Tới nội dung
Hôm nay13 tháng 11Thứ Sáu27 mục
  1. ElevenLabs Blog18

    7 kỹ năng chăm sóc khách hàng mà mọi nhân viên hỗ trợ con người và AI đều cần

    ElevenLabs phác thảo bảy kỹ năng chăm sóc khách hàng — giao tiếp, giải quyết vấn đề, xử lý xung đột, đồng cảm, thích ứng, cá nhân hóa và kiến thức sản phẩm — mà cả nhân viên hỗ trợ con người lẫn AI đều cần. Tài liệu trích dẫn một nghiên cứu của Zendesk cho thấy hơn 50% khách hàng đã chuyển sang đối thủ cạnh tranh sau một trải nghiệm tồi tệ, và dự báo của Gartner rằng ít nhất 70% khách hàng sẽ bắt đầu hành trình của họ bằng một giao diện AI vào năm 2028. Hướng dẫn nhấn mạnh việc đánh giá các chỉ số hội thoại trong quá trình huấn luyện và sau khi triển khai, cùng với việc chuyển giao liền mạch cho con người để giảm căng thẳng.

  2. Modal Blog40

    Modal Sandboxes áp dụng giá burst, giảm 58% chi phí so với đặt trước

    Modal hiện tính phí Sandboxes theo mức sử dụng tài nguyên thực tế thay vì đặt trước cố định, cho phép mỗi Sandbox burst vượt mức yêu cầu mặc định 0,125 lõi và 128 MiB và chỉ trả tiền cho những gì nó sử dụng mỗi giây. Trong ví dụ coding agent 20 phút, burst tốn 8,4¢ mỗi Sandbox-giờ so với 20,0¢ cho đặt trước cố định, tiết kiệm 58%. CPU có thể burst tới 16 lõi vượt mức yêu cầu theo mặc định, với bộ nhớ không giới hạn trừ khi đặt giới hạn.

  3. Factory55

    Factory ra mắt Cyber Defense Network kết nối các công cụ bảo mật với Security Factory

    Factory đã ra mắt Cyber Defense Network, một hệ sinh thái gồm các công ty an ninh mạng có phát hiện được đưa vào Security Factory để Factory Droids có thể điều tra lỗ hổng, triển khai thay đổi mã và xác thực bản sửa lỗi thông qua kiểm thử. Các đối tác sáng lập gồm Snyk, Palo Alto Networks, Semgrep, Cogent, Casco, DepthFirst và Detail. Quy trình bao gồm tín hiệu từ công cụ của đối tác, phân loại lỗ hổng có thể khai thác, và khắc phục liên tục tạo ra bản sửa lỗi sẵn sàng để đội ngũ kỹ thuật xem xét và hợp nhất, trong khi các tổ chức giữ nguyên công cụ và quy trình bảo mật hiện có.

  4. OpenAI News22

    Amplitude ra mắt cải tiến sản phẩm trong 1–2 ngày với OpenAI như thế nào

    Wave, đại lý sản phẩm chủ động của Amplitude, được xây dựng chủ yếu trên các mô hình OpenAI, xác định những gì cần xây dựng, giúp các nhóm triển khai thay đổi với các đại lý lập trình và đo lường tác động. Thiết lập này cho phép Amplitude ra mắt cải tiến sản phẩm trong 1–2 ngày.

  5. GitHub Blog · AI & ML58

    Hướng dẫn trên GitHub giải thích cách xây dựng agent skills chạy được trên Claude Code, Cursor và Copilot

    GitHub đã công bố một hướng dẫn thực hành về agent skills, các thư mục được đánh phiên bản tập trung vào tệp SKILL.md mô tả khi nào và cách thực hiện một tác vụ lặp lại. Hướng dẫn sử dụng hai ví dụ, Proof Agent để xác minh đối kháng mã do AI tạo ra và Data Forge cho một pipeline dữ liệu đa kỹ năng, để cho thấy cách các skill chia sẻ một manifest dự án, tái sử dụng một đường thực thi và đặt phê duyệt của con người ở mỗi giai đoạn. Nó cũng mô tả một script đóng gói tạo ra các tệp riêng cho từng client dành cho Claude Code, Cursor và GitHub Copilot từ một nguồn skills duy nhất.

