Google Gemini could soon get full access to your Mac’s files, apps and the web

Passing User Identity safely across Agents and Enterprise Systems

Trong môi trường doanh nghiệp, AI agents thường truy cập các hệ thống downstream thay mặt người dùng. Vấn đề kỹ thuật nằm ở việc truyền token xác thực an toàn qua nhiều thành phần kiến trúc khác nhau từ client login, ứng dụng tùy chỉnh đến identity providers, agent runtimes, tool implementations và hệ thống doanh nghiệp. Hệ quả nếu không xử lý đúng là rủi ro bảo mật và mất khả năng kiểm soát truy cập. Bài viết trình bày giải pháp kỹ thuật cụ thể cho việc propagating identity tokens toàn hệ thống. Các lập trình viên làm việc với AI agents trong môi trường doanh nghiệp nên tham khảo để hiểu rõ implementation details.

Bài viết giúp lập trình viên hiểu cách truyền nhận dạng người dùng an toàn giữa các tác nhân và hệ thống doanh nghiệp.

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi …

Git 3.0's upcoming SHA-256 default will be a costly mistake

Git 3.0 đang chuẩn bị chuyển sang sử dụng SHA-256 làm thuật toán hash mặc định, gây ra …

One does not simply defend agentically

Trong bối cảnh chiến tranh mạng ngày càng phức tạp, các công cụ agentic defence đang trở thành yếu tố then chốt. Tuy nhiên, defenders không thể triển khai AI giống như attackers do hạn chế về dữ liệu và tính linh hoạt. Nghiên cứu chỉ ra rằng sử dụng kết hợp LLMs với reinforcement learning giúp tăng 40% hiệu quả phát hiện mối đe dọa. Điều này cho thấy defenders cần tận dụng các kỹ thuật mới như prompt engineering và fine-tuning để tối ưu hóa hiệu suất. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu về cách biến agentic defence thành vũ khí lợi hại cho phía phòng thủ.

Bài này giúp người đọc hiểu cách tận dụng hiệu quả agentic cyber defence để tăng cường bảo mật trong khi kẻ tấn công đã áp dụng AI mạnh mẽ.

Pizza Bot: Open-Source Inbox for Background AI Agents

Tại AWS, các nhà phát triển vừa công khai mã nguồn Pizza Bot, một ứng dụng tự lưu trữ được thiết kế để cho phép các AI agents chạy tác vụ nền và trả kết quả qua giao diện inbox-style. Giải pháp này giải quyết vấn đề kết nối giữa AI agents và người dùng một cách hiệu quả trong các ứng dụng web. Pizza Bot sử dụng WebSocket để giao tiếp thời gian thực giữa client và server, cùng với backend built trên Python và FastAPI. Đáng học hỏi là cách kiến trúc này giúp tách biệt xử lý AI agents khỏi giao diện người dùng, cải thiện trải nghiệm và giảm độ trễ. Đây là lựa chọn thay thế hữu ích cho các ứng dụng cần tích hợp AI agents với tính riêng tư và kiểm soát cao hơn.

Lập trình viên muốn tự động hóa quy trình làm việc và tích hợp các AI agents vào hệ thống của mình sẽ tìm hiểu Pizza Bot để xây dựng một giải pháp tự động hóa mở rộng, đơn giản và hiệu quả mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.

Architecting with LLMs: use plain old code when you can, LLMs when you must

Khi thiết kế hệ thống với LLM, hãy sử dụng plain old code (POC) cho các tính năng có thể …

Agents have made CI the bottleneck. Faster pipelines are the wrong fix.

Agents tại Anthropic đã làm tăng khối lượng job CI lên 25 lần, biến nó thành trở ngại chính. Giải pháp tăng tốc pipeline vẫn chưa khắc phục được vấn đề cốt lõi vì chúng chỉ kiểm tra repository chứ không phải hệ thống phân tán mà hệ thống phải tương tác. Sự gia tăng job CI này cho thấy mô hình truyền thống không còn phù hợp với quy mô và độ phức tạp hiện tại. Cần tư duy lại về cách thiết kế CI/CD để kiểm tra toàn hệ thống, không chỉ là code đơn thuần. Bài này có giá trị cho lập trình viên làm việc với các hệ thống lớn và phân tán.

Đọc bài này giúp bạn hiểu tại sao tối ưu CI bằng cách tăng tốc pipeline không giải quyết được vấn đề khi agents làm tăng khối lượng công việc lên gấp 25 lần.