Nguồn: PagerDuty Blog Tóm tắt SRE agent là một AI-powered partner được thiết kế để tự động hóa các tác vụ lặp lại và tốn thời gian nhất trong incident response. Khác với automation script truyền thống vốn chỉ thực thi lệnh mù quáng theo kịch bản định sẵn, SRE agent có khả năng phân tích tình huống mới, đặt ra hypothesis và học từ kết quả — tạo ra một partner thích ứng linh hoạt hơn nhiều....
Nguồn: Salesforce Engineering Blog Tóm tắt Salesforce phát hiện rằng gần 47% tổng chi phí Kubernetes trên nền tảng Hyperforce bị lãng phí do over-provisioning. Hơn 8.000 service Kubernetes được quản lý, nhưng configuration drift qua nhiều năm khiến việc tối ưu hóa thủ công trở nên bất khả thi — service owner thiếu visibility và thiếu tự tin để thay đổi config trong môi trường production phức tạp. Giải pháp là xây dựng Capacity Optimization Agent — một hệ thống AI phân tích cấu hình service qua các repository, tính toán resource allocation tối ưu, và tạo pull request trực tiếp để áp dụng thay đổi....
Nguồn: PagerDuty Blog Tóm tắt Bài viết của Sam Chun trên PagerDuty Blog phân tích 7 điểm khác biệt cơ bản giữa SRE Agent (AI) và kỹ sư SRE truyền thống. Sự thay đổi không chỉ là cải tiến quy trình mà là chuyển dịch mô hình vận hành: từ con người xử lý trực tiếp sang AI tự động hành động trong khi con người đóng vai trò giám sát chiến lược....
Nguồn: OpenAI Blog Tóm tắt OpenAI công bố Symphony — một đặc tả mã nguồn mở cho việc điều phối (orchestration) các AI agent và công cụ. Symphony được thiết kế để chuẩn hóa cách các hệ thống AI agent giao tiếp, phối hợp và chia sẻ ngữ cảnh với nhau, giải quyết vấn đề thiếu tiêu chuẩn thống nhất trong lĩnh vực AI agent orchestration. Khi các hệ thống AI ngày càng phức tạp với nhiều agent chuyên biệt cộng tác, nhu cầu về một giao thức điều phối chuẩn trở nên cấp thiết....
Nguồn: OpenAI Blog Tóm tắt OpenAI chia sẻ case study về Choco — một công ty công nghệ ứng dụng AI agent để tự động hóa quy trình phân phối thực phẩm. Choco kết nối các nhà hàng với nhà cung cấp thực phẩm, và đang sử dụng AI để giải quyết các vấn đề phức tạp trong chuỗi cung ứng thực phẩm như quản lý đơn đặt hàng, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa logistics....
Nguồn: Google Developers Blog Tóm tắt Google’s AI Agent Clinic đã phân tích và tái kiến trúc “Titanium” — một sales research agent hoạt động được trong môi trường dev nhưng không đáp ứng được yêu cầu production. Monolith ban đầu chạy một vòng for tuyến tính: khi một sub-task thất bại (API timeout hoặc hallucination), toàn bộ quy trình dừng mà không báo lỗi. Giải pháp là tách thành pipeline dùng Google Agent Development Kit (ADK) với các specialized sub-agents: Company Researcher, Search Planner, Case Study Researcher, Selector, Email Drafter....
Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Databricks và Adobe công bố tích hợp Delta Sharing cho Adobe Experience Platform, kết hợp cùng Genie MCP (Model Context Protocol) với Adobe Experience Platform Agent Orchestrator. Mục tiêu là kích hoạt các agentic marketing workflow thời gian thực mà không cần sao chép hay dịch chuyển dữ liệu giữa hai hệ thống. Kiến trúc này giải quyết ba nút thắt lớn trong marketing hiện đại: latency (insights trong Databricks thường mất 24-48 giờ để đến các marketing system downstream), chi phí (di chuyển petabyte dữ liệu qua cloud tạo ra egress fee và chi phí lưu trữ trùng lặp), và governance (sao chép dữ liệu vào các platform khác gây mất kiểm soát về quyền truy cập)....
Nguồn: Bytebytego Tóm tắt GitHub đã phát triển một AI agent có khả năng tự động sửa documentation, viết test, và refactor code ngay cả khi developer không online. Điều thú vị là toàn bộ kiến trúc bảo mật của hệ thống này được xây dựng với giả định rằng bản thân agent có thể bị compromise và cố gắng đánh cắp API key hoặc spam repository. Kiến trúc bảo mật của GitHub Agentic Workflow áp dụng nguyên tắc least-privilege: mỗi agent chỉ nhận đúng quyền cần thiết cho task hiện tại, không hơn....
Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Databricks công bố chương trình hands-on tại Data+AI Summit 2026, tập trung vào các chủ đề nóng: AI agents, vibe coding (lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên), và data intelligence. Summit năm nay đặc biệt nhấn mạnh khía cạnh thực hành với các lab và workshop. Các session nổi bật bao gồm: xây dựng agentic workflow trên Databricks platform, sử dụng Mosaic AI cho fine-tuning và deployment, và khai thác Unity Catalog cho data governance trong môi trường multi-agent....