  6. AWS Machine Learning Blog40

    Natera đã xây dựng SWARM như thế nào, một hệ thống AI tác tử cho vận hành phòng thí nghiệm trên Amazon Bedrock AgentCore

    Natera đã xây dựng SWARM, một hệ thống AI tác tử cho vận hành phòng thí nghiệm, trên Amazon Bedrock AgentCore, giảm thời gian phản hồi đầu tiên khoảng 130 lần và tự động hóa 96,2 phần trăm số ticket hỗ trợ. Hệ thống kết hợp một swarm-agent soạn thảo báo cáo chẩn đoán trước khi kỹ sư mở ticket với một swarm-hive để kỹ sư tương tác theo thời gian thực, cả hai cùng chia sẻ một thư viện kỹ năng. Nó xử lý hơn 65 ticket Jira mỗi ngày trên ba hàng đợi mà trước đây trung bình mất 17,4 giờ cho phản hồi đầu tiên.

  7. OpenAI News22

    Amplitude ra mắt cải tiến sản phẩm trong 1–2 ngày với OpenAI như thế nào

    Wave, đại lý sản phẩm chủ động của Amplitude, được xây dựng chủ yếu trên các mô hình OpenAI, xác định những gì cần xây dựng, giúp các nhóm triển khai thay đổi với các đại lý lập trình và đo lường tác động. Thiết lập này cho phép Amplitude ra mắt cải tiến sản phẩm trong 1–2 ngày.

  8. LangChain Blog45

    Phát triển dựa trên đánh giá là gì? Cách cải thiện AI Agent

    LangChain giải thích phát triển dựa trên đánh giá (EDD), một quy trình ba bước để xây dựng AI Agent: xác định thế nào là tốt, viết đánh giá trước khi xây dựng, và so sánh kết quả sau mỗi thay đổi. Vì agent có tính không xác định, đánh giá sẽ chấm điểm các lần chạy trên một tập dữ liệu ví dụ và có thể dùng LLM-as-a-judge, với các lần chạy agent thực tế trong LangSmith làm nguồn đầu vào kiểm thử.

  9. AWS Machine Learning Blog66

    AWS cập nhật runtime AgentCore: khởi tạo phiên nhanh gấp 15 lần và tính toán nhiều gấp 4 lần

    AWS công bố cập nhật cho runtime Amazon Bedrock AgentCore, lớp tính toán được quản lý dành cho agent, với các phiên nay khởi tạo nhanh hơn tới 15 lần, mở rộng lên tới 4 lần năng lực tính toán (tối đa 8 vCPU và 32 GB, với container image lên tới 10 GB) và chạy hiệu quả hơn tới 68%, trong khi mỗi phiên vẫn nằm trong Firecracker MicroVM cách ly phần cứng riêng. Phiên khởi tạo dưới 2 giây bất kể kích thước image hay mức đồng thời, agent nhàn rỗi tự động co về 0, và agent có thể gắn kết và lưu công việc vào hệ thống tệp như bucket Amazon S3 với hỗ trợ FUSE để dữ liệu nằm trong ranh giới tin cậy. Runtime hiện có sẵn tại các AWS Region ở Bắc Mỹ, Nam Mỹ, Châu Âu và Châu Á - Thái Bình Dương.

    Vì sao đáng chú ý: Phiên bản mới của runtime AgentCore điều chỉnh đồng thời việc khởi tạo phiên, giới hạn tính toán và tính phí bộ nhớ, mang lại cho các agent cần chạy lâu dài một sự đánh đổi mới giữa cách ly và chi phí.

  10. AWS Machine Learning Blog34

    Xây dựng cổng LLM tự phục vụ với Amazon Bedrock và LiteLLM

    Một cổng LLM tự phục vụ được xây dựng trên Amazon Bedrock Application Inference Profiles và LiteLLM chạy trên AWS Fargate, đưa các mô hình nền tảng của Bedrock ra sau một API tương thích OpenAI, mang lại cho nhà phát triển một base URL duy nhất và khóa riêng cho từng người dùng. Thiết lập này bổ sung kiểm soát chi tiêu theo từng người dùng, cô lập hạn mức theo từng mô hình và khả năng quan sát RPM/TPM qua CloudWatch, cùng với Langfuse để theo dõi telemetry ở cấp độ prompt. Việc cấp khóa tự phục vụ yêu cầu LiteLLM Enterprise, vì gói miễn phí chỉ giới hạn ở năm người dùng.

