ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ จากต้นทาง#การติดตั้งใช้งาน / วิศวกรรม
5 พฤศจิกายนวันพฤหัสบดี
  1. Mastra Blog38

    Mastra เปิดตัวโปรแกรม Custom Harness พร้อมวิศวกร Forward-Deployed ที่ฝังตัวในทีมลูกค้า

    Mastra เปิดตัว Custom Harness Program ซึ่งวิศวกร forward-deployed จะฝังตัวอยู่ในทีมของลูกค้าเพื่อร่วมสร้าง agent harness ที่ปรับแต่งเฉพาะ โปรแกรมนี้ครอบคลุม observability, evals, MCP แบบกำหนดเอง, เวิร์กโฟลว์แบบ human-in-the-loop, auth และ RBAC พร้อมสิทธิ์เข้าถึง Mastra Enterprise Platform ก่อนใคร Mastra อ้างถึง Workday ซึ่งย้ายออกจาก Amazon Bedrock Agents ภายใน 31 วัน ลดโค้ดได้ 3,000 บรรทัด และลดต้นทุนการจัดเก็บเวกเตอร์ลง 98%

4 พฤศจิกายนวันพุธ
  1. vLLM Blog73

    Buoyant 发布 Kinference，一个面向 vLLM 和 Kubernetes 的开源推理控制平面

    Buoyant 宣布推出 Kinference，这是一个采用 Apache v2 许可证的开源控制平面，可将兼容 OpenAI 和 Anthropic 的推理流量路由到 Kubernetes 上的 vLLM 工作节点，并新增令牌速率限制、按租户的使用量与成本跟踪、KV 缓存感知负载均衡以及 YAML 推理策略。在该项目的公开基准测试中，与标准 Kubernetes 服务负载均衡相比，Kinference 在某一工作负载上将首令牌时间中位数缩短了 95%，端到端延迟中位数降低了 45%；在容量测试中，共享前缀场景下的有效吞吐量达到 7.4 倍，多轮对话场景下约为 3.5 倍。策略可将较简单的提示词路由到更便宜的模型，将突发溢出流量发送到 Bedrock 和 Databricks 等提供商，或将带有 PII 标记的请求保留在集群内；按租户的指标涵盖令牌速率、TTFT、ITL 以及缓存与未缓存的提示词令牌。

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Buoyant 的 Kinference 在 vLLM 之上增加了 KV 缓存感知负载均衡和 YAML 推理策略，基准测试声称其 TTFT 和有效吞吐量相较标准 Kubernetes 服务路由有大幅提升。

  2. LiveKit Blog22

    Clerk AI ใช้ LiveKit ขับเคลื่อน Voice Agent ระดับองค์กรในวงกว้าง

    Clerk AI ให้บริการ voice และ messaging agent ระดับองค์กรบนเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สและเครือข่าย edge ทั่วโลกของ LiveKit รองรับ voice session พร้อมกันกว่า 1,000 รายการโดยไม่ต้องจัดสรรทรัพยากรล่วงหน้า agent ตอบสนองภายใน 500ms และรองรับกว่า 30 ภาษาตามมาตรฐาน พร้อม ScreenSense คัดกรองสายด้วยความแม่นยำ 97% และ TrueReach ตรวจจับข้อความเสียงสูงกว่า 98% แพลตฟอร์มยังคงควบคุมผู้ให้บริการ STT, LLM และ TTS ได้อย่างเต็มที่ และได้รับการรับรอง SOC 2 Type II พร้อมการปฏิบัติตามข้อกำหนด TCPA ในตัว

  3. Meta Engineering Blog34

    Meta F3 Lightning เร่งการเปิดตัวฟีเจอร์ ML สำหรับโฆษณาเร็วขึ้น ~3.6 เท่า

    Meta เปิดตัว F3 Lightning ซึ่งเป็นชั้นโครงสร้างพื้นฐานบน Facebook Feature Framework (F3) ที่แยกการเปิดตัวฟีเจอร์ออกจากการประมวลผลร่วม ทำให้ฟีเจอร์จัดอันดับโฆษณากว่า 20,000 รายการแต่ละรายการถูกคอมไพล์ ตรวจสอบ ปรับใช้ และย้อนกลับได้อย่างอิสระ ฟีเจอร์การสกัดข้อมูลที่เทียบเคียงกัน kini ถึงการผลิตเร็วขึ้น ~3.6 เท่าเมื่อเทียบกับ F3 ก่อนหน้า โดยไม่มีต้นทุนการประมวลผลโครงสร้างพื้นฐานเพิ่มขึ้น

  4. Preferred Networks News18

    Preferred Networks จะจัดแสดงซีรีส์ MN-Core ที่ SC26

    Preferred Networks จะจัดแสดงซีรีส์ MN-Core ของตนที่ SC26 การประชุมคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูงระดับนานาชาติซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 15–20 พฤศจิกายนที่ชิคาโก โดยมีการสาธิตที่บูธในวันที่ 17–19 พฤศจิกายน ที่บูธ 4606 บริษัทจะแสดงโมเดลโครงสร้างและหุ่นจำลองของชิป AI สำหรับการอนุมาน MN-Core L1000 ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา แผนงานในอนาคตสำหรับซีรีส์ MN-Core L การสาธิตสดบน MN-Core 2 Devkit และการวิจัยและพัฒนาด้านโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล AI ที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษ

  5. Figma Blog58

    Figma เปิด code layers ให้ผู้ใช้ทุกคนใน open beta พร้อมเวิร์กโฟลว์ต้นแบบที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์

    ฟีเจอร์ code layers ของ Figma เปิดให้ทดสอบแบบ open beta สำหรับผู้ใช้ 100% แล้ว ทำให้ทีมสามารถสร้างและเปรียบเทียบต้นแบบที่หนุนด้วยโค้ดได้โดยตรงบนแคนวาสของ Figma วิดีโอสาธิตแสดงให้นักออกแบบโคลนรีโพซิทอรี GitHub ลงใน code layer สั่งให้เอเจนต์ของ Figma สร้างตัวแปรที่อยู่จัดส่งสามแบบเคียงกัน และปรับแต่งหนึ่งในนั้นในตัวแก้ไขโค้ดแบบเต็มหน้าจอ ฟีเจอร์ Extract designs เปลี่ยนหน้าจอหรือโฟลว์ที่บันทึกไว้ให้เป็นเลเยอร์ดีไซน์ที่แก้ไขได้ ซึ่งสามารถส่งกลับไปยังต้นแบบด้วย Update code layer และเอเจนต์ยังสามารถรวม code layers ของเพื่อนร่วมทีมสองคนเข้าด้วยกันเป็นประสบการณ์เดียวได้

