Agentic Engineering in Python: From Vibes to Evidence Quiz – Real Python

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. Giải pháp này khắc phục hạn chế khi phát triển ứng dụng iOS yêu cầu thiết bị thực tế, tiết kiệm chi phí phần cứng. Công nghệ sử dụng EAS (Expo Application Services) để mô phỏng hoàn chỉnh môi trường iOS trên nền tảng cloud. Các lập trình viên có thể test ứng dụng trên thiết bị iPhone ảo mà không cần sở hữu Mac hay iPhone vật lý. Đây là bước tiến quan trọng giúp giảm rào cản phát triển cho cộng đồng lập trình đa nền tảng.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.

AI Is Already Better at Coding Than Most Software Developers

Bối cảnh của bài viết là cuộc tranh luận về AI thay thế lập trình viên trong ngành công …

MulticloudDB SDK: Cross-cloud portability in the coding agent era

MulticloudDB SDK cho phép lập trình viên và coding agent xây dựng ứng dụng Java có khả năng di chuyển giữa Cosmos DB, DynamoDB và Spanner với ít công sức tái phát triển hơn. Giải pháp này giải quyết vấn đề phân mảng API và cú pháp khác nhau giữa các nền tảng database đám mây lớn. SDK cung cấp lớp trừu hóa thống nhất, giúp giảm khoảng 70% code cần viết lại khi chuyển đổi giữa các dịch vụ database. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong bối cảnh AI coding agent ngày càng phát triển, đòi hỏi tính nhất quán để tự động hóa hiệu quả. Với MulticloudDB SDK, các dự án multicloud trở nên dễ bảo trì và mở rộng hơn đáng kể.

MulticloudDB SDK giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng Java có khả năng tương thích đa đám mây trên nhiều nền tảng database với ít công sức tái cấu trúc hơn.

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

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

I Am a Flat-Rate Monthly Responsibility Service

Một kỹ sư kỳ duyệt suy ngẫm về lý thực tế mọi người làm việc trong ngành công nghệ, thừa …

Generative AI vs Agentic AI vs AI Agents: What’s the Difference?

Bối cảnh của AI đang phát triển vượt ra khỏi các tương tác câu hỏi-trả lời đơn giản. Nguyên nhân kỹ thuật là sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ reasoning, tạo ra sự phân biệt giữa Generative AI, Agentic AI và AI Agents. Hệ quả là hệ sinh thái AI hiện nay đa dạng hơn với các hệ thống như GPT-4 (Generative AI), Auto-GPT (Agentic AI) và các framework như LangChain (AI Agents). Điều đáng học là hiểu rõ từng khái niệm này giúp lập trình viên lựa chọn công nghệ phù hợp khi xây dựng giải pháp: Generative AI tập trung vào tạo nội dung, Agentic AI tự động hóa quy trình với reasoning, còn AI Agents hoạt động như các thực thể độc lập trong môi trường cụ thể.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt giữa Generative AI, Agentic AI và AI Agents để nắm bắt xu hướng phát triển mới nhất của trí tuệ nhân tạo.

Your Model Isn't Done Until Someone Else Can Call It

Xây dựng endpoint churn prediction với FastAPI đòi hỏi nhiều bước quan trọng sau khi code đã chạy được. Bài viết đề cập đến các vấn đề thực tế như Docker hóa ứng dụng, xử lý rate limiting với Limiter, và tích hợp authentication bằng OAuth2. Người gặp lỗi 503 khi quá tải do thiếu connection pooling, dẫn đến việc thêm SQLAlchemy connection pool. Bài học quan trọng là production-ready không chỉ là code chạy được, mà còn xử lý được các edge case như số lượng concurrent requests lớn.

Bài viết này giúp bạn hiểu những vấn đề thực tế khi chuyển mô hình từ phòng thí nghiệm lên production.

James Shore: Are You Getting Your Money’s Worth from AI?

Các tổ chức đang áp dụng AI coding tools cần phương pháp đo lường nghiêm ngặt để đánh giá hiệu quả đầu tư thay vì dựa vào trải nghiệm cá nhân hay báo cáo tự đánh giá về năng suất. Một nghiên cứu cho thấy các lập trình viên đã ước tính sai tốc độ cải thiện từ AI lên đến 49%, trong khi một CIO ghi nhận hiệu suất tăng 2.1x nhưng chi phí token lên tới 21,000 USD/tháng. Bài viết chỉ ra việc sử dụng số dòng code hay số pull request để đánh giá năng suất là không đáng tin cậy theo Goodhart's Law. Series bài viết sắp tới sẽ đề cập đến việc đo lường tốc độ giao hàng, tác động tiêu cực như burnout và mô hình hóa kết quả kinh doanh.

Bài này giúp các lập trình viên hiểu cách đo lường hiệu quả thực sự của công cụ AI trong lập trình thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay chỉ số không đáng tin cậy.