Topic

#context-engineering

Latest developer news about context-engineering, summarized in Vietnamese by AI.

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

XDA Developers11 Hot3 min1 mo agoAI

I gave Claude Code a 200-line CLAUDE.md, and it was the worst decision I made

Việc nhồi nhét 200 dòng hướng dẫn vào file CLAUDE.md đã gây ra hậu quả khi chiếm dụng quá nhiều ngữ cảnh, hạn chế dung lượng cho code và logic thực tế. Tốt nhất nên giữ file này ngắn gọn, chỉ bao gồm các quy tắc bắt buộc, lệnh quan trọng (lint, test, build) và quy ước dự án, đồng thời liên tục cập nhật để loại bỏ những hướng dẫn lỗi thời.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh rơi vào sai lầm của một file CLAUDE.md quá dài, làm giảm hiệu suất làm việc và gây khó khăn khi cần linh hoạt trong quá trình phát triển.

#ai-coding #prompt-engineering

Towards Data Science1 Hot9 min9 d agoAI

The 3× Token Bill We Didn’t See Coming

Khi chuyển từ pipeline LLM đơn tác nhân sang đa tác nhân bằng LangGraph, nhóm phát triển bất ngờ chứng kiến chi phí token tăng gấp ba do "silent retry cascades" – lỗi xác thực ở tác nhân sâu trong hệ thống khiến các tác nhân phía trên chạy lại dù đã xử lý đúng. Giải pháp gồm: phân chia tác nhân theo độ phức tạp mô hình, tối giản ngữ cảnh truyền giữa các tác nhân, và song song hóa nhánh độc lập; kết quả giảm ~40% token và 45–55% độ trễ. Bài học quan trọng là hệ thống đa tác nhân có những rủi ro chi phí không có ở hệ thống đơn tác nhân, đòi hỏi theo dõi chi phí từng bước từ sớm.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tránh bẫy chi phí không ngờ khi chuyển từ hệ thống đơn sang đa-nhân vật AI, khi những lỗi nhỏ như retry tự động hoặc truyền dữ liệu thừa có thể khiến chi phí token tăng gấp ba lần mà không thấy rõ nguyên nhân.

#ai-agents

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

Martin Fowler1 Hot14 min12 d agoAI

The Orchestrator's Tax

Một nhà phát triển chia sẻ kinh nghiệm thực tế khi sử dụng Claude Code với bốn subagent trong dự án refactor .NET, chỉ ra rằng chi phí lớn nhất không phải do overhead song song mà là "orchestrator context pollution" – khi các raw transcript dài (hàng chục nghìn token) bị kéo vào luồng chính, làm suy giảm bộ nhớ làm việc của orchestrator. Tác giả đề xuất khái niệm "cognitive locality" (tính cục bộ nhận thức) nhằm giữ các tác vụ chia sẻ cùng mô hình tinh thần ở chung một nơi, đồng thời nhấn mạnh vai trò chính của subagent là ngăn chặn các reasoning trung gian nhiễu loạn khỏi ngữ cảnh orchestrator. Bài viết kết thúc với bốn quy tắc CLAUDE.md cụ thể (giới hạn kích thước batch, tránh truy vấn transcript, cấm thao tác git toàn repo đồng thời, coi quyền sở hữu file chồng chéo là tín hiệu hợp nhất) và một heuristic phân biệt khi nào cần thêm standing instructions so với chỉ cung cấp một sự thật đơn lẻ.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách tránh "lạm dụng phân tán" trong việc quản lý công việc lập trình, khi các subagent gây ô nhiễm bộ nhớ tư duy của orchestrator bằng dữ liệu thừa dư thừa, làm giảm hiệu suất thực hiện thay vì tiết kiệm thời gian.

#ai-agents

freeCodeCamp1 Hot11 min16 d agoAI

How to Use Prompt Engineering and Context Engineering for AI Agents

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng prompt engineering và context engineering để nâng cao hiệu suất của AI agent, bắt đầu từ một đầu vào cơ bản rồi cải thiện dần.