3 พฤศจิกายนวันอังคาร
  1. OpenAI Alignment Blog60

    OpenAI อธิบายรายละเอียดการฝึกตัวจำแนกประเภทแอ็กทิเวชันเพื่อความปลอดภัยและการจัดแนว

    OpenAI อธิบายถึงการฝึกตัวจำแนกประเภทแอ็กทิเวชันหรือโพรบที่อ่านแอ็กทิเวชันของสตรีมเรซิดิวอัลภายในของโมเดลเพื่อระบุการตอบกลับของผู้ช่วยที่ไม่ได้จัดแนวหรือละเมิดนโยบาย และระบุว่าได้นำไปใช้งานกับทราฟฟิกภายในและภายนอกของโมเดลที่ความสามารถสูงที่สุดเริ่มตั้งแต่ GPT-5.6 โพรบใช้สถาปัตยกรรม Attention probe ที่มี MLP ร่วมกับ QV-attention และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ฝึกบนข้อความสูงสุด 1M ข้อความที่ติดป้ายโดยผู้ตัดสินที่เป็นโมเดลการให้เหตุผล และทำงานแบบสตรีมมิ่งบนเอนจินการอนุมานเพื่อให้สามารถบล็อกการตอบกลับได้กลางเทิร์น OpenAI รายงานว่าโพรบถ่ายโอนได้ดีเยี่ยมข้ามหลายขั้นตอนหลังการฝึก แต่ถ่ายโอนได้จำกัดกว่าข้ามเช็กพอยต์ก่อนการฝึก และกล่าวว่าโพรบโดยรวมมีความทนทานต่อการเจลเบรกมากกว่าตัวจำแนกประเภทตามเนื้อหาในการทดสอบเรดทีมของตน

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: OpenAI อธิบายรายละเอียดว่าโพรบแอ็กทิเวชันบนแอ็กทิเวชันภายในของโมเดลทำหน้าที่เป็นชั้นความปลอดภัยแบบสตรีมมิ่งอย่างไร รวมถึงข้อจำกัดในการถ่ายโอนข้ามเช็กพอยต์และความจำเป็นในการฝึกใหม่

  2. Sierra Blog42

    Sierra ออกแบบ Agent Studio ใหม่โดยมี Ghostwriter เป็นศูนย์กลาง

    Sierra ได้ออกแบบ Agent Studio ใหม่โดยมี Ghostwriter ซึ่งเป็นเอเจนต์ที่ทำงานตลอดเวลาเพื่อสร้างเอเจนต์ เป็นศูนย์กลาง ทำให้การตรวจสอบปัญหา การแก้ไข journey และการทดสอบการแก้ไขเกิดขึ้นได้ในการสนทนาเดียว Ghostwriter ติดตามคุณข้าม journey, simulation และแดชบอร์ด และแต่ละเซสชันเก็บการเปลี่ยนแปลงและผลการทดสอบไว้ด้วยกันจนกว่าทีมงานจะตรวจสอบและ merge Agent Studio ยังจัดกลุ่มเอเจนต์ที่เกี่ยวข้องไว้ในโปรเจกต์เดียว และเพิ่ม diff แบบบรรทัดต่อบรรทัด, Preview Chat, Simulations และการกำกับดูแลการเผยแพร่ด้วยการอนุมัติที่จำเป็นและการ rollout แบบควบคุม

  3. Google Developers Blog58

    Google ทดสอบคลาสซิฟายเออร์ราคาถูกเพื่อจัดเส้นทางโมเดล Gemini ตามต้นทุนต่องาน

    Google ได้รันเบนช์มาร์กเอเจนต์เขียนโค้ด 50 ข้อที่ตรวจอัตโนมัติ เพื่อทดสอบว่าคลาสซิฟายเออร์น้ำหนักเบาชื่อ Jev ของ TypeSafe สามารถจัดเส้นทางแต่ละงานไปยังการตั้งค่า Gemini ที่ถูกที่สุดซึ่งยังตอบถูกได้หรือไม่ regex แบบคงที่และฮิวริสติกตามความยาวพรอมป์ทำคะแนนได้ 93.8% บนคำถามพัฒนา 16 ข้อ แต่ลดลง 23.2 จุดเหลือ 70.6% บนงานที่กันไว้ทดสอบ 34 งาน ขณะที่ Jev ทำได้ 96.0% across ชุดทดสอบทั้งหมด การตั้งค่าที่ไม่มีเราเตอร์ที่แข็งแกร่งที่สุด คือ Gemini 3.8 Flash โหมดคิดต่ำ แก้ได้ทั้ง 50 งาน และเราเตอร์ Jev ที่ส่งงานไปยัง Flash-Lite ก่อนแล้วยกระดับงานที่ถูกตั้งธงก็แก้ได้ทั้ง 50 งานเช่นกัน พร้อมลดต้นทุนและเวลาตอบสนอง การจำกัด maxOutputTokens ที่ 300 ไม่ประหยัดอะไรบนงานง่าย และทำให้ 7 จาก 25 งานยากพัง

2 พฤศจิกายนวันจันทร์
  1. Zyphra Research58

    Zyphra 推出 ZHA 分层注意力，一种具有次二次路由的稀疏方法

    Zyphra 推出了 Zyphra Hierarchical Attention（ZHA），一种稀疏注意力方法，它构建压缩 KV-cache 摘要的树，并自上而下地通过该树路由查询，在合适的 top-p 阈值下实现次二次复杂度。现有的预训练模型可以通过仅使用数十亿 token 的简短 KL 蒸馏阶段进行适配；在 Qwen3.6-35B-A3B 上，ZHA 增加了 81,920 个可训练参数，约占基础模型的 0.00024%。在 256K token 的 RULER-13 上，宽树模型得分为 96.2%，而密集注意力为 96.0%；深六层树在 LongBench v2 上得分为 63.4%，而密集注意力为 58.0%，同时仅关注约 1.1% 的 KV 缓存；一个 GPU roofline 模型预测在 10M token 时比密集注意力快 32-35 倍。