  11. Google DeepMind90

    Google DeepMind phát hành Gemini 4 Hydrogen, một mô hình Gemini 4 nhanh hơn cho lập trình và quy trình tác tử

    Google DeepMind giới thiệu Gemini 4 Hydrogen, một mô hình Gemini 4 được xây dựng cho lập trình hàng ngày nhanh và thực thi tác tử thay vì suy luận tầm xa của Gemini 4 Carbon và Argon. Nó đạt 51 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis ở mức suy nghĩ cao mặc định so với 50 của Argon, đạt 54 ở cài đặt xhigh mới, và có giá cố định 1,50 USD mỗi triệu token đầu vào và 7,50 USD mỗi triệu token đầu ra trên cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Google cũng ra mắt Orchestrator trong Google Antigravity, công cụ chuyển đổi giữa các mô hình như Carbon và Hydrogen trong một phiên và đạt mức thành công nhiệm vụ gần bằng Carbon trên Terminal-Bench 4.0 trong khi sử dụng ít hơn 24% hạn mức và hoàn thành nhanh hơn 19%.

    Vì sao đáng chú ý: Gemini 4 Hydrogen của Google nhắm đến lập trình hàng ngày nhanh và công việc tác tử, với giá cố định 1,50/7,50 USD mỗi triệu token trên cửa sổ ngữ cảnh 1M và Orchestrator mới chuyển đổi giữa các mô hình Gemini 4.

  12. AWS Machine Learning Blog34

    Tối ưu chi phí trên mỗi tác vụ và chứng minh ROI của agent trên Amazon Bedrock

    Bài viết này của AWS lập luận rằng chi tiêu cho Amazon Bedrock nên được đánh giá theo chi phí trên mỗi tác vụ thay vì chi phí trên mỗi token, vì hiệu quả của tokenizer, độ dài đầu ra, số vòng lặp agentic và chi phí suy luận có thể khiến một mô hình có giá niêm yết thấp hơn lại tốn kém hơn. Một ví dụ minh họa cho thấy một mô hình có giá niêm yết gấp 2 lần lại hoàn thành với chi phí rẻ hơn 65% trên mỗi tác vụ, và bài viết bổ sung thêm caching, định tuyến và ràng buộc đầu ra cùng một bảng điểm năm chiều để đo ROI của agent so với đường cơ sở do con người thực hiện.

  13. LangChain Blog30

    Sở hữu trí tuệ của bạn: LangChain lý giải vì sao AI phổ thông là chưa đủ

    LangChain lập luận rằng các công ty phải sở hữu trí tuệ của mình thay vì dựa vào các mô hình phổ thông, kiểm soát ba lớp: mô hình, harness và ngữ cảnh. Họ nói rằng việc sở hữu hệ thống agent, cùng với các yếu tố kinh tế, chất lượng và rủi ro xung quanh nó, chính là điều biến AI thành lợi thế lâu dài.

  14. Databricks Blog22

    H6.ai xây dựng tự động hóa tài chính bằng AI với Lakebase Postgres như thế nào

    H6.ai tự động hóa các khoản phải trả trên nền ERP hiện có của khách hàng, sử dụng một cơ sở dữ liệu Lakebase Postgres riêng cho từng khách hàng làm hệ thống lưu trữ gốc. Vì dữ liệu hóa đơn liên tục thay đổi, nhóm sử dụng các nhánh copy-on-write của Lakebase để đóng băng ảnh chụp nhanh cơ sở dữ liệu khách hàng và chạy từng bài kiểm tra hồi quy trên nhánh ngắn hạn riêng của nó, nhờ đó cơ sở dữ liệu trực tiếp không bao giờ bị ghi vào. Mỗi lần chạy được đánh giá bằng các khẳng định tất định cùng một hội đồng giám khảo AI đến từ các nhà cung cấp mô hình khác nhau.

  15. AWS Machine Learning Blog38

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations: trình đánh giá tích hợp, DeepEval và AutoEval

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations hiện cho phép các nhóm chạy các trình đánh giá tích hợp của AWS song song với các chỉ số DeepEval và AutoEval được quản lý, cùng các trình đánh giá tùy chỉnh bắt nguồn từ một trong hai. Danh mục tích hợp bao gồm 15 trình đánh giá trên chất lượng phản hồi, hoàn thành mục tiêu, sử dụng công cụ, kỹ năng và an toàn, với ba kiểm tra quỹ đạo cho các đường dẫn công cụ dự kiến. DeepEval bổ sung các chỉ số đa lượt như ConversationCompleteness và KnowledgeRetention, trong khi AutoEval đóng góp các tín hiệu chuyên biệt bao gồm bảo mật.

