Production-grade LLMs and agents: a field guide

Next.js 16.4

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

How Netflix Taught an LLM to Recommend Movies So That You Keep Watching

Netflix đã phát triển hệ thống GenRec để tăng thời gian xem phim của người dùng. …

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 …

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.

Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day

Đối mặt với khối lượng 8 triệu job mỗi ngày, team Spark đã triển khai execution telemetry để giám sát tài nguyên hệ thống. Phân tích dữ liệu telemetry giúp phát hiện hiệu quả các executor idle chiếm tới 30% tổng tài nguyên phân bổ. Việc tối ưu hóa này giảm đáng kể chi phí compute trong khi vẫn đảm bảo performance và reliability của hệ thống. Các bài học rút ra có thể áp dụng để tối ưu hóa cluster resource allocation trong các môi trường production sử dụng Spark.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa tài nguyên Apache Spark bằng cách chẩn đoán executor rảnh và giảm chi phí tính toán dựa trên dữ liệu từ tám triệu job mỗi ngày.

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.

Bag of Decisions Reranker

Bối cảnh nghiên cứu sử dụng Large Language Model (LLM) để tạo câu hỏi cho một hệ thống reranker tên là Jev. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ nhu cầu cải thiện độ chính xác của quá trình reranking bằng cách tận dụng khả năng hiểu ngữ cảnh của LLM. Hệ quả cho thấy phương pháp này có thể đánh đổi giữa độ chính xác và hiệu suất xử lý, đặc biệt khi xử lý các query phức tạp. Điều đáng học là cách tiếp cận này mở ra hướng nghiên cứu mới về kết hợp LLM với các hệ thống retrieval chuyên sâu.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách dùng LLM để tạo câu hỏi reranking hiệu quả cho hệ thống Jev.