Why AI gains are unevenly distributed in your engineering team | Asana’s Arnab Bose

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.

AI vulnerability triage: Bug bounty reports at $2 each — Elastic Security Labs

Elastic Security Labs đã phát triển một quy trình làm việc dựa trên AI (agentic workflow) để sàng lọc báo cáo lỗ hổng từ chương trình bug bounty với chi phí chỉ khoảng 2 USD mỗi báo cáo, đạt độ chính xác 85% so với phân tích thủ công. Bài viết cũng đề cập đến kiến trúc, mô hình mối đe dọa (threat model) và kết quả triển khai.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI hiện đại có thể tự động hóa và tối ưu hóa quá trình phát hiện lỗ hổng an ninh, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các dự án bảo mật mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao.

Deep dive on new AI-powered database agents

Bài viết giới thiệu các tác nhân (agents) vận hành cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, giúp thiết lập, triển khai và quản lý các dịch vụ AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu cloud với các công nghệ AI, giúp tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu công việc thủ công và mở rộng khả năng xử lý cho các ứng dụng quy mô lớn.

GitHub agentic workflows and Renovate

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

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.