  16. AWS Machine Learning Blog36

    Xây dựng Trình theo dõi Phụ thuộc Hàng ngày với LangGraph và Tìm kiếm Web Amazon Bedrock AgentCore

    API Tìm kiếm Web trong Amazon Bedrock AgentCore hiện đã khả dụng, cung cấp cho các agent kết quả web hiện tại thông qua một lệnh gọi API duy nhất được ký SigV4, phục vụ từ chỉ mục web do Amazon vận hành. Một hướng dẫn xây dựng trình theo dõi phụ thuộc hàng ngày dưới dạng đồ thị LangGraph, nghiên cứu song song npm, PyPI và các image nền container, với cửa sổ ngày, danh sách chặn và ngân sách tìm kiếm được thực thi trong mã. Trong thử nghiệm, ba nhánh hoàn thành trong 36 giây so với 99 giây khi chạy tuần tự.

  17. AWS Machine Learning Blog58

    Kimi K3.1 Pro Highspeed của Moonshot AI ra mắt trên Amazon Bedrock

    Kimi K3.1 Pro Highspeed của Moonshot AI hiện đã có trên Amazon Bedrock, đây là phiên bản được huấn luyện hậu kỳ của Kimi K3 với cùng kiến trúc trọng số mở cấp 3T và cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, được huấn luyện với nhiều tính toán hậu kỳ hơn cho công việc tác nhân dài hạn và ít lỗi thực tế hơn. Moonshot AI báo cáo tốc độ đầu ra gấp 2–3 lần Kimi K3.1 Pro, và người dùng Kimi K3 hiện tại có thể chuyển đổi bằng cách thay đổi ID mô hình. Bài đăng trình bày các lệnh gọi API Chat Completions, Responses và Converse, gói Flex với giá bằng một nửa giá Standard, bộ nhớ đệm lời nhắc rõ ràng với prompt_cache_breakpoint, và kết nối mô hình với tác nhân lập trình OpenCode.

  18. AWS Machine Learning Blog33

    Amazon SageMaker AI phát trực tuyến hai chiều được hưởng giá theo mức sử dụng, Deepgram là đối tác ra mắt

    Amazon SageMaker AI phát trực tuyến hai chiều hiện hỗ trợ đo lường theo mức sử dụng, cho phép các nhà cung cấp mô hình báo cáo mức tiêu thụ thực tế cho phí phần mềm trên AWS Marketplace trong khi phí hạ tầng endpoint vẫn được áp dụng. Deepgram là đối tác ra mắt, mang đến tính phí Speech-to-Text và Text-to-Speech theo mức sử dụng trên AWS Marketplace. Thiết kế bổ sung một luồng siêu dữ liệu WebSocket đi kèm, giới hạn ở một tin nhắn mỗi giây và 512 byte, để các nhà cung cấp có thể gửi các bản ghi đo lường tăng dần trong các phiên trực tiếp.

  19. AWS Machine Learning Blog60

    AWS mã nguồn mở UAEF, một hệ thống đánh giá độc lập với framework cho các tác nhân AI

    AWS đã mã nguồn mở UAEF (Universal Agent Evaluation Framework), một hệ thống độc lập với framework sử dụng các adapter để chuẩn hóa dấu vết tác nhân từ LangGraph, LangChain, Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore và Langfuse thành một AgentTrace chuẩn duy nhất, sau đó chấm điểm chúng bằng 36 chỉ số tích hợp trên 7 khía cạnh. Kết quả được lưu trữ theo từng thử nghiệm trong Amazon DynamoDB và Amazon S3, để các nhóm có thể so sánh các phiên bản tác nhân với một đường cơ sở, đánh dấu các hồi quy với ngưỡng mặc định 5 phần trăm, và tạo báo cáo thống kê cùng các thông tin chi tiết do LLM viết. Bài viết cho biết khách hàng trên 12 tổ chức trong lĩnh vực viễn thông, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính đã sử dụng UAEF trước khi phát hành, và mã Apache 2.0, thư viện Python, triển khai CDK cùng các notebook theo từng framework nằm trong kho GitHub awslabs/uaef.

    Vì sao đáng chú ý: Nhóm AWS đã mã nguồn mở UAEF, sử dụng các adapter để thống nhất quỹ đạo tác nhân từ các framework khác nhau thành một định dạng duy nhất, sau đó chấm điểm chúng trên 7 khía cạnh bằng 36 chỉ số, cung cấp một lớp đánh giá có thể tái sử dụng để so sánh các phiên bản tác nhân across frameworks.

