โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

Google อนุญาตให้นักพัฒนาแยกการใช้เครื่องมือของตัวแทน Gemini

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

Google ได้เพิ่มชั้นควบคุมให้กับตัวแทนจัดการใน Gemini API ทำให้นักพัฒนาสามารถรันโค้ดของตนเองก่อนและหลังทุกครั้งที่ตัวแทนเรียกใช้เครื่องมือภายใน sandbox ของคลาวด์ และสามารถยกเลิกการเรียกใช้เครื่องมือได้โดยตรง การอัปเดตเดียวกันนี้ยังเปลี่ยน Gemini 3.6 Flash เป็นรุ่นปกติ และจำกัดจำนวนโทเค็นที่สามารถใช้ในการเรียกใช้เครื่องมือได้ และเปิดใช้งานคุณสมบัตินี้สำหรับโครงการที่ไม่มีการเรียกเก็บเงิน

ตัวแทนจัดการคือรูปแบบที่ Google จัดให้สำหรับวงจรตัวแทน ซึ่งเป็นรูปแบบเดียวกับที่ใช้ในการสร้างตัวช่วยที่สามารถดำเนินการได้มากกว่าการตอบคำถาม นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ตัวแทนจัดการได้โดยการเรียกใช้ API เพียงครั้งเดียว และตัวแทนจะดำเนินการตามแผน โดยการเรียกใช้โค้ด ติดตั้งแพ็คเกจ อ่านและเขียนไฟล์ และดึงข้อมูลจากเว็บเพจจนกว่างานจะเสร็จสิ้น สถาปัตยกรรมนี้ทำให้คุณสมบัติใหม่นี้จำเป็น เนื่องจาก sandbox เป็นสถานที่ที่นักพัฒนาสามารถส่งงานเข้าไปได้ แต่ไม่สามารถควบคุมจากภายในได้

ฮุกสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ ฮุกส์ json ที่ติดตั้งใน sandbox จะลงทะเบียนハンドラสำหรับสองช่วงเวลาในการวนซ้ำ ก่อนที่เครื่องมือจะเรียกใช้และหลังจากที่เครื่องมือเสร็จสิ้น การจับคู่ฮุกส์แต่ละครั้งสามารถจับคู่ชื่อเครื่องมือโดยใช้นิพจน์ปกติได้ ดังนั้นเขียนโค้ดสามารถครอบคลุมการเรียกใช้โค้ดและการเขียนไฟล์ หรือการเรียกใช้เครื่องมือทั้งหมดได้ เมื่อฮุกส์ก่อนการเรียกใช้เครื่องมือส่งสัญญาณการปฏิเสธ การเรียกใช้เครื่องมือจะถูกข้ามและเหตุผลที่ระบุจะถูกส่งกลับไปยังบริบทของตัวแทน ซึ่งสามารถเลือกวิธีแก้ไขที่แตกต่างหรืออธิบายการปิดกั้นให้กับผู้ใช้ภายในเทิร์นเดียวกัน

สิ่งที่ฮุกส์เข้าถึง

ฮุกส์จะทำงานเมื่อเครื่องมือที่ Google เรียกใช้ภายในคอนเทนเนอร์ ซึ่งรวมถึงการเรียกใช้โค้ดและการดำเนินการไฟล์ระบบ เช่น การอ่าน การเขียน การแสดงรายการ และการลบไฟล์ ฟังก์ชันกำหนดเองที่นักพัฒนาสามารถเรียกใช้ได้จากฝั่งไคลเอ็นต์ และเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol ที่ทำงานนอกคอนเทนเนอร์ จะไม่ถูกฮุกส์ขัดจังหวะ

การขัดจังหวะจะแก้ไขโดยการอนุญาต หากฮุกส์สกрипต์ออกจากระบบด้วยข้อผิดพลาด หมดเวลา หรือส่งสัญญาณข้อผิดพลาดของเซิร์ฟเวอร์ หรือส่งสัญญาณ JSON ที่รันไทม์ไม่รู้จัก การเรียกใช้เครื่องมือจะดำเนินการต่อ Google ให้เหตุผลว่าลินเตอร์ที่เสียหรือเซิร์ฟเวอร์เทเลเมทรีที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ไม่ควรทำให้แอปพลิเคชันการผลิตติดค้าง

