AI Agents

Most companies will meet AI agents not in a coding tool but in a business workflow: chasing invoices, triaging email, answering staff questions. n8n is where a lot of that gets built. What n8n 2.x offers for agents (the AI Agent node, MCP in both directions, human review of tool calls, the new Agents preview), a self-hosted setup that will survive production, two tested workflows you can import, and the licence question every services company has to answer.

Phần lớn doanh nghiệp sẽ gặp AI agent không phải trong một công cụ lập trình mà trong một quy trình nghiệp vụ: đòi công nợ, phân loại email, trả lời câu hỏi của nhân viên. n8n là nơi rất nhiều thứ như vậy được dựng. n8n 2.x có gì cho agent (node AI Agent, MCP theo cả hai chiều, duyệt lời gọi tool bởi con người, bản preview Agents), một cấu hình self-host đủ sức chạy production, hai workflow đã test để bạn import, và câu hỏi về giấy phép mà công ty dịch vụ nào cũng phải trả lời.

Once you run more than one coding agent at a time, the problem stops being the model and becomes the desk: which agent is in which checkout, which dev server is on which port, which diff is ready to review. Orca is an open-source agentic development environment built around git worktrees. What it is, how worktrees make parallel agents safe, the repo config that makes them practical, racing agents on one task, scripting Orca from the CLI, running it on a remote box, and where it falls short.

Khi chạy nhiều hơn một coding agent cùng lúc, vấn đề không còn nằm ở model mà nằm ở bàn làm việc: agent nào ở checkout nào, dev server nào chiếm cổng nào, diff nào đã sẵn sàng để review. Orca là một môi trường phát triển cho agent, mã nguồn mở, xây quanh git worktree. Nó là gì, worktree giúp chạy agent song song an toàn ra sao, cấu hình repo để dùng được thật, cho nhiều agent đua cùng một việc, điều khiển Orca bằng CLI, chạy trên máy remote, và những chỗ nó còn thiếu.

Paseo puts a small daemon between you and your coding agents, so Claude Code, Codex, Copilot or OpenCode run on a machine you choose and every screen you own (desktop, phone, browser, terminal) is just a window onto them. What Paseo is, how the daemon model works, worktrees and paseo.json, permissions from your phone, structured output and schedules for automation, the TypeScript SDK, the security model, and how it compares with Orca.

Paseo đặt một daemon nhỏ giữa bạn và các coding agent, để Claude Code, Codex, Copilot hay OpenCode chạy trên một máy bạn chọn, còn mọi màn hình bạn có (desktop, điện thoại, trình duyệt, terminal) chỉ là cửa sổ nhìn vào chúng. Paseo là gì, mô hình daemon hoạt động ra sao, worktree và paseo.json, duyệt quyền từ điện thoại, output có cấu trúc và lịch chạy cho tự động hoá, TypeScript SDK, mô hình bảo mật, và so sánh với Orca.

Agent2Agent is the protocol for one agent to hand work to another agent it does not control: discovery through an Agent Card, long-running tasks with states, multi-turn clarification, streaming and webhooks. What A2A 1.0 is, how it differs from MCP, a working agent and client with the Python SDK, and what it takes to run it between teams and companies.

Agent2Agent là giao thức để một agent giao việc cho một agent khác mà nó không kiểm soát: khám phá qua Agent Card, task chạy dài có trạng thái, hỏi lại nhiều lượt, streaming và webhook. A2A 1.0 là gì, khác MCP ở đâu, một agent và client chạy được với Python SDK, và những gì cần để chạy nó giữa các team, các công ty.

In July 2026 the industry gave a new name to an old idea: design the graph of steps around your agents, not just the loop inside one. What graph engineering actually means, when a single loop is enough, a review graph with parallel reviewers, a verifier, a bounded fix loop and a human gate that survives restarts, and the failure modes I keep finding in agent graphs.

Tháng 7/2026 cả ngành đặt tên mới cho một ý tưởng cũ: thiết kế đồ thị các bước bao quanh agent, không chỉ vòng lặp bên trong một agent. Graph engineering thực chất là gì, khi nào một vòng lặp là đủ, một graph review code với các reviewer chạy song song, một bước kiểm chứng, vòng sửa lỗi có giới hạn và cổng duyệt của con người sống sót qua restart, cùng những lỗi tôi gặp đi gặp lại trong các agent graph.