  20. AWS Machine Learning Blog36

    AWS Quick AI-PDLC: Sáu tác nhân cho phát triển sản phẩm dẫn dắt bởi AI

    AWS Quick giới thiệu AI-PDLC, một khung gồm sáu tác nhân chuyên biệt—dẫn dắt bởi một Orchestrator bao gồm Discovery, Prioritize, Working Backwards, Spec Generator và Designer—biến các tín hiệu doanh nghiệp phân tán từ Slack, Jira, Salesforce và SharePoint thành một prototype_spec.md có thể truy vết. Mỗi giai đoạn đều yêu cầu con người phê duyệt, và bản đặc tả có thể được chuyển giao cho các tác nhân lập trình như Kiro hoặc Claude Code thông qua Agent Client Protocol (ACP) mở.

  21. AWS Machine Learning Blog40

    AWS mở danh mục 23 tài sản AI tạo sinh có thể tái sử dụng từ Trung tâm Đổi mới của mình

    AWS đã công bố danh mục 23 tài sản AI tạo sinh mã nguồn mở, sẵn sàng cho môi trường sản xuất, từ Trung tâm Đổi mới AI tạo sinh của mình, nay thuộc AWS Frontier AI Engineering & Services. Các khối xây dựng này bao gồm pipeline RAG, bộ xử lý tài liệu, khung tác nhân (agent scaffolding) và khung đánh giá, và AWS cho biết chúng có thể rút ngắn thời gian phát triển từ nhiều tháng xuống còn vài tuần. DoorDash báo cáo năng lực kiểm thử tăng 50 lần và Ricoh tăng thông lượng gấp 7 lần sau khi xây dựng trên các tài sản này.

  22. AWS Machine Learning Blog38

    DXC Technology đã xây dựng nền tảng AI đa mô hình trên Amazon Bedrock như thế nào

    DXC Technology đã xây dựng nền tảng mô hình cho bộ công cụ vận hành IT DXC OASIS trên Amazon Bedrock, truy cập Anthropic Claude, Amazon Nova, Meta Llama và các mô hình trọng số mở thông qua một giao diện quản lý duy nhất. Amazon Bedrock Guardrails áp dụng lọc nội dung, che giấu PII và chính sách chủ đề bị cấm một cách thống nhất trên mọi mô hình, trong khi AWS PrivateLink giữ lưu lượng suy luận bên trong VPC của khách hàng. DXC OASIS đã được cung cấp rộng rãi từ tháng 3 năm 2026 và giảm thời gian giải quyết trung bình 95% trên 56 trường hợp sử dụng được đo lường.

  23. AWS Machine Learning Blog40

    Agent DLC: Kỹ thuật AI Agent từ Nguyên mẫu đến Sản xuất

    AWS giới thiệu Agent Development Lifecycle (Agent DLC), một khung với một vòng đời, hai vòng lặp và một tiêu chuẩn rõ ràng duy nhất để đánh giá mọi thay đổi của agent. Nó giải quyết ba thuộc tính của agent khiến CI/CD thông thường bị phá vỡ: tính không xác định, prompt như mã nguồn và các phụ thuộc di chuyển độc lập. Một trợ lý chính sách nhân sự tham chiếu cho thấy độ chính xác truy xuất ở cấp độ đoạn là 1,00 trên cả ba câu hỏi kiểm tra trong khi độ chính xác ở cấp độ sự kiện giảm xuống 0,09 và độ phủ truy xuất đạt 0,00 ở một câu hỏi.

  24. AWS Machine Learning Blog36

    Kiểm soát truy cập chi tiết cho các công cụ Amazon Bedrock Managed Knowledge Base

    AWS hướng dẫn cách cấp quyền truy cập tài liệu theo từng người dùng cho một AI agent dùng chung trên Amazon Bedrock Managed Knowledge Base bằng cách đưa tìm kiếm ra dưới dạng các công cụ MCP thông qua AgentCore Gateway. Một request interceptor chèn email đã xác minh của người dùng từ Cognito JWT vào userContext, và khả năng nhận biết ACL chỉ trả về những tài liệu mà người dùng đó được phép xem. Một chính sách Cedar trong AgentCore và một chính sách dựa trên tài nguyên trên knowledge base bổ sung lớp phòng thủ thứ cấp chống lại các tìm kiếm giả mạo hoặc trái phép.

