ការយល់ដឹង និងការវិភាគអំពី AI នៅកម្ពុជា និងតំបន់។https://inferenceloops.com/km-khhttps://inferenceloops.com/kh/blog/agentic-system-design-complete-guide/https://inferenceloops.com/kh/blog/agentic-system-design-complete-guide/ការរចនាប្រព័ន្ធ agentic ខុសពីការរចនាប្រព័ន្ធធម្មតា៖ អ្នកមិនកំពុងបញ្ជាក់មុខងារទេ អ្នកកំពុងបញ្ជាក់ឥរិយាបថ។ សំណួរពិបាកគឺអំពីស្វយ័តភាព feedback loops របៀបបរាជ័យ និង guardrails — មិនមែន endpoints និង schemas ទេ។ នេះជាមគ្គុទេសក៍ជាក់ស្ដែងសម្រាប់រចនា agent ដែលនៅតែមានសុវត្ថិភាពពេលធ្វើមាត្រដ្ឋាន៖ ចាប់ផ្ដើមតូច កត់ត្រារាល់ការសម្រេចចិត្ត ធ្វើឱ្យ observability ជាមុខងារថ្នាក់ទីមួយ និងតភ្ជាប់ circuit breakers មុនពេលអ្នកត្រូវការ។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTAgentic AIការរចនាប្រព័ន្ធObservabilityអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/cambodia-ai-opportunity/https://inferenceloops.com/kh/blog/cambodia-ai-opportunity/ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យខែមិថុនា ២០២៦ អំពីពេលវេលា AI របស់កម្ពុជា។ អាយុមធ្យម ២៦ ឆ្នាំ ការតភ្ជាប់ទូរស័ព្ទចល័ត ១២១% នៃប្រជាជន ទីផ្សារ AI ១៥០ លានដុល្លារ ដែលគ្របដណ្ដប់សហគ្រាសប្រើ AI ១,២០០ និងកម្លាំងពលកម្ម AI ៥,៤០០ និងសេចក្ដីព្រាងយុទ្ធសាស្ត្រ AI ថ្នាក់ជាតិដែលមានគោលដៅ ៣,៣៥–៦,៧ ពាន់លានដុល្លារក្នុង GDP ត្រឹមឆ្នាំ ២០៣០។ នេះជាស្ថានភាពពិតប្រាកដ — សន្ទុះ គម្លាតដោយស្មោះត្រង់ និងហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្ដូរ agentic ផ្អៀងវាលទៅរកប្រភេទវិស្វកម្មដែលកម្ពុជាអាចធ្វើបាន។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTគោលនយោបាយ AICambodiaការផ្លាស់ប្ដូរឌីជីថលអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/context-engineering-real-bottleneck/https://inferenceloops.com/kh/blog/context-engineering-real-bottleneck/ពេល agent ដំណើរការយូរ ឧបសគ្គដែលចងភ្ជាប់ឈប់ជាបញ្ញារបស់ model ហើយក្លាយជា context window។ ការវាស់ស្ទង់ឆ្នាំ ២០២៦ រកឃើញថា agent ដែលផ្ដល់តែការហៅឧបករណ៍ប្រាំចុងក្រោយបូកនឹងសេចក្ដីសង្ខេបបន្ត សម្រេចភារកិច្ច ៩១,៦% ខណៈ agent ប្រវត្តិពេញលេញសម្រេចបានតែ ៧១% — ប្រើ token តិចជាង ៦៤% និងបញ្ចប់ក្នុងពេល ៤០%។ Context ច្រើនធ្វើឱ្យវាអាក្រក់ជាង។ នេះជាហេតុអ្វី 'context rot' កើតឡើង ហេតុអ្វី context តិចជាងផលិត agent ល្អជាង និងឧបករណ៍ជាក់ស្ដែងសម្រាប់រចនាអ្វីដែល model ឃើញ — វិន័យឥទ្ធិពលខ្ពស់ គ្មាន GPU។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTវិស្វកម្ម ContextAgentic AIAgent Loopsអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/dual-agent-development-claude-code-codex/https://inferenceloops.com/kh/blog/dual-agent-development-claude-code-codex/សំណួរនៃឆ្នាំ ២០២៦ មិនមែនថា 'តើខ្ញុំគួរជ្រើស coding agent មួយណា?' ទេ — វាជា 'តើខ្ញុំដំណើរការទាំងពីរយ៉ាងដូចម្ដេច?' ក្រុមខ្លាំងបំផុតបានឈប់ជ្រើសរើសរវាង Claude Code និង Codex ហើយចាប់ផ្ដើមបញ្ជូនការងារទៅឱ្យនីមួយៗតាមអ្វីដែលវាធ្វើបានល្អបំផុត៖ Claude Code សម្រាប់ស្ថាបត្យកម្ម និងការវែកញែកឆ្លងឯកសារ ឯ Codex សម្រាប់ការអនុវត្តប៉ារ៉ាឡែលលឿន។ នេះជា workflow ចម្រុះ ឧបករណ៍ដែលធ្វើឱ្យ agent ពីរអាចគ្រប់គ្រងបាន គណិតវិទ្យានៃថ្លៃ និងហេតុអ្វីការលេងមិនស្មើគ្នានេះពេញចិត្តចំពោះក្រុមតូចនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍ជាងនរណាទាំងអស់។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTAgentic CodingClaude CodeCodexMulti-Agentអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-economics-of-agentic-ai/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-economics-of-agentic-ai/ការបង្កើតក្លាយជាថោក។ ការដំណើរការ loop មិនថោកទេ។ Agent ប្រាំជំហានចំណាយប្រហែល ៣,២ ដងនៃការហៅ model តែមួយសម្រាប់ការងារដូចគ្នា — ហើយត្រឹម ២០០ ជំហាន វិក្កយបត្រលើស ១០០ ដង ដោយ ៦២% នៃវាចំណាយលើការអាន context ឡើងវិញដែល agent បានបង់រួច។ នេះជាកន្លែងដែលលុយពិតជាទៅ ឧបករណ៍បួនដែលដំណើរការ ផ្លូវគេចចេញ open-weight ក្នុងតម្លៃមួយភាគដប់ និងហេតុអ្វីវិន័យថ្លៃជាឥទ្ធិពលប្រកួតមុតស្រួចបំផុតរបស់ក្រុមអាស៊ីអាគ្នេយ៍តូច។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTសេដ្ឋកិច្ច AgentAgentic AIថ្លៃ Tokenអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-reliability-gap/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-reliability-gap/Leaderboard វាស់របស់ខុស។ ការវាស់ស្ទង់ single-shot ដូចជា SWE-bench ដាក់ពិន្ទុសមត្ថភាពរបស់ agent — ថាតើវាអាចជោគជ័យម្ដងបានឬទេ — ប៉ុន្តែ production ត្រូវការភាពជឿជាក់ គឺជោគជ័យស៊ីសង្វាក់ឆ្លងកាត់ការប៉ុនប៉ងវែង និងដដែលៗ។ ការសិក្សាឆ្នាំ ២០២៦ លើ episode ២៣.៣៩២ រកឃើញថាទាំងពីរបែកគ្នាខ្លាំងរហូតចំណាត់ថ្នាក់ត្រឡប់ច្រាសនៅ horizon វែង ហើយ frontier model មានអត្រា meltdown ខ្ពស់បំផុត — រហូតដល់ ១៩% — ព្រោះពួកវាឈោងទៅផែនការមហិច្ឆតាដែលវិលជុំ។ នេះជាភាពខុសគ្នារវាងសមត្ថភាព និងភាពជឿជាក់ ហេតុអ្វី model ដែលមានសមត្ថភាពបំផុតជារឿយៗជា model ដែលពឹងផ្អែកបានតិចបំផុត និងរបៀបវាស់ និងវិស្វកម្មសម្រាប់ metric ដែលដឹកជាក់ស្ដែង។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTAgentic AIភាពជឿជាក់Agent Loopsអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/when-agents-get-worse-the-longer-they-run/https://inferenceloops.com/kh/blog/when-agents-get-worse-the-longer-they-run/Coding