Practical Loop Engineering

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

Triage role users or higher can now archive pull requests

GitHub đã mở tính năng archive/unarchive pull requests cho người dùng có vai trò triage hoặc cao hơn, trước đây chỉ dành cho admin. Việc archive sẽ tự động đóng pull request và khóa cuộc trò chuyện, ngăn chặn bình luận mới, reactions và comments tự động. Unarchive sẽ khôi phục khả năng bình luận nhưng không mở lại pull request đã archive. Pull request bị archive vẫn hiển thị với admin nhưng ẩn với công chúng, giúp quản lý repository hiệu quả hơn.

Bài viết cập nhật về quyền hạn mới cho vai trò Triage và cao hơn khi có thể lưu trữ và khôi phục pull requests, mở rộng khả năng quản lý không chỉ dành riêng cho admin repository.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện …

Production-grade LLMs and agents: a field guide

Bối cảnh là việc triển khai production-grade LLMs và agents từ demo sang hệ thống đáng tin cậy. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu mô trường thức cho việc đánh giá và phát triển hệ thống LLM agents. Hệ quả là nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc scaling các solution LLM agents. Điều đáng học là bài viết cung cấp maturity model với 4 layers (Foundation, Orchestration, Autonomy, Evolution) để tự đánh giá và định hướng phát triển. Bài còn đi sâu vào từng layer với các practice và tool cụ thể như LangChain, Autogen, DSPy.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống LLM và agent từ thử nghiệm thành giải pháp thực tế đáng tin cậy.

Sandboxes are a durability problem

Inngest Sandboxes hiện đang trong giai đoạn open beta cho các gói Pro trở lên, cung cấp các microVM được cô lập mà bạn tạo làm bước bên trong các hàm hiện có. Đây là giải pháp kỹ thuật giải quyết vấn đề độ bền khi các container tiếp tục chạy và tính phí trong thời gian chờ, giúp giảm chi phí đáng kể. Bằng cách pause sandbox cùng với run, Inngest đảm bảo không có tài nguyên nào bị lãng phí khi hệ thống chờ đợi. Điều đáng học hỏi là cách tiếp cận isolation tại cấp độ function step thay vì toàn bộ workflow, cho phép kiểm thử chi tiết từng phần logic với chi phí tối ưu.

Sandboxes giúp lập trình viên tạo các môi trường lập trình cô lập bên trong hàm hiện tại, đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm chi phí khi chờ xử lý.

I gave a coding agent my old Bash scripts, and it turned them into one tool I actually use

Tác giả đã cung cấp các script Bash cũ của mình cho một coding agent, kết quả là một công cụ duy nhất có tên File Manager's manager được tạo ra. Các script Bash ban đầu không có cấu trúc và khó bảo trì, nhưng AI đã tự động refactor chúng thành một ứng dụng thống nhất. Công cụ mới được xây dựng bằng Python và sử dụng các thư viện như Click và Rich để tạo giao diện command-line thân thiện. Việc này cho thấy tiềm năng của AI trong việc tái cấu trúc code và tạo ra các công cụ hữu ích từ các đoạn script nhỏ lẻ.

Bài viết này cho thấy cách AI có thể biến tập lệnh cũ thành công cụ hữu ích, tiết kiệm thời gian phát triển.

Building Reliable Data Analytics Agents: Lessons from the KDD Cup

Bối cảnh của KDD Cup 2026 đưa ra bài toán thiết kế các data analytics agents với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc quản lý stateful operations và xử lý dữ liệu lớn trên nền tảng constrained environments như LLMs. Hệ quả chính là hệ thống KGMON đạt được độ chính xác cao trong các tác vụ phân tích phức tạp với chi phí tính toán tối ưu. Bài viết cung cấp những bài học thực tế về cách tối ưu hóa prompt engineering và kết hợp với traditional ML để tăng độ tin cậy. Điều đáng học là việc thiết kế kiến trúc agent với khả năng khôi phục trạng thái và xử lý lỗi hiệu quả, cho thấy tầm quan trọng của fail-safe mechanisms trong hệ thống production.

Bài viết này chia sẻ bài thực tế từ KGMON tại KDD Cup 2026 về cách xây dựng tác nhân phân tích dữ liệu đáng tin cậy với công cụ hạn chế và trạng thái liên tục.

The hardest parts about agents can’t fit on a billboard

Tại MongoDB.local NYC, cuộc trò chuyện với Max Marcon của MongoDB đã tiết lộ rằng yếu tố quan trọng nhất giúp nâng cao khả năng của agents là context. Các agent hiện đại gặp khó khăn khi xử lý lượng lớn thông tin không được cấu trúc, đòi hỏi các cơ chế context window hiệu quả hơn như trong các framework LangChain hay LlamaIndex. Việc mở rộng context window lên tới 100K tokens giúp agent duy trì trạng thái hội thoại và phân tích dữ liệu phức tạp mà không bị mất mát thông tin quan trọng. Các công ty đang đầu tư mạnh vào kỹ thuật indexing và retrieval để tối ưu hóa việc truy xuất context, đây là bài học quý cho ai xây dựng hệ thống agent tiên tiến.

Bài viết giải thích tại sao bối cảnh là yếu tố quyết định giúp nâng cao năng lực của các agents trong lập trình.