Google / Gemini 最新动态

Subagents 已登陆 Gemini CLI

Gemini CLI 引入了子代理功能，这是一种专门的专家代理，能在独立的上下文窗口中处理复杂或高吞吐量任务，从而保持主会话的快速与专注。用户可通过 Markdown 文件自定义这些代理，并支持并行运行以提高效率。使用 @agent 语法即可轻松调用，实现精准的任务委派。该架构通过将复杂的多步骤执行过程整合为简洁的摘要反馈给主协调器，有效防止了“上下文腐化”。

Chrome 推出 Skills 功能：将优质 AI 提示词变为一键工具

Chrome 浏览器新增 Skills 功能，支持用户发现、保存和重新组合 AI 工作流，实现一键即时复用。该功能可将常用 AI 提示词转化为可重复调用的自动化工具，避免重复输入复杂指令，提升浏览器内的 AI 使用效率。用户能够保存优质提示词并灵活改造，在 Chrome 中快速构建个性化 AI 工具库。

Gemini Robotics-ER 1.6：通过增强具身推理赋能真实世界机器人任务

Gemini Robotics-ER 1.6 正式发布，通过增强具身推理能力为真实世界机器人任务提供底层支持。该版本重点升级空间推理与多视角理解功能，使自主机器人能够更精准地解析三维环境、理解物体间空间关系，并在复杂场景中实现高效决策与操作执行，显著提升机器人在物理世界中的感知与交互性能。

TorchTPU：在谷歌规模上原生运行 PyTorch 于 TPU

TorchTPU 是一个新的工程栈，旨在让 PyTorch 工作负载以最小代码改动在谷歌 TPU 基础设施上获得原生高性能体验。它采用“Eager First”设计，提供多执行模式，并利用 XLA 编译器优化大规模集群的分布式训练。项目计划到 2026 年进一步降低编译开销，扩展对动态形状和自定义内核的支持，以确保下一代 AI 实现无缝扩展。

Artificial Analysis@ArtificialAnlys· 01:09精选

Google DeepMind推出Gemma 4系列四款多模态开源模型，支持文本、图像及视频输入。31B（密集架构）与26B A4B（MoE架构）拥有256k上下文窗口，可在单张H100运行；另两款较小模型支持128k上下文。GPQA Diamond测试中，Gemma 4 31B（Reasoning）获85.7%，仅次于Qwen3.5 27B，但输出token仅约1.2M，效率更优；26B A4B（Reasoning）得分79.2%，超越gpt-oss-120B。

Google DeepMind@GoogleDeepMind· 00:03精选

Google 发布 Gemma 4 开源模型系列，采用 Apache 2.0 许可证，支持在本地硬件运行，专为高级推理和 agentic 工作流设计。

通过 Gemma 4 将先进的智能体能力引入边缘

Google DeepMind 发布了 Gemma 4 系列开源模型，旨在直接在设备端实现多步骤规划和自主智能体工作流。该版本包含用于实验“智能体技能”的 Google AI Edge Gallery，以及为开发者提供显著速度提升和结构化输出的 LiteRT-LM 库。Gemma 4 采用 Apache 2.0 许可，支持超过 140 种语言，并兼容移动设备、台式机及树莓派等多种物联网硬件平台。

开发者指南：使用技能构建ADK智能体

Agent Development Kit (ADK) SkillToolset 推出了“渐进式披露”架构，使AI智能体能够按需加载领域专业知识，与传统单体提示相比，可减少高达90%的令牌使用量。该系统通过四种模式——从简单的内联清单到智能体可自行编写代码的“技能工厂”——使智能体能在运行时利用通用的 agentskills.io 规范动态扩展其能力。这种模块化方法确保了复杂的指令和外部资源仅在相关时被访问，从而为现代AI开发构建了一个可扩展且能自我扩展的框架。

Boost Training Goodput: 连续检查点功能如何优化 Orbax 和 MaxText 的训练可靠性

Orbax 和 MaxText 引入了连续检查点新功能，旨在优化模型训练中可靠性与性能的平衡。它改变了传统固定频率检查点的模式，通过在前一个保存操作成功完成后才异步启动新操作，最大化I/O带宽并降低故障风险。基准测试表明，该方法显著缩短了检查点间隔，并实现了可观的资源节约，这在平均故障间隔时间较短的大规模训练任务中效果尤为突出。

