One MCP server used 18,000 tokens before doing anything. Here’s the workaround.

Built My Own MCP Server in 80 Lines of Python. Now Claude Knows My Sales Pipeline.

Tác giả đã xây dựng một MCP server chỉ với 80 dòng code Python để tích hợp Claude với hệ thống sales pipeline. Việc sử dụng MCP (Model Context Protocol) cho phép Claude truy cập dữ liệu bán hàng thông qua các công cụ được tự định nghĩa. Server này giúp Claude hiểu được bối cảnh doanh số và có thể truy vấn thông tin từ pipeline một cách hiệu quả. Dự án chứng minh rằng các developer có thể mở rộng khả năng của AI agents một cách nhanh chóng với ít code nhưng hiệu quả cao.

Bài này sẽ hướng dẫn bạn tạo một MCP server Python đơn giản để tích hợp dữ liệu kinh doanh vào Claude.

The AI safety check that runs on a laptop and nearly matched a 35B model

Red Hat đã benchmark các AI guardrails cho prompt injection và content safety. Một classifier 200M parameter đã gần như đạt kết quả tương đương với judge LLM 35B parameter trong phát hiện prompt injection. Trong khi đó, Jev lại vượt trội trong kiểm tra content safety. Kết quả cho thấy các mô hình nhỏ hơn vẫn có thể hiệu quả đáng kể cho các tác vụ AI safety cụ thể. Điều này giúp các developer triển khai AI safety ngay trên thiết bị mà không cần tài nguyên đám mây lớn.

Red Hat đã chứng minh rằng AI guardrails nhỏ gọn có thể hiệu quả tương đương với các mô hình lớn, mang lại giải pháp an toàn thực tế.

Fixing the Verification Gap in the AI-Native SDLC

Flaky tests đang làm giảm niềm tin của developer. Bài viết chỉ ra việc cắt giảm xuống còn 17 PR gate tests giá trị cao đã cải thiện đáng kể độ tin cậy của hệ thống CI/CD. Thời gian merge được rút ngắn đáng kể nhờ loại bỏ các test không cần thiết. Hơn nữa, phương pháp này khôi phục niềm tin của team vào quy trình testing tổng thể. Lập trình viên nên đọc bài gốc để hiểu cách xác định và chọn lọc những test giá trị cao trong AI-Native SDLC.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách cải thiện độ tin cậy của CI/CD và phục hồi niềm tin vào quy trình phát triển AI.

Introducing AgentHub: Booking.com Platform for Modular Travel AI Agents

Booking.com đã phát triển AgentHub, nền tảng để xây dựng các AI agent du lịch dạng module. AgentHub sử dụng GPT-4 và fine-tuning RLHF để tạo ra các agent có khả năng lập kế hoạch chuyến đi phức tạp. Nền tảng này cho phép chia nhỏ các agent chuyên biệt, mỗi agent xử lý một khía cạnh cụ thể như đặt chỗ hoặc gợi ý điểm tham quan. Kết quả là hệ thống có thể xử lý các yêu cầu phức tạp với độ chính xác 85%, cao hơn nhiều so với các phương pháp trước đây. Lập trình viên nên đọc bài để hiểu cách triển khai hệ thống multi-agent với orchestration layer hiệu quả.

AgentHub giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng và quản lý hệ thống AI agents module hóa cho nền tảng du lịch lớn.

Why your coding agent shouldn't be your QA system

Claude Code và Codex có thể tạo test cho Playwright, nhưng QA thực tế cần hơn thế mỗi tuần với hàng trăm pull request. Hệ thống QA cần cơ ra quyết định về độ coverage, quản lý fleet test và chạy agent tự động chứ không chỉ đơn thuần tạo test. Sự khác biệt này cho thấy AI coding assistant chưa thay thế hoàn toàn được QA system do thiếu khả năng ra quyết định chiến lược. Các đội nên sử dụng kết hợp AI cho tự động hóa test nhưng vẫn giữ vai trò giám sát của con người để đảm bảo chất lượng sản phẩm.

Các công cụ lập trình như Claude Code và Codex không thể thay thế hệ thống QA vì chúng thiếu khả năng đưa ra quyết định về phạm vi kiểm tra và chạy kiểm thử tự động.

DESIGN.md vs. Design System MCP: Which Does What?

DESIGN.md mang lại tài liệu thiết kế có thể hoạt động trên mọi công nghệ stack, trong khi …

Instinct brings its AI agent to group chats, even for friends without an account

Instinct cho phép bạn sử dụng AI agent chung trong các nhóm chat ngay cả với bạn bè không tài khoản. Công nghệ này sử dụng cơ chế kiểm soát quyền truy cập riêng biệt, đảm bảo tài khoản cá nhân không bị xâm phạm. Trước khi chia sẻ thông tin hoặc thực hiện hành động, personal agent yêu cầu sự cho phép rõ ràng. Instinct hỗ trợ các tác vụ cụ thể như lập kế hoạch du lịch, tổ chức xe chung và điều phối sự kiện. Giải pháp này mở rộng phạm vi sử dụng AI agent từ cá nhân sang cộng đồng một cách an toàn.

Instinct giới thiệu tính năng nhóm chat cho phép bạn sử dụng AI agent cùng bạn bè ngay cả khi họ chưa có tài khoản.

AI Agents Need Memory: Building Persistent Memory for Agentforce

Agentforce Memory cung cấp giải pháp lưu trữ bền vững cho AI agents, giải quyết vấn đề trí tuệ nhân tạo thiếu bộ nhớ dài hạn. Công nghệ sử dụng semantic retrieval để tổ chức thông tin, kết hợp với bounded context để giới hạn không gian xử lý và pre-orchestration để chuẩn bị trước quy trình. Hệ quả giúp agents duy trì ngữ cảnh qua nhiều phiên tương tác mà không ảnh hưởng đến trust score hay hiệu năng. Quan trọng hơn, giải pháp này cho phép agents học từ trải nghiệm trước đó như con người thực sự.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng bộ nhớ bền vững cho AI Agentforce mà không làm giảm độ tin cậy.