AI Agent Stack của Creator Claude Code: Memory, Skills và Protocols
Boris Cherny không còn prompt Claude - ông viết loops. Bài viết tái tạo toàn bộ setup: bốn lớp memory, skills tự rewrite, protocol enforcement, và dream cycle chạy mỗi đêm. Đây là kiến trúc khiến agent tự cải thiện mà không cần bạn can thiệp thủ công.
AI Agents Cũng Lão Hóa - Sau 100 Session, Agent Của Bạn Còn Đáng Tin Không
AgingBench phát hiện 4 cơ chế lão hóa khiến AI agent suy giảm dù model weights không thay đổi. Chỉ đổi compaction prompt tạo ra gap 4,5x về half-life. Typed-state overlay giảm accumulator error 47%. Forced re-read đẩy recall của Opus-4.7 từ 0,68 lên 0,91.
Khóa học 22 chương thiết kế AI Agent - P2: Nền tảng, Bộ nhớ và Phối hợp đa-Agent
Từ một tool call đơn giản đến hệ thống đa-agent phối hợp hoàn chỉnh: khóa học agentic AI phân tích kiến trúc cốt lõi qua 11 chương đầu. Agent loop, memory ngắn hạn và dài hạn, planning, orchestration harness - mọi thứ được giải thích bằng pattern kiến trúc, không gắn với framework cụ thể.
Harness Engineering (Phần 9): Memory và Skills không phải là plugin - chúng là cùng một World Model
Cognee vừa raise $7.5M seed với luận điểm gây tranh cãi: Memory API không phải sản phẩm khả thi, Skill file chỉ là markdown - cả hai thực ra là cùng một harness tạo nên World Model của agent. Benchmark cho thấy cách tiếp cận graph-vector hybrid đạt DeepEval F1 tăng 314% so với RAG thông thường. Với 1M+ pipelines/tháng và 70+ doanh nghiệp như Bayer đang dùng, đây không phải lý thuyết suông.
obsidian-mind: Vault Obsidian Giúp Claude Code Không Còn Quên Mọi Thứ Sau Mỗi Session
obsidian-mind là vault template Obsidian giúp Claude Code, Codex CLI và Gemini CLI nhớ context xuyên session - không cần giải thích lại từ đầu. Tiết kiệm khoảng 40% chi phí API: 30-50k tokens/session thay vì 70-80k khi rebuild context từ zero. Bộ 18 slash command, 9 subagent chuyên biệt và 5 lifecycle hook tự động phân loại, lưu notes đúng chỗ. MIT license, 2.2k stars trên GitHub, v6.0 ra tháng 4/2026.
3 GitHub Agent Projects Cho AI Coding - P2: agentmemory, graphiti và Bộ Ba Hoàn Chỉnh
agentmemory tự động ghi nhớ xuyên session với 95.2% độ chính xác truy xuất, chỉ tốn ~1,900 tokens/session thay vì 22,000+ với built-in memory. graphiti xây knowledge graph có thời gian - track fact thay đổi theo thời gian với sub-second latency, 26.5k stars và MCP Server 1.0 đã có hàng trăm nghìn weekly users.
Second Brain thực sự hoạt động: Andrej Karpathy vừa giải quyết bài toán mà mọi hệ thống ghi chú đều thất bại
Karpathy xây wiki 100 bài, 400,000 từ về một topic mà không tự gõ một chữ nào - AI viết và duy trì toàn bộ. Hệ thống chỉ tốn $20/tháng, thay thế fractional Chief of Staff giá $5,000-15,000/tháng. Kiến trúc chỉ gồm 3 thư mục và 1 file hướng dẫn, setup dưới 30 phút.
Agent Memory Engineering: Tại sao memory không thể copy giữa Claude Code, Codex và Hermes
Memory là điểm hợp nhất giữa model và harness - không phải chỉ là dữ liệu. Claude Code, Codex (OpenAI) và Hermes (Nous Research) dùng ba kiến trúc hoàn toàn khác nhau, khiến memory không thể chuyển giữa các agent chỉ bằng cách copy file. Vector database đã thua - người thắng là “ LLM + markdown + filesystem tools “
Agentic Design Patterns: 21 Pattern để Xây AI Agent Thực Sự - P3: Multi-Agent, Memory và 3 Bước Làm Ngay
Multi-Agent không phải càng phức tạp càng tốt: 3 trong 6 topology là đủ cho hầu hết use case (Single Agent, Peer-to-Peer, Supervisor). Memory có 3 tầng: Session (hết conversation là mất), State (hết task là xóa), Memory (persistent cross-session dùng vector DB). Level 2 single Agent với Reflection và Context Engineering đã đủ cho 80% bài toán thực tế - đừng vội lên Level 3.