Kiến thức từ thực tiễn triển khai
Bài viết về low-code, AI agents và vận hành doanh nghiệp, dẫn chứng từ nghiên cứu và dự án đã công bố.
12 kết quả
Danh sách bài viết
AI Agents
CodeKasten: cho agent một nhánh, giữ quyền merge cho người
CodeKasten là nền tảng để một nhóm tự dựng công cụ nội bộ, và đưa cơ chế nhánh — commit — merge của mã nguồn xuống tận tầng dữ liệu. Điểm đáng phân tích là cách nó trả lời câu hỏi mà mọi doanh nghiệp dùng agent đều phải trả lời: cho agent quyền ghi tới đâu.
AI Agents
Bản tin công nghệ 12–18/10/2026: AI và bài toán kiểm chứng
Tuần qua không có bản phát hành lớn từ Mendix hay Power Platform. Nhưng Siemens, Meta, Grab và các số liệu về thị trường Việt Nam cùng chỉ về một chuyển dịch: câu hỏi của doanh nghiệp đang đi từ “AI làm được gì” sang “AI dùng dữ liệu nào, chạy trong quy trình nào và kết quả được kiểm chứng ra sao”.
AI Agents
OpenAI Dots và “luật chơi” cho agent trong doanh nghiệp
OpenAI công bố dots — các agent luôn bật, có máy tính đám mây riêng và kết nối với hơn bốn nghìn ứng dụng. Với doanh nghiệp, phần đáng đọc không nằm ở chỗ agent làm hộ được gì, mà ở bộ luật quy định khi nào nó được tự hành động, khi nào phải xin phép và khi nào phải trả việc lại cho con người.
AI Agents
Claude Sonnet 5.5: đơn giá không đổi, chi phí mỗi tác vụ giảm
Anthropic phát hành Claude Sonnet 5.5 với đơn giá token giữ nguyên như Sonnet 5, nhưng mỗi tác vụ tiêu tốn ít token hơn hẳn và sinh kết quả nhanh hơn trên 30%. Với doanh nghiệp đang tính chi phí cho một tính năng AI, con số đáng theo dõi là số token mỗi việc chứ không phải điểm benchmark.
AI Agents
Jev và System One: mô hình trả quyết định thay vì trả văn bản
Một phòng lab vừa phát hành mô hình không sinh chữ, chỉ trả về quyết định có kiểu dữ liệu xác định, kèm xác suất. Điểm đáng chú ý với doanh nghiệp không nằm ở tốc độ hay giá, mà ở chỗ phần mềm biết khi nào nên hỏi người.
AI Agents
Thiết kế giao diện cùng AI agent: pen.dev, Figma và Penpot
AI agent đã viết được mã giao diện, nhưng bản thiết kế thường nằm ở một công cụ mà agent không với tới được. So sánh pen.dev, Figma và Penpot, kèm cách áp dụng cho Developer và BA trong đội Mendix.
AI Agents
Ba khoảng trống kiến trúc khiến đầu tư AI không tới lợi nhuận
Chỉ 6% doanh nghiệp thấy AI tác động thật đến EBIT. Vấn đề hiếm khi là mô hình. Vấn đề là dữ liệu thiếu ngữ cảnh, trí tuệ không có đường tới thực thi và agent không có quản trị.
AI Agents
Vivix: từ dữ liệu rời rạc đến "Virtual Engineer" trong một năm
Nhà máy kính 900 tấn/ngày rút thời gian xử lý sự cố từ 4–5 giờ xuống vài phút. Điều đáng học không nằm ở mô hình AI, mà ở cách đặt agent vào đúng quy trình.
AI Agents
Bản tin tuần 07–13/09: AI từ biết trả lời đến được phép hành động
Tuần qua yên ắng về phát hành Mendix, nhưng một yêu cầu đang rõ dần: AI muốn tham gia quy trình quan trọng phải có danh tính, phạm vi quyền hạn, dữ liệu đáng tin và khả năng truy xuất từng quyết định.