  2. Ai2 · Allen Institute for AI32

    Olmo 3 ได้รับคะแนนสูงสุดด้านจริยธรรม AI จาก Nextcloud อย่างไร

    Olmo 3 ของ Ai2 ได้รับคะแนน Ethical AI ระดับสูงสุดคือระดับสีเขียวจาก Nextcloud ซึ่งต้องมีซอฟต์แวร์ฝึกและประมวลผลแบบโอเพนซอร์ส โมเดลที่ฝึกแล้วซึ่งโฮสต์เองได้ และข้อมูลฝึกที่เปิดเผยต่อสาธารณะ Nextcloud รวม Olmo 3 ไว้กับ llm2 แบ็กเอนด์ LLM ภายในเครื่อง และเลือกรุ่น 7B เพื่อให้ผู้ใช้ที่ไม่มี VRAM 16 หรือ 32 GB ยังได้รับประสบการณ์ภายในเครื่องที่ดีเมื่อใช้งานทันที

  3. Anthropic Research70

    Anthropic เปิดตัว FlashProve ระบบ zkSNARK โอเพนซอร์สสำหรับพิสูจน์การอนุมานของ LLM

    Anthropic เปิดตัว FlashProve ต้นแบบโอเพนซอร์สที่ใช้ zkSNARK เพื่อพิสูจน์ว่าคำตอบมาจากโมเดลที่ผูกพันไว้โดยไม่เปิดเผยน้ำหนักของโมเดล บน Llama 4 Maverick (MoE ขนาด 400B พารามิเตอร์ น้ำหนัก 4-bit) H100 หนึ่งตัวสร้าง proof ได้ประมาณ 110 โทเค็น/วินาที โดยมี proof ขนาด ~19 MB ต่อคำขอ 1,024 โทเค็น คิดเป็นเวลาประมวลผลบน GPU ประมาณ 70-95 เท่าของที่ vLLM ต้องใช้สำหรับงานเดียวกัน การเปิดตัวนี้รวมโค้ด prover และ verifier ที่รันได้, verifier แบบ C++ ที่เร็ว, verifier แบบ Lean พร้อมข้อความ completeness, soundness และ zero-knowledge ที่ตรวจสอบด้วยเครื่อง และรายงานทางเทคนิค ทั้งหมดภายใต้ Apache 2.0

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: FlashProve ของ Anthropic แสดงให้เห็นว่า proof ของการอนุมานที่อิง zkSNARK กำลังเป็นไปได้จริงสำหรับโมเดล MoE ขนาด 400B พารามิเตอร์ พร้อมโค้ดเปิดและข้อกล่าวอ้างด้านความปลอดภัยที่ตรวจสอบด้วย Lean

30 ตุลาคมวันศุกร์
  1. Google DeepMind58

    Google DeepMind ขยายเครื่องมือวางแผน AI PlanAssist ไปยังสภาเทศบาลอังกฤษอีก 12 แห่ง

    Google DeepMind กำลังขยาย PlanAssist เครื่องมือวางแผน AI ที่สร้างด้วย Gemini ไปยังหน่วยงานวางแผนท้องถิ่นในอังกฤษเพิ่มอีก 12 แห่ง รวมเป็น 15 แห่ง ในการนำร่องที่ Barnet, Camden และ Dorset ตั้งแต่เดือนมิถุนายน เครื่องมือนี้ลดเวลาเฉลี่ยที่เจ้าหน้าที่ใช้ในงานประเมินเจ้าของบ้านได้ถึง 58% และรายงานที่สร้างขึ้นมากกว่า 70% ได้รับการอนุมัติโดยไม่ต้องแก้ไข

  2. Waymo Blog58

    Toyota และ Waymo จะทดสอบฝูงรถยนต์ไร้คนขับ bZ4X ในญี่ปุ่นปี 2027

    Toyota และ Waymo ประกาศระยะต่อไปของความร่วมมือด้านการขับขี่อัตโนมัติ โดยจะเริ่มปฏิบัติการทดสอบและตรวจสอบฝูงรถยนต์ Toyota bZ4X ไร้คนขับในญี่ปุ่นในปี 2027 ตามด้วยแผนการนำไปใช้ในสหราชอาณาจักรและตลาดอื่นๆ ที่ Waymo ให้บริการ Toyota จะผลิตรถที่โรงงานทาคาโอกะในเมือง Toyota จังหวัดไอจิ โดยประกอบรถฐานและติดตั้งฮาร์ดแวร์รถยนต์ไร้คนขับของ Waymo ภายใต้หลังคาเดียวกัน บริษัททั้งสองอธิบายว่าความร่วมมือนี้เป็นหมุดหมายสำหรับบริการเรียกรถไร้คนขับเต็มรูปแบบครั้งแรกของญี่ปุ่นที่ใช้รถยนต์ที่ผลิตในประเทศจำนวนมาก

  3. Amazon Science38

    เร่งความเร็ว LLM สำหรับแอปพลิเคชันท่องเที่ยว: Medusa ผสาน knowledge distillation

    การผสาน knowledge distillation เข้ากับเฟรมเวิร์ก Medusa ช่วยให้นักเรียน TinyLlama ขนาด 1.1B พารามิเตอร์มีคุณภาพทัดเทียมกับครู Llama-3.1 ขนาด 70B พารามิเตอร์ ขณะที่ทำงานเร็วขึ้น 10 ถึง 20 เท่าในต้นทุนต่ำกว่าหนึ่งในสาม การทำงานร่วมกับ Booking.com ใน AI Trip Planner, Smart Filters และการสร้างคำอธิบายที่พัก ไปป์ไลน์นี้ปิดช่องว่างคุณภาพได้กว่า 90% และเพิ่มความเร็วได้อีก 2 ถึง 3.6 เท่าจาก Medusa heads

  4. Meta Engineering Blog58

    Meta เผยรายละเอียดการนำ Catching JiTTests ขึ้นใช้งานจริงในระบบโปรดักชัน พร้อมการตรวจทานโดยมนุษย์ในวงจร