Nguồn: NVIDIA Developer Blog Tóm tắt Khi các AI coding agent như OpenAI Codex được tích hợp vào workflow phát triển phần mềm, chúng tạo ra một attack surface mới: các file instruction như AGENTS.md có thể bị khai thác qua indirect injection. NVIDIA AI Red Team phát hiện một lỗ hổng trong Codex cho phép attacker nhúng instruction độc hại vào file AGENTS.md thông qua các malicious dependency trong supply chain....
Nguồn: Red Hat Blog Tóm tắt Bài viết của Red Hat phân tích sự tiến hóa từ RAG (Retrieval-Augmented Generation) sang agentic AI — một bước chuyển căn bản về kiến trúc và cách tư duy về AI system. RAG model về bản chất vẫn là “answer machine”: nhận câu hỏi, tìm context liên quan, trả lời. Agentic AI thay đổi điều này: model có thể lập kế hoạch, sử dụng tool, và thực hiện chuỗi hành động để đạt mục tiêu....
Nguồn: Salesforce Engineering Tóm tắt Nhóm kỹ thuật Salesforce đã xây dựng Agentforce Lead Nurturing Agents — một hệ thống agent tự trị chuyển đổi Sales Cloud từ một hệ thống lưu trữ dữ liệu thụ động thành một engine hành động chủ động. Hệ thống này đã tạo ra hơn 100 triệu USD pipeline, hơn 10.000 cơ hội bán hàng, và đóng góp vào 1.500 deal đã chốt thông qua automated workflow....
Nguồn: Red Hat Blog Tóm tắt (Không thể truy cập nội dung đầy đủ) Bài viết từ Red Hat thảo luận về cách container hóa và tích hợp MCP (Model Context Protocol) servers vào Red Hat OpenShift nhằm tăng cường bảo mật cho AI agent workloads. MCP — giao thức kết nối LLM với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài — đặt ra các thách thức bảo mật mới khi được triển khai trong môi trường enterprise....
Nguồn: HashiCorp Blog Tóm tắt (Không thể truy cập nội dung đầy đủ) HashiCorp thảo luận về cách AI agents thay đổi mô hình tin cậy trong hệ thống phân tán. Khi AI agents hoạt động tự chủ — gọi API, truy cập secrets, thực thi code — các mô hình identity và authorization truyền thống không còn đủ. Một agent không giống với một service account thông thường: nó có thể tạo ra thêm các agent khác, thay đổi quyết định dựa trên context, và hành động theo chuỗi dài khó audit....
Nguồn: Bytebytego Newsletter Tóm tắt Figma đã ra mắt MCP (Model Context Protocol) server vào tháng 6/2025 để đưa design context vào các AI coding agent. Năm 2026, Figma mở rộng thêm hai workflow mới: sinh design từ các coding tool như Claude Code và Codex, và cho phép AI agent viết trực tiếp vào Figma design. Bài viết phỏng vấn team engineering của Figma để giải thích cơ chế hoạt động thực sự đằng sau các workflow này....
Nguồn: GitLab Blog Tóm tắt GitLab Duo Agent Platform — được GA từ tháng 1/2026 — là orchestration layer tích hợp AI agents vào toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm (SDLC), từ planning đến security review đến delivery. Thông qua partnership với Google Cloud, Vertex AI đóng vai trò là model tier cho các agent call, cho phép các team đang dùng Google Cloud inference tiếp tục sử dụng cùng security posture và governance đã có....
Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Databricks công bố Agent Bricks — nền tảng enterprise cho phép xây dựng, triển khai và quản trị các AI agent trong môi trường doanh nghiệp có yêu cầu tuân thủ cao. Điểm khác biệt chính của Agent Bricks so với các framework agent khác là tập trung vào governance — khả năng kiểm soát, giám sát, và audit hành động của agent trong hệ thống sản xuất....
Nguồn: Databricks Blog Tóm tắt Bài viết từ Mosaic Research (nhóm nghiên cứu AI của Databricks) trình bày cách xây dựng hệ thống agentic reasoning có khả năng xử lý cả dữ liệu có cấu trúc (structured — bảng SQL, parquet) và phi cấu trúc (unstructured — văn bản, PDF, email). Đây là bài toán thực tế phức tạp vì hầu hết dữ liệu doanh nghiệp tồn tại ở dạng hỗn hợp....
Nguồn: AMD GAIA Tóm tắt AMD GAIA (GPU-Accelerated Inference Architecture) là framework của AMD để chạy AI agents hoàn toàn cục bộ trên hardware AMD — bao gồm cả Radeon GPUs và Ryzen AI NPUs. Project này là phần trong nỗ lực của AMD để cạnh tranh với CUDA ecosystem của NVIDIA trong không gian AI inference. Framework cung cấp toolchain đầy đủ: từ model optimization cho AMD hardware, runtime inference engine, đến APIs để xây dựng agentic applications....
Nguồn: SnapState Tóm tắt SnapState là một công cụ quản lý state persistent dành riêng cho AI agent workflows. Khi các AI agent thực hiện các tác vụ phức tạp có nhiều bước, việc lưu trữ và phục hồi trạng thái giữa các lần gọi API trở thành thách thức quan trọng — đặc biệt khi workflows kéo dài nhiều giờ hoặc có thể bị gián đoạn. SnapState cung cấp API đơn giản để agents có thể “snapshot” trạng thái tại các checkpoint, sau đó tiếp tục từ đúng điểm bị gián đoạn thay vì phải bắt đầu lại từ đầu....