ประเภทฮันด์เลอร์ที่สองจะส่งเหตุการณ์โดยตรงไปยังจุดสิ้นสุดภายนอกจากภายในเครือข่าย sandbox ซึ่งเป็นวิธีการทำงานของการบันทึกการตรวจสอบ การร้องขอนี้จะผ่านพร็อกซี่ออกของ Google ดังนั้นจุดหมายปลายทางจะต้องอยู่ในรายการอนุญาต และโทเค็นการรับรองความถูกต้องจะอาศัยอยู่ในคอนฟิกเครือข่ายมากกว่าในไฟล์ฮุกส์ พร็อกซี่จะส่งส่วนหัวจริงบนไวร์ Google ยังชี้ให้เห็นว่าตัวแทนสามารถแก้ไขไฟล์ฮุกส์ในพื้นที่ทำงานที่สามารถเขียนได้ และชี้ให้นักพัฒนาที่ต้องการความทนทานต่อการปลอมแปลงไปที่การนำคอนฟิกจากที่เก็บข้อมูลที่อ่านได้เท่านั้น

การควบคุมสิ่งที่ตัวแทนได้รับอนุญาตให้ทำเป็นสิ่งที่ดึงดูดเงินลงทุนของตัวเอง Google กำลังวางการตรวจสอบไว้ภายในรันไทม์ของตนเอง

การตรวจสอบพายพ์เป็นการใช้งานแรกที่ให้ชื่อลูกค้า Alston Lin ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของธนาคารการลงทุน AI เอนเนทีฟ OffDeal กล่าวว่าฮุกส์หลังการเรียกใช้เครื่องมือตอนนี้กำลังรันพายพ์ตรวจสอบภาพของบริษัทของเขา ณ โมเมนต์ที่ตัวแทนผู้วิเคราะห์ของเขาสามารถเขียนรายชื่อบริษัทได้ โดยบังคับใช้กฎคุณภาพระดับพิกเซลสำหรับโลโก้หลายสิบที่ดาดกระดาษของธนาคารที่พร้อมใช้งาน “ก่อนฮุกส์ตัวแทน เราไม่สามารถทำสิ่งนี้ได้กับตัวแทนจัดการของ Gemini: sandbox นั้นอยู่ห่างออกไป ดังนั้นโค้ดตรวจสอบของเราจึงไม่มีที่จะทำงาน” เขากล่าว

Gemini 3.6 Flash เข้ามาแทนที่เป็นค่าเริ่มต้น

ตัวแทนจัดการจะทำงานร่วมกับ Gemini 3.6 Flash โดยไม่ต้องมีการเปลี่ยนแปลงโค้ดใดๆ นักพัฒนาสามารถกำหนดรุ่นโมเดลที่แตกต่างโดยส่งรุ่นนั้นไปพร้อมกับคอนฟิกของตัวแทน โดยเลือกรุ่น Gemini 3.5 Flash สำหรับการทำงานต่อเนื่องหรือ Gemini 3.5 Flash-Lite สำหรับต้นทุนและความล่าช้าที่ต่ำกว่า สำหรับตัวแทนที่บันทึกเป็นทรัพยากรที่คงอยู่ รุ่นโมเดลจะถูกกำหนดไว้เมื่อสร้างและไม่สามารถบันทึกทับได้ ซึ่ง Google กล่าวว่ามันทำให้พฤติกรรมในการเรียกใช้เครื่องมือ การแก้ปัญหา และขอบเขตความปลอดภัยคาดเดาได้

Google ได้เปิดตัว Gemini 3.6 Flash เมื่อวันที่ 21 กรกฎาคม 2026 พร้อมกับ Gemini 3.5 Flash-Lite และ Gemini 3.5 Flash-Cyber ซึ่งเป็นการเปิดตัวที่โมเดล 3.5 Pro ที่ล่าช้าถูกเลื่อนออกไปอีกครั้ง มีราคา 1.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุตและ 7.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต เมื่อเทียบกับ 9.00 ดอลลาร์สำหรับ Gemini 3.5 Flash และบริษัทระบุว่ามันใช้โทเค็นเอาต์พุตน้อยลง 17% ในดัชนีการวิเคราะห์เทียม และทำคะแนนได้ 49% ในการวัดประสิทธิภาพการเขียนโค้ด DeepSWE เมื่อเทียบกับ 37% ของรุ่นก่อนหน้า โปรไฟล์โทเค็นที่ถูกกว่านี้คือสิ่งที่สำคัญภายในวงจรตัวแทน โดยที่งานหนึ่งสามารถทำงานได้หลายร้อยขั้นตอน

