The best productivity tool I set up this month is built for developers, and I should have done it sooner

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

Một hệ thống nghiên cứu giao dịch đa tác nhân (multi-agent) sử dụng LangChain Deep Agents có thể tự viết code chiến lược, chạy backtest, kiểm tra kết quả và điều chỉnh liên tục. Thách thức chính là ngăn chặn vòng lặp này trở nên mất kiểm soát.

Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa nghiên cứu chiến lược giao dịch bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và các công cụ lập trình mới để tránh rủi ro sai sót và tăng hiệu quả trong quá trình phát triển và điều chỉnh hệ thống.

AI Agents Security: Risks and Protection Strategies

Bảo mật AI Agent tập trung vào việc giới hạn quyền truy cập theo từng danh tính do agent lựa chọn công cụ thực thi lúc runtime. Rủi ro bảo mật phát sinh từ quản lý danh tính, quyền hạn và thông tin đăng nhập, đòi hỏi các biện pháp kiểm soát phù hợp trong môi trường cloud.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo vệ các hệ thống AI tự động hóa khỏi rủi ro từ quyền truy cập không kiểm soát, đặc biệt khi các agent quyết định động tác thực thi ở thời gian thực.

Announcing Open Knowledge Compiler: a compiler for the Open Knowledge Format

Open Knowledge Compiler (OKC) là trình biên dịch mới chuyển đổi dữ liệu thô thành Open …

I Audited My AI Agent's Guardrails. Most of Them Weren't Running.

Việc kiểm tra các guardrails (hàng rào bảo vệ) của AI agent cho thấy hầu hết chúng không hoạt động do bốn chế độ lỗi im lặng khiến các quy tắc trong file cấu hình chỉ mang tính tham khảo, còn hooks (móc nối) mới là yếu tố quyết định.

Nếu bạn đang phát triển hoặc quản lý các hệ thống AI agent, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách các guardrails (ràng buộc an toàn) có thể bị bỏ qua trong thực tế, từ đó tránh những lỗ hổng không ngờ trong logic kiểm soát hành vi của AI.

AI in engineering: Q2 2026 benchmarks & research readout

Bài viết giới thiệu báo cáo mới nhất về tác động của AI trong lĩnh vực kỹ thuật (Q2 2026) do Brian Houck và Justin Reock phân tích, tập trung vào những cải tiến về tốc độ phát triển nhờ AI cũng như những hạn chế trong việc chuyển đổi thành kết quả thực tế.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI đang thay đổi tốc độ phát triển dự án và những điểm yếu trong việc chuyển đổi hiệu quả từ công nghệ sang kết quả thực tế, giúp bạn tối ưu hóa công việc và tránh rủi ro trong ứng dụng AI trong công nghệ.

Practical Loop Engineering

Bài viết bàn về tầm quan trọng của vòng lặp (loops) trong kỹ thuật phần mềm, nhấn mạnh việc không ủy thác hoàn toàn quyết định cho các công cụ tự động mà phải duy trì sự kiểm soát và đánh giá chủ động.

Là người viết code hàng ngày, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các vòng lặp hiệu quả và tránh những thói quen sai lầm như tự động hóa quyết định sai lầm, giúp code trở nên rõ ràng, bảo trì dễ dàng và hiệu suất cao hơn.

How to keep thinking

Năm 2026, khi làm việc với các AI agent, kỹ sư phần mềm phải chuyển đổi ngữ cảnh nhanh chóng và lướt qua đầu ra của LLM, khiến thời gian dành cho tư duy sâu bị thu hẹp. Tác giả đề xuất hai biện pháp: viết bằng ngôn ngữ của riêng bạn (không dùng LLM) để buộc bản thân diễn đạt ý tưởng rõ ràng, và đọc sách phi hư cấu nặng ký một cách chậm rãi. Kết hợp cả hai giúp duy trì thói quen tư duy chậm bên ngoài công việc, vốn cần thiết cho những nhiệm vụ như tái cấu trúc lớn mà LLM hiện chưa thể xử lý tốt.

Lập trình viên nên đọc bài này để khắc phục thói quen suy nghĩ nhanh nhẹn do AI thay đổi, giúp bảo vệ kỹ năng tư duy sâu sắc—cần thiết cho việc phân tích mã phức tạp, tối ưu hóa hệ thống mà các công cụ hiện tại chưa thể thực hiện hiệu quả.

Endless execution

DHH chia sẻ trải nghiệm đột phá khi làm việc với AI agents, coi đây là bước phát triển thú …