Customer Experience (CX) Agents in Production: Lessons from Lyft, Vodafone, and LATAM Airlines

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

APM truyền thống không thể giải thích lý do agent AI liên tục đặt cùng một câu hỏi ba lần trong khi tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn bình thường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường khả năng quan sát cho các hệ thống AI, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn khi các hành vi bất thường—như lặp đi lặp lại—không thể phát hiện bằng cách chỉ theo dõi thời gian hoặc hiệu suất chung.

China champions open AI to the world. In private, it’s afraid of one closed American model.

Trung Quốc ủng hộ AI mã nguồn mở toàn cầu nhưng ngầm lo ngại mô hình đóng "Mythos" của Anthropic mà họ không thể tiếp cận, ngay trước thềm cuộc gặp giữa Tập Cận Bình và Trump.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về chiến lược cạnh tranh công nghệ của Trung Quốc trong AI, từ đó phân tích những rủi ro về độc quyền và sự phụ thuộc vào các mô hình AI của Mỹ như Mythos, ảnh hưởng đến tương lai của ngành công nghệ và ứng dụng thực tế trong công việc.

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.

Deep dive on new AI-powered database agents

Bài viết giới thiệu các tác nhân (agents) vận hành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, giúp thiết lập, triển khai và quản lý các dịch vụ AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu cloud với các công nghệ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng xử lý cho các ứng dụng quy mô lớn.

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

My Obsidian vault is now the shared memory for Claude Code, Codex, and my local LLM

Bộ nhớ Obsidian của tác giả giờ đây đóng vai trò là bộ não chung cho tất cả các công cụ AI mà ông sử dụng, bao gồm Claude Code, Codex và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cục bộ.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp Obsidian với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude và Codex để tạo ra một hệ sinh thái tư duy hiệu quả, giúp tối ưu hóa việc lưu trữ, tổ chức và tương tác với dữ liệu mã nguồn, ý tưởng và kiến thức kỹ thuật một cách đồng bộ.

GitHub agentic workflows and Renovate

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