    Meta ได้ย้าย Catching JiTTests ซึ่งเป็นแนวทางการสร้างชุดทดสอบแบบทันที (just-in-time) ด้วย LLM ของบริษัท จากต้นแบบงานวิจัยสู่โครงสร้างพื้นฐานโปรดักชัน และเผยแพร่ผลลัพธ์ในบทความ FSE 2026 เรื่อง "Just-in-Time Catching Test Generation at Meta" ระบบนี้ทำงานข้ามคืนโดยใช้กำลังประมวลผลสำรอง มุ่งเป้าที่ diff ที่มีความเสี่ยง สร้างชุดทดสอบผ่านเวิร์กโฟลว์ dodgy-diff และ intent-aware และกรองผลบวกลวงด้วยชุด LLM-as-Judge และตัวประเมิน RubFake แบบอิงกฎ ก่อนส่งถึงวิศวกร ณ เวลาที่เขียน มีวิศวกร 589 คน (64% ของผู้ที่ติดต่อ) มีส่วนร่วมกับผลลัพธ์ ซึ่งแสดงอัตราผลบวกจริง 60% และในครึ่งแรกของปี 2026 ระบบตรวจพบบั๊กความเป็นส่วนตัวร้ายแรง 74 รายการในขั้นตอน diff และลด privacy SEV ลง 20%

  5. Google Developers Blog12

    DevFest 2026 กลับมาแล้ว: งานกิจกรรมชุมชนกว่า 800 แห่งใน 115 ประเทศ

    DevFest งานกิจกรรมนักพัฒนาที่นำโดยชุมชนและจัดโดย Google Developer Groups กลับมาอีกครั้งตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคมถึง 31 ธันวาคม 2026 โดยคาดว่าจะมีกิจกรรมกว่า 800 แห่งใน 115 ประเทศ ดึงดูดผู้เข้าร่วมเกือบ 1 ล้านคน เซสชันและเวิร์กช็อปครอบคลุมเทคโนโลยี Google AI พร้อมแทร็ก Google Cloud, Android และ Web โดยมีกรอบแนวคิดเรื่องการสร้าง การรักษาความปลอดภัย และการขยายขนาดในยุคเอเจนติก กิจกรรมจัดขึ้นในภาษาท้องถิ่นโดยผู้จัดระดับรากหญ้า โดยมีวิทยากร包括ผู้เชี่ยวชาญด้านนักพัฒนา Google และวิศวกร Google

29 ตุลาคมวันพฤหัสบดี
  1. inclusionAI Models34

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante-fp8 โมเดลสุขภาพแบบควอนไทซ์ FP8

    inclusionAI เปิดตัว Ling-3.0-flash-Sante-fp8 ซึ่งเป็นเวอร์ชันควอนไทซ์ FP8 ของโมเดล Ling-3.0-flash-Sante ที่เชี่ยวชาญด้านสุขภาพ โดยคงจำนวนพารามิเตอร์รวม 124B และพารามิเตอร์ที่ใช้งานต่อโทเคน 5.1B โดยทำคะแนนเฉลี่ยได้ 73.9 เท่ากับเช็กพอยต์ BF16 ในชุดทดสอบด้านสุขภาพ พร้อมลดหน่วยความจำของน้ำหนักโมเดลสำหรับฮาร์ดแวร์ที่รองรับ FP8 โมเดลนี้มีไว้เพื่อการวิจัยเท่านั้น รองรับบริบท 256K โทเคน และใช้โหมดคิดเป็นค่าเริ่มต้นพร้อมการเรียกใช้เครื่องมือ

  2. Meta Engineering Blog40

    Meta Andromeda: เอนจินดึงโฆษณารุ่นใหม่ของ Meta แตะ 1 พันล้านโฆษณาต่อวินาที

    Meta เผยรายละเอียด Andromeda รุ่นถัดไป ซึ่งเป็นเอนจินดึงโฆษณาเฉพาะบุคคล ที่ให้คะแนนโฆษณากว่าหนึ่งพันล้านรายการต่อวินาทีในการใช้งานจริง เพิ่มปริมาณงานขึ้น 100 เท่าเมื่อเทียบกับระบบในปี 2024 สถาปัตยกรรมใหม่นำ mixture-of-experts ที่ได้แรงบันดาลใจจาก LLM มาใช้ในการดึงข้อมูล เข้าใกล้ประสิทธิภาพของโมเดลระดับการจัดอันดับด้วย FLOPs ตอนอนุมานน้อยลงราว 300 เท่า โดยประมวลผลโฆษณากว่าหมื่นล้านรายการต่อวินาทีบน GPU NVIDIA GH200 เพียงตัวเดียว ตั้งแต่ปี 2025 Andromeda ช่วยเพิ่มอัตราการแปลงบน Facebook ขึ้น 2.4%

  3. Replit Blog55

    Replit เผยรายละเอียดสถาปัตยกรรมความปลอดภัยเบื้องหลัง Agent Habitat สำหรับงานของเอเจนต์

    Replit เผยแพร่สถาปัตยกรรมเบื้องหลัง Agent Habitat ซึ่งเป็นข้อเสนอที่ให้เอเจนต์เข้าถึงความรู้และระบบของบริษัทภายในขอบเขตที่บริษัทควบคุม โพสต์ดังกล่าวระบุหลักการสี่ข้อ ได้แก่ การให้สิทธิ์ขั้นต่ำแก่เอเจนต์ การจำกัดความล้มเหลว การเปลี่ยนแปลงในโปรดักชันที่ตรวจสอบได้ และงานที่มอบหมายซึ่งกำกับดูแลได้ Replit กล่าวว่าการแยกตัวด้วย microVM ที่มีอยู่ป้องกันการโจมตีช่องโหว่เคอร์เนล Linux ที่เปิดเผยเมื่อเร็วๆ นี้ และข้อมูลรับรองของตัวเชื่อมต่อยังคงอยู่นอกบริบทของเอเจนต์ โดยมีตัวแทนจัดการข้อมูลรับรองอนุญาตแต่ละคำร้องก่อนดึงข้อมูลลับจาก vault

  4. Preferred Networks News40

    กลุ่มเซ็นรินและ Preferred Networks จับมือเป็นพันธมิตรทางธุรกิจและทุน เพื่อผสานข้อมูลภูมิสารสนเทศเข้ากับ AI

