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

I shipped an AI Agent. It broke in 3 days. Here’s the eval I should have written first.

Một kỹ sư AI junior chia sẻ kinh nghiệm khi AI Agent của anh ấy hoạt động được 3 ngày thì bị lỗi, và đề xuất nên viết sớm quy trình đánh giá (eval) kỹ lưỡng hơn để ngăn chặn vấn đề từ giai đoạn phát triển.

Bài viết giúp lập trình viên AI hiểu cách chuyển từ dự án đơn giản trên máy cá nhân sang hệ thống thực tế, tránh những lỗi thường gặp khiến sản phẩm không hoạt động như mong đợi trong môi trường sản xuất.

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.

Noisy Neighbors, Not Bad Tenants: Can your AI SRE tool Tell the Difference?

AI SRE tool có thể nhầm lẫn giữa "noisy neighbors" (hàng xóm ồn ào) và "bad tenants" (người thuê xấu) nếu không nhận biết và thông báo lỗi. Nghiên cứu phát hiện 3 lỗi trong công cụ này.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI trong quản lý dịch vụ (SRE) có thể nhầm lẫn cảnh báo về lỗi hệ thống với các vấn đề tạm thời như tiếng ồn mạng, giúp họ tránh phản ứng quá mức với các cảnh báo không đáng.

witr: Why is this running? Trace process, port, container or file

witr là công cụ truy vết nguyên nhân của tiến trình, port, container hay file đang chạy …

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.

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.

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.

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.