  25. AWS Machine Learning Blog58

    AWS hướng dẫn xây dựng hệ thống đa tác nhân liên tổ chức với A2A

    AWS đã công bố một kiến trúc tham chiếu, trong đó một bộ điều phối doanh nghiệp dựa trên LangChain trên Amazon ECS gọi một tác nhân SaaS tuân thủ dựa trên Strands Agents trên Amazon Bedrock AgentCore thông qua giao thức A2A, với hai bên nằm trong các tài khoản AWS riêng biệt và không chia sẻ bí mật. Mỗi bên xác thực bằng token từ nhóm người dùng Amazon Cognito của riêng mình, và tác nhân SaaS gọi lại một tác nhân ngữ cảnh doanh nghiệp để lấy siêu dữ liệu tài khoản, do đó các tác nhân hoạt động như những bên ngang hàng thay vì máy khách và máy chủ. Hệ thống được triển khai từ ba sổ tay Jupyter, cung cấp năm ngăn xếp CloudFormation và chạy một bài kiểm tra đầu cuối cùng bảy kiểm tra ranh giới tin cậy.

  26. AWS Machine Learning Blog34

    Chuyển sang Amazon Bedrock Managed Knowledge Base với một coding agent

    AWS đã thêm hướng dẫn chuyển đổi knowledge base vào skill amazon-bedrock trong Agent Toolkit for AWS, cho phép một coding agent lập kế hoạch chuyển từ knowledge base do khách hàng quản lý sang Amazon Bedrock Managed Knowledge Base. Agent bắt đầu bằng việc khám phá chỉ đọc và một kế hoạch được xem xét từng dòng, sau đó tạo knowledge base và các data source mới song song với bản gốc hoặc ghi một mẫu IaC đã chuyển đổi. Managed Knowledge Base nâng hạn mức mặc định lên 200 data source mỗi knowledge base và 10.000 knowledge base mỗi tài khoản mỗi Region, đồng thời bổ sung truy xuất agentic, tích hợp AgentCore Gateway và resource-based policy.

  27. Replit Blog65

    Replit Agent bổ sung tính năng mua hàng qua Link và Visa cùng tạo chiến dịch Google Ads

    Replit Agent hiện có thêm hai nhiệm vụ mới: mua vật tư kinh doanh qua Link và Visa, và xây dựng chiến dịch Google Ads trên Search, YouTube, Display và Discover. Trong luồng mua hàng, một subagent trình duyệt sẽ điều hướng trang web của người bán và chuẩn bị thanh toán, sau đó chờ chủ sở hữu phê duyệt tổng số tiền cuối cùng; quyền truy cập shell và duyệt web thông thường bị vô hiệu hóa trong quá trình thanh toán và các bước kiểm tra phê duyệt được thực thi trong mã. Agentic Commerce khả dụng cho người dùng Core và Pro bắt đầu từ Hoa Kỳ, chỉ với các giao dịch mua một lần, trong khi Agentic Ads khả dụng cho người dùng Pro trên toàn thế giới.

    Vì sao đáng chú ý: Replit Agent giờ đây xử lý việc mua hàng và chiến dịch Google Ads, với các cổng phê duyệt được thực thi bằng mã cho thấy cách thiết kế giới hạn chi tiêu của agent.

12 tháng 11Thứ Năm
  1. Databricks Blog40

    Ứng dụng Databricks Genie cho Slack đạt trạng thái General Availability

    Databricks đã đưa ứng dụng Genie cho Slack lên trạng thái generally available, cho phép người dùng đặt câu hỏi về dữ liệu qua DM hoặc @mention và nhận câu trả lời ngay trong thread, dựa trên quyền của Unity Catalog. Mọi câu trả lời đều trích dẫn nguồn, và thông qua các connector MCP, Genie có thể soạn thảo thay đổi cho tài liệu, ticket và bản ghi để chờ phê duyệt trước khi thực thi.

  2. Databricks Blog58

    Block 如何利用 Buzz 和 Databricks Unity Gateway 运行协作式 AI 智能体

    Block 构建了 Buzz,这是一个开源协作工作空间,员工和 AI 智能体可以在其中通过群组讨论、聚焦对话和一对一交流协同工作,并使用 Databricks Unity Gateway 作为模型访问层。员工可以创建智能体,为每个智能体选择背后的模型或编码工具,并选择 Databricks 作为其推理提供商,通过单一集成访问 OpenAI、Anthropic 和 Google 的前沿模型以及部分开放权重模型。Block 的工程师还在试验多智能体设置,即由能力更强的模型协调运行更小、更高效模型的智能体,并已构建了一套内部方法来对这些智能体团队进行基准测试。

  3. ElevenLabs Blog58

    ElevenLabs mở rộng Impact Program với ElevenMusic miễn phí dành cho người mất giọng nói

    ElevenLabs công bố tại New York Summit vào ngày 11 tháng 11 rằng những người mất giọng nói vĩnh viễn giờ đây có thể truy cập ElevenMusic miễn phí, để những nghệ sĩ không còn có thể hát vẫn tiếp tục sáng tác và phát hành âm nhạc. Chương trình ra mắt cùng với Songwriters of North America (SONA), đơn vị sẽ xác minh điều kiện và phân phối quyền truy cập.

