Software factory: what it is and how to build one

Run Any Agent Harness Under One Interface

UHP (Unified Harness Protocol) và HarnessRouter cung cấp một giao diện thống nhất để thực thi agent chạy trên các nền tảng khác nhau như Codex, Claude Code và Hermes. Nguyên nhân kỹ thuật là do các agent runtime khác nhau có giao thức và cách gọi API riêng biệt, gây khó khăn khi tích hợp hệ thống. Hệ quả là việc triển khai agent trở nên phức tạp, tăng chi phí bảo trì và giảm tính linh hoạt của hệ thống. Điều đáng học là UHP đã sử dụng protocol abstraction layer để chuẩn hóa quy trình gọi, cho phép một agent có thể chạy trên nhiều nền tảng chỉ với một điểm gọi API duy nhất. Bằng cách định nghĩa common interface này, UHP giúp giảm 40% thời gian phát triển và tăng khả năng mở rộng của hệ thống agent đa nền tảng.

Bài viết này giúp bạn hiểu cách UHP và HarnessRouter tạo ra giao diện thống nhất để chạy các tác nhân trên nhiều nền tảng khác nhau.

Scaling Golang CI by Replacing actions/setup-go

cloudx-io/setup-go là giải pháp thay thế nhanh hơn và thông minh hơn cho actions/setup-go trong pipeline CI của Go. Thay thế actions/setup-go giúp giảm thời gian CI từ 60% xuống 80%, đặc biệt với các dự án sử dụng Go module cache. Hệ quả là việc build pipeline trở nên nhanh hơn đáng kể, giúp tăng tốc độ feedback loop cho các lập trình viên. Điều đáng học là việc tối ưu các dependency trong CI có thể tạo ra khác biệt lớn về hiệu năng, không nhất thiết phải thay đổi codebase.

Sử dụng cloudx-io/setup-go giúp tăng tốc độ CI và tối ưu hóa quy trình làm việc với Golang.

Multi-Agent Is the New Microservices. Including the Mistakes.

Bối cảnh: Xu hướng microservices đang phát triển thành hệ thống Multi-Agent với nhiều …

Spec-Driven Development: Enforcing Agent Architectural Contracts

Spec-driven development cho AI coding agents đang trở thành xu hướng quan trọng để ngăn chặn architectural drift. Bài viết đề xuất sử dụng machine-readable architectural contracts, AST linters và test boundaries như một cơ chế tự động kiểm tra. Phương pháp này giúp phát hiện sớm các vi phạm quy tắc thiết kế trong khi AI agent sinh ra code. Các công cụ như AST linters có thể tùy chỉnh để kiểm tra đặc tả kỹ thuật cụ thể. Đây là giải pháp thiết thực cho các team muốn duy trì chất lượng code khi làm việc với AI coding agents.

Spec-driven development giúp lập trình viên kiểm soát chất lượng code bằng cách thi hành các hợp đồng kiến trúc có thể đọc được cho agent AI.

The DevFest Community Workshop Experience: Building Real Agents Together

Google khởi động tour DevFest Community Workshop tại New York với định dạng Workbench dạy mental models chứ không copy-paste code. Người tham dự xây dựng multi-agent system sử dụng Agent Development Kit, Veo 3.1, Memory Bank, RAG Engine trên Gemini Enterprise Agent Platform. Lab tích hợp BigQuery data vào autonomous bidding pipelines với self-patching safety harnesses. Tour này tiếp tục đến 5 thành phố nữa trong mùa thu, bắt đầu từ Atlanta ngày 30 tháng 10. Workshop nhấn mạnh cách thực hành xây dựng long-running, self-evolving agents thay vì chỉ học lý thuyết.

Workshop này dạy bạn cách xây dựng hệ thống agent đa tác vụ tự tiến hóa thay vì chỉ sao chép code.

How a global fintech scaled coding agent traffic with Dedicated Model Inference

Một ngân hàng toàn cầu đang chuyển đổi sang dịch vụ inference độc lập để mở rộng hệ thống coding agent. Họ sử dụng Together's DMI cho phép các đội kỹ thuật kiểm soát trực tiếp việc mở rộng quy mô, lựa chọn model và quy trình testing. Giải pháp này giúp xử lý tăng 40% lượng traffic mà không cần thêm infrastructure. Việc triển khai DMI đã giảm thời gian response từ 500ms xuống còn 150ms và tăng 25% tỷ lệ completion thành công cho các tác vụ coding. Cách tiếp cận này cho thấy tầm quan trọng của việc trao quyền trực tiếp cho engineering teams trong việc quản lý AI resources để tối ưu hiệu suất hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các đội kỹ thuật kiểm soát trực tiếp việc mở rộng, lựa chọn mô hình và thử nghiệm trong hệ thống AI Together DMI.

The new AgentCore Runtime is now available in Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock vừa tung ra AgentCore Runtime mới trên nền tảng của mình. AgentCore Runtime là framework từ AWS giúp xây dựng AI agents với hiệu suất cao và khả năng mở rộng tốt. AgentCore sử dụng kỹ thuật conversation chains để duy trì ngữ cảnh hội thoại và hỗ trợ memory management hiệu quả. Việc triển khai AgentCore Runtime giúp giảm latency lên đến 30% so với phiên bản trước. Lập trình viên nên xem xét áp dụng AgentCore khi phát triển các AI agents cần xử lý tác vụ phức tạp và duy trì trạng thái hội thoại dài.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng AgentCore Runtime mới trên Amazon Bedrock để phát triển ứng dụng AI tiên tiến hơn.