    Zenrin, Zenrin DataCom และ Preferred Networks ได้ลงนามในข้อตกลงพันธมิตรทางธุรกิจและทุน โดยบริษัทในกลุ่มเซ็นรินได้จองซื้อหุ้นจากการจัดสรรหุ้นเพิ่มทุนให้บุคคลภายนอกของ PFN พันธมิตรจะนำข้อมูลภูมิสารสนเทศที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง รวมถึงบันทึกการเปลี่ยนแปลงเชิงประวัติศาสตร์ มารวมกับเทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์ AI เชิงกายภาพ และการรับรู้พื้นที่ 3 มิติของ PFN เพื่อสร้างโมเดล AI ที่เข้าใจและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในโลกจริง โดยกลุ่มเป้าหมายเริ่มต้น ได้แก่ ภาครัฐ อสังหาริมทรัพย์ ค้าปลีกและการกระจายสินค้า มุ่งเป้าไปที่การพยากรณ์ความต้องการ การเลือกทำเลร้านค้า การวางผังเมือง การป้องกันภัยพิบัติ และการจำลองโลจิสติกส์

  5. Figma Blog58

    Figma ฝึกโมเดลแก้ไขงานออกแบบที่เชี่ยวชาญ Figma ได้อย่างไร

    Figma อธิบายรายละเอียดว่าฝึกโมเดลแก้ไขงานออกแบบของบริษัทเองสำหรับเอเจนต์ Figma ได้อย่างไร โดยเริ่มจากการปรับแต่งแบบมีผู้สอน (supervised fine-tuning) ด้วยคำขอแก้ไขแบบสังเคราะห์ที่แสดงในรูปแบบไฟล์ดั้งเดิมของ Figma และตรวจสอบด้วยการตรวจสอบแบบกำหนดผลได้แน่นอน (deterministic checks) และโมเดลผู้ตัดสินด้านภาพ (visual model judges)

28 ตุลาคมวันพุธ
  1. Meta Engineering Blog34

    Meta PrivacyLib: การควบคุมความเป็นส่วนตัวที่ขอบเขตการเข้าถึงข้อมูล

    Meta ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับ PrivacyLib ไลบรารีทั่วไปที่ฝังอยู่ในไคลเอนต์ของระบบข้อมูลและการประมวลผลหลายร้อยระบบของบริษัท ซึ่งบังคับใช้ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัว ณ จุดที่เข้าถึงข้อมูล โดยดำเนินการตรวจสอบหลายพันล้านครั้งต่อวินาที ระบบต่างๆ จะผสานรวมเพียงครั้งเดียว และความสามารถด้านความเป็นส่วนตัวใหม่ๆ จะถูกส่งมอบเป็นโมดูลปลั๊กอิน แทนที่การใช้งานแยกตามระบบซึ่งอาจใช้เวลาหลายเดือน โมดูล Agent Observability ติดตามการเข้าถึงข้อมูลของเอเจนต์ AI ภายในโดยส่งบริบทของเอเจนต์ไปยัง PrivacyLib

  2. Google Developers Blog58

    Google เปิดตัว LiteRT ใน Play services เพิ่มความเร็วการประมวลผลด้วย GPU ประมาณ 1.4 เท่า และลดขนาดแอปประมาณ 8 MB

    Google เปิดตัว LiteRT รันไทม์สำหรับการประมวลผลบนอุปกรณ์ใน Google Play services โดยมีความเร็วในการประมวลผลด้วย GPU ประมาณ 1.4 เท่าของ GPU delegate เวอร์ชันเก่า และเพิ่ม CompiledModel API ใหม่

27 ตุลาคมวันอังคาร
  1. Replit Blog75

    Replit Cloud Agents ช่วยให้คนที่ไม่ใช่วิศวกรมีส่วนร่วมในโค้ดเบสของบริษัทได้แล้ว

    Replit เปิดตัว Cloud Agents สำหรับรีโพซิทอรีที่มีอยู่แล้ว ทำให้ทุกคนในทีมสามารถอธิบายการเปลี่ยนแปลงด้วยภาษาธรรมชาติ แล้วให้เอเจนต์เปิด pull request ที่ผ่านการทดสอบใน GitHub หรือ GitLab โดยเปิดให้ลูกค้า Pro และ Enterprise ทุกคนใช้งาน เอเจนต์รันแต่ละการเปลี่ยนแปลงในแซนด์บ็อกซ์คลาวด์แบบแยกส่วน คลิกผ่านแอปที่กำลังรัน และแนบภาพหน้าจอและวิดีโอไปกับ PR ขณะที่สภาพแวดล้อมที่แชร์ร่วมกันมอบการตั้งค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าให้ผู้ร่วมสมทบทุกคน ซึ่งอัปเดตจากสาขาหลัก นอกจากนี้ Replit ยังเปิดตัวหน่วยความจำเวิร์กสเปซที่พัฒนาตนเองได้ในระยะearly access ซึ่งเปลี่ยนความคิดเห็นจากการรีวิวเป็นทักษะของทีมที่วิศวกรอนุมัติ และการผสานรวมกับ Slack ที่ให้ผู้ใช้กล่าวถึง @Replit ในเธรดเพื่อเริ่มการเปลี่ยนแปลง

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: Replit เชื่อมต่อ Cloud Agents เข้ากับโค้ดเบสที่มีอยู่ขององค์กร ให้บุคลากรที่ไม่ใช่วิศวกรส่งการเปลี่ยนแปลงในรูปแบบ PR พร้อมวิดีโอทดสอบ แสดงให้เห็นเส้นทางหนึ่งที่เครื่องมือเขียนโค้ด AI ขยายไปสู่กระบวนการทำงานร่วมกันของทีม

  2. Sakana AI Blog40

    Sakana AI เปิดให้เข้าถึง Sakana API Platform สำหรับองค์กรแบบ Early Access

    Sakana AI ได้เปิดโครงการ Early Access สำหรับ Sakana API Platform โดยให้ลูกค้าองค์กรเข้าถึง LLM ผ่าน API พร้อมการจัดการสมาชิกและค่าใช้จ่ายการใช้งานในระดับองค์กรและเวิร์กสเปซ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ต้องเปลี่ยนเพียง endpoint และมี Sakana Fugu กับ Fugu Ultra ให้ใช้ก่อน โดย Sakana Namazu และ Fugu Max จะตามมาในภายหลัง ฟีเจอร์ประกอบด้วยการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท บันทึกการตรวจสอบ CSV ขีดจำกัดงบประมาณ การชำระเงินด้วยใบแจ้งหนี้ MSA และ DPA และคำมั่นว่าจะไม่ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลที่ลูกค้าป้อน