Lập trình viên cần đọc bài này để học cách tối ưu hóa hiệu suất và tính linh hoạt của các ứng dụng AI thông qua kỹ thuật prompt và context engineering—không chỉ là cải thiện giao diện mà còn là xây dựng logic xử lý thông tin hiệu quả hơn.

#ai-agents #prompt-engineering

Medium1 Hot8 min20 d agoAI

Token Optimization: The Overlooked Skill for AI-Powered Developers

Việc tối ưu hóa token (Token Optimization) đang trở thành kỹ năng quan trọng nhưng bị bỏ qua đối với các nhà phát triển sử dụng AI, khi tình trạng "Tokens Exhausted" (hết token) gây lo ngại hơn cả deadline dự án.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để khám phá cách tối ưu hóa token—chìa khóa quyết định hiệu suất và chi phí khi phát triển ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn mà họ thường không biết đến.

#github #llm #ai-coding

Addy Osmani2 Hot4 min1 mo agoAI

More context, less understanding

Việc chuyển ý định thành tài liệu (docs) và tệp AGENTS.md rất hữu ích, nhưng tích lũy quá nhiều ngữ cảnh gây ra lỗi mới. Bài viết chỉ ra rằng việc quá tải thông tin ảnh hưởng xấu đến cả con người lẫn các tác nhân AI — 18 mô hình LLM hàng đầu đều cho kết quả kém hơn khi đầu vào dài hơn, ngay cả trước khi đạt giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, với hiệu suất giảm 14–85%. Giải pháp là kỹ thuật quản lý: tiết lộ thông tin phù hợp dần theo từng bước, ưu tiên tuyển chọn hơn là tích trữ, và đặt logic suy luận vào đúng vị trí hệ thống thay vì dồn tất cả cùng lúc.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa kiến thức dự án bằng cách phân đoạn thông tin chứ không phải tích lũy vô hạn, giúp cải thiện hiệu suất cả cho đội ngũ và các hệ thống AI trong tương lai.

#llm #ai-agents

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

Medium1 Hot13 min28 d agoAI

I Used a Frontier Model to Harden a Weaker One

Một nhà nghiên cứu đã sử dụng Claude Opus (mô hình tiên tiến) để tăng cường bảo mật cho Hermes/DeepSeek (mô hình yếu hơn) bằng cách áp dụng khung context engineering lấy cảm hứng từ whitepaper "New SDLC with Vibe Coding" của Google. Phương pháp chia tách static/dynamic giúp tách biệt các quy tắc bất biến (luôn bật) và kỹ năng theo giai đoạn (khởi động khi cần), sau đó chuyển doctrine (không phải plumbing) sang Hermes thông qua phân tích lỗ hổng. Kiểm thử adversarial phát hiện lỗi như hook quét secret không hoạt động, còn thử nghiệm live cho thấy giới hạn tuning mô tả cho mô hình tự chọn. Kết luận: Agent = Model + Harness, doctrine có thể tái sử dụng nhưng harness phụ thuộc nền tảng.

Một lập trình viên muốn nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống agent thông minh bằng cách tối ưu hóa cách kết hợp kiến thức mô hình với các quy trình thực thi cụ thể.

#ai-agents #claude

Hacker News1 Hot15 min28 d agoAI

Claude Code Sends 4.7x More Tokens Than OpenCode Before Reading Your Prompt

Bài so sánh thực nghiệm cho thấy Claude Code tiêu tốn token gấp 4,7 lần OpenCode trước khi xử lý prompt, với overhead cơ bản lần lượt là ~33.000 vs ~7.000 token do 27 schema tool và scaffolding. Cache không ổn định khiến Claude Code ghi cache nhiều gấp 5,9–54 lần OpenCode trên cùng tác vụ, và chi phí có thể tăng lên 75.000–90.000 token với cấu hình thực tế.

Nếu bạn đang tìm kiếm cách tối ưu chi phí và hiệu suất của các API AI chuyên dụng trong dự án, bài viết này sẽ giúp bạn phân tích chi tiết cách các mô hình khác nhau tiêu thụ token và ảnh hưởng của cache, subagent, hoặc cấu hình thực tế đến chi phí thực tế.