ADK Go 1.0 正式发布：迈向生产就绪的多智能体开发框架

Agent Development Kit (ADK) for Go 1.0 版本正式发布，标志着其从实验性脚本转向生产就绪的服务框架。本次更新核心在于强化可观测性、安全性与可扩展性，主要特性包括：原生集成OpenTelemetry以实现深度追踪；支持自愈逻辑的新插件系统；在敏感操作中引入“人在回路”安全确认机制。此外，新版本提供了基于YAML的配置以加速迭代，并优化了Agent2Agent协议，以支持跨编程语言的智能体无缝通信。该框架使开发者能够依托Go语言的高性能工程标准，构建复杂且可靠的多智能体系统。

Google 发布 Java 智能体开发套件 (ADK) 1.0.0 版本

Google 正式发布了 Java 版智能体开发套件 (ADK) 的 1.0.0 版本。该版本引入了多项关键功能：支持接入 Google Maps 数据、内置 URL 抓取工具，以及用于跨框架协作的标准化 Agent2Agent 协议。其全新的“App”和“Plugin”架构增强了控制能力，实现了全局日志记录、通过事件压缩自动管理上下文窗口，以及需要人工确认的“Human-in-the-Loop”工作流。此外，该版本深度集成 Google Cloud 服务（如 Firestore 和 Vertex AI），提供了强大的会话与记忆管理功能，以处理长期状态和大型数据工件，助力开发者构建更复杂的 AI 智能体应用。

Demis Hassabis@demishassabis· 02:53精选

Google 发布 Gemini 3.1 Flash Live，称其迄今最高质量音频模型，具备更低延迟、更高精度和更自然的对话体验，改进了函数调用能力。现已在 Gemini App 和 Google AI Studio 上线。

Google DeepMind@GoogleDeepMind· 23:31精选

Gemini 3.1 Flash Live 音频模型发布，支持更自然的实时对话，函数调用能力改进，使 AI 助手更实用、信息获取更充分。

Google Gemini@GeminiApp· 23:31精选

Gemini Live 底层升级为 Gemini 3.1 Flash Live，响应更快且减少停顿，支持双倍时长对话保持连贯，可根据场景动态调整回答长度和语气。

Sundar Pichai@sundarpichai· 23:28精选

Gemini 3.1 Flash Live 发布，为 Google 迄今最高质量音频语音模型，精度和推理能力显著提升，交互更自然直观。现已在 Google AI Studio 通过 Gemini Live API 预览版上线。

Gemini 3.1 Flash Live：让音频 AI 更自然、更可靠

Gemini 3.1 Flash Live 已上线 Google 全系产品，提供更自然、可靠的实时音频 AI 交互能力。

Demis Hassabis@demishassabis· 04:22精选

Google DeepMind 推出 Lyria 3 Pro，可生成最长3分钟的高保真音乐，支持自由编排前奏、主歌、副歌与桥段。Google AI 订阅者现可在 Gemini App 体验，开发者也能通过 Google AI Studio API 接入创作。

基于 Lyria 3 构建：全新音乐生成模型开放预览

Lyria 3 音乐生成模型现已开放付费预览，开发者可通过 Gemini API 调用，或在 Google AI Studio 免费测试。

用 Agent 技能弥合知识鸿沟

Google DeepMind 开发出一项“Gemini API 开发者技能”，使智能体能够实时获取最新文档与 SDK 指导。评估结果显示，配备该技能后，gemini-3.1-pro-preview 模型的成功率从 28.2% 大幅跃升至 96.6%。这种轻量级方法通过赋予模型强大的推理能力并接入“事实来源”，有效解决了静态模型知识与快速演进的软件实践之间的脱节问题，显著消除了过时的编码模式。

Vibe Coding XR：基于 XR Blocks 与 Gemini 加速 AI + XR 原型开发

Google XR 团队推出 Vibe Coding XR 工作流，结合 Gemini Canvas 与开源框架 XR Blocks，利用长上下文推理能力将自然语言提示在 60 秒内转化为可交互、支持物理效果的 WebXR 应用。该方案基于 WebXR、three.js 和 LiteRT.js 构建，支持手势交互与深度感知，可在桌面模拟环境或 Android XR 头显中实时预览。已展示的应用包括几何可视化数学辅导和交互式物理实验室，用户可通过捏合等手势操作 3D 对象，快速验证空间交互设计。