agent មិនត្រឹមតែឈប់ឈរនៅលើភារកិច្ចវែងទេ — វាធ្វើឱ្យកូដដែលវាកំពុងធ្វើការលើ​អាក្រក់ឡើងយ៉ាងសកម្ម វេនមួយបន្ទាប់ពីវេនមួយ។ ការវាស់ស្ទង់ឆ្នាំ ២០២៦ ដែលសាងសង់ឡើងដើម្បីវាស់រឿងនេះ រកឃើញថា agent ល្អបំផុតឆ្លងកាត់តែ ១៤,៨% នៃ checkpoint ដោយរចនាសម្ព័ន្ធកូដសឹករិចរិលក្នុង ៧៧% នៃគន្លង និងលទ្ធផល agent មានពាក្យច្រើនជាង ២,៣ ដងជាង repository របស់មនុស្ស។ នេះជាអ្វីដែលការវាស់ស្ទង់ long-horizon វាស់ពិតប្រាកដ ហេតុអ្វីគុណភាពថយចុះពេល iteration កើនឡើង និងវិន័យ harness ដែលរក្សា run វែងពីការ rot។Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMTAgentic AIAgent Loopsភាពជឿជាក់អាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/a-bad-loop-ships-bad-code-faster/https://inferenceloops.com/kh/blog/a-bad-loop-ships-bad-code-faster/មនុស្សគ្រប់គ្នាកំពុងប្រណាំងធ្វើឱ្យ agent ប្រព្រឹត្តដោយស្វយ័ត។ ស្ទើរតែគ្មាននរណាម្នាក់ខ្នះខ្នែងស្មើគ្នាក្នុងការធ្វើឱ្យពួកវាប្រព្រឹត្ត ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលការផលិតថោក និងស្របគ្នា ឧបសគ្គតែមួយគត់ដែលនៅសល់គឺ ការទុកចិត្ត — ហើយ loop ដែលអ្នកមិនអាចទុកចិត្តបាន គ្រាន់តែផលិតការងារខុសក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ នេះជាការអះអាងសម្រាប់ evals ជា test suite ថ្មី៖ ច្រកផ្ទៀងផ្ទាត់ agent-as-judge golden dataset នៃភាពបរាជ័យពិតប្រាកដ និងហេតុអ្វីការសាងសង់វា គឺជាវិស្វកម្មដែលអាចការពារបានបំផុតដែលក្រុមនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍អាចធ្វើបាន។Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMTAI EvalsAgent ReliabilityVerificationអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/agentic-ai-foundation-open-standards-southeast-asia/https://inferenceloops.com/kh/blog/agentic-ai-foundation-open-standards-southeast-asia/OpenAI និង Anthropic — គូប្រជែងដ៏សាហាវ — ទើបតែបានរួមគ្នាបង្កើតមូលនិធិ Agentic AI Foundation នៅក្រោម Linux Foundation។ ជាមួយ AGENTS.md នៅក្នុង repository ជាង 60,000 និង MCP ខិតជិតដល់ server 9,400 agentic AI កំពុងទទួលបានពេលវេលានៃស្តង់ដារបើកចំហរបស់វា។ នេះជាមូលហេតុដែលនោះជាដំណឹងល្អជាពិសេសសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍។Sat, 13 Jun 2026 00:00:00 GMTស្តង់ដារបើកចំហAI AgentsMCPSoutheast AsiaInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/ai-regulation-asean/https://inferenceloops.com/kh/blog/ai-regulation-asean/តើបណ្ដាប្រទេសអាស៊ាន (ASEAN) កំពុងដោះស្រាយអភិបាលកិច្ច AI បែបណា និងអ្វីដែលកម្ពុជាអាចរៀនពីប្រទេសឈានមុខគេក្នុងតំបន់។Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 