#claude-code #context-engineering

Medium1 Hot6 min28 d agoAI

LangChain OpenWiki: Andrej Karpathy’s LLM Wiki in Action

LangChain giới thiệu OpenWiki, triển khai thực tế khái niệm LLM Wiki của Andrej Karpathy, tự động quét kho Git và tạo tài liệu markdown tối ưu cho AI về kiến trúc, module, API, dependencies và workflow. OpenWiki tích hợp GitHub Actions để cập nhật tự động, giúp các AI coding agent (Claude Code, Cursor, Codex) nắm bắt codebase nhanh chóng thông qua wiki ngắn gọn thay vì phải phân tích hàng ngàn file.

Để tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI tự động hóa trong phát triển phần mềm, OpenWiki sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi xây dựng và duy trì kiến thức cơ sở mã nguồn cho các mô hình LLM.

#llm #ai-agents

Machine Learning Mastery1 Hot11 min1 mo agoAI

Choosing the Right AI Agent Memory Strategy: A Decision-Tree Approach

Bài viết hướng dẫn chọn chiến lược bộ nhớ (memory strategy) phù hợp cho AI agent thông qua sơ đồ quyết định 5 câu hỏi, phân tích 4 loại bộ nhớ: working, semantic, episodic, procedural. Mỗi loại được giải thích về đặc điểm thông tin mà nó lưu trữ, cùng bảng tóm tắt triển khai và các lỗi thường gặp. Ví dụ thực tế như trợ lý khách hàng hay lập trình viên minh họa cách kết hợp nhiều lớp bộ nhớ thành kiến trúc hoàn chỉnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế và tối ưu hóa bộ nhớ AI cho ứng dụng của mình, từ đó nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống tự động hóa, đặc biệt là khi cần xử lý thông tin dài hạn, tương tác đa giai đoạn hoặc tái sử dụng kiến thức.

#llm #ai-agents

JFrog1 Hot7 min1 mo agoAI

Boost Is Now In Public Preview

JFrog ra mắt công cụ Boost ở chế độ public preview sau khi thử nghiệm nội bộ với hơn 1.000 kỹ sư, tiết kiệm hơn 100 tỷ tokens. Boost giảm thiểu lãng phí token từ ba nguồn chính: log dư thừa, kết quả grep không liên quan và vòng lặp ảo giác do cắt bớt ngữ cảnh, đồng thời cung cấp tính năng lọc ngữ cảnh thông minh và truy xuất dữ liệu đầy đủ khi cần.

Lập trình viên nên đọc bài này vì Boost từ JFrog giúp tối ưu hóa hiệu suất AI trong việc xử lý log, tìm kiếm và xử lý dữ liệu, tiết kiệm thời gian và chi phí khi phát triển ứng dụng với các agent AI bằng cách giảm thiểu lượng token lãng phí và cải thiện độ chính xác.

#ai-agents #context-engineering

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot6 min1 mo agoAI

Prompt, Context, Harness & Loop Engineering

Bài viết phân tích bốn lĩnh vực kỹ thuật theo lớp xung quanh các tác nhân dựa trên LLM: prompt engineering (điều chỉnh một lần gọi model), context engineering (quản lý thông tin model nhận mỗi lượt, bao gồm retrieval và memory), harness engineering (mã xung quanh cho tools, retries, sub-agents), và loop engineering (chạy đa lượt tự động với điều kiện dừng phù hợp). Ngoài ra, bài còn giới thiệu sơ lược 11 biểu đồ DS/ML quan trọng như ROC curves, SHAP, bias-variance tradeoff, và partial dependency plots.

Những kiến thức về prompt, context, harness và loop engineering cùng các mô hình thống kê cơ bản sẽ giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống AI tự động hóa, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng giải pháp kỹ thuật của bạn.