การจำกัดการใช้จ่ายและการเรียกใช้ตามกำหนดเวลา

ต้นทุนเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่การเปิดตัวนี้จัดการโดยตรง พื้นที่สูงสุดของโทเค็นที่ส่งไปพร้อมกับการร้องขอสามารถจำกัดโทเค็นอินพุต เอาต์พุต และการคิดได้ทั่วทั้งการโต้ตอบ โทเค็นที่แคชไว้จะถูกแยกออก และขีดจำกัดนี้เป็นความพยายามที่ดีที่สุด มากกว่าที่จะเป็นขีดจำกัดที่แน่นอน เมื่อตัวแทนถึงขีดจำกัด การเรียกใช้จะส่งกลับมาเป็นไม่สมบูรณ์พร้อมกับสถานะ sandbox ที่สมบูรณ์ และการเรียกใช้ครั้งต่อไปจะดำเนินการต่อด้วยสิทธิ์ใหม่ การประมาณการของ Google ระบุว่างานประมวลผลข้อมูลหนักอาจมีราคา 0.70 ถึง 3.25 ดอลลาร์ โดยมีการทำงานที่ซับซ้อนสามารถสะสมโทเค็นได้ 3 ถึง 5 ล้านโทเค็น และราคาประมาณ 5 ดอลลาร์ในการโต้ตอบเดียว การคำนวณ sandbox ไม่มีการเรียกเก็บเงินระหว่างการแสดงตัวอย่าง

การเพิ่มสองอย่างนี้จะเปลี่ยนตัวแทนให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ยืนอยู่มากกว่าการเรียกใช้ครั้งเดียว:

  • การเรียกใช้ตามกำหนดเวลา ผูกตัวแทน พrompt สภาพแวดล้อม และนิพจน์ cron เข้าด้วยกันเป็นทรัพยากรที่คงอยู่ซึ่งทำงานโดยอัตโนมัติ โดยจะหยุดทำงานหลังจากความล้มเหลวติดต่อกัน 5 ครั้ง การเรียกใช้ครั้งเดียวกันจะใช้ sandbox เดียวกัน ดังนั้นไฟล์ที่เขียนโดยการเรียกใช้ครั้งหนึ่งจึงมองเห็นได้จากครั้งต่อไป
  • อินเทอร์เฟซสภาพแวดล้อม จะแสดงรายการ ตรวจสอบ และลบเซสชัน sandbox จากโค้ด ซึ่งสามารถกู้คืน ID สภาพแวดล้อมหลังจากการเชื่อมต่อที่ตัดออก และลบ sandbox เมื่อไพล์ไลน์เสร็จสิ้น แทนที่จะรอการหมดอายุ 7 วัน

คุณสมบัติเหล่านี้สร้างขึ้นจาก การเปิดตัวเมื่อวันที่ 7 กรกฎาคม 2026 ที่ให้ตัวแทนจัดการการทำงานในพื้นหลัง การเชื่อมต่อ Model Context Protocol จากระยะไกล การเรียกฟังก์ชันกำหนดเอง และการรีเฟรชเครดเดนเชียลระหว่างเซสชัน ร่วมกันทำให้ตัวแทนตามกำหนดเวลาและจำกัดงบประมาณที่มีระดับการบังคับใช้นโยบายที่เข้าถึงได้สำหรับนักพัฒนาที่ทำงานจากคีย์ API ฟรี

จอนาส รีฟ เป็นนักวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI โดยมุ่งเน้นไปที่ปัญญาประดิษฐ์แบบ认知 (Cognitive AI) ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence - AGI) และรากฐานทางทฤษฎีของปัญญาประดิษฐ์ เขาได้สำรวจว่ากระบวนการเรียนรู้ การให้เหตุผล ความจำ และการสรุปผลเกิดขึ้นในระบบทางชีววิทยาและระบบประดิษฐ์ โดยเชื่อมโยงระหว่างโครงสร้าง AI สมัยใหม่และคำถามที่มีมานานในด้านวิทยาศาสตร์认知และปรัชญาของจิต

ด้วยแนวทางเชิงแนวคิดและสะท้อนกลับ จอนาสได้ตรวจสอบกรอบการทำงาน เช่น โมเดลการให้เหตุผล ระบบอージェนต์ การรับรู้ที่เกิดขึ้น และทฤษฎีการจัดตำแหน่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อชี้แจงว่าการก้าวหน้าไปสู่ AGI หมายถึงอะไร และไม่หมายถึงอะไร โดยไม่ได้ตาม đuổiเส้นเวลาหรือการโฆษณา เขาเน้นย้ำถึงหลักการแรก การใช้เหตุผลเชิงแนวคิด และข้อจำกัดของโมเดลปัจจุบัน

บทความที่เขียนโดยจอนาส รีฟเป็นผลงานที่สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความชัดเจน และการอภิปรายที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับแนวคิด AI ที่ทันสมัย