GMTគោលនយោបាយ AIបទប្បញ្ញត្តិASEANInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/agent-loops-pattern/https://inferenceloops.com/kh/blog/agent-loops-pattern/ការប្ដូរទៅ model ឆ្លាតជាងមុន កម្រនឹងជួសជុល agent ដែលមិនស្ថិតស្ថេរបានទេ។ ដំណោះស្រាយស្ថិតនៅក្នុង loop — ដំណាក់កាលនានា វិន័យ context និងជំហាន verification ដែលប្រែភាពឆ្លាតវៃរបស់ model ទៅជាអ្វីដែលអាចចែកចាយបានដោយទុកចិត្តបាន។ នេះជាលំនាំនោះ ដែលត្រូវបានវិភាគ។Thu, 11 Jun 2026 00:00:00 GMTAI AgentsAgent LoopHarness EngineeringContext EngineeringInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/agent-loops-that-run-while-you-sleep/https://inferenceloops.com/kh/blog/agent-loops-that-run-while-you-sleep/នៅខែមិថុនា ឆ្នាំ ២០២៦ Peter Steinberger បានប្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍឱ្យឈប់ prompt agents ហើយចាប់ផ្ដើមរចនា loops ដែល prompt ពួកវាវិញ។ Addy Osmani បានដាក់ឈ្មោះឱ្យសភាវគតិនោះថា — loop engineering។ នេះជារចនាសម្ព័ន្ធនៃ loop ស្វយ័តមួយ guardrails ដែលការពារកុំឱ្យវាដុតថវិការបស់អ្នកពេញមួយយប់ និងហេតុអ្វីនេះជាជំនាញដែលមានឥទ្ធិពលខ្ពស់បំផុតដែលអ្នកអភិវឌ្ឍនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍អាចរៀនបាននៅពេលនេះ។Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMTLoop EngineeringAI Agentsស្វយ័តភាព Agentអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/ai-coding-tools-2026-claude-code-cursor-copilot/https://inferenceloops.com/kh/blog/ai-coding-tools-2026-claude-code-cursor-copilot/ឧបករណ៍បីគ្រប់គ្រងវិស័យ agentic coding ក្នុងឆ្នាំ ២០២៦ — Claude Code, Cursor, និង GitHub Copilot។ ការប្រៀបធៀបពីអ្នកអនុវត្តជាក់ស្ដែង អំពីរបៀបដែលវាខុសគ្នាពិតប្រាកដ ឧបករណ៍ណាសមនឹងអ្នកណា និងហេតុអ្វីឧបករណ៍ដែលអ្នកជ្រើសរើសមានសារៈសំខាន់តិចជាងអ្វីដែលអ្នកសាងសង់ពីលើវា។Sun, 07 Jun 2026 00:00:00 GMTAgentic CodingDeveloper ToolsClaude CodeAI AgentsInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/ai-safety-governance-se-asia/https://inferenceloops.com/kh/blog/ai-safety-governance-se-asia/អភិបាលកិច្ចមិនមែនជាបញ្ហារបស់ផ្នែកច្បាប់តែម្នាក់ឯងទេ — នៅក្នុងទេសភាពបទប្បញ្ញត្តិដ៏បែកខ្ញែករបស់អាស៊ីអាគ្នេយ៍ វាធ្លាក់ចូលក្នុងកូដរបស់អ្នក។ នេះជាមគ្គុទេសក៍ជាក់ស្ដែងសម្រាប់វិស្វករដែលកំពុងសាងសង់ និងដាក់ឱ្យដំណើរការ AI ឆ្លងកាត់តំបន់នេះ។Fri, 05 Jun 2026 00:00:00 GMTអភិបាលកិច្ច AIសុវត្ថិភាព AIASEANអ្នកអភិវឌ្ឍInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/developer-role-ai-southeast-asia/https://inferenceloops.com/kh/blog/developer-role-ai-southeast-asia/ការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍមិនបានបាត់ទៅទេ — វាបានផ្លាស់ឡើងលើ stack។ ពីអ្នកនិពន្ធទៅជាអ្នកសម្របសម្រួល ជំនាញដែលកើនតម្លៃ ការច្របាច់សង្កត់ដ៏សាហាវលើ junior developer និងហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្ដូរដដែលដែលគំរាមកំហែងគំរូការងារមួយ បើកទ្វារពិតប្រាកដមួយសម្រាប់អាស៊ីអាគ្នេយ៍។Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 GMTអនាគតការងារអ្នកអភិវឌ្ឍAI AgentsSoutheast AsiaInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/how-coding-agents-actually-reason/https://inferenceloops.com/kh/blog/how-coding-agents-actually-reason/បើ harness ជា ៩៨,៤% នៃ coding agent តើ ១,៦% ដែលនៅសល់ — ផ្នែកដែល 'គិត' — ពិតជាកំពុងធ្វើអ្វី? នេះជាមគ្គុទេសក៍អំពីរបៀបដែល agents វែកញែក៖ វដ្ត Thought-Action-Observation ហេតុអ្វីការសង្កេតឈ្នះភាពឆ្លាតវៃ និងលទ្ធផលរបស់ Meta ដែលបង្ហាញថា ការបង្ខំ agent ឱ្យជជែកដូចអ្នកតក្កវិទ្យា — មិនមែនដូច chatbot — លើកការវិនិច្ឆ័យកូដរបស់វាឡើងជាខ្ទង់ពីរ។ សម្រាប់អ្នកសាងសង់ដែលចង់រៀបរូបរាងការវែកញែក មិនមែនគ្រាន់តែជួលវា។Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 GMTAI Agentsការវែកញែក AgentAgentic Codingអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/inference-loop/https://inferenceloops.com/kh/blog/inference-loop/បុព្វបទសូហ្វវែរសំខាន់បំផុតនៃទសវត្សរ៍នេះ សមនៅក្នុងដប់បន្ទាត់៖ ហៅម៉ូដែល ដំណើរការឧបករណ៍ បញ្ជូនលទ្ធផលត្រឡប់មកវិញ ហើយធ្វើម្ដងទៀត។ នេះជាមូលហេតុដែលរង្វិលជុំនោះកំពុងលេបយកការអភិវឌ្ឍសូហ្វវែរ — និងអ្វីដែលវាមានន័យសម្រាប់ក្រុមរបស់អ្នក។Sat, 30 May 2026 00:00:00 GMTការសរសេរកូដ AgenticAI AgentsInference Loopឧបករណ៍អ្នកអភិវឌ្ឍInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/loop-engineering-southeast-asian-developers/https://inferenceloops.com/kh/blog/loop-engineering-southeast-asian-developers/នៅខែមិថុនា ឆ្នាំ ២០២៦ ពិភព agentic coding បានទទួលឈ្មោះថ្មីសម្រាប់ជំនាញសំខាន់បំផុតរបស់វា៖ loop engineering។ នេះជាអ្វីដែលវាជា គំរូបីស្រទាប់នៅពីក្រោយវា (Harness → Loop → Orchestration) និងហេតុអ្វីបានជាវាជាការភ្នាល់ដ៏ល្អបំផុតមួយដែលអ្នកអភិវឌ្ឍនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍អាចធ្វើបាននៅពេលនេះ។Thu, 28 May 2026 00:00:00 GMTLoop EngineeringAgentic CodingAI Agentsអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/mcp-2026-universal-standard-security/https://inferenceloops.com/kh/blog/mcp-2026-universal-standard-security/Model Context Protocol បានឈ្នះសង្គ្រាមរួមបញ្ចូល។ ត្រឹមពាក់កណ្ដាលឆ្នាំ ២០២៦ វាគ្របដណ្ដប់ serverចុះបញ្ជី ~៩,៦៥០ ការទាញ SDK ៩៧ លាន+ ក្នុងមួយខែ និងការប្រើផលិតកម្មនៅ ៤១% នៃអង្គភាពសូហ្វវែរ។ ប៉ុន្តែ ubiquity ដូចគ្នាបង្កើតផ្ទៃវាយប្រហារធំ៖ ការសិក្សាលើ ៦៧,០៥៧ server រកឃើញរាប់រយដែលងាយរងគ្រោះ credentials លេច និង maintainers ដែលអាចលួចបាន។ ព្រី្ដស្តង់ដារត្រូវបានដោះស្រាយ។ សុវត្ថិភាពនៃអ្វីដែលអ្នកដោតចូលជាព្រំដែនថ្មី — ហើយនោះជាឱកាសស្រទាប់ guardrail សម្រាប់អ្នកសាងសង់នៃតំបន់។Tue, 26 May 2026 00:00:00 GMTMCPសុវត្ថិភាព Agentស្តង់ដារបើកចំហអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/models-vs-agents-shifting-boundary/https://inferenceloops.com/kh/blog/models-vs-agents-shifting-boundary/រៀងរាល់ពីរបីខែ ការចេញផ្សាយម៉ូដែលថ្មីលុបបំបាត់ scaffolding agent ដ៏ឆ្លាតវៃរបស់នរណាម្នាក់។ ដូច្នេះ តើ scaffolding ជាផ្លូវដែលគ្មានទីបញ្ចប់ — ឬជាផ្នែកដែលពិតជាប្រមូលផ្ដុំ? ការមើលដ៏ច្បាស់ក្រឡែតទៅលើព្រំដែនរវាង model និង agent និងរបៀបសាងសង់នៅលើជ្រុងត្រឹមត្រូវនៃវា។Sun, 24 May 2026 00:00:00 GMTAI ArchitectureAI AgentsModels vs AgentsAgent ScaffoldingInference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/spec-driven-development-edit-the-spec/https://inferenceloops.com/kh/blog/spec-driven-development-edit-the-spec/ខណៈ agents សរសេរកូដកាន់តែច្រើន artifact គង់វង្សរបស់មនុស្សផ្លាស់ឡើងមួយកម្រិត — ពីកូដទៅការបញ្ជាក់ (specification)។ Martin Fowler គូសផែនទីដំណាក់កាលភាពចាស់ទុំបី ដោយបញ្ចប់នៅ spec-as-source ដែលមនុស្សកែតែ spec ហើយកូដជា output ដែលចងក្រង។ នេះជាហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្ដូរកំពុងកើតឡើង ការរិះគន់ដោយស្មោះថាវាអាចដកការវិនិយោគចេញពីការរចនា និងហេតុអ្វីការប្រែច្បាប់ domain ក្នុងស្រុកទៅជា specs រស់ ជាឥទ្ធិពលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍអាស៊ីអាគ្នេយ៍គួរចាប់យក។Fri, 22 May 2026 00:00:00 GMTSpec-Driven DevelopmentAGENTS.mdAgentic Codingអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-code-agent-orchestra/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-code-agent-orchestra/ការផ្លាស់ប្ដូរពិតប្រាកដនៃឆ្នាំ ២០២៦ មិនមែនជា agents ឆ្លាតជាងទេ — វាជាចំនួនច្រើនជាងរបស់ពួកវា ដែលធ្វើការប៉ារ៉ាឡែល។ ទិន្នន័យរបស់ Anthropic បង្ហាញ workflow multi-agent ផ្ដល់ការបង្កើនល្បឿន ២–៤ ដង ដោយសហគ្រាសមួយបង្រួមគម្រោង ២៤ ថ្ងៃទៅ ៥ ថ្ងៃ។ ប៉ុន្តែការរៀបចំក្រុម agent ជាជំនាញខុសពីការដឹកនាំ agent មួយ ហើយក្រុមភាគច្រើនបរាជ័យតាមរបៀបដូចគ្នា។ នេះជាអ្វីដែលធ្វើឱ្យវង់តន្ត្រីដំណើរការ កន្លែងដែលវាដួលរលំ និងហេតុអ្វីវាជាកត្តាគុណសម្រាប់ក្រុមតូច។Wed, 20 May 