Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Gemini
Перенесення навантажень Apps Script на Linux-сандбокс Gemini Managed Agent
Google Apps Script, який керує Linux-сандбоксом управлінського агента Gemini: передача файлів у Drive за допомогою ggsrun, обхід обмеження у 50 МБ, запуск Playwright, FFmpeg та esbuild.
13 хв читанняЩо формат схеми не може розповісти вашому агенту: формат відкритих знань у BigQuery
Експеримент з BigQuery та Gemini ADK: пакети у форматі Open Knowledge Format у Git надали агенту те, чого не могла схема — стабілізували відповіді та усунули помилку GMV у розмірі 29%.
13 хв читанняКеровані агенти в API Gemini: пісочниці, навички та постійні агенти
Практичний огляд Google Antigravity Managed Agents: віддалена Linux-сандбокс-середовище, проксі для виходу, багатокроковий стан, навички, агенти з іменами та шаблони використання в продакшені.
40 хв читанняBigQuery Conversational Agent у Vertex AI з Google ADK: шість пасток
Створіть агента BigQuery на природній мові за допомогою Google ADK та Gemini, розгорніть його у Vertex AI Agent Engine та уникніть проблем, пов’язаних із Python, залежностями, оплатою та IAM.
10 хв читанняGemini 3.8 Flash під час запуску: швидкість, кінцевий термін цін та застереження щодо безпеки.
Огляд Gemini 3.8 Flash: офіційні показники продуктивності, швидкість обробки 304 токенів на секунду, термін дії промо-ціни до 2027 року, модель Cyber та проблеми з багатомовною безпекою.
7 хв читанняОдин агент, три версії: Interactions API проти ADK проти Antigravity SDK
Той самий агент Gemini створив три варіанти за допомогою Interactions API, Google ADK та Antigravity SDK, які були порівняні за механізмами циклів, інструментами, процедурами автентифікації та способами розгортання в Cloud Run.
8 хв читанняГібридний пошук зображень у великих масштабах: SigLIP, SPLADE, YOLOv8 та Gemini Captions
Розробка системи пошуку мільйона зображень, яка поєднує щільні та розріджені ембеддинги з виявленням об’єктів, розпізнаванням ентитетів, функцією безпечного пошуку та описами, створеними за допомогою LLM.
6 хв читанняЛокальний пайплайн RAG із Qdrant, fastembed та Gemini на Python
Невеликий пайплайн RAG на Python: ділимо локальні документи на частини, інкорпоруємо їх офлайн за допомогою fastembed, зберігаємо вектори в Qdrant та відповідаємо на запитання за допомогою Gemini через CLI.
6 хв читанняАгенти Google ADK: від одного агента Gemini до розгортання в Cloud Run
Google ADK від одного агента Gemini до продакшну: інструменти, агенти як інструменти, послідовні потоки, локальні тести та розгортання у Cloud Run та Vertex AI Agent Engine.
7 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.