Google A2UI 搭配 CopilotKit 构建 Generative UI 应用教程

Google Developers Blog 发布教程，讲解如何用开源 ADK 与 gemini-3.8-live 构建不出现冷场的语音智能体，核心是非阻塞工具调用。

Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南，指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

Google Developers Blog 发布关于 AI 编码 Agent harness 工程的实践文章，主张用行为评估补充 Terminal-Bench、SWE-bench 等端到端基准。

Google 开源了一个基于 ADK 和 Gemini 的自主客服退款 Agent（zero-trust-agents 仓库），并演示一条提示词注入可造成超额退款、密钥泄露或主机被入侵。

Google 发布教程，讲解如何用 LiteRT 和 Gemma 在 Raspberry Pi 5 上实现完全离线的实时边缘 AI，并演示其驱动 Reachy Mini 机器人。

一篇技术博客展示了如何用 Google Agent Development Kit (ADK) 与 Agent2Agent (A2A) 协议搭建跨语言多智能体流水线：Python agent 调用 Gemini 解析合同条款，Go agent 用纯确定性逻辑校验合规性。A2A 协议通过 Agent Card 实现能力发现、JSON-RPC 2.0 完成通信、Task 状态机管理任务生命周期；ADK 的 RemoteA2aAgent 抽象可将任意 A2A 兼容服务封装成本地子…

Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松，挑战开发者利用TPU和有限算力，将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标，该流程结合了监督微调（SFT）与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明，社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。

本文探讨了如何从无状态聊天机器人升级为生产级AI智能体，以管理长达数天或数周的企业工作流程（如HR入职）。通过引入Agent Development Kit（ADK），其架构核心采用持久状态机和持久化会话存储，确保智能体在“空闲时间”或服务器重启时永不丢失上下文。系统利用事件驱动的Webhook和多智能体委托机制，实现在暂停期间“休眠”，并在唤醒后以高推理准确性恢复复杂任务，从而构建出具备韧性和可靠性的长时运行智能体系统。

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。

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。