Đỗ Xuân Lộc

▸Thiết kế sổ cái append-only, hash-chain SHA-256, neo vào HIỆU ỨNG quan sát được (hash file sau khi ghi, delta git-HEAD mỗi lần chạy) thay vì chuỗi lệnh đã parse — vì một agent bị bypass hoàn toàn có thể khiến lệnh nói dối về việc nó làm gì.

Prototype bằng Python rồi hardened sang Rust với unit test chứng minh mọi giả mạo đều phát hiện được; mô hình trung thực 5 mức có verdict 'opaque' tường minh — hiệu ứng không suy ra được thì gắn cờ, không bao giờ âm thầm coi là an toàn.

>> kiểm toán chống giả mạo như một primitive, không phải lời khẳng định

▸Kết hợp sự linh hoạt của LLM với sự thật xác định của domain: model đề xuất schema theo từng sản phẩm, rồi một bảng thông số phần cứng thủ công CẤM các trường bất khả thi. LLM được phép giải thích — code mới là thứ quyết định.

LangGraph supervisor + specialist nodes; structured output ở mọi nơi kèm retry/backoff; một cuộc điều tra P99 tail-latency thật (45s = 11.5× P50) dẫn tới pre-warm schema-cache và circuit breaker cho công cụ ngoài.

>> chỉ dữ liệu hợp lệ với thực tế phần cứng mới đi tiếp

▸Insource Whisper + NeMo diarization lên SageMaker async endpoints do Lambda điều phối — vừa cắt phụ thuộc AI vendor bên ngoài (một lợi ích về quyền riêng tư khi dữ liệu có PII), vừa chỉ trả phí GPU khi chạy thật.

Batching trong-context (nhiều transcript mỗi lần gọi, output mảng Pydantic ≈ giảm ~80% token prompt) + prompt cache theo content-hash; coi model là không đáng tin — từ chối transcript có số lượng timestamp lệch ngoài ngưỡng cho phép.

>> không GPU idle, hấp thụ burst không cần provisioned capacity, ít vendor ngoài hơn

▸Trung tâm là một proof-gate thuần Python tính lại MỌI verdict và loại bỏ những gì LLM đặt: một static trace SAST đơn lẻ trả về 'unconfirmable' và phải leo thang lên PoC chạy thật; một refutation luôn thắng một confirmation.

Chọn LangGraph thay vì CrewAI vì cần một decision node KHÔNG-phải-LLM; giữ LLM triage ngoài graph xác định, chỉ CONFIRMED và mặc định tắt; ép chi phí xuống mục tiêu <50k token/scan bằng cách để scanner làm phần nặng.

>> chỉ finding có bằng chứng máy-kiểm-được mới chặn được CI

▸Rút bài toán về một ràng buộc hình học conic: một điểm chỉ được gợi ý nếu nằm trong ellipse có hai tiêu điểm là hai sự kiện kề (PA + PB ≤ khoảng cách cấu hình), tô dải màu theo thời gian di chuyển great-circle.

Đồng thời thời gian thực qua Server-Sent Events với first-writer-wins; memento pattern cho undo/redo trên toàn bộ data model; đồng bộ hai chiều với Google Calendar.

>> gợi ý điểm dừng khả thi theo hình học, không double-book

▸Ép redaction PII theo cột ngay ở tầng data-lake, và pseudonymization HMAC gán phạm vi theo phòng-ban:trường:phiên-bản để token không join được across team; với bất động sản, thiết kế schema sao cho PII chủ sở hữu KHÔNG BAO GIỜ tới được client.

Quyền riêng tư là một hình dạng của kiến trúc, không phải một bộ lọc gắn thêm: fail-safe auth chặn route admin khi cấu hình sai, và một bản audit production-readiness tự viết đã chặn ship khi còn phát hiện P0.

>> quyền riêng tư được ép ở tầng schema, không thể vô tình rò rỉ