Evaluate AI models for observability: o11y-bench joins Fireworks' Specialized Intelligence Index and reaches v1.1

Dynatrace unifies AI Observability ingest across coding agents, OneAgent, and OpenInference

Dynatrace unifies AI Observability ingest across coding agents, OneAgent, and OpenInference.

How to Build an Agentic Development Tech Stack

Bối cảnh xây dựng agentic development tech stack đang trở nên quan trọng khi các hệ thống AI tự chủ ngày càng phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu tích hợp nhiều thành phần như models, orchestration, memory, tools, observability, evaluations, guardrails và testing. Hệ quả là việc thiếu kế hoạch tổng thể dẫn đến hệ thống phức tạp, khó bảo trì và không đảm bảo chất lượng. Điều đáng học là cần có thiết kế hệ thống có cấu trúc, rõ ràng cho từng thành phần để tạo ra nền tảng agent mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Bài này giúp bạn thiết kế hệ thống công cụ phát triển agent hiệu quả với các thành phần then chốt như model, orchestration và bảo mật.

NestJS 12: ESM Packages, Standard Schema Validation and Native Observability

NestJS phiên bản 12 đã chuyển đổi các package core sang ESM và triển khai Standard Schema validation. Thay đổi này giải quyết vấn đề module resolution trong ESM của JavaScript, giúp tăng hiệu suất cho các application lớn. Bản cập nhật cũng CLI và giới thiệu observability SDK để giám sát ứng dụng dễ dàng hơn. Lập trình viên nên đọc bài gốc để biết chi tiết về Standard Schema validation và cách tích hợp observability SDK vào project NestJS hiện tại.

NestJS 12 mang đến những cập nhật quan trọng về ESM, validation schema và khả năng quan sát hệ thống giúp lập trình viên nâng cao hiệu suất và hiệu quả phát triển ứng dụng.

Oxynote: an open source internal wiki with live PostgreSQL query charts

Oxynote is a new open-source internal wiki, licensed under Apache-2.0, built for engineering teams. Pages can embed charts that run live queries against Prometheus, PostgreSQL, MySQL, or MariaDB right next to the explanatory text. Changes to important pages go through a draft, diff, and approval process similar to a pull request. The idea is that live data gives teams a reason to open docs daily, keeping them from going stale. A typical use case is a runbook showing replication lag or slow query counts alongside the steps for handling them. For PostgreSQL, queries run in read-only sessions, optionally against a standby or with default_transaction_read_only enabled.

Tempo 3.1 release: new features for Kafka, TraceQL metrics updates, trace redaction, and more

Tempo 3.1 mang đến những cải thiện đáng kể cho Kafka client, giúp tăng hiệu suất và ổn định khi xử lý tracing data. Phiên bản này cũng bổ sung các tính năng mới cho TraceQL metrics, cho phép truy vấn và phân tích dữ liệu đo lường chi tiết hơn. Hệ quả là người dùng có thể vận hành Tempo dễ dàng hơn và khai thác thông tin sâu sắc từ tracing data. Đặc biệt, tính năng trace redaction giúp bảo mật dữ liệu nhạy cảm bằng cách tự động loại bỏ thông tin quan trọng trước khi lưu trữ.

Tempo 3.1 mang lại nhiều cải tiến quan trọng giúp lập trình viên dễ dàng vận hành và phân tích dữ liệu tracing hiệu quả hơn.

Agent Observability FAQ: Understand the value of monitoring, evaluating, and improving your AI agents

Agent Observability đang trở thành nhu cầu thiết yếu khi các AI agent ngày càng phức tạp và được triển khai rộng rãi. Bài viết giải đáp các câu hỏi về giá trị của việc monitoring, evaluating và improving AI agents, với Grafana Cloud cung cấp công cụ theo dõi hiệu suất. Hệ quả từ việc thiếu observability có thể dẫn đến các lỗi khó phát hiện trong LLM-based agents và giảm trải nghiệm người dùng. Điểm đáng học là cách triển khai observability giúp định lượng được các metric quan trọng như token usage, response time và error rate. Bài gốc cung cấp roadmap cụ thể để xây dựng hệ thống observability hiệu quả cho các agent sử dụng RAG và function calling.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu giá trị của việc giám sát, đánh giá và cải thiện agent AI qua Agent Observability và Grafana Cloud.

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, hiển thị toàn bộ chuỗi khởi động từ systemd, supervisor, shell hay cron cùng thông tin người khởi động, thời gian, nguồn gốc và cảnh báo quan trọng. Có thể chạy dạng tương tác TUI hoặc script với định dạng đầu ra ngắn gọn (--short) hoặc JSON (--json), hỗ trợ đa nền tảng qua một file binary Go tĩnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách khám phá và giải quyết nguyên nhân sâu sắc của các quá trình bất thường, container hoặc dịch vụ chạy trong hệ thống, từ nguồn gốc khởi động đến các cảnh báo quan trọng mà ps, top hoặc lsof không thể cung cấp.

How AI Agents Are Changing API Architecture

AI agents đang định hình lại kiến trúc API với cách tiếp cận mới về bảo mật, quản lý và giám sát. Các agent thông minh như OpenAI Assistant hay Anthropic Claude giúp tự động hóa việc ủy quyền và xác thực, giảm đến 70% lỗi cấu hình thủ công. Hệ quả là hiệu suất API tăng lên 35% nhờ khả năng tối ưu hóa đường đi truy vấn tự động. Điều đáng học là cách integration AI agents không chỉ cải thiện security nhưng còn tạo ra hệ thống API có khả năng tự giải quyết vấn đề, giảm 50% thời gian phản hồi cho các request phức tạp.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI agents đang cách mạng hóa kiến trúc API và các yếu tố liên quan.