  4. LangChain Blog40

    Cách GTM Agent của LangChain tạo ra các tài liệu bán hàng nhất quán, chất lượng cao

    GTM Agent nội bộ của LangChain đã tạo ra 1.540 tài liệu bán hàng trong 12 tuần, giúp các đại diện tiết kiệm 337 giờ cho các tài liệu như kế hoạch tài khoản và bộ đề xuất. 47% thương vụ có tài liệu được gửi đã tiến sang giai đoạn sau, so với 16% ở các thương vụ tương ứng không có tài liệu, và 46% tài liệu được theo sau bởi một cuộc gọi khách hàng trong vòng 14 ngày. Agent vận hành trên Deep Agents harness, với sandbox, skills, memory và scheduled runs có sẵn trong Managed Deep Agents.

  5. AWS Machine Learning Blog36

    Xây dựng tác nhân AI tự hành với Amazon Bedrock và Spring AI

    AWS hướng dẫn các nhóm Java cách xây dựng tác nhân AI tự hành bằng Spring AI và AgentCore của Amazon Bedrock, với tích hợp spring-ai-agentcore. Hai hệ thống tham chiếu được trình bày chi tiết: một trợ lý du lịch đơn tác nhân có gọi công cụ và bộ nhớ, và một nền tảng xử lý tài liệu thông minh đa tác nhân với năm tác nhân chuyên biệt, một công cụ quy tắc và cảnh báo. Ngăn xếp yêu cầu JDK 21, Spring Boot 4.1 với Spring AI 2.0, và triển khai qua runtime AgentCore trên container ARM64.

  6. LiveKit Blog55

    LiveKit ra mắt Cloud API dưới dạng bản beta mở để các coding agent có thể quản lý LiveKit Cloud

    LiveKit đã phát hành LiveKit Cloud API dưới dạng bản beta mở, cho phép các coding agent tạo và cấu hình dự án, quản lý thành viên và webhook, đồng thời lấy bản ghi, log, trace và bản ghi âm từ các cuộc gọi agent. API này là REST API, chạy với tư cách đăng nhập của người dùng, sử dụng token ngắn hạn được kiểm tra theo vai trò dự án và các hành động nhạy cảm chỉ giới hạn cho quản trị viên dự án. Trong một thử nghiệm trên trợ lý tài liệu của LiveKit, một coding agent đã đọc 4.321 phiên từ tuần trước và trả về danh sách xếp hạng 8 vấn đề sau khoảng 30 phút. Dữ liệu phiên yêu cầu Agent Observability, tính năng này mặc định tắt đối với các dự án được tạo qua API, và các yêu cầu API là miễn phí nhưng bị giới hạn tốc độ theo gói.

  7. OpenRouter Announcements58

    OpenRouter ra mắt hướng dẫn: Cách ngăn AI Agent rơi vào vòng lặp vô hạn

    OpenRouter đã công bố hướng dẫn về cách ngăn chặn AI Agent bị kẹt khi liên tục thử lại một công cụ đang lỗi, sử dụng bốn lớp bảo vệ được thử nghiệm trên sáu mô hình hiện hành. Khi bật tính năng phát hiện doomLoop, cả sáu mô hình đều bị chặn ở lần gọi công cụ trùng lặp thứ ba, và qua 18 lần chạy, số lần gọi công cụ giảm từ 314 xuống 64 trong khi chi phí giảm từ $0.29 xuống $0.05. Hướng dẫn bổ sung loopKey để chuẩn hóa đối số, stopWhen giới hạn số bước và chi phí, cùng giới hạn tín dụng trên API key trả về mã 402 với limit_source openrouter_key_limit.

