Nhận các góc nhìn và câu chuyện mới nhất về AI được gửi thẳng đến hộp thư đến của bạn.
Hạ tầng tác tử
Hạ tầng tác tử
Theo dõi chi phí tác tử
Theo dõi tài chính AI
Theo dõi chi tiêu AI
Khám phá các hướng dẫn quy trình làm việc với AI thực tế, chỉ cho người dùng cách kết hợp các công cụ AI, câu lệnh (prompt) và các bước tự động hóa để hoàn thành các tác vụ thực tế nhanh hơn. Danh mục này kết nối việc khám phá sản phẩm AI với việc triển khai, giúp người dùng biến các thông tin chuyên sâu về AI thành các quy trình làm việc có thể lặp lại cho công việc, kinh doanh, tiếp thị, nghiên cứu, thiết kế, lập trình và năng suất.
Cẩm nang thực tiễn dành cho các nhóm kỹ thuật và sản phẩm muốn giảm chi phí token của AI API mà vẫn duy trì trải nghiệm người dùng. Hướng dẫn kết hợp định tuyến mô hình thông minh, nén prompt, bộ nhớ đệm, truy xuất thông tin, quy trình xử lý hàng loạt và khung kiểm soát chi phí để giúp đội ngũ tiết kiệm mà không làm giảm chất lượng.
Google ra mắt Harness², một khung theo giấy phép Apache-2.0 cho phép tác tử tự viết lại prompt, hàng rào bảo vệ, bộ nhớ và hướng dẫn sử dụng công cụ trong khi vẫn giữ nguyên mô hình nền. Bài viết giải thích cách Harness² áp dụng hai cấp độ đệ quy để cải thiện hành vi của tác tử mà không cần tinh chỉnh mô hình, những gì nhà phát triển có thể áp dụng trong thực tế và mức cải thiện được đo lường qua các bài kiểm chuẩn.
Cẩm nang vận hành thực tiễn, không phụ thuộc vào công cụ, giúp các nhóm duy trì năng suất nhờ AI đồng thời ngăn chặn những tuyên bố sai lệch hoặc thiếu căn cứ. Tìm hiểu quy trình kiểm chứng có thể áp dụng lặp lại: xác định tuyên bố, yêu cầu bằng chứng, kiểm tra nguồn sơ cấp, đối chiếu chéo, nêu rõ điểm chưa chắc chắn và ghi lại phê duyệt — kèm ví dụ về nghiên cứu thị trường, báo cáo, SEO, hỗ trợ khách hàng và trợ lý nội bộ.
REA giúp các tác tử AI khảo sát tính năng từ hành vi giao diện đến tận tệp nhị phân gốc, đồng thời cung cấp bằng chứng, mã nguồn đã dịch ngược và hướng dẫn tái tạo. Bài viết giải thích cách bộ công cụ dựa trên MCP của REA kết nối tác tử với Ghidra, Hopper, IDA, công cụ phân tích JavaScript và công cụ ghi nhận dữ liệu lúc chạy — cũng như những giới hạn pháp lý và đạo đức mà nhà phát triển cần nắm rõ.
Agent Lightning v1.0 của Microsoft là một framework học tăng cường mã nguồn mở, giúp huấn luyện tác tử mà không cần xây dựng lại chúng cho một hệ thống riêng. Framework thu thập các quỹ đạo từ tác tử đang chạy với công cụ, quy trình và môi trường thực tế, qua đó hỗ trợ cải thiện dựa trên rollout, giữ lõi gọn nhẹ, thực thi nguyên bản trên Kubernetes và bổ sung kỹ năng giúp cải thiện các tác tử khác.
Hướng dẫn kiến trúc thực tiễn giúp định tuyến khối lượng công việc AI giữa GPT-6.1 Sol Ultrafast, GPT-6 Luna Decisions và các LLM tiêu chuẩn. Tìm hiểu nên dùng endpoint nào cho phân loại, định tuyến, tạo nội dung, tác tử và giao diện thời gian thực để tối ưu độ trễ, độ chính xác và chi phí mà không lạm dụng các mô hình tiên tiến nhất.
Cẩm nang ngắn gọn, thiết thực dành cho chủ doanh nghiệp nhỏ muốn xây dựng một hệ thống vận hành AI thống nhất thay vì chắp vá nhiều công cụ rời rạc. Hướng dẫn này chỉ cách kết hợp sáu lớp cốt lõi—trợ lý, tìm kiếm, tự động hóa, nội dung, CRM và phân tích—thành các bộ công cụ đơn giản, kèm chi phí, tích hợp và lộ trình triển khai theo từng giai đoạn để nhanh chóng thu được lợi tức đầu tư.
Microsoft-Decision-1 là mô hình ra quyết định chuyên biệt, được tối ưu cho định tuyến, phân loại, chấm điểm và lựa chọn công cụ cho tác tử. Được xây dựng trên nền tảng Qwen3.5‑9B, mô hình trả về xác suất đã hiệu chuẩn chỉ trong một lượt suy luận. Theo các điểm chuẩn của Microsoft, mô hình giúp giảm đáng kể độ trễ và chi phí so với việc gọi LLM đầy đủ, mở ra những phương thức triển khai mới cho tác tử thời gian thực và quy trình chấm điểm.