  3. Google Developers Blog34

    สร้าง Conversational Commerce ด้วย Multi-Agent Swarms บน GCP: ต้นแบบที่ใช้งานได้จริง

    นักพัฒนา Google Cloud สร้าง HappyDelivery ต้นแบบที่ใช้งานได้จริงของ conversational commerce โดยใช้ LangGraph, Gemini, FastAPI และ Google Cloud ตามพิมพ์เขียวสามชั้นก่อนหน้า ได้แก่ Ingress, Memory และ Cognition ชั้น Ingress ตรวจสอบลายเซ็น webhook เฉพาะแพลตฟอร์มสำหรับ WhatsApp, RCS, Apple Messages และ SMS ปรับ payload ให้เป็นสคีมากลางและส่งต่อไปยัง Pub/Sub โดยตอบกลับ HTTP 200 ภายในประมาณ 300ms บทความอธิบายโค้ด เครื่องสถานะ เครื่องมือทางการเงินแบบดีเทอร์มินิสติก และชุดการตรวจสอบอัตโนมัติ

  4. Google Developers Blog58

    Google A2UI เพิ่มรูปแบบการอนุมานที่สลับได้ โดย Express ลดเวลาตอบสนองได้ถึง 3 เท่า

    Google เปิดตัวรูปแบบการอนุมานที่สลับได้สำหรับ A2UI ซึ่งเป็นโปรโตคอลที่ปรับแต่งสำหรับเอเจนต์เพื่อสร้าง UI แบบเจเนอเรทีฟ ช่วยให้เอเจนต์สร้างรูปแบบกลางที่คอมไพเลอร์ของ SDK แปลงเป็นข้อความ A2UI ที่ผ่านการตรวจสอบ รูปแบบเริ่มต้นใหม่ A2UI Express ใช้โทเค็นน้อยกว่า Direct JSON ถึง 3 เท่าสำหรับ UI เดียวกัน และลดเวลาตอบสนองได้ถึง 3 เท่า พร้อมมีให้ใช้ใน SDK ภาษา Python (a2ui-agent-sdk 0.9.0), TypeScript (@a2ui/agent) และ Dart Google ยังได้สาธิตโมเดลการตัดสินใจ เช่น Jev ของ TypeSafe ที่เลือกจากเลย์เอาต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งระบุว่าสามารถลดเวลาตอบสนองได้ถึง 80 เท่า ในตัวอย่าง Apparite หน้าจอเสร็จสมบูรณ์ภายใน 0.8 ถึง 1.7 วินาที across 11 พรอมต์

  5. Preferred Networks News60

    PFN เปิดตัว PLaMo 3.1 Prime พร้อม Web search และ Deep Research

    Preferred Networks เริ่มให้บริการ PLaMo 3.1 Prime เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 โดยเพิ่ม Web search และฟีเจอร์ Deep Research ที่วางแผน รวบรวม วิเคราะห์ และเขียนรายงานพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มาได้เองภายในเวลาหลายนาทีถึงหลายสิบนาที Deep Research ยังทำงานบนเครื่องภายในองค์กร (on-premises) และเชื่อมต่อกับระบบค้นหาเอกสารภายในได้ ขณะที่บริษัทรายงานว่าคะแนนเฉลี่ยดีขึ้นประมาณ 15% ในแปด benchmark ที่เกี่ยวกับ hallucination รวมถึง AA Omniscience เมื่อเทียบกับ PLaMo 3.0 Prime PFN ยังระบุถึงการประมวลผลเร็วขึ้น 1.7 เท่าด้วย speculative decoding และลด output tokens ลง 90% ในโหมด non-reasoning พร้อมเปิดตัวแผน PLaMo API ฟรีและแคมเปญ PLaMo Chat ที่ให้ใช้ Deep Research วันละสองครั้งจนถึงวันที่ 30 พฤศจิกายน 2026

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: PLaMo 3.1 Prime ของ PFN เพิ่ม Deep Research ที่ทำงานได้เองบนเครื่องภายในองค์กร มอบทางเลือกที่ติดตั้งใช้งานในองค์กรได้ให้แก่องค์กรญี่ปุ่นสำหรับงานสืบค้นพร้อมอ้างอิงแหล่งที่มา

  6. Apple Newsroom58

    Apple Creator Studio เพิ่มผู้ช่วย AI รองรับ MCP และ MotionVFX ใน Final Cut Pro

    Apple เปิดตัวอัปเดต Apple Creator Studio ที่นำผู้ช่วยอัจฉริยะซึ่งสร้างบนโมเดลของ Apple และบุคคลที่สามมาสู่ Keynote, Pages และ Numbers พร้อมรองรับ Model Context Protocol เพื่อให้ AI agent ภายนอกสามารถอ่านเนื้อหาและแก้ไขในแอปเหล่านี้ได้ Final Cut Pro สำหรับ Mac มี MotionVFX และวิดีโอสต็อกจาก Content Hub ในตัวแล้ว Logic Pro ได้รับผู้ช่วยเวอร์ชันเบต้าและ Stem Splitter ที่แยกเสียงกลอง และ Pixelmator Pro เพิ่ม Generate Fill สำหรับการแก้ไขภาพด้วยภาษาธรรมชาติ อัปเดตเหล่านี้จะเปิดให้ใช้บน App Store ในเดือนพฤศจิกายนนี้ ฟรีสำหรับผู้สมัครสมาชิกที่มีอยู่แล้ว โดยการสมัครสมาชิกใหม่ราคา $12.99 ต่อเดือน หรือ $129 ต่อปี

