It Could Work! But Should We Build It?

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead

Stop Asking ChatGPT to Write Your Code. Ask It This Instead Learning to code is frustrating. Nobody warns you how frustrating. You watch the tutorials. You read the docs. You follow along with every …

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We

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 thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.

Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.

The Model Never Runs Your Code

The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …

EP230: RAG vs Agentic RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agentic RAG là hai phương pháp xử lý thông tin khác nhau trong lĩnh vực AI. RAG hoạt động bằng cách truy vấn vector database để tìm thông tin liên quan trước khi tạo câu trả lời, ví dụ như với vector database có thể chứa hàng triệu document embeddings. Agentic RAG thêm vào một agent có khả năng tự suy luận, cho phép hệ thống tự động xác định cần tìm thêm thông tin hay không, như trường hợp của OpenAI's GPT-4 với function calling. Sự khác biệt chính là Agentic RAG có khả năng tự chủ trong việc quyết định cần làm gì tiếp theo thay vì chỉ phụ thuộc vào kết quả truy vấn ban đầu. Đây là kiến thức quan trọng để hiểu sự tiến hóa từ RAG cơ bản đến các hệ thống thông minh hơn có khả năng tự điều chỉnh.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ sự khác biệt cơ bản giữa RAG và Agentic RAG để áp dụng hiệu quả vào các dự án AI.

Colorfigures

Colorfigures là một AI skill có khả năng tạo ra hình ảnh 3D isometric của các đồ vật hàng …

How Uber Built A Gateway For AI Agents To Access Tools

In this article, we’ll look at how Uber built this gateway in detail.

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 và quản lý tài chính, tùy chọn thêm server Model Context Protocol. Nó được xây dựng bằng PHP và MySQL, chạy hoàn toàn trên server của người dùng. Giao diện đơn giản với các module chức năng được tùy biến linh hoạt. Người dùng có thể kết nối với các AI tools hỗ trợ qua MCP để tự động hóa quy trình cá nhân. Đây là lựa chọn phù hợp cho ai muốn kiểm soát dữ liệu cá nhân mà không phụ thuộc vào dịch vụ cloud.

Edi Life OS giúp bạn quản lý toàn bộ cuộc sống từ thói quen đến tài chính trong một hệ thống tự lưu trữ tiện lợi.