How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

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 …

GitHub agentic workflows and Renovate

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

Velocity: Why the Best Software Architects Move the Slowest

Sử dụng LLM và AI agents giúp tăng tốc độ sản xuất phần mềm đáng kể, nhưng cũng kéo theo …

Why Your Agent Remembers Everything and Understands Nothing

Bài viết bàn về việc xây dựng lớp nhận diện mẫu (pattern recognition layer) để lưu trữ bộ nhớ trong môi trường sản xuất, nhằm giải quyết vấn đề các agent (tác nhân AI) ghi nhớ dữ liệu nhưng không hiểu được ngữ cảnh hay ý nghĩa sâu xa.

Những kiến thức về thiết kế lớp nhận diện mẫu cho bộ nhớ trong sản phẩm sẽ giúp bạn hiểu cách xây dựng hệ thống nhớ hiệu quả, tránh rủi ro về độ tin cậy và hiệu suất khi ứng dụng AI vào thực tế.

What Building AI Agents Inside a Production Startup Taught Me About the Future of the Web

Các cuộc thảo luận hiện nay về độ tin cậy của AI agents thường xem chúng như một nhóm đồng nhất, nhưng thực tế mỗi agent có đặc điểm và mức độ tin cậy khác nhau.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách các AI agent khác nhau trong thực tế startup—không chỉ là công nghệ đơn giản—có thể thay đổi cách bạn xây dựng ứng dụng, tối ưu hóa quy trình và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn khi ứng dụng được đưa vào sản phẩm thực tế.

New ways to learn and teach with ChatGPT Work and Codex

Các plugin giáo dục mới cho ChatGPT Work và Codex hỗ trợ giáo viên, giảng viên và sinh viên từ cấp 2 đến đại học trong việc học tập, giảng dạy, nghiên cứu và phát triển.

Lập trình viên nên đọc bài này vì nó giới thiệu cách sử dụng ChatGPT và Codex không chỉ là công cụ hỗ trợ viết mã mà còn là công cụ giáo dục tiên tiến giúp học tập, nghiên cứu và phát triển kỹ năng lập trình hiệu quả hơn thông qua các plugin mới dành cho giáo viên và sinh viên.

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.