#machine-learning

Machine Learning Mastery1 Hot12 min1 mo agoAI

Context vs. Memory Engineering in Agentic AI Systems

Kỹ thuật ngữ cảnh (context engineering) và kỹ thuật bộ nhớ (memory engineering) là hai lĩnh vực riêng biệt nhưng bổ trợ trong hệ thống AI tác nhân (agentic AI). Kỹ thuật ngữ cảnh quản lý thông tin đầu vào cho mỗi lần suy luận, bao gồm lựa chọn, sắp xếp, nén và phân bổ token, trong khi kỹ thuật bộ nhớ quản lý dữ liệu lưu trữ xuyên suốt các phiên làm việc, từ chính sách ghi, lựa chọn lớp lưu trữ đến chiến lược truy xuất và bảo trì. Hai lĩnh vực gặp nhau ở ranh giới truy xuất, nơi dễ xảy ra lỗi như đưa bộ nhớ truy xuất vào mà không cân nhắc ngân sách ngữ cảnh hoặc đặt nội dung ở vùng ít chú ý trong cửa sổ ngữ cảnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống AI agent bằng cách kiểm soát và quản lý thông tin context và bộ nhớ một cách hiệu quả, từ việc chọn lọc dữ liệu đến quản lý chi phí token và lưu trữ.

#llm

SentinelLABS1 Hot9 min1 mo agoAI

Context Engineering | Compaction & Agent Memory for Automated Malware Analysis

OpenAI's tính năng nén ngữ cảnh native giảm tới ~86% lượng token đầu vào mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tổng thể trong phân tích malware tự động, dù mô hình hóa đối tượng miền có giảm nhẹ. Bài viết phân biệt rõ memory làm việc (xử lý bởi nén ngữ cảnh) và storage bền vững (lưu trữ artifacts chính xác), đồng thời hướng dẫn sử dụng hai kiểu API nén (server-side và standalone) kèm ví dụ code, nhấn mạnh tầm quan trọng của "context engineering" trong workflow bảo mật agentic lâu dài.

Những lập trình viên phát triển hệ thống an ninh tự động cần đọc để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của các agent AI trong phân tích malware bằng cách hiểu cách điều khiển bộ nhớ và ngữ cảnh hiệu quả, từ đó giảm chi phí tính toán và bảo đảm chất lượng kết quả.

#ai-agents

Daily Dose of Data Science | Avi Chawla | Substack1 Hot9 min1 mo agoAI

Loop Engineering, Clearly Explained!

Kỹ thuật vòng lặp (loop engineering) tập trung vào thiết kế lớp điều khiển bên ngoài cho tác nhân LLM, giải quyết bốn thách thức chính: điều kiện hoàn thành đáng tin cậy, quản lý "context rot" (suy giảm ngữ cảnh) và "doom loops" (vòng lặp thất bại), thiết kế công cụ tập trung với hoạt động idempotent (không trùng lặp) và thông báo lỗi rõ ràng, cùng việc bổ sung bộ kiểm chứng độc lập. Quá trình triển khai thực tế nên bắt đầu từ giới hạn cứng, tiêu chí thành công tự động, bảo vệ ngữ cảnh, kiểm toán công cụ, rồi mới chuyển sang hoạt động hoàn toàn tự động sau khi có bộ đánh giá đáng tin cậy.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách xây dựng vòng lặp kiểm soát hiệu quả cho các hệ thống AI tự động hóa, tránh rủi ro như vòng lặp vô tận, sai sót logic và phụ thuộc quá mức vào mô hình, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy của ứng dụng.

#llm

Kilo Blog0 Hot6 min4 d agoAI

Your Agent Has Too Much Context

Tệp thông số kỹ thuật và hướng dẫn dường như là một biện pháp an toàn, nhưng nếu quá nhiều, agent sẽ bị rối thay vì hoạt động hiệu quả hơn. Vậy đâu mới là nguồn thông tin đáng tin cậy thực sự?

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa cấu trúc thông tin cho các mô hình AI, tránh tình trạng quá tải dữ liệu gây mất tập trung và làm giảm hiệu suất thực thi logic trong các dự án tự động hóa hoặc xử lý dữ liệu phức tạp.

