AI Development

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.

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.

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.

Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) được Anthropic công bố từ cuối 2024 nhưng chỉ thực sự bùng nổ đầu 2025. Cùng tìm hiểu MCP là gì, tại sao nó lại hot đến vậy, và nó thay đổi cuộc chơi AI tự chủ như thế nào.

AI Agent: Tổng Quan, Phân Loại, Công Nghệ và Con Đường Tự Học Để Làm Chủ Tương Lai

Tổng quan các xu hướng trí tuệ nhân tạo (AI) then chốt sẽ định hình bức tranh công nghệ toàn cầu năm 2025.