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    <title>AI Agent 学习笔记 – Gemini 1.5</title>
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    <description>Recent content in Gemini 1.5 on AI Agent 学习笔记</description>
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    <lastBuildDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    
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      <title>Timeline: Gemini 1.5（材料）</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/gemini-15/source/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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        &lt;p&gt;本页转述 &lt;strong&gt;2024-02-15 产品公告当时公开说了什么&lt;/strong&gt;，不以后来的 1.5 Flash、公开定价档或 200 万窗口回填。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;主要出处：Google，2024-02-15，&lt;a href=&#34;https://blog.google/innovation-and-ai/products/google-gemini-next-generation-model-february-2024/&#34;&gt;Introducing Gemini 1.5&lt;/a&gt;。开发者侧：&lt;a href=&#34;https://developers.googleblog.com/en/gemini-15-our-next-generation-model-now-available-for-private-preview-in-google-ai-studio/&#34;&gt;Gemini 1.5 in Google AI Studio&lt;/a&gt;。本页不复制公告全文。&lt;/p&gt;
&lt;hr&gt;
&lt;h2 id=&#34;产品主张&#34;&gt;产品主张&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Gemini 1.5 被写成下一代模型，长上下文是突破点。首只放出测试的是 &lt;strong&gt;Gemini 1.5 Pro&lt;/strong&gt;：中等规模多模态模型，宣称在一批任务上接近当时最大的 Gemini 1.0 Ultra。架构上写了 Mixture-of-Experts（MoE）。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;上下文：&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;默认：&lt;/strong&gt; 128,000 token。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;&lt;strong&gt;私有预览：&lt;/strong&gt; 有限开发者与企业客户可经 AI Studio / Vertex AI 试到 &lt;strong&gt;最多约 100 万 token&lt;/strong&gt;。公告称这是当时大规模基础模型里最长的窗口；研究侧还写过测到约 1000 万 token，那不是产品默认。&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;公告把 100 万 token 约写成：约 70 万词、约 11 小时音频、或约 1 小时视频。早期测试免费，但延迟更长；正式定价打算按窗口档位收费。&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;p&gt;用途举例（公告自己列的）：一次装进较长代码库、跨长文档推理、长对话、对视频内容提问。AI Studio 当时加了多文件（如 PDF）上传。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;当时不是什么&#34;&gt;当时不是什么&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;这是模型能力与产品预览。长窗口让一次请求能看见更多文本、代码或视听，不等于系统已经在环境里多步循环。百万 token 当时仍是实验档，不是所有用户的默认。&lt;/p&gt;

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      <title>Timeline: Gemini 1.5 讲解</title>
      <link>https://skyao.net/learning-ai-agent/timeline/2024/gemini-15/explanation/</link>
      <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      
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        &lt;h2 id=&#34;当时解决了什么问题&#34;&gt;当时解决了什么问题&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;2023 年长任务先撞窗口：16k、32k、128k 都装不下真实仓库或一小时会议。做法是检索外挂、截断、外部记忆——每一步都丢状态。Gemini 1.5 把「整份材料进一次前向」做成可买的预览档。对编码循环，这意味着少做一轮「先检索再读文件」，决策核心可以一次看见更多树。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;它没有发明循环，也没有发明工具接口。私有预览、更长延迟、后来才分层计费，都说明这首先是模型产品。窗口够，仍不产生副作用。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id=&#34;对后续-llm-与-agent-的影响&#34;&gt;对后续 LLM 与 Agent 的影响&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;长上下文此后成为各家标配竞赛。Agent 设计从「必须外挂记忆才能看见代码」变成「窗口够用时可以少检索」。检索没有消失：费用、延迟、注意力在超长序列上是否均匀，都还在。窗口是工作集上限，不是完成谓词。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;按 AI Agent 定义，&lt;strong&gt;Gemini 1.5 本身不是 Agent&lt;/strong&gt;。它是循环里那颗能一次看更多材料的决策核心。没有足够长的窗口，仓库级任务只能靠工具一点点抠；有了窗口，也不等于循环可靠，更不等于已经在环境里行动。&lt;/p&gt;

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