2026 00:00:00 GMTMulti-Agentការរៀបចំ AgentAgentic Codingអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-harness-is-the-product/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-harness-is-the-product/ការសិក្សាលើ source code របស់ Claude Code បានរកឃើញថា មានតែប្រហែល ១,៦% នៃ coding agent ផលិតកម្មប៉ុណ្ណោះ ដែលជា AI decision logic — ឯ ៩៨,៤% ដែលនៅសល់ គឺជា harness៖ scaffolding ដែលផ្ដល់ context ដល់ model ដំណើរការឧបករណ៍របស់វា ពិនិត្យការងាររបស់វា និងសម្រេចថាពេលណាត្រូវឈប់។ នេះជាអ្វីដែលលេខនោះមានន័យ និងហេតុអ្វីបានជាវាជារឿងសំខាន់បំផុតសម្រាប់អ្នកសាងសង់នៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍ត្រូវយល់នៅពេលនេះ។Mon, 18 May 2026 00:00:00 GMTAI HarnessAgent InfrastructureAgentic Codingអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-harness-that-rewrites-itself/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-harness-that-rewrites-itself/យើងបានអះអាងពេញមួយឆ្នាំថា harness — scaffolding ជុំវិញ model — ជាកន្លែងដែលការងារពិតប្រាកដស្ថិតនៅ។ នៅពាក់កណ្ដាលឆ្នាំ ២០២៦ ប្រភេទស្រាវជ្រាវថ្មីបានបិទ loop លើគំនិតនោះ៖ agents ដែលកែលម្អ harness ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកវា ដោយគ្មានវិស្វករមនុស្ស និងគ្មាន model ឆ្លាតជាងឱ្យចម្លង។ ក្រដាស arXiv ខែមិថុនាបានលើក model បីផ្សេងគ្នា ៣៣–៦០% លើ benchmark ពិបាក គ្រាន់តែដោយឱ្យពួកវានីមួយៗសរសេរ scaffolding ផ្ទាល់ខ្លួនឡើងវិញ។ នេះជាអ្វីដែល self-harness ជា ហេតុអ្វីវាមិនធ្វើឱ្យវិស្វករហួសសម័យ និងហេតុអ្វីវាផ្អៀងវាលទៅរកការងារដែលអាស៊ីអាគ្នេយ៍អាចកាន់កាប់។Sat, 16 May 2026 00:00:00 GMTAI HarnessAgents ដែលកែលម្អខ្លួនឯងAgentic Codingអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loopshttps://inferenceloops.com/kh/blog/the-hundred-billion-dollar-guardrail/https://inferenceloops.com/kh/blog/the-hundred-billion-dollar-guardrail/ទីផ្សារសម្រាប់ AI guardrails ត្រូវបានព្យាករថានឹងកើនពី ០,៧ ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ ២០២៤ ទៅ ១០៩,៩ ពាន់លានដុល្លារត្រឹមឆ្នាំ ២០៣៤ — មួយក្នុងចំណោមប្រភេទដែលរីកលូតលាស់លឿនបំផុតក្នុងសូហ្វវែរ។ ខណៈ agents ឈប់ស្នើ ហើយចាប់ផ្ដើមធ្វើសកម្មភាព ការចំណាយដែលអាចការពារបានផ្លាស់ចេញពី model ទៅលើស្រទាប់រវាង agent និងអាជីវកម្មរបស់អ្នក។ នេះជាអ្វីដែល guardrail ពិតជាជាផលិតផលដែលអាចសាងសង់បាន ហេតុអ្វី soft-law របស់ ASEAN ប្រែស្រទាប់នោះជាព្រំដែនអនុលោមភាពរបស់អ្នក និងហេតុអ្វីនោះជាឱកាសសម្រាប់វិស្វករនៃតំបន់។Thu, 14 May 2026 00:00:00 GMTAI Guardrailsសុវត្ថិភាព AgentEnterprise AIអាស៊ីអាគ្នេយ៍Inference Loops