The Agentic Analytics Benchmark, round two: GPT-6, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5

MCP Explained

An interactive guide to the Model Context Protocol: every JSON-RPC message on the wire, step by step. Transports, OAuth, tools, resources, sampling, elicitation, tasks, tool search and codemode.

The End of AI Frontiers

Large language models remain far less efficient than biological brains at learning, representing knowledge, and planning, the post argues. A child hears roughly one token per second, reaching a billion tokens only after 31 years, while GPT-4-class models reportedly use four orders of magnitude more data. The Phi model series, trained on 10 trillion tokens, still trails GPT-4 along most axes. A Portia spider plans prey-catching behavior with a brain a million times smaller than a human's, and squirrels recall cached food after months, suggesting that existing models may be far less representationally and memory efficient.

RAG vs. Vectorless RAG, clearly explained!

...explained visually (with tradeoffs in production).

DeepSeek Super-Agent Architecture Explained

How DeepSeek Harness's Super-agent works: a Router, isolated Workers, event triggers and a Watchdog let one AI agent run many tasks. Diagrams inside.

Don't Write Markdown Files for Your Coding Agent. Write Scripts.

If you want agents to do what you want, you need to learn how to box them into deterministic actions.... Tagged with ai, programming, devops, productivity.

When the Political Shift Hits the Cluster: What the 2026 Midterms Mean for AI Infra and Code

If you’ve been watching the tech sector and macroeconomic feeds over the last 48 hours, you’ve... Tagged with discuss, ai, webdev, programming.

Someone used Claude to give GTA 2 a big graphical update, and you can play it too

It really looks the part now.

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.