26 ตุลาคมวันจันทร์
  1. Replit Blog38

    Replit: ทุกบริษัทใน Fortune 500 จะกลายเป็นบริษัทขับเคลื่อนอัตโนมัติภายในปี 2030

    Replit คาดการณ์ว่าทุกบริษัทใน Fortune 500 จะกลายเป็น "บริษัทขับเคลื่อนอัตโนมัติ" ภายในสิ้นปี 2030 โดยมีเอเจนต์ทำงานและประสานงานกัน ขณะที่มนุษย์เป็นผู้กำหนดเป้าหมายและยังคงรับผิดชอบ Replit ระบุว่าวิศวกรของบริษัทเพิ่มปริมาณโค้ดได้เกือบสามเท่าในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 ขณะที่เวลาในการรีวิว จำนวนการย้อนกลับ และเหตุการณ์ในผลิตภัณฑ์ยังคงทรงตัว Replit for Business กำลังถูกสร้างขึ้นเป็นรากฐาน และที่ SMFL กระบวนการพัฒนาที่เคยใช้คนหกคนเป็นเวลาหกเดือน ถูกทำเสร็จโดยคนคนเดียวในหนึ่งสัปดาห์

  2. Vapi Blog38

    Vapi เปิดตัวการแบ่งทราฟฟิกสำหรับการทยอยใช้งาน voice agent

    Vapi ได้เปิดตัวการแบ่งทราฟฟิก ทำให้ทีมสามารถกำหนดเส้นทาง 0.1%, 1% หรือ 5% ของสายเรียกเข้าและสายเรียกออกไปยังเวอร์ชันเอเจนต์ใหม่ก่อนตัดสินใจใช้งานเต็มรูปแบบ ก่อนหน้านี้ การเผยแพร่เวอร์ชันผู้ช่วยใหม่จะส่งทราฟฟิก 100% ไปยังเวอร์ชันนั้นทันที ฟีเจอร์นี้มี "stickiness" เพื่อให้ผู้โทรที่โทรซ้ำอยู่ในเวอร์ชันเดียวกัน และ Vapi แนะนำให้เริ่มต้นด้วยการแบ่งแบบสองทาง

  3. Mastra Blog40

    Mastra เปิด Knowledge สมองบริษัทแบบโฮสต์เองสำหรับ AI agents ให้พาร์ทเนอร์ออกแบบเพิ่มอีกแปดราย

    Mastra กำลังเปิดบริการ Knowledge ซึ่งเป็นชั้นบริบททั่วทั้งบริษัทแบบโฮสต์เองสำหรับ AI agents ให้พาร์ทเนอร์ออกแบบเพิ่มอีกแปดรายตามลำดับก่อนหลัง Knowledge เชื่อมต่อระบบอย่าง Slack และ Monday รักษาความเป็นปัจจุบันของตัวเอง และรองรับฐานความรู้แยกตามฟังก์ชันพร้อมสิทธิ์ในระดับบุคคล ทีม และองค์กร Mastra กล่าวว่าการเชื่อมกราฟความรู้ทั่วทั้งบริษัทเข้ากับ coding agents ของตนทำให้คุณภาพโค้ดที่ส่งมอบดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

24 ตุลาคมวันเสาร์
  1. Google Research58

    Google Research อธิบายเส้นทางของ AI คัดกรองวัณโรค จาก benchmark สู่การใช้งานทางคลินิกที่ได้รับการรับรอง

    Google Research เปิดเผยในงาน IDWeek 2026 ว่าโมเดลคัดกรองวัณโรคจากภาพเอกซเรย์ทรวงอก พัฒนาจาก benchmark ในวารสาร Radiology ปี 2019 สู่เครื่องมือที่ได้รับการรับรอง CE MDR Class IIb ซึ่งพันธมิตร Nexus AI นำไปใช้งานในสถานพยาบาลราว 40 แห่งทั่ว 6 ประเทศ โดยแพทย์กว่า 90 คนได้ประเมินภาพรังสีทรวงอกกว่า 25,000 ภาพ ลดเวลาตอบสนองจากหลายสัปดาห์เหลือต่ำกว่า 45 วินาที และเครื่องมือนี้ยังถูกนำไปใช้งานแบบออฟไลน์ที่ระดับความลึก 4 กิโลเมตรใต้ดินในเหมืองทองคำ Mponeng ของแอฟริกาใต้ นอกจากนี้ Google ยังเปิดโอเพนซอร์ส chest X-ray embeddings และ MedSigLIP ผ่าน HAI-DEF และเผยแพร่ MedGemma ซึ่งระบุว่ามียอดดาวน์โหลดเกิน 10 ล้านครั้ง ขณะที่กระทรวงสาธารณสุขอินโดนีเซียกำลัง fine-tuning โมเดลทั้งสองด้วยภาพรังสีในประเทศสำหรับโครงการคัดกรองระดับชาติ

23 ตุลาคมวันศุกร์
  1. Amazon Science38

    วิทยาศาสตร์เบื้องหลัง TorchNeuron แบ็กเอนด์ PyTorch ใหม่ของ Amazon สำหรับชิป AWS Trainium

    Amazon เปิดตัว TorchNeuron แบ็กเอนด์ PyTorch โอเพนซอร์สที่แปลงโค้ด PyTorch เป็นการดำเนินการที่รันได้บนระบบ AWS Trainium โดยแทบไม่ต้องแก้ไขโค้ดหรือไม่ต้องแก้เลย โดยเพิ่มโหมด eager แบบปรับตัวที่ต้องเลือกเปิดใช้ ซึ่งจัดกลุ่มและคอมไพล์การดำเนินการเพื่อประสิทธิภาพใกล้เคียงโหมดคอมไพล์ พร้อมแคช NEFF หลายระดับ บริการคอมไพล์ที่ใช้ร่วมกันช่วยลดเวลาถึงขั้นตอนเทรนแรกได้ประมาณหนึ่งในสามในการทดสอบ LLM แบบ 64 โปรเซส ทีม Annapurna ปรับแต่งและวัดประสิทธิภาพโดยใช้โมเดลตัวแทน 841 โมเดลที่กลั่นกรองจากโมเดลโอเพนซอร์สหลายแสนโมเดล

  2. Modal Blog58

    Modal และ Sakana AI ให้บริการโมเดล MoE ขนาด ~1T พารามิเตอร์สำหรับ Sakana Namazu API ได้อย่างไร

