Google Cloud Run 支持免费认领自定义子域名

Google 员工 Shir Meir Lador 介绍 harness 工程，即用确定性组件包裹 LLM，包括编排层、执行沙箱、状态持久化和验证工具，让 Agent 不需逐行人工审查即可安全生成代码。

本文演示如何用开源评测框架 Inspect AI 和 Harbor 评估 agent 技能，并借助 Google Sheets 和 Data Studio 进行可视化分析。

Google Cloud 数据库现已支持 Gemini 3.6 Flash，该模型知识截止日期约为今年 3 月底，且成本更低。在 Cloud SQL for Postgres 的基准测试中，Gemini 3.6 Flash 平均延迟 3694.53ms，快于 Gemini 3.5 Flash 的 4918.86ms；在 AlloyDB 中两者响应时间几乎相同。

Google AI 发布 DiffusionGemma 开发者指南，该实验性模型基于 Gemma 4 架构，采用计算受限并行生成，在单张 NVIDIA H100 上实现 1000+ tokens/秒的生成速度。模型为 26B 参数的 MoE 架构，推理时仅激活 3.8B 参数，可在 18 GB VRAM 内量化部署。

Google 发布 ADK 2.4.0，允许将 Workflow 直接注册为 Agent 的工具列表中的一等工具，使协调 Agent 能自动调用动态工作流。该模式通过 `@node` 装饰器定义动态执行节点，支持在运行时根据用户输入的任务列表迭代调用子 Agent 生成执行计划。示例使用 gemini-3.5-flash 模型实现任务协调，代码已开源至 devrel-demos 仓库。

Google AI 工程师指出，使用合成随机向量数据测试向量搜索性能可能导致误导性结果。对于 HNSW 索引，合成数据构建耗时 6,601,789 毫秒，而真实数据仅需 4,174,196 毫秒，速度快 1.5 倍，因为随机向量缺乏自然聚类结构，使图索引的节点连接更难建立。

AlloyDB for PostgreSQL 通过模型端点管理接入 TypeSafe AI 的 Jev 模型，可在数据库内直接执行布尔判断与多分类等语义评估，无需预先准备嵌入向量。Jev 面向毫秒级结构化输出优化，配合 ai.if 和 ai.analyze_sentiment 等原生函数，在 3 万条商品数据的电商数据集上实现高吞吐语义查询。

Gleb Otochkin 在 AlloyDB Omni 上用 3 万行商品数据和 vector(768) 嵌入，实测语义搜索、过滤查询和多表 join 三类场景下向量与业务数据同表存储与独立嵌入表加主键 join 的性能差异。

Google 的 Gleb Otochkin 在 AlloyDB Omni 上实测嵌入向量版本更新对 PostgreSQL 存储的影响：在含 768 维向量和 HNSW 索引的 20k 行表上更新全部向量后，表、TOAST 和索引体积几乎翻倍（TOAST 从 81 MB 到 159 MB，HNSW 索引从 78 MB 到 156 MB），约一半空间被死元组占据。

Google 发布用 Inspect Viz 为 AI 评估生成热力图的方法，以 2D 色彩矩阵直观呈现模型与技能配置的准确率对比，如 3.6-flash + gemini_api_skill 得分达 1.0。