Trendora

Agentic AI

Trial

Kỹ thuật

Cách tiếp cận trong đó các tác tử AI lập kế hoạch và thực thi tác vụ nhiều bước với việc dùng công cụ và kiểm soát quy trình.

Vì sao ở đây

Xếp vào Trial: 11 bài bằng chứng từ 6 nguồn, chủ yếu là tin nghiên cứu, 7 bài trong 30 ngày qua. Độ tin cậy 89%.

Bằng chứng (11)

  • 6OpenAI Blog·12/8/2026research
    OpenAI về cách doanh nghiệp chuyển từ hỗ trợ AI sang thực thi

    OpenAI cho biết doanh nghiệp ngày càng áp dụng AI tác nhân để chuyển từ hỗ trợ sang thực thi. Bài viết nêu việc sử dụng ChatGPT và Codex, đồng thời cho rằng các công ty dẫn đầu đang tạo được lợi thế nhờ đi trước trong quá trình ứng dụng AI.

  • 7The New Stack·9/8/2026research
    AI giúp viết mã nhanh hơn nhưng năng suất kỹ thuật vẫn giậm chân tại chỗ

    Báo cáo State of AI Impact in Engineering của DX cho thấy các công cụ AI giúp lập trình viên làm việc nhanh hơn ở cấp cá nhân, nhưng tốc độ triển khai của tổ chức không tăng tương ứng. Báo cáo chỉ ra chi phí phối hợp tăng, tỷ lệ đổi mới gần như không cải thiện và mức độ tự tin khi thay đổi mã nguồn giảm, đặc biệt ở các công ty lớn và các pull request lớn.

  • 4InfoQ·7/8/2026framework_update
    Rootly bỏ quy tắc PR nhỏ khi AI tác nhân tạo mã ngày càng nhiều

    Rootly cho biết quy tắc lâu nay ưu tiên các pull request nhỏ không còn phù hợp vì AI tác nhân hiện tạo ra phần lớn mã nguồn của công ty. Doanh nghiệp này đang chuyển tiêu chí đánh giá sang mức độ ảnh hưởng, ưu tiên cờ tính năng và khả năng rollback thay vì đếm số dòng code.

  • 6InfoQ·27/7/2026framework_update
    AI Gateway như một mẫu kiến trúc thích nghi với tốc độ thay đổi của AI

    Bài viết cho rằng API gateway truyền thống không còn phù hợp với các hệ thống AI tác tử vì chúng giả định hành vi xác định và lược đồ đơn giản. Tác giả đề xuất AI Gateway như một lớp kiểm soát trung gian để tập trung guardrail, định tuyến mô hình, định danh tác tử, chính sách hành động và kiểm toán ngữ nghĩa, đồng thời giữ cho nền tảng lõi ổn định.

  • 7NVIDIA GenAI·24/7/2026research
    NVIDIA và KAIST ra mắt phòng thí nghiệm nghiên cứu AI chung tại Seoul

    Tại AI Summit ở San Francisco, NVIDIA và KAIST công bố phòng thí nghiệm nghiên cứu AI chung tại Trường Sau đại học AI Kim Jaechul của KAIST ở Seoul. Phòng thí nghiệm sẽ tập trung vào AI tác nhân, kết hợp bộ công nghệ AI toàn diện của NVIDIA, các mô hình mở Nemotron và hạ tầng đám mây từ đối tác với năng lực nghiên cứu của KAIST.

  • 7Hacker News·23/7/2026security
    TheNumbers.com biến mất sau làn sóng lưu lượng bot tăng vọt

    The Numbers, một trang dữ liệu phim hoạt động lâu năm, đã ngừng truy cập vào tháng 3/2026 rồi quay lại với quy mô nhỏ hơn, mất nhiều tính năng như biểu đồ lịch sử, trang phim riêng lẻ và công cụ Report Builder. Nhà sáng lập cho biết hệ thống bị ảnh hưởng bởi lưu lượng crawler tăng mạnh, gồm bot phục vụ huấn luyện AI và các tác nhân tự động quét dữ liệu, cho thấy các website được phụ thuộc rộng rãi có thể mong manh đến mức nào.

  • 5OpenAI Blog·14/7/2026framework_update
    Quản lý đầu tư AI trong kỷ nguyên tác tử

    OpenAI cho rằng doanh nghiệp nên đánh giá đầu tư AI dựa trên lượng công việc hữu ích tạo ra trên mỗi đô la, thay vì chỉ nhìn vào chi phí mô hình. Nội dung nhấn mạnh việc cải thiện hiệu quả và mở rộng các quy trình mang lại giá trị kinh doanh cao nhất trong kỷ nguyên tác tử.

  • 6NVIDIA GenAI·6/7/2026framework_update
    NVIDIA nêu khung chiến lược AI quốc gia cho các nước

    NVIDIA mô tả cách các quốc gia đang xây dựng năng lực AI nội địa dựa trên hạ tầng, dữ liệu và chuyên môn trong nước để phục vụ các ưu tiên như tăng trưởng kinh tế, an ninh, y tế và bảo tồn văn hóa. Bài viết nhấn mạnh AI factories, các mô hình nền tảng nội địa và mô hình hợp tác công - tư về đám mây như những thành phần cốt lõi của chiến lược AI quốc gia.

  • 5The New Stack·4/7/2026research
    Mô hình rẻ hơn thôi chưa đủ để giảm chi phí token AI

    Bài viết cho rằng vấn đề chi phí lớn nhất của AI tác nhân không chỉ nằm ở giá mô hình, mà còn ở mức tiêu thụ token quá cao trong toàn bộ quy trình làm việc. Bài nêu ba hướng giảm chi phí: nén ngữ cảnh, điều phối các tác vụ đơn giản sang mô hình rẻ hơn và dùng semantic caching để tránh lặp lại suy luận tương tự.

  • 4InfoQ·3/7/2026research
    eMag của InfoQ về kiến trúc AI tác nhân

    InfoQ đã xuất bản một eMag tập trung vào kiến trúc AI tác nhân, xem đây là một kiểu kiến trúc phần mềm mới có thể định hình ngành trong nhiều năm tới. Ấn phẩm tổng hợp các bài viết của chuyên gia về những thành phần chính, xu hướng và diễn biến khi mô hình này dần bước vào giai đoạn phổ biến.

  • 5Hugging Face Blog·1/6/2026research
    IBM cho rằng AI doanh nghiệp cần logic tác tử vượt ra ngoài LLM

    IBM cho rằng việc triển khai AI trong doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào LLM mà còn cần logic tác tử để phù hợp với các quy trình kéo dài và chịu ràng buộc bởi chính sách. Bài viết mô tả các tác tử cho hiểu mã mainframe, tạo kiểm thử, xử lý sự cố và hiện đại hóa tuân thủ, sử dụng phân tích chương trình và truy xuất có cấu trúc để tăng độ chính xác và giảm chi phí.