If you run search ads for your business, you know the routine. Log in, check what each campaign spent yesterday, pause the keywords that are burning money, r...
Nguồn: https://apievangelist.com/2026/11/08/manage-campaigns-keywords-and-ad-reports-automatically-with-google-ads. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửRAG (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.
OAuth and OIDC go beyond the login button. Learn why your identity layer is the control plane for API security and how to run it well.
Vercel MCP now accepts Client ID Metadata Documents (CIMD) as OAuth client IDs, so MCP clients connect without pre-registration or allowlisting.
OAuth 2.0 là framework tiêu chuẩn cho ủy quyền truy cập, sử dụng các thành phần như Authorization Server, Bearer Tokens, PKCE và các loại "grant" khác nhau. Mặc dù nhiều nhà phát triển nắm vững thuật ngữ, nhưng việc triển khai thực tế thường gặp khó khăn do sự phức tạp của luồng ủy quyền.
Lập trình viên backend nên đọc bài này để hiểu rõ cách OAuth 2.0 thực sự vận hành trong thực tế, tránh nhầm lẫn giữa lý thuyết và ứng dụng thực tế, từ đó xây dựng các giải pháp bảo mật và giao tiếp API hiệu quả hơn.
Microsoft vừa ra mắt MCP C# SDK 2.0 với tính năng stateless HTTP server mặc định, phù hợp với phiên bản 2026-07-28 của Model Context Protocol. Bản cập nhật này thay đổi từ stateful sang stateless bằng cách sử dụng standardized routing headers để theo dõi các request và response. Sự thay đổi này giúp giảm tải cho server và tăng khả năng mở rộng của ứng dụng. Điều đáng học là cách Microsoft giải quyết bài toán statefulness trong môi trường phân tán mà không làm giảm hiệu năng tổng thể.
Phiên bản MCP C# SDK 2.0 mang lại tính không trạng thái mặc định và tiêu chuẩn hóa tiêu định tuyến, giúp lập trình viên xây dựng ứng dụng hiệu quả hơn.
Cập nhật mới nhất về lộ trình MCP (Model Context Protocol) mô tả những trọng điểm sẽ được tập trung vào trong các phiên bản specification sắp tới. Nguyên nhân kỹ thuật đằng sau việc điều chỉnh lộ trình là nhu cầu chuẩn hoá cách mô hình AI trao đổi và lưu trữ context giữa các hệ thống khác nhau, đồng thời giải quyết các vấn đề về phiên bản và bảo mật. Hệ quả của việc công bố rõ ràng cácfocus area là các nhà phát triển có thể lập kế hoạch tích hợp sớm, giảm thiểu rủi ro khi các tính năng mới được ra mắt. Điều đáng học từ bản cập nhật này là việc theo dõi lộ trình chuẩn giúp đội ngũ xác định ưu tiên đầu tư và tránh bỏ lỡ những thay đổi quan trọng trong môi trường AI. Vì vậy, nếu bạn đang cân nhắc đọc bài gốc, nó cung cấp cái nhìn cụ thể về hướng phát triển của MCP trong thời gian gần nhất.
Bài viết này giúp lập trình viên nắm rõ lộ trình và định hướng cập nhật cho MCP trong các bản phát hành tiếp theo.
Supabase ứng dụng hiện có thể triển khai MCP server riêng, giải quyết vấn đề mỗi tool call chạy dưới quyền user đã đăng nhập. Giải pháp kỹ thuật tận dụng Row Level Security (RLS) có sẵn để kiểm soát truy cập của mỗi agent. Hệ quả là tăng cường bảo mật bằng cách tự động áp dụng các quy định RLS lên mọi request từ MCP server. Điều đáng học là cơ chế này giúp đơn giản hóa việc quản lý quyền truy cập mà không cần thiết lập thêm permission layer mới. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích khi xây dựng các AI agent cần tương tác với database Supabase một cách an toàn.
Bài này giúp bạn tận dụng RLS hiện có để bảo mật Supabase app khi triển khai MCP server.
Bối cảnh: Việc bảo mật AI agent bên thứ ba trong các quy trình multi-hop trở nên quan trọng khi quyền truy cập cần được kiểm soát chặt chẽ. Nguyên nhân kỹ thuật: Auth0 Strict Mode kết hợp với CIMD (Client Initiated Mutual Discovery) và RFC 8693 Token Exchange giúp duy trì một permission ceiling cố định, ngăn chặn sự leo thang quyền tự động. Hệ quả: Giải pháp này đảm bảo rằng các AI agent không thể vượt ra khỏi phạm vi quyền được cấp ban đầu, kể cả khi kết nối qua nhiều hops. Điều đáng học: Bài viết cung cấp triển khai cụ thể cách sử dụng Auth0 và token exchange để bảo vệ hệ thống AI agent với một permission model không đổi, rất hữu ích cho các hệ thống microservices phức tạp.
Bài hướng dẫn này giúp lập trình viên bảo mật tác nhân AI bằng Auth0 và kiểm soát quyền truy cập chặt chẽ qua nhiều lớp.
Đang tải bình luận…