PostgreSQL 向量嵌入更新引发的 TOAST 膨胀实测与分表方案

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。

Google AI 的 Tilde A. Thurium 发布访谈视频，请 Annie Wang 从头讲解图工程（graph engineering），以及它如何让开发者掌控复杂 AI 系统。

Google AI 作者 Tilde A. Thurium 与 Annie Wang 对谈，讲解 Loop Engineering 即构建智能体系统反复迭代直到达成可度量目标的四种常见失效模式及修复方法。

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。

Google Antigravity 通过将原生聊天 UI 组件嵌入 SKILL.md 指令，让智能体从被动文本解析器转变为主动技术面试官。本文详解交互式 UI 技能架构：使用 ask_question 工具渲染原生模态框，通过 user_prefs.json 实现跨会话状态水合与持久化，并介绍内置 /grill-me 命令及 making-forms-demo 参考实现。