Securing the Front Door of Agentic Commerce

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

Can agent standards keep up with the companies building them?

Mazin Gilbert, executive director of the Linux Foundation's Agentic AI Foundation (AAIF), says the foundation must move faster than its own members to stay relevant. He describes getting competitors like OpenAI, Anthropic, and Google to agree on protocols such as MCP, which went stateless in a July release that every contributing company updated its stack for. MCP downloads grew tenfold in 10 months since Anthropic donated it last December, and over 1,000 organizations now contribute 75 percent of pull requests. The AAIF has 305 members, gaining roughly one per business day, and now hosts 10 projects including Agent Skills, Open Responses, OpenEnv, and OpenSandbox.

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.

Converting Documents to Markdown With MarkItDown Quiz

Check your MarkItDown skills. Convert documents to LLM-ready Markdown, use the MCP server, and get image descriptions. Try the quiz.

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.

Build Faster, Work Smarter with AI Agents and Apps Grounded in Data

At Expedition 2026, Snowflake announces new capabilities across Snowflake CoCo and CoWork, Cortex Training, Apps and Agentic Collaboration that ground AI agents in governed business data, let them act with real permissions and compound value across the organization.

Business Ontology: Governed Context for AI

Snowflake Business Ontology lets teams define, own and approve business terms and metrics so AI agents and people work from the same governed definitions.

Snowflake CoWork Adds Profiles, Dashboards & Automations

Snowflake CoWork adds Profiles, Dashboards and Automations so business teams can route questions, query reports and schedule recurring work, fully governed.