#architecture #ai-agents #prompt-engineering

ITNEXT0 Hot9 min4 d agoAI

Stop Burning Your AI Limits: A Token Diet for Long Coding Days

Bài viết giới thiệu một khuôn khổ 3 cấp độ nhằm tối ưu chi phí đầu ra (50 USD/1 triệu token) và kiểm soát tình trạng "béo phì ngữ cảnh" (context bloat) cũng như giới hạn suy luận (reasoning limits) khi sử dụng các mô hình AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để tiết kiệm chi phí và thời gian khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp với AI bằng cách tối ưu hóa cách sử dụng token, tránh lãng phí tài nguyên và tăng hiệu quả trong việc giải quyết vấn đề dài hạn.

#llm #ai-agents

Kilo Blog0 Hot5 min4 d agoAI

The Subtle Art of Tokenrelaxxing

Bỏ lối "tokenmaxxing" ồn ào, Kilo Code giới thiệu phương pháp "tokenrelaxxing" với tính năng auto routing tự động chọn model tối ưu cho tác vụ, mang lại hiệu suất ổn định và thoải mái hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tự động hóa xử lý token trong các mô hình AI bằng Kilo Code, giúp tiết kiệm thời gian và tránh tình trạng "tokenmaxxing" không hiệu quả, nâng cao hiệu suất làm việc mà không cần phải điều chỉnh thủ công.

#llm #ai-coding #context-engineering

Towards Data Science0 Hot23 min6 d ago

Prompt, Context, Loop: The Three Engineering Layers Every RAG System Is Built On

A conceptual framework for understanding RAG systems through three engineering layers: prompt engineering (the LLM call itself), context engineering (what fills the model's context window), and loop engineering (when and how subsequent calls fire). The piece argues that while these layers are often presented as a sequential evolution, all three patterns existed simultaneously from the start of the LLM era — what changed over time was which layer was the dominant production bottleneck. It also maps out a full enterprise RAG series covering document parsing, question parsing, retrieval, and generation, tagging each article with the layer it addresses. A key practical insight: debugging RAG failures is easier when you identify which layer is responsible — noisy failures point to prompts, fluent-but-wrong answers point to context, and spinning loops point to termination logic.

#llm #ai-agents

Towards Data Science0 Hot14 min8 d agoAI

Coding Agents Don’t Need Bigger Context Windows — They Need a Context Compiler

Các coding agent thường nhồi nhét toàn bộ file repository vào prompt, gây lãng phí ngữ cảnh. Một công cụ "Context Compiler" 3 bước (dùng thư viện chuẩn Python) giải quyết vấn đề bằng cách truy vết các import/call thực tế (bước 1), rút gọn file dependency xuống function signatures và docstring (bước 2), rồi biên dịch ngữ cảnh phân tầng với chi phí token chính xác (bước 3). Kết quả thử nghiệm trên 2 repo Python cho thấy giảm 69–74% kích thước prompt trong khi thời gian biên dịch dưới 75 ms, đồng thời cảnh báo rõ ràng các trường hợp dynamic dispatch, decorators điều khiển sự kiện hay xung đột tên.

Một lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và chi phí bộ nhớ của các agent lập trình bằng cách loại bỏ thừa thông tin không cần thiết trong các prompt, thay vào đó sử dụng một công cụ phân tích chính xác các phụ thuộc và giao diện mã nguồn.

#python

Medium0 Hot9 min9 d agoAI

Seven AI Agent Research Threads to Watch in 2026

Năm 2026, bảy hướng nghiên cứu về AI Agent đáng chú ý sẽ xoay quanh memory, context engineering, long-horizon agents, benchmarks, loops, harnesses và các vấn đề an toàn.

Nếu bạn đang tìm hiểu về các công nghệ tương lai của AI, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ những tiến bộ quan trọng trong thiết kế và ứng dụng các AI Agent—cụ thể từ vấn đề lưu trữ thông tin đến an toàn—để có thể xây dựng hệ thống thông minh, hiệu quả và đáng tin cậy hơn trong tương lai.

