Coding agents are scaling fast. How do teams keep up?

GitHub agentic workflows and Renovate

Renovate là công cụ quét repository, phát hiện phiên bản package lỗi thời và tự động mở …

Why Your Agent Remembers Everything and Understands Nothing

Bài viết bàn về việc xây dựng lớp nhận diện mẫu (pattern recognition layer) để lưu trữ bộ nhớ trong môi trường sản xuất, nhằm giải quyết vấn đề các agent (tác nhân AI) ghi nhớ dữ liệu nhưng không hiểu được ngữ cảnh hay ý nghĩa sâu xa.

Những kiến thức về thiết kế lớp nhận diện mẫu cho bộ nhớ trong sản phẩm sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng hệ thống nhớ hiệu quả, tránh rủi ro về độ tin cậy và hiệu suất khi ứng dụng AI vào thực tế.

What Building AI Agents Inside a Production Startup Taught Me About the Future of the Web

Các cuộc thảo luận hiện nay về độ tin cậy của AI agents thường xem chúng như một nhóm đồng nhất, nhưng thực tế mỗi agent có đặc điểm và mức độ tin cậy khác nhau.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent khác nhau trong thực tế startup—không chỉ là công nghệ đơn giản—có thể thay đổi cách bạn xây dựng ứng dụng, tối ưu hóa quy trình và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn khi ứng dụng được đưa vào sản phẩm thực tế.

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.

My Journey into DevOps: Learning Linux, Git, GitHub & My First Docker Container

Bài viết chia sẻ hành trình học DevOps của tác giả, tập trung vào Linux, Git, GitHub và lần đầu tiên sử dụng Docker container, nhấn mạnh sự khác biệt giữa học lý thuyết và ứng dụng thực tế trong xây dựng phần mềm.

Là người mới bắt đầu hoặc muốn mở rộng kiến thức về DevOps, bài này giúp bạn hiểu rõ cách chuyển từ lý thuyết sang thực hành với các công cụ cơ bản như Linux, Git/GitHub và Docker, từ đó nhanh chóng xây dựng được nền tảng thực tế để triển khai dự án.

New ways to learn and teach with ChatGPT Work and Codex

Các plugin giáo dục mới cho ChatGPT Work và Codex hỗ trợ giáo viên, giảng viên và sinh viên từ cấp 2 đến đại học trong việc học tập, giảng dạy, nghiên cứu và phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giới thiệu cách sử dụng ChatGPT và Codex không chỉ là công cụ hỗ trợ viết mã mà còn là công cụ giáo dục tiên tiến giúp học tập, nghiên cứu và phát triển kỹ năng lập trình hiệu quả hơn thông qua các plugin mới dành cho giáo viên và sinh viên.

AI vulnerability triage: Bug bounty reports at $2 each — Elastic Security Labs

Elastic Security Labs đã phát triển một quy trình làm việc dựa trên AI (agentic workflow) để sàng lọc báo cáo lỗ hổng từ chương trình bug bounty với chi phí chỉ khoảng 2 USD mỗi báo cáo, đạt độ chính xác 85% so với phân tích thủ công. Bài viết cũng đề cập đến kiến trúc, mô hình mối đe dọa (threat model) và kết quả triển khai.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI hiện đại có thể tự động hóa và tối ưu hóa quá trình phát hiện lỗ hổng an ninh, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các dự án bảo mật mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.