Introducing llamafile

Agentic AI in 2026: What Every Developer Needs to Know About Autonomous Agents

Agentic AI năm 2026 tập trung vào các tác nhân tự chủ, nhưng tài liệu hướng dẫn dành cho nhà phát triển còn hạn chế. Bài viết cung cấp khái niệm và hướng dẫn thực hành, đặc biệt là những giải thích kèm theo ngữ cảnh code.

Một lập trình viên nên đọc bài này vì nó cung cấp kiến thức thực tế về Agentic AI—công nghệ tự động hóa logic và hành động độc lập—với ví dụ code và ứng dụng cụ thể, giúp bạn hiểu cách tích hợp và xây dựng các hệ thống tự động hóa thông minh trong dự án của mình trước khi nó trở thành tiêu chuẩn năm 2026.

Capptivo: Free open-source screen recorder & demo editor

Capptivo là công cụ ghi màn hình và chỉnh sửa demo miễn phí, mã nguồn mở dành cho macOS …

Herdr is joining Y Combinator. The runtime stays open. — Herdr blog

Herdr tham gia chương trình Y Combinator với runtime Apache-2.0 vẫn được duy trì mã nguồn mở. Số tiền đầu tư sẽ được sử dụng cho mục đích cụ thể.

Là một lập trình viên muốn phát triển ứng dụng hoặc giải quyết vấn đề thực tế, bài viết này giúp bạn hiểu rõ về Herdr, một công cụ runtime open-source có thể tiết kiệm thời gian và chi phí phát triển bằng cách cung cấp môi trường chạy độc lập, đặc biệt hữu ích khi cần tích hợp nhiều ngôn ngữ hoặc giải pháp cloud.

Stop Calling It AI Testing—It’s Time for AI Validation Engineering

Doanh nghiệp vẫn liên tục đưa hệ thống AI qua quy trình QA nhưng vẫn gặp thất bại khi triển khai thực tế, buộc phải thay đổi cách tiếp cận bằng khái niệm mới là AI Validation Engineering.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chuyển từ kiểm thử truyền thống sang kiểm định chính xác tính đáng tin cậy của AI—vì chỉ với các quy trình QA thông thường, hệ thống AI vẫn có thể thất bại nghiêm trọng trong thực tế, gây ra những hậu quả khó khắc phục.

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.

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 …

GitHub has alternatives, but no replacement

Codeberg cấm dự án chủ yếu chứa code do AI sinh ra, nhưng nhiều người thất vọng vì không …

What is Tool Calling?

Tool calling cho phép mô hình AI lựa chọn và vận hành tài nguyên phù hợp cho một nhiệm vụ. Databricks hỗ trợ các tác nhân (agents) tool-calling có kiểm soát.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Tool Calling giúp AI tự động hóa và tối ưu hóa công việc phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, và tích hợp các công cụ chuyên dụng trong DevOps, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất trong dự án.