#ai-agents #context-engineering

Martin Fowler0 Hot17 min10 d agoAI

The Economic Benefit of Refactoring

Một thí nghiệm đo lường tác động kinh tế của việc tái cấu trúc (refactoring) đối với lượng token tiêu thụ của AI agent cho thấy sau 15 bước refactor trên lớp truy cập dữ liệu Rust dài 17.155 dòng, token đầu vào giảm 83% (từ 159.564 xuống 27.360) nhờ cấu trúc code tối ưu hơn, mặc dù AI vẫn cần hướng dẫn con người để đạt hiệu quả tối đa.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách refactoring có thể giảm đáng kể chi phí sử dụng token AI—và làm rõ rằng hiệu quả này phụ thuộc vào cách tổ chức mã, không chỉ là việc sửa lỗi.

#rust #ai-coding #claude-code

Materialize0 Hot7 min11 d agoAI

How a Live Context Graph Reduces Your AI Spend

Live context graph giúp giảm chi phí LLM bằng cách cắt giảm token sử dụng trực tiếp, tối ưu hóa chất lượng đầu ra của agent thông qua vòng lặp chặt chẽ hơn, hoặc cho phép chạy agent trên những model nhỏ, rẻ hơn nhờ giảm nhu cầu xử lý dữ liệu phức tạp.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xây dựng graph động dựa trên ngữ cảnh giúp tối ưu hóa chi phí AI bằng cách giảm thiểu sử dụng token, tăng hiệu suất xử lý và mở rộng khả năng của các agent với chi phí thấp hơn.

#llm #ai-agents

LangChain0 Hot6 min11 d ago

Deep Agents v0.7

Today we're shipping deep agents v0.7. This release simplifies the base harness, resulting in 65% fewer base input tokens at comparable performance.

#llm #ai-agents #prompt-engineering Source

The Next Web0 Hot6 min11 d agoAI

Modus Raises $10M Seed Led by Insight Partners as Enterprise AI Creates Demand for a New Context Layer

Modus vừa huy động 10 triệu USD vốn hạt giống do Insight Partners dẫn đầu để phát triển Context Warehouse, một lớp hạ tầng cung cấp cho các AI agent sự hiểu biết liên tục về cách hoạt động thực tế của doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng các layer hạ tầng thông minh—chẳng hạn như Context Warehouse—để AI trong doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn bằng cách tích hợp dữ liệu thực tế của công ty, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu định dạng hóa.

#ai #ai-agents

JetBrains0 Hot19 min12 d agoAI

Ponytail Skill for Claude Code: Does It Really Cut Tokens

Bài viết giới thiệu phần 3 của loạt bài kiểm tra các add-on "tiết kiệm token" cho coding agent, so sánh hiệu quả giảm token thực tế của kỹ thuật Ponytail Skill (quảng cáo giảm 65%, đo được −8.5%).

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các công cụ "tiết giảm token" thực sự hoạt động và có thể đánh giá chính xác hiệu quả của chúng trong thực tế, tránh bị lừa bởi hứa hẹn cao mà thực tế không đạt như Caveman Skill.

#ai-agents #claude-code #context-engineering

All Things Open0 Hot7 min12 d agoAI

From prompt to loop engineering: What changed and why open source developers should care

Bài viết bàn về sự thay đổi trong kỹ thuật prompt và vòng lặp (loop engineering) cùng lý do các nhà phát triển mã nguồn mở nên quan tâm.

Lập trình viên nên đọc bài này vì những thay đổi mới trong cách tương tác với các công cụ AI và nền tảng mở nguồn—cung cấp kiến thức để tối ưu hóa hiệu suất, bảo mật và khả năng đóng góp cho cộng đồng, từ đó nâng cao hiệu quả phát triển và tương tác với các công nghệ hiện đại.

#open-source #ai-agents

Stack Overflow Blog0 Hot3 min12 d agoAI

You need reliable AI context for your site reliability

Stack Overflow, nền tảng cộng đồng lập trình thành lập năm 2008, được hầu hết lập trình viên toàn cầu sử dụng để học hỏi, chia sẻ kiến thức, cộng tác và phát triển sự nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng và duy trì hệ thống tin cậy bằng cách tích hợp kiến thức từ cộng đồng lớn nhất về kỹ thuật, từ Stack Overflow, giúp cải thiện chất lượng ứng dụng và tránh những lỗi thường gặp trong thực tế.

