Your PostgreSQL Platform Has Telemetry. Does It Have a Digital Twin?

Social Engineering AI Agents: The New BEC for 2026

Các cuộc tấn công Business email compromise (BEC) vốn được coi là vấn đề của con người, nhưng nay kẻ tấn công đang khai thác third-party AI agents để đạt kết quả tương tự. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách các AI agents như GPT-4 có thể bị điều khiển để tạo ra email lừa đảo cực kỳ tự nhiên và thuyết phục. Hệ quả dự kiến là vào năm 2026, BEC sử dụng AI sẽ tăng 300% so với hiện tại, gây thiệt hại hàng tỷ USD cho doanh nghiệp. Bài viết nhấn mạnh điều đáng học là cách bảo vệ system khỏi việc AI agents bị lợi dụng, đặc biệt là bằng cách implement strict input validation và monitoring các giao dịch bất thường.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu mối đe dọa mới từ Social Engineering AI Agents trong tấn công BEC để phòng thủ hiệu quả hơn.

Next.js 16.4

Next.js 16.4 giới thiệu lazy compilation giúp tăng tốc độ khởi động ứng dụng. …

Agent Mode in the DuckDB CLI

DuckDB phiên bản v2.0 CLI đã triển khai chế độ agent giúp các AI coding agent đạt kết quả chính xác hơn với số token ít hơn. Khi phát hiện agent, CLI sẽ hiển thị bảng Markdown thay vì hộp đệm, thông báo rõ khi kết quả bị cắt ngắn, dừng các truy vấn chạy mất kiểm soát và báo lỗi dưới dạng JSON. Các truy vấn dài sẽ thông báo chi phí ước tính trước khi thực thi, cho phép agent quyết định có chờ đợi hay không. Đây là cải tiến hữu ích cho ai làm việc với AI agent trong database query, giúp tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách DuckDB v2.0 cải tiến hiệu suất xử lý các câu lệnh SQL bằng Agent Mode, giúp tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả khi làm việc với dữ liệu lớn bằng cách giảm thiểu token sử dụng và cải thiện trải nghiệm thông qua các tính năng như báo cáo chi tiết, cảnh báo chi phí query trước khi thực thi và kết xuất kết quả dưới dạng bảng Markdown.

Episode #314: Codemoo: Demonstrating How Coding Agents Work – The Real Python Podcast

How do you assemble the core pieces of a coding agent? How are developers defining projects through conversation and introspection? This week on the show, Geir Arne Hjelle returns to talk about his recent project to demonstrate how coding agents work under the hood.

I Built a Distributed Task Queue from Scratch with Go and PostgreSQL

Tác giả đã xây dựng Dhara, một distributed task queue bằng Go sử dụng PostgreSQL làm queue …

Production-grade LLMs and agents: a field guide

Bối cảnh là việc triển khai production-grade LLMs và agents từ demo sang hệ thống đáng tin cậy. Nguyên nhân kỹ thuật là thiếu mô trường thức cho việc đánh giá và phát triển hệ thống LLM agents. Hệ quả là nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc scaling các solution LLM agents. Điều đáng học là bài viết cung cấp maturity model với 4 layers (Foundation, Orchestration, Autonomy, Evolution) để tự đánh giá và định hướng phát triển. Bài còn đi sâu vào từng layer với các practice và tool cụ thể như LangChain, Autogen, DSPy.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống LLM và agent từ thử nghiệm thành giải pháp thực tế đáng tin cậy.

Sandboxes are a durability problem

Inngest Sandboxes hiện đang trong giai đoạn open beta cho các gói Pro trở lên, cung cấp các microVM được cô lập mà bạn tạo làm bước bên trong các hàm hiện có. Đây là giải pháp kỹ thuật giải quyết vấn đề độ bền khi các container tiếp tục chạy và tính phí trong thời gian chờ, giúp giảm chi phí đáng kể. Bằng cách pause sandbox cùng với run, Inngest đảm bảo không có tài nguyên nào bị lãng phí khi hệ thống chờ đợi. Điều đáng học hỏi là cách tiếp cận isolation tại cấp độ function step thay vì toàn bộ workflow, cho phép kiểm thử chi tiết từng phần logic với chi phí tối ưu.

Sandboxes giúp lập trình viên tạo các môi trường lập trình cô lập bên trong hàm hiện tại, đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm chi phí khi chờ xử lý.

Apache Spark Resource Optimization: Lessons From Eight Million Jobs a Day

Đối mặt với khối lượng 8 triệu job mỗi ngày, team Spark đã triển khai execution telemetry để giám sát tài nguyên hệ thống. Phân tích dữ liệu telemetry giúp phát hiện hiệu quả các executor idle chiếm tới 30% tổng tài nguyên phân bổ. Việc tối ưu hóa này giảm đáng kể chi phí compute trong khi vẫn đảm bảo performance và reliability của hệ thống. Các bài học rút ra có thể áp dụng để tối ưu hóa cluster resource allocation trong các môi trường production sử dụng Spark.

Bài viết này giúp lập trình viên tối ưu hóa tài nguyên Apache Spark bằng cách chẩn đoán executor rảnh và giảm chi phí tính toán dựa trên dữ liệu từ tám triệu job mỗi ngày.