The Model Context Protocol went stateless in July 2026: no handshake, no sessions, a new way to ask the user for input mid-call. What MCP is, what changed and why it matters for deployment, a working server with the 2.x Python SDK, how to plug it into Claude Code, and the design and security rules I apply to every server we ship.

Model Context Protocol bỏ trạng thái từ tháng 7/2026: không còn handshake, không còn session, có cách mới để hỏi người dùng giữa chừng một lời gọi. MCP là gì, thay đổi những gì và vì sao nó quan trọng khi deploy, một server chạy được với Python SDK 2.x, cách gắn vào Claude Code, cùng các nguyên tắc thiết kế và bảo mật tôi áp cho mọi server chúng tôi ship.

Models are general; value is specific. The Forward Deployed Engineer is the person who closes that gap inside a customer's building. What the role actually is, where it came from, why every AI lab is hiring for it, what a good week looks like, the critiques that are fair, and how I run FDE-style engagements from a services team in Vietnam.

Model thì tổng quát; giá trị thì cụ thể. Forward Deployed Engineer là người khép khoảng cách đó ngay trong toà nhà của khách hàng. Vai trò này thực chất là gì, từ đâu ra, vì sao mọi AI lab đều tuyển, một tuần làm việc tốt trông ra sao, những phê bình nào là xác đáng, và cách tôi vận hành các dự án kiểu FDE từ một team dịch vụ ở Việt Nam.

An agent you cannot evaluate is an agent you cannot change. This post covers why agent evals differ from model evals, the pass^k arithmetic that explains why 'works most of the time' is not enough, how to build a task set from real failures, deterministic versus judge-based grading, and a small eval runner you can put in CI this week.

Agent không đánh giá được là agent không sửa được. Bài này nói vì sao eval cho agent khác eval cho model, phép tính pass^k giải thích vì sao 'chạy đúng phần lớn thời gian' là chưa đủ, cách xây bộ task từ lỗi thật, chấm điểm tất định so với dùng judge, và một eval runner nhỏ bạn có thể đưa vào CI ngay tuần này.

Tool design is prompt engineering with a schema; permissions decide what runs without a human; sandboxing decides what happens when both fail. A practical guide to tool contracts, risk tiers, approval flows, prompt-injection defences and the policy code that ties them together.

Thiết kế tool là prompt engineering có schema; permission quyết định cái gì chạy mà không cần người; sandbox quyết định chuyện gì xảy ra khi cả hai thứ trên sai. Hướng dẫn thực hành về hợp đồng tool, phân tầng rủi ro, luồng phê duyệt, phòng thủ prompt injection và đoạn code policy nối tất cả lại.

A million-token context window did not make context management optional; it made the bill bigger. This post treats the context window as a budget, shows the arithmetic that makes agent runs expensive, and walks through the five techniques that actually move the needle: just-in-time retrieval, tool-result hygiene, compaction, memory files and sub-agents.

Context window một triệu token không làm việc quản lý context thành tuỳ chọn; nó chỉ làm hoá đơn to hơn. Bài này coi context window như một ngân sách, làm phép tính khiến mỗi lần chạy agent đắt đỏ, và đi qua năm kỹ thuật thực sự có tác dụng: retrieval đúng lúc, vệ sinh tool result, compaction, memory file và sub-agent.

The model is maybe a third of an agent. The rest is the harness: instructions, tools, permissions, hooks, state files, sandbox and traces. This post explains what a harness is, walks through a real configuration with Claude Code and the Agent SDK, and shows the pattern that keeps agents working across sessions.

Model có lẽ chỉ chiếm một phần ba của một agent. Phần còn lại là harness: file hướng dẫn, tool, permission, hook, file trạng thái, sandbox và trace. Bài này giải thích harness là gì, đi qua một cấu hình thật với Claude Code và Agent SDK, và pattern giữ cho agent làm việc xuyên nhiều session.

Strip away the frameworks and every AI agent is the same small loop: call the model, run the tool it asked for, feed the result back, repeat. Here is that loop in plain Python, where it breaks in production, and the four controls I never ship without.

Bỏ framework ra, AI agent nào cũng chỉ là một vòng lặp nhỏ: gọi model, chạy tool nó yêu cầu, trả kết quả về, lặp lại. Bài này viết vòng lặp đó bằng Python thuần, chỉ ra chỗ nó vỡ khi lên production, và bốn thứ tôi không bao giờ ship thiếu.