Creating Swiss Franc stablecoins with Google Cloud Universal Ledger

Alphabet’s AI commitments pass $1tn, its quarterly filing shows

Alphabet commitments include $924bn of purchases. Its filing says AI agents have taken ‘actions outside of their intended scope’ in testing.

How to Apply Secure By Design Practices To Money Software

Bối cảnh của bài viết chia sẻ hai bài học quan trọng từ một cuốn sách bảo mật chuyên ngành. Nguyên nhân kỹ thuật là các nguyên tắc Secure By Design áp dụng cho phần mềm tài chính không chỉ liên quan đến bảo mật mà còn về kiến trúc hệ thống và quản lý rủi ro. Hệ quả là việc áp dụng những nguyên tắc này giúp giảm thiểu lỗ hổng và tăng độ tin cậy của hệ thống. Điều đáng học là các phương pháp như Zero Trust, Defense in Depth và Threat Modeling có thể ứng dụng hiệu quả ngay cả khi bạn không phải chuyên gia bảo mật.

Hai bài học từ sách bảo mật giúp bạn viết phần mềm tài chính an toàn hơn mà không cần chuyên sâu về bảo mật.

Dayjob: Tax – evaluating AI agents on 50 professional tax assignments

DAYJOB: Tax evaluates AI agents across 50 realistic tax environments, testing their ability to navigate messy records, exercise professional judgment, and deliver reliable tax work.

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down?

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down? Ever had that mini panic attack when an app you have money in won’t open? Now imagine you’ve got ₱50,000 sitting in an online …

Google’s Data Agent Kit Hits GA, Splitting Agent Guardrails Between Skills and IAM

Google đã chính thức ra mắt Data Agent Kit, bộ công cụ miễn phí gồm 37 kỹ năng open-source kết nối các agent mã nguồn với hơn 15 dịch vụ Google Data Cloud. Kit này sử dụng MCP (Model Context Protocol) để tạo cầu nối giữa các agent mã nguồn và nền tảng dữ liệu của Google. Hệ quả là hai loại guardrail tách biệt được áp dụng: một cho kỹ năng và một cho IAM (Identity and Access Management). Lập trình viên nên xem xét giải pháp này khi cần xây dựng agent mã nguồn có khả năng truy cập và xử lý dữ liệu trong hệ sinh thái Google Cloud một cách an toàn và kiểm soát được.

Bài viết này cung cấp thông tin mới nhất về Google Data Agent Kit giúp lập trình viên hiểu cách kết nối agent mã nguồn với các dịch vụ Google Data Cloud.

Agentic Credit Analysis

Bối cảnh ngành tài chính đang đối mặt với áp lực giảm thời gian xét duyệt tín dụng và tăng tính chính xác trong quyết định. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ việc phát triển agentic pipeline có khả năng phân tích báo cáo tài chính tự động, sử dụng Large Language Model (LLM) kết hợp với tool calling để xử lý và trích xuất dữ liệu từ các financial statements. Hệ quả là hệ thống có thể đưa ra quyết định tín dụng tự động chỉ trong vài phút thay vì hàng ngày như quy trình truyền thống, đồng thời giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Điều đáng học là cách kết hợp retrieval-augmented generation (RAG) với tool calling giúp hệ thống không chỉ phân tích mà còn tự động xác minh tính xác thực của dữ liệu tài chính, tạo ra một giải pháp credit analysis đáng tin cậy và hiệu quả.

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống pipeline agentic tự động đưa ra quyết định tín dụng từ báo cáo tài chính.

The Foundations of Scalable AI

Bối cảnh của một hệ thống AI mở rộng đòi hỏi sự kết hợp giữa data, engineering, platforms, operating models và governance. Nguyên nhân kỹ thuật là trong môi trường bị quản lý chặt chẽ, cần một nền tảng vững chắc cho các agentic capabilities. Hệ quả nếu không xây dựng tốt sẽ khiến hệ thống không thể mở rộng quy mô và đạt được hiệu suất tối ưu. Điều đáng học là bài viết khám phá cách triển khai có trách nhiệm và đáng tin cậy cho các hệ thống AI tiên tiến. Việc hiểu rõ những nền tảng này là thiết yếu cho các lập trình viên làm việc với các hệ thống AI phức tạp.

Bài viết cung cấp kiến thức thiết yếu để xây dựng nền tảng AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy trong môi trường quy định chặt chẽ.

Knowledge Catalog: self-learning context enrichment for AI agents

Knowledge Catalog giới thiệu cơ chế self-learning enrichment giúp các AI agent cập nhật ngữ cảnh tự động khi định nghĩa thay đổi. Công nghệ này sử dụng kiến thức có sẵn trong Knowledge Catalog để tự động phát hiện và cập nhật các thay đổi trong định nghĩa, thay vì yêu cầu cập nhật thủ công. Theo nhà cung cấp, giải pháp này giúp giảm 70% chi phí vận hành và tăng tốc độ xử lý của AI agent lên đến 50%. Các lập trình viên nên xem xét áp dụng Knowledge Catalog để giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc cập nhật thủ công ngữ cảnh, đặc biệt trong các hệ thống có dữ liệu thường xuyên thay đổi.

Tự học cập nhật ngữ cảnh Knowledge Catalog giúp AI agent chính xác hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí khi định nghĩa thay đổi.