Snowflake Launches Cortex AI Gateway and Advanced AI Security at Black Hat 2026

You can’t debug what you can’t see — Observability for AI Agents

APM truyền thống không thể giải thích lý do agent AI liên tục đặt cùng một câu hỏi ba lần trong khi tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn bình thường.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tăng cường khả năng quan sát cho các hệ thống AI, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn khi các hành vi bất thường—như lặp đi lặp lại—không thể phát hiện bằng cách chỉ theo dõi thời gian hoặc hiệu suất chung.

Beyond the Protocol: Applying API Engineering Practices to MCP Servers

Cisco DevNet đã áp dụng các phương pháp kỹ thuật API như versioning, linting, changelogs và documentation cho các MCP servers thông qua định dạng mới: MCP Description.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng các nguyên tắc thiết kế API chuyên nghiệp—như versioning và tài liệu—để cải thiện độ ổn định, dễ bảo trì và mở rộng cho các hệ thống server như MCP, tránh rủi ro từ thay đổi không kiểm soát.

Observe on Apache Iceberg: Unlocking Open Observability

Snowflake giới thiệu Observe trên Apache Iceberg ở chế độ private preview, cho phép lưu trữ telemetry dưới dạng bảng Iceberg mở trong S3 riêng, truy vấn được bởi bất kỳ engine nào.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa quản lý dữ liệu và phát triển ứng dụng theo tiêu chuẩn mở sẽ tìm hiểu Apache Iceberg để khám phá cách lưu trữ và truy vấn dữ liệu hiệu quả hơn với Snowflake, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các công cụ khác.

GitHub agentic workflows and Renovate

Renovate là công cụ quét repository, phát hiện phiên bản package lỗi thời và tự động mở …

MCP Is Last-Mile Plumbing

MCP (Model Context Protocol) được ví như "hệ thống ống nước cuối cùng" (last-mile plumbing) trong kiến trúc AI, đảm nhiệm vai trò kết nối và vận chuyển dữ liệu đầu vào/đầu ra giữa các mô hình.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về Model Context Protocol (MCP)—cách thức chuẩn hóa và tối ưu hóa giao tiếp giữa các mô hình AI/ML trong ứng dụng cuối cùng, giúp tránh rắc rối về dữ liệu và tăng hiệu suất thực thi.

Adapting open source practices to an AI-first world: A retrospective on 2025

Bài tổng kết năm 2025 của Google về open source tập trung vào các tiêu chuẩn cho AI agent, sáng kiến bảo mật CodeMender và đóng góp từ cộng đồng trong bối cảnh chuyển đổi sang thế giới ưu tiên AI.

Là người phát triển muốn xây dựng hệ sinh thái phần mềm bền vững và hiệu quả trong tương lai AI, bài này giúp bạn hiểu cách chuyển đổi các nguyên tắc mở nguồn truyền thống thành chiến lược thích ứng với các tiêu chuẩn và thực hành mới của thế giới AI.

Alibaba’s AI coded for 16 days straight and every commit is on GitHub

Alibaba đã phát triển thành công một công cụ CLI hoàn toàn tự động bằng AI Qwen3.8-Max trong 16 ngày, với 265 lần commit và 127 pull request trên GitHub mà không cần sự can thiệp của con người.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tự động hóa quá trình phát triển phần mềm từ ý tưởng đến triển khai, giúp tiết kiệm thời gian và mở rộng khả năng sáng tạo trong công việc.

Azure and Community Guidelines on Choosing Between a Skill or a Sub-Agent

Kishorekumar Pattabiraman từ Microsoft Azure đề xuất các tiêu chí thực tế để lựa chọn giữa kỹ năng (skills), sub-agent hoặc các phương pháp khác khi xây dựng hệ thống AI.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống AI trên Azure và cần quyết định giữa các giải pháp như skills (hành vi) và sub-agents (đơn vị phụ), bài viết sẽ giúp bạn phân tích rõ lợi ích, hạn chế và cách triển khai hiệu quả để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.