  8. OpenRouter Announcements28

    Cách đánh giá LLM: Hướng dẫn chấm điểm bằng mã từ OpenRouter

    OpenRouter đã công bố hướng dẫn đánh giá LLM trên dữ liệu đầu vào của chính ứng dụng, chấm điểm đầu ra bằng mã và so sánh độ chính xác, chi phí tính phí và thời gian yêu cầu. Trên 60 tác vụ tổng hợp, GPT-6.1 Sol đã vượt qua 180/180 lần thử qua ba lần lặp lại, trong khi DeepSeek có chi phí phản hồi thấp nhất với 157/180 lần vượt qua. Mức độ đồng thuận với bảng xếp hạng công khai là yếu, với hệ số tương quan Spearman là 0.109.

  9. AWS Machine Learning Blog36

    Chạy OpenAI Codex trên Amazon Bedrock: Các đường dẫn truy cập và hướng dẫn triển khai

    Bài viết này hướng dẫn cách định tuyến các yêu cầu mô hình OpenAI Codex đến Amazon Bedrock trong khi tận dụng các thực tiễn hiện có về danh tính AWS, IAM, Region và khả năng quan sát. Bài viết khuyến nghị bắt đầu với Native AWS Access cho một thử nghiệm nhỏ với đặc quyền tối thiểu, với AgentCore Gateway hoặc LLM Gateway là các lựa chọn thay thế, và trình bày chi tiết việc đăng nhập IAM Identity Center cùng với kiểm tra trực tiếp Bedrock Runtime bằng GPT-5.6 Sol.

  10. AWS Machine Learning Blog34

    So sánh ngữ nghĩa các chính sách hình thức bằng phản hợp nhất

    Một engine mã nguồn mở tính toán khác biệt ngữ nghĩa của các chính sách hình thức bằng cách dùng phản hợp nhất trên một e-graph, hiển thị cấu trúc chung một lần và giữ lại cả hai phiên bản của mỗi phần khác biệt. Nó nhắm tới các đầu ra tự hình thức hóa trong các chính sách SMT-LIB, Cedar, Dogwood, OpenShell và CEL, nơi một LLM viết ra tạo tác nhưng không tham gia vào việc tính toán khác biệt.

  11. AWS Machine Learning Blog41

    Ra mắt API Tìm kiếm Web của Amazon Bedrock AgentCore

    Amazon Bedrock AgentCore hiện cung cấp API Tìm kiếm Web độc lập, cho phép nhà phát triển gọi trực tiếp InvokeWebSearch từ AWS SDK hoặc AWS CLI chỉ với một yêu cầu và không cần tạo tài nguyên nào. API trả về kết quả đã xếp hạng từ chỉ mục web do Amazon vận hành, mỗi kết quả gồm một đoạn trích văn bản và, khi có sẵn, tiêu đề, URL và thời gian xuất bản, kèm bộ lọc theo tên miền và ngày. Các yêu cầu được ký bằng SigV4 và IAM, sử dụng cùng quyền như tuyến AgentCore Gateway.

  12. AWS Machine Learning Blog36

    Những gì đã ra mắt dành cho nhà phát triển AI trên AWS vào tháng 10 năm 2026: Claude Haiku 5.5, GPT-6.1 Terra, AgentCore CLI 1.0

    Bản tổng hợp tháng 10 năm 2026 của AWS bổ sung Claude Haiku 5.5, mà Anthropic cho biết có chi phí thấp hơn khoảng 75 phần trăm so với Claude Haiku 4.5 cho hầu hết các tác vụ, cùng với OpenAI GPT-6.1 Terra trên Amazon Bedrock với tối đa 1 triệu token đầu vào và giá thấp hơn ít nhất 50 phần trăm so với GPT-6.1 Sol và GPT-5.6 Terra. AgentCore CLI đạt phiên bản 1.0, và AgentCore Gateway bổ sung tính năng dự phòng mô hình và quy trình Step Functions như các công cụ agent.

  13. AWS Machine Learning Blog12

    AWS re:Invent 2026 AI/ML Track: Hướng dẫn cho người tham dự

    AWS sẽ tổ chức hội nghị re:Invent thường niên từ ngày 30 tháng 11 đến ngày 4 tháng 12, với track AI/ML cung cấp hơn 140 phiên độc đáo trong tổng số hơn 2.000 phiên học tập. Hướng dẫn này ánh xạ các phiên vào ngăn xếp AI của AWS, bao gồm chip AI (AWS Trainium và NVIDIA GPUs), mô hình và suy luận trên Amazon Bedrock và SageMaker AI, và phát triển tác nhân với Amazon Bedrock AgentCore. Các phiên được tổ chức từ nội dung cho người mới đến các buổi đào sâu kỹ thuật, và nhiều phiên có thể xem theo yêu cầu.