แท็ก

#gemini-3-1-flash-lite

2 บทความ

Google ADK เผยสูตร 'agent ที่อยู่ได้เป็นสัปดาห์' — durable state machine + persistent session + event-driven webhook แทนการพยายาม stuff conversation history เข้า context
เครื่องมือนักพัฒนา

Google ADK เผยสูตร 'agent ที่อยู่ได้เป็นสัปดาห์' — durable state machine + persistent session + event-driven webhook แทนการพยายาม stuff conversation history เข้า context

Shubham Saboo (Senior AI PM) และ Eric Dong (DevRel Engineer) โพสต์ tutorial **'Build Long-running AI agents that pause, resume, and never lose context with ADK'** ขึ้น developers.googleblog.com ในวันที่ 12 พ.ค. — ชี้ว่า production agent ที่ต้องอยู่ทน 'idle time' หลายวัน (HR onboarding, invoice dispute, sales sequence) **พังกับ stateless pattern** เพราะ context pollution + token cost + hallucination on resume วิธีแก้: **durable state machine** (OnboardingStep enum) แทน chat history, **DatabaseSessionService** (SQLite local / Cloud SQL prod) แทน in-memory session, **webhook + state_delta** สำหรับปลุก agent หลัง idle time, และ **multi-agent delegation** แทน monolithic prompt — tutorial มี repo เปิดให้ clone และคำสั่ง `agents-cli deploy` push ขึ้น Agent Runtime

· อ่าน 6 นาที
Gemini 3.1 Flash-Lite ขึ้น GA บน Gemini Enterprise Agent Platform — โมเดลถูกที่สุดของซีรีส์ 3 ($0.25/$1.50 ต่อ 1M tokens) เน้น tool calling, agentic orchestration
ผลิตภัณฑ์

Gemini 3.1 Flash-Lite ขึ้น GA บน Gemini Enterprise Agent Platform — โมเดลถูกที่สุดของซีรีส์ 3 ($0.25/$1.50 ต่อ 1M tokens) เน้น tool calling, agentic orchestration

8 พ.ค. — Michael Gerstenhaber (VP, Cloud AI) ลงประกาศใน Google Cloud Blog ว่า Gemini 3.1 Flash-Lite ขึ้น GA บน Gemini Enterprise Agent Platform — เป็น Gemini 3 ที่เร็ว/ถูกที่สุดในซีรีส์ ราคา $0.25/1M input + $1.50/1M output — case study จาก JetBrains, Gladly (60% ลดต้นทุน), Astrocade, krea.ai, OffDeal, Ramp, AlphaSense — เน้น tool calling, agentic orchestration และ classifier ที่ p95 latency ~1.8s

· อ่าน 4 นาที