Blog

Nhiều người nghĩ làm AI chủ yếu là train model trên GPU. Thực tế huấn luyện chỉ ~2% — phần lớn thời gian nằm ở ontology, data cleaning và evaluation ML.

GLM-5.2, DeepSeek-V4, MiniMax-M3 giờ cạnh tranh agentic. Khi nào tự host tiết kiệm hơn API và những chi phí ẩn hay bị bỏ qua khi xây production agent.

AWS DevOps Agent thêm review và test tự động cho code sinh bởi AI. Phân tích giá trị và trade-off áp dụng vào pipeline release thực tế.

Agent hay fail production. Phân tích grounding + prompt-vs-code và eval từ signal thực để ship agent giá trị thay vì nợ kỹ thuật.

OpenAI mua Ona cho governed background agents, Gemini Spark ra mắt 24/7 proactive agent. Phân tích governance layer, persistence, steerability và khi nào autonomous agents tạo ROI thay vì chi phí bất ngờ.

DiffusionGemma 700-1000 t/s local thay đổi kinh tế cho agent. Phân tích hybrid routing cắt 3-5× cost và latency cho developer production.

Claude Fable 5 mạnh agent dài hơi nhưng giá gấp đôi và burn nhanh. Phân tích routing + cache + cap để đạt ROI thực thay vì chi phí bất ngờ.

Pipeline tự động hóa toàn bộ content lifecycle: Grok research real-time → Claude validate schema + guardrail bảo mật → Astro render data-driven blocks → deploy + LinkedIn auto-post. Không phải demo — đây là evidence của hệ thống production với capability routing, security boundary, lazy archive, và mechanism GIF không dùng WebGL.

Governance trong agentic workflow không phải layer thêm sau — đó là state machine bạn phải thiết kế từ ngày 1. Step Functions + AgentCore: retry semantics, Wait for Task Token cho human-in-the-loop không tốn Lambda idle, idempotency contract per step, và Saga compensation cho production-grade agentic pipeline.