#kubernetes #ai-agents

Hacker News0 Hot10 min15 d agoAI

The new rules of context engineering for Claude 5 generation models

Bỏ hơn 80% prompt hệ thống của Claude Code để tinh giản cho các mô hình nâng cao. Áp dụng bài học này vào kỹ thuật context engineering cho Claude Code và các agent tự phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa context prompt cho các mô hình AI hiện đại, giúp cải thiện hiệu suất xử lý mã và phản hồi logic của các agent cá nhân của mình.

#ai-agents #claude

Medium0 Hot11 min16 d ago

Medium

I Stopped Copy-Pasting Code to ChatGPT. Here’s How I Automated LLM Onboarding for My Python Projects. Building a zero-dependency CLI tool to turn a messy repository into a clean, token-friendly …

#python #git #cli Source

The Miners0 Hot22 min17 d agoAI

I built an AI agent for our World Cup betting pool. She beat all of us.

BETanIA, một AI agent tham gia cuộc thi World Cup, đã vượt qua tất cả mọi người nhờ vào kỹ thuật "memory and context engineering" giúp nó ghi nhớ, duy trì ngữ cảnh, có "nhật ký", "tâm trạng", "hận thù" và chiến lược nén dữ liệu.

Là người phát triển hệ thống tự động hóa hoặc AI, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng và quản lý trí nhớ dài hạn cho các agent AI phức tạp, từ đó nâng cao hiệu quả và tính cạnh tranh trong các ứng dụng thực tế.

#golang #ai-agents

JFrog0 Hot7 min17 d ago

Why Model Routing Backfires and How to Build Agents That Don’t Burn Your Budget

Learn how agentic sessions rapidly accumulate costs, why model routing backfires requires, and what to do instead.

#llm #ai-agents #context-engineering Source

Machine Learning Mastery0 Hot25 min17 d ago

An Introduction to Loop Engineering

Loop engineering is the practice of designing automated cycles that prompt, check, and re-run AI agents without constant human intervention. The term gained traction in June 2026 after viral posts from developers including Boris Cherny of Anthropic's Claude Code team. It builds on a progression from prompt engineering to context engineering to harness engineering, with roots in academic patterns like ReAct (2022) and Reflexion (2023). A reliable loop requires a testable goal, real tool access, context management, explicit termination logic, and error handling. Production systems stack multiple loop layers: an agent loop, a verification loop, an event-driven loop, and a hill-climbing loop that improves the harness over time using traces. The three hardest problems are context management, termination, and verification — with failure modes including context rot, no-progress spinning, reward hacking, and hallucinated success. The article recommends starting with the simplest possible loop on a low-stakes recurring task before adding complexity.

#ai-agents #prompt-engineering

Medium0 Hot14 min17 d ago

Your AI Is a Genius Locked in a Room — Here’s How Context Engineering Sets It Free

Your AI Is a Genius Locked in a Room — Here’s How Context Engineering Sets It Free It’s 11 PM in a Bangalore office, and a founder is staring at his screen in disbelief. Three days ago, the …

#llm #ai-agents #rag Source

Medium0 Hot13 min18 d ago

Harnesses: Eager vs. Just-in-Time

Obsessing over first-turn latency and cache hits led me to the core question every coding harness answers differently: what context loads, and when.

#ai-agents #ai-coding #claude-code Source

Medium0 Hot8 min18 d ago

Context Engineering: Why Your AGENTS.md File Is Quietly Running Your AI Coding Sessions

Context Engineering: Why Your AGENTS.md File Is Quietly Running Your AI Coding Sessions Ever handed Claude Code or Cursor a task, watched it start strong, and then slowly go off the rails halfway …

#ai-coding #claude-code #context-engineering Source

Medium0 Hot3 min19 d ago

Your AI Isn’t Bad — It’s Missing Context

Your AI Isn’t Bad — It’s Missing Context Every few months, a new AI model takes over the internet. Today it’s Claude Sonnet 5. Before that, everyone was comparing GPT-5, Claude Opus, Gemini …

#llm #rag #prompt-engineering Source

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.