ရက်သတ္တပတ် 10 ပတ်အနက် 8 ပတ်မြောက်

Background Agents

Core ≈ 3 h 30 minဗီဒီယို 4 ခုစံသတ်မှတ်ချက် 4 ခု

အဓိက ဦးတည်ချက်Asynchronous ဖြစ်ပြီး cloud ပေါ် လွှဲအပ်ခိုင်းစေနိုင်တဲ့ agents များ။ ပြိုင်တူအလုပ်လုပ်တဲ့ parallel agents အုပ်စုကြီး (fleets) ကို စီမံခန့်ခွဲပုံ။ Slack၊ Linear နဲ့ GitHub တို့ကနေ trigger လုပ်တဲ့ issue-to-PR pipelines များ တည်ဆောက်ပုံ။

လက်တွေ့ တည်ဆောက်ရန်Isolation၊ budgets၊ checkpoints တွေနဲ့ retries တွေ ပါဝင်တဲ့ issue-to-PR automated workflow တစ်ခု တည်ဆောက်ရပါမယ်။

အဓိက လေ့လာစရာများ (Core)≈ 3 h 30 min

  • တစ်ခုလျှင် ≈ 20 min
    Cloud Agent Products အကြောင်း

    OpenAI ရဲ့ Codex cloud၊ Anthropic ရဲ့ Claude Code on the web၊ Cursor Cloud Agents၊ GitHub Copilot coding agent။ (၎င်းတို့ရဲ့ trigger၊ isolation နဲ့ approval ပုံစံတွေကို နှိုင်းယှဉ်လေ့လာပါ)။

  • Case studyOpenAI ≈ 60 min
    Open-sourcing Symphony & Specification

    Issue-to-PR orchestration ကို specification အဆင့်အထိ စနစ်တကျ ရေးဆွဲထားချက်။

  • Video · Rajesh Bhatia
    Cloudflare's AI Engineering Stack: Assisted to Delegated
    37 min

    Cloudflare အနေနဲ့ လူကူတဲ့ အဆင့်ကနေ agent ဆီ အပြည့်အဝ လွှဲအပ်တဲ့အဆင့်ကို သူတို့ platform ပေါ်မှာ ဘယ်လို ပြောင်းလဲခဲ့သလဲ ဆိုတာ။

  • Video · Preeti Somal of Temporal
    Scaling AI Agents Without Breaking Reliability
    15 min

    Persistent state၊ orchestration၊ စောင့်ကြည့်နိုင်စွမ်း၊ အလိုအလျောက် ပြန်လည်ကောင်းမွန်မှု (automatic recovery)၊ လူနှင့် ချိတ်ဆက်မှုနဲ့ parallel work များ။

  • Video · Kyle Jaejun Lee
    I Run a Fleet of AI Agents Across Three Machines: Here's What Broke
    9 min

    စက် 3 လုံးပေါ် agent အုပ်စုကြီး ပြိုင်တူလွှတ်တဲ့အခါ ကြုံရတဲ့ attention limits၊ ပျက်စီးမှုများနှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပုံ လက်တွေ့။

Tools, References & အပိုဆောင်း Video များ

  • Cloudflare Agents SDK & Sandbox SDK

    Stateful agents တွေနဲ့ သီးခြားခွဲထုတ်ထားတဲ့ environment အတွက် platform။

  • Temporal Durable AI Agent Tutorial

    OpenAI Agents integration သဘောတရားများ။

  • Code Mode (Cloudflare)

    Fleets တွေအတွက် tokens 1000 တည်းနဲ့ API တစ်ခုလုံးကို ပေးစွမ်းနိုင်တဲ့ tool-efficiency Technique။

  • Jules (Google)

    နှိုင်းယှဉ်လေ့လာနိုင်တဲ့ တတိယမြောက် cloud agent။

  • Common Workflows (Claude Code)

    local agent အများအပြားကို ပြိုင်တူ run ရန်အတွက် git worktrees အသုံးပြုပုံ။

  • Video1 h 52 min
    Claude Agent SDK: Full Workshop
    Thariq Shihipar of Anthropic

    Claude Code ကိုယ်တိုင် အခြေခံထားတဲ့ SDK အသုံးပြုပုံ။

  • Video22 min
    Building the future of agents with Claude
    Anthropic

    agent တွေ ရှေ့ဆက်သွားမယ့် ဦးတည်ချက်။

  • Video · Neil Movva
    Why AI Is About to Get 1000x Cheaper

    Long-running agents (05:32), inference stack (15:12), throughput vs latency (20:03) နဲ့ transformer hardware (33:19) ခေါင်းစဉ်များ။ “1000x” ဆိုတာကို လက်တွေ့ပြသထားတဲ့ ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု မဟုတ်ဘဲ ရည်မှန်းချက်တစ်ခုအဖြစ်သာ မှတ်ယူပါ။

လက်တွေ့ တည်ဆောက်ရန် (Build)

Issue တစ်ခုကနေ pull request အထိ နောက်ကွယ်ကနေ အလိုအလျောက် အလုပ်လုပ်ပေးမယ့် background flow တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ။

  • Job တစ်ခုချင်းစီအတွက် သီးခြားခွဲထုတ်ထားတဲ့ git worktree (သို့မဟုတ် container)၊ တင်းကျပ်တဲ့ budget သတ်မှတ်ချက်၊ ရပ်နားသိမ်းဆည်းနိုင်တဲ့ checkpoint၊ စနစ်တကျ စစ်ဆေးမှု (deterministic validation) နဲ့ ပြန်လည်စတင်နိုင်တဲ့ resumable state တွေ ထည့်သွင်းပါ။
  • Bounded backoff ပါတဲ့ retries System ထည့်ပါ၊ agent နှစ်ခုက file တစ်ခုတည်းကို တစ်ပြိုင်နက် ဝင်ပြင်တာမျိုး မဖြစ်အောင် တားဆီးပါ။
  • Jobs 3 ခုကို တစ်ပြိုင်နက် (parallel) run ပြပါ. - feature အသေးတစ်ခု၊ bug fix တစ်ခုနဲ့ documentation task တစ်ခု။
  • တစ်ခုကို လမ်းတစ်ဝက်မှာ တမင်တကာ ဖြတ်တောက် (interrupt) ကြည့်ပြီး checkpoint ကနေ ပြန်စနိုင်သလား ဒါမှမဟုတ် clean ဖြစ်စွာ fail ပြနိုင်သလားဆိုတာ စမ်းသပ်ပါ။
  • Agent တွေက PR ကို အလိုအလျောက် ဖွင့်ခွင့်ရှိပေမဲ့ merge လုပ်တာကိုတော့ လူကပဲ ခွင့်ပြုရပါမယ်။

ပြီးစီးကြောင်း စစ်ဆေးရန် (Done When)

0/4