Google Cloud 教你用 Cloud Run instances 以每月 $5.70 搭建常驻 Agent

Google AI 团队发布教程，讲解如何为 LLM-as-a-Judge 评测编写可靠的布尔式评分标准，指出模糊提示会导致评估不一致和浪费 token。文中给出四条经验：问题保持原子化且互不重叠、只让评判模型评估客观事实（可用 RFC 2119 术语如 MUST 表述）、只评 prompt 中明确要求的内容、用专家标注的 golden set 校准评判模型直至与人类评分一致。

Google Agent Skills 团队详解其开源技能库的构建与治理流程：项目始于 Google Cloud Next 2026 前的"swarm"冲刺，发布后 GitHub 星标超 15，000。为保证规模化下的质量，每个技能须通过标准化目录结构、CI/CD 流水线（含 linter、链接检查、AI 辅助清单）及提交时与每周的持续评估，并优先引用远程 MCP 工具。

本教程演示如何用 Google Antigravity SDK 与 Google Cloud 构建多智能体财务对账系统，将供应商交易与 PDF 发票核对。系统由审计编排器、数据研究员、发票分析器和对账引擎四个智能体组成，并设有人工合规门控，将超过 $1，000 的差异升级人工审核。

Google Cloud 推出官方 Agent Skills 开源指令集，旨在让 AI 编码智能体安全、高效地执行多步骤云操作。该仓库基于 agentskills.io 开放标准，目前收录 70 多项技能，涵盖安全审计、无服务器部署、BigQuery 优化等 8 个类别。技能采用渐进式披露模型，通过验证工作流、安全门控和上下文感知机制，防止智能体盲目执行破坏性命令。

Google AI 发布 ADK 系列教程第二篇，指导开发者把单一 Agent 重构为多智能体系统，用于为 AI agent podcast 汇集 AI 趋势。

Google AI 发布新手教程，演示如何用开源 Agent Development Kit（ADK）在 Google Cloud 上构建一个 Trend Spotter 智能体。

这篇是 Google 团队 Elevating Antigravity Agent Skills 五部曲的第二部分，讲解如何在 agent skill 中使用 generate_image 工具，把结构化提示词合成与原生图像生成结合，让 agent 产出符合开发者规范的图像。

Google Developer Relations 团队的 Jan-Felix Schmakeit 介绍为 Google 产品的 Agent Skills 设计评测的方法，主张像写单元测试一样建立结构化、自动化的评测流程，而非在终端做 vibe testing。

Google AI 的 AI Evals 系列第三篇介绍用 tocsv.py 脚本通过 pandas 把 Inspect AI 评测日志转换为适合 Google Sheets 的 CSV。

Google 推出专用于语音转文字的 Gemini 3.5 Transcribe 模型，主打快速、准确且低成本的转录，原生支持说话人分离和词级毫秒时间戳。该模型支持 85+ 种语言自动识别与代码切换，可通过 custom_vocabulary 传入最多 1，000 个领域术语避免专有名词拼写错误，并提供 Smart Transcription 与 Verbatim 两种模式。