How to Build an Agentic Development Tech Stack

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai …

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin …

Edi Life OS: Self-Hosted Personal Dashboard with MCP

Edi Life OS là một nền tảng dashboard cá nhân tự host kết hợp thói quen, mục tiêu, Kanban …

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.

JetBrains Thinkrail

JetBrains Thinkrail là một lightweight IDE tùy biến tự động theo style làm việc của lập trình viên. Công nghệ này hỗ trợ vibe code với pi thông qua giao diện linh hoạt. Hệ quả là lập trình viên có trải nghiệm coding mượt mà hơn với công cụ cá nhân hóa. Jetbrains áp dụng AI để phân tích habit code và tối ưu hóa môi trường làm việc. Bạn nên đọc bài gốc để hiểu rõ hơn về cơ chế hoạt động của Thinkrail và cách nó khác biệt với các IDE truyền thống.

JetBrains Thinkrail giúp lập trình viên trải nghiệm mã hóa trong môi trường IDE nhẹ nhàng, tùy biến theo phong cách làm việc riêng.

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.

A deep dive into OpenSEO

OpenSEO là nền tảng SEO tổng hợp sử dụng Cloudflare Workers để xử lý request và lưu trữ dữ liệu hiệu quả. Công nghệ cốt lõi gồm SEO data APIs, audit crawler và MCP tools giúp thu thập thông tin website toàn diện. Hệ thống AI agents xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra chiến lược tối ưu SEO. Storage layer tự cho phép linh hoạt nhưng đòi hỏi cân nhắc trade-off giữa hiệu năng và chi phí self-hosting.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách thiết kế và triển khai một hệ thống SEO phức tạp với các thành phần hiện đại như Cloudflare Workers và AI agents.

OpenTodo: Self-Hosted To-Do App (Docker Guide)

OpenTodo là ứng dụng quản lý tác vụ self-hosted giúp bạn kiểm soát công việc trên máy chủ riêng. Cài đặt OpenTodo với Docker khá đơn giản, ứng dụng này hỗ trợ danh sách chia sẻ, đồng bộ hóa và sao lưu mà không cần kết nối internet. Là một giải pháp offline-first, ứng dụng đảm bảo bảo mật dữ liệu cá nhân bằng cách lưu trữ mọi thứ trên máy chủ của bạn. Với tính năng miễn phí và mã nguồn mở, OpenTodo là lựa chọn thay thế tốt cho các dịch vụ cloud-based như Todoist hay Microsoft To Do.

Tự cài đặt và quản lý ứng dụng công việc OpenTodo trên máy chủ riêng của bạn với hướng dẫn Docker chi tiết.