    ทีมวิศวกรที่ประจำการภาคสนามของ Modal ร่วมมือกับ Sakana AI เพื่อรัน Sakana Namazu ซึ่งเป็นโมเดล MoE ขนาด ~1T พารามิเตอร์ที่ปรับแต่งสำหรับบริบททางธุรกิจญี่ปุ่น บน Modal สำหรับการเปิดตัว API สาธารณะ ทีมได้ใช้การควอนไทซ์ NVFP4 แบบเลือกเฉพาะกับ routed experts เท่านั้น โดยคง attention, router และ shared experts ไว้ใน BF16 และปรับเทียบบนบทสนทนาที่เน้นภาษาญี่ปุ่นเพื่อให้ทั้ง 23,040 experts ได้เห็นทราฟฟิกที่เป็นตัวแทน โมเดล draft DFlash แบบกำหนดเองที่ฝึกบน raw token IDs มากกว่า 30 พันล้านรายการเพิ่มอัตราการยอมรับโทเค็นแบบ speculative ขึ้น 25% และลดเวลาแฝงในการถอดรหัสต่อโทเค็นลงประมาณ 35% ขณะที่ drafter ตัวที่สองซึ่งฝึกบนคำขอจริงประมาณ 1M รายการยกความยาวการยอมรับเฉลี่ยจาก 3.51 เป็น 5.01 และลดเวลาแฝง p99 จาก 68 วินาทีเหลือ 52 วินาที

  3. Figma Blog40

    วิธีนำ Design System ของคุณไปใช้กับ Figma Agent

    Figma agent พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว และ Figma อธิบายวิธีป้อน design system ของคุณให้กับมัน เพื่อให้ผลลัพธ์ตรงกับผลิตภัณฑ์ของคุณ การเชื่อมต่อไลบรารีที่เผยแพร่แล้วช่วยให้ agent ใช้คอมโพเนนต์และโทเคนที่ได้รับอนุมัติ ขณะที่ไฟล์แนวทางกำหนดกฎของทีม และหน้า Examples หรือการตั้งชื่อแบบ _example ช่วยให้มีแพตเทิร์นที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้

22 ตุลาคมวันพฤหัสบดี
  1. Sakana AI Blog58

    Sakana AI เปิดตัว Sakana Aquarium แพลตฟอร์ม AI agent ที่อิงออนโทโลยีสำหรับการตัดสินใจในองค์กร

    Sakana AI ประกาศเปิดตัว Sakana Aquarium แพลตฟอร์มสำหรับสร้าง รัน และดำเนินการ AI agent ที่สนับสนุนการตัดสินใจและการลงมือปฏิบัติขององค์กรบนพื้นฐานของออนโทโลยี แพลตฟอร์มนี้ประกอบด้วยสามส่วน ได้แก่ Ontology ที่จัดระเบียบความรู้ กฎ และข้อมูลพร้อมความหมายและความสัมพันธ์ พร้อมเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลที่มีอยู่โดยไม่ต้องย้ายข้อมูล Governance ที่กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงและการอนุมัติก่อนการทำงาน และบันทึกทุกอย่างตั้งแต่เหตุผลการตัดสินใจไปจนถึงผลการดำเนินการ และ Managed Agents ที่ติดตั้งเวิร์กโฟลว์ครอบคลุมการค้นหาข้อมูล การตัดสินใจของ AI การเรียกใช้ฟังก์ชัน และการอนุมัติจากมนุษย์ Sakana AI ระบุว่าการเชื่อมต่อข้อมูลและออนโทโลยีสามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้ข้าม agent ต่างๆ และแพลตฟอร์มนี้พัฒนามาจากงานที่นำโดย FDE ร่วมกับสถาบันการเงิน เช่น MUFG, SMBC Group และ Daiwa Securities Group

  2. Modal Blog71

    Modal เปิดตัว Spindle เซิร์ฟเวอร์ฝึกโมเดลโอเพนซอร์สที่เข้ากันได้กับ Tinker

    Modal เปิดตัว Spindle เซิร์ฟเวอร์ฝึกโมเดลโอเพนซอร์สที่เข้ากันได้กับ Tinker ซึ่งทำงานในเวิร์กสเปซ Modal ของลูกค้า ช่วยให้ทีมปรับแต่งสแตกได้เองและจ่ายตามเวลา GPU แทนการจ่ายตามโทเคน Spindle รองรับการฝึกแบบ full-parameter และ multi-LoRA ข้ามโมเดลโอเพนซอร์สต่างๆ และ Modal รายงานว่าการแชร์เทรนเนอร์เดียวให้ไคลเอนต์ 8 รายช่วยลดต้นทุนต่อ 1M โทเคนเอาต์พุตได้สูงสุดถึง 80% เมื่อเทียบกับ Tinker ในงาน DAPO-math GRPO Modal ระบุว่า Spindle ยังอยู่ในช่วงเบต้า และวางตำแหน่งไว้ระหว่างไลบรารีการฝึก Dojo และคลัสเตอร์พริมิทีฟระดับพื้นฐาน

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: เซิร์ฟเวอร์ Spindle โอเพนซอร์สของ Modal มอบทางเลือกที่เข้ากันได้กับ Tinker ให้ทีมต่างๆ โดยแลกการคิดราคาต่อโทเคนเป็นการจ่ายตามเวลา GPU พร้อมรายงานว่าการแชร์ multi-LoRA ช่วยลดต้นทุนได้สูงสุดถึง 80%

  3. Google Developers Blog38

    Project Chrysalis ของ Google Cloud: สถาปัตยกรรม AI Agent ที่กำกับดูแลได้และพัฒนาตนเองได้บน Gemini และ ADK

    นักวิจัยของ Google Cloud เปิดตัว Project Chrysalis สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับ AI Agent ที่กำกับดูแลได้และพัฒนาตนเองได้ ซึ่งสร้างบนแพลตฟอร์ม Gemini และ Agent Development Kit (ADK) ในการจำลองเหตุการณ์ระบบล่มจาก cache-stampede ในช่วง Black Friday โครงการนี้ลดเวลาตั้งแต่เริ่มเกิดเหตุจนถึงการบรรเทาผลกระทบครั้งแรกจาก 15–45 นาทีเหลือ 1.8 วินาที ลดข้อผิดพลาด HTTP 5xx จาก 72.7%–80.0% เหลือ 0.0% และลด P99 latency จาก 519.8 ms เหลือ 18.2 ms ทุกการกระทำอัตโนมัติถูกจำกัดขอบเขตด้วย Model Armor, Cloud KMS, Binary Authorization, OPA Policy Controller และการลงนามอนุมัติโดยมนุษย์แบบ dual-custody ในกระบวนการ human-in-the-loop