ai-agents

So sánh Claude Code 2.1.251, Codex 0.148.0, OpenCode 1.18.18, Hermes, Grok và pi: chỗ đọc cấu hình MCP, số event, và CLI nào cho bạn chặn tool call.

Hai chỗ token biến mất mà dashboard không báo: tool call kéo theo lịch sử, và prefix prompt tự phá cache. Cách đo bằng trace và ba field telemetry.

Số đo thật từ một issue chia thành DAG cho agent chạy song song: 14m40s xuống 10m22s, vì sao chọn barrier thay vì eager, và các chi phí đi kèm.

Agent on-call đọc log, PR và alert do người khác ghi. Bốn lớp control — tool boundary, human token, gate trong code, eval — để một dòng log không thành lệnh.

MCP là lớp transport có type, agent loop là lớp kiểm chứng. Phân vai đúng hai lớp này, chặn mọi tool call tại một chokepoint và chốt 4 invariant.

Ollama pull tensor model có thể bị redirect vào private network và cloud metadata, chưa có bản vá. Cách chặn bằng egress policy và cách tự kiểm tra.

Allowlist của agent coding chỉ đọc token đầu tiên của lệnh. Cách phân loại SAFE/BLOCKED/UNCERTAIN và tách autonomy khỏi authority cho repo của bạn.

Một dev viết cùng một agent bằng cả Spring AI lẫn LangGraph: khác biệt chỉ ở ergonomics. Bài test keyword fallback và vòng lặp PCR để đặt ranh giới đúng chỗ.

Từ vụ Codex chạy rm -rf trong issue #6801 đến benchmark LoopArena: cách gắn quyền shell và network của coding agent vào từng giai đoạn chạy.

Cùng model, cùng prompt, khác framework: tỉ lệ agent charge nhầm thẻ lệch tới 22 điểm. Cách dựng bộ fault-injection tối thiểu để bắt lỗi silent 200.

Bốn ranh giới dữ liệu, một bảng quyết định gửi/redact/không gửi, và script gate chặn secret rời repo trước khi bạn nối vào endpoint model AI free.

Worm ChainDrop commit .claude/settings.json vào repo victim. Bốn lớp phòng thủ cho dev VN: audit hook, sandbox, log audit, cắt lethal trifecta.