào cloud services. Điều đáng học là phương pháp này giúp giảm độ trễ và bảo mật dữ liệu tốt hơn khi sử dụng các mô hình AI local. Bài viết cung cấp hướng dẫn đầy đủ để bất kỳ ai cũng có thể áp dụng ngay.

Bài này hướng dẫn chi tiết cách chạy Agent Harnesses với mô hình địa phương kèm video minh họa đầy đủ.

How Writer Keeps Its AI Infrastructure Running with Snowflake Hybrid Tables

How Writer Keeps Its AI Infrastructure Running with Snowflake Hybrid Tables Aeril Xie, Data Engineer at Writer At Writer, data is at the center of everything we do. As an enterprise AI platform, we …

LAI #148: What Happens Between Prompt and Output?

LAI #148: What Happens Between Prompt and Output? Agent traces, LLM observability, reliable webhooks, safer secrets, source filtering, and dropout explained. Good morning, AI enthusiasts! A lot of …

Introducing DigitalOcean Signals and Simulations: see how your agents and models really behave in production, then test the fix before it ships

DigitalOcean Signals theo dõi traffic trên Managed Agents và Serverless Inference để xác định các session gặp sự cố mà không cần thiết bị đo đạc bổ sung. Công nghệ này giúp phát hiện các vấn đề trong behavior của agents và models trong môi trường production thực tế. Evaluations và Simulations cho phép kiểm tra fix trên các tình huống realistic multi-turn được xây dựng từ các session đó. Bạn có thể test changes trước khi deploy, đảm bảo chất lượng sản phẩm. Đây là giải pháp hữu ích cho việc monitoring và testing các AI agents trong production environments.

Đây là công cụ giúp phát hiện và kiểm tra lỗi của agents và models trong môi trường production trước khi triển khai.

Executable UDFs are now generally available on ClickHouse Cloud

Executable UDFs are now generally available on ClickHouse Cloud across AWS, GCP, and Azure, with native runtimes, network access, observability, and API and Terraform support.

Dynatrace completes acquisition of Arize to advance full-lifecycle AI observability

Dynatrace hoàn tất thương vụ mua lại Arize nhằm thúc đẩy khả năng quan sát (observability) toàn vòng đời AI. Việc sáp nhập này giải quyết vấn đề giám sát hiệu suất và chất lượng hệ thống AI hiện có, vốn thiếu dữ liệu theo dõi từ giai đoạn phát triển đến triển khai. Thương vụ trị giá 650 triệu USD này tạo ra giải pháp monitoring duy nhất cho cả ứng dụng truyền thống và AI, bao gồm bộ công cụ Arize AI Monitoring Platform. Các nhà phát triển AI cần lưu ý rằng giải pháp này cung cấp khả năng truy vấn dữ liệu production theo ngữ cảnh, giúp chẩn đoán lỗi hiệu quả hơn so với các công cụ đơn lẻ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Arize giúp cải thiện khả năng theo dõi và phân tích hiệu suất của các ứng dụng AI, từ thiết kế đến triển khai, giúp phát hiện vấn đề sớm và tối ưu hóa hiệu suất cho các mô hình máy học và bot tự động hóa.

Identify AI model overuse with User Insights

AI Gateway User Insights bổ sung các phân loại theo task, model, turn và user để giúp đội ngũ hiểu rõ việc áp dụng AI. Tính năng mới này cho phép theo dõi cách các model AI được sử dụng trong thực tế, với dữ liệu được phân chia cụ thể. Bằng cách xác định được các model bị lạm dụng (overuse), đội ngũ có thể tối ưu hóa chi phí hiệu quả hơn. Giải pháp này đặc biệt hữu ích khi xử lý các API call với chi phí khác nhau cho mỗi model.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ việc sử dụng AI model qua các phân loại chi tiết để ra quyết định tối ưu hơn.

Top AI Infrastructure Tools and How to Choose the Right One

Bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ, tạo nhu cầu về các công cụ AI infrastructure hỗ trợ triển khai mô hình. Nguyên nhân kỹ thuật là các framework như TensorFlow hay PyTorch cần môi trường đặc biệt để tối ưu hiệu suất, dẫn đến sự ra đời của các giải pháp NVIDIA Triton Inference Server, Kubeflow, MLflow. Hệ quả là doanh nghiệp có thể lựa chọn giữa nhiều công cụ như cloud-based solution AWS SageMaker, open-source Kubeflow hay platform-specific tools như Intel OpenVINO, nhưng việc lựa chọn sai công cụ có thể gây lãng phí tài nguyên và tăng thời gian triển khai. Điều đáng học là cần đánh xét kỹ đặc điểm workload, quy mô và yêu cầu chuyên biệt để chọn giải pháp phù hợp nhất.

Bài viết này giúp lập trình viên lựa chọn công cụ AI infrastructure phù hợp cho nhu cầu công việc.

What Should You Test During an LLM Observability Trial?

What Should You Test During an LLM Observability Trial? Last updated: September 14, 2026 Opik is an open-source LLM observability and evaluation platform, built by Comet. A two-week trial with a real …

Open Source or Commercial LLM Observability: How Do You Choose?

Việc lựa chọn giữa nền tảng open-source Opik và các giải pháp thương mại cho LLM observability phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể. Opik cung cấp tính năng evaluation và monitoring với chi phí thấp hơn nhưng đòi hỏi tự triển khai và bảo trì, trong khi các giải pháp thương mại như DataDog hay New Relic cung cấp dịch vụ hỗ trợ đầy đủ nhưng chi phí cao hơn đáng kể. Các công ty lớn với đội ngũ kỹ thuật mạnh có thể cân nhận Opik để tiết kiệm chi phí, trong khi các startup nhỏ hơn nên chọn giải pháp thương mại để tối ưu hóa nguồn lực. Cần đánh giá nhu cầu monitoring, scale sử dụng và ngân sách trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt giữa giải pháp open-source và commercial cho việc quan sát LLM để chọn lựa phù hợp với nhu cầu dự án.

Building a Robust Harness for agent in production: Feed agent case-study

Bối cảnh từ monday.com chia sẻ case study về việc xây dựng harness sản xuất cho feedAgent - AI agent cá nhân hóa feed hoạt động. Nguyên nhân kỹ thuật tập trung vào ba điểm lỗi: xử lý dữ liệu (loại bỏ PII, phát hiện ảo ảnh), luồng agent (hạn chế đệ quy, xử lý lỗi tool), và vòng feedback (LangSmith tracing, đánh giá offline/online). Hệ quả là hệ thống đảm bảo agent đáng tin cậy, có giới hạn và cải tiến liên tục qua kết hợp quy tắc người dùng và tín hiệu hành vi. Điều đáng học là cách họ mở rộng kiến trúc LangChain với ràng buộc kinh doanh để giám sát và tối ưu hóa hiệu suất agent trong môi trường production.

Bài nghiên cứu case study này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống giám sát và bảo vệ đáng tin cậy cho agent AI trong môi trường sản xuất thực tế.