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只看教程#Google
  1. Google Developers Blog62

    Google 开发者博客分享 AI Agent 评估实战指南

    Google 开发者博客发布文章，介绍如何超越主观“感觉检查”，为 AI Agent 建立可重复的评估体系。文章提出了基于关键用户旅程（CUJ）定义成功标准、使用模拟用户生成测试场景、以及结合人工审查与自动化工具的分阶段实施策略。

    推荐理由：原文提供了从人工审查到自动化 CI/CD 的评估落地路径，并给出了规避常见陷阱的具体方法。

  1. Google Developers Blog78

    Google 演示使用 Gemini 4 Argon 夜间自动优化 ADK Python 代码库

    Google 工程师展示了如何使用 Gemini 4 Argon 在无人值守的情况下对 google/adk-python 进行跨文件性能优化。通过配置 .agents/skills 和 /goal 模式，模型在 11 小时内完成了代码修改，使长会话中的内存准备时间减少约 40%，冷启动包导入速度提升 21%。最终有 6 个优化提案中有 2 个通过了人工代码审查并合并到主分支。

    推荐理由：原文完整复盘了利用 Gemini 4 Argon 优化大型代码库的提示词与流程，并给出了具体的性能提升数据。

  1. Google Developers Blog82

    Google 发布 EmbeddingGemma 2：支持多模态检索的轻量级开源嵌入模型

    Google 发布基于 Gemma 4 架构的 EmbeddingGemma 2，这是一个参数量低于 1B 的多模态嵌入模型，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维向量空间。

    推荐理由：原文给出了模块化加载与维度截断的具体参数，读者可据此评估其在不同硬件限制下的检索性能与存储成本。

  1. Google Developers Blog63

    Google团队在TPU上使用MaxText复现Olmo 3 7B预训练的案例研究

    Google团队使用MaxText框架在Google Cloud TPUs上成功复现了Ai2开发的Olmo 3 7B模型的Stage-1预训练和Stage-2中训练。

    推荐理由：文章详细记录了在TPU上复现大模型预训练的过程，揭示了仅看训练损失可能掩盖数据加载器Bug的风险，并提供了跨框架验证的具体方法。

  1. Google Developers Blog62

    Google 总结 AI Agents Challenge 优胜方案的四大工程模式

    Google 在 Startups AI Agents Challenge 结束后，从高分提交中提炼出双向 MCP、事件驱动并发、同标准降级和分层路由四种核心工程模式。

    推荐理由：原文从真实代码提交中提炼出双向 MCP、事件驱动并发等四种工程模式，为构建多智能体系统提供了可直接复用的架构参考。

  1. Google Developers Blog62

    Google ADK 新增原生语音智能体评估功能

    Google ADK 引入原生实时语音评估能力，支持通过模拟用户音频驱动智能体并评分。该功能允许在同一评估循环中处理语音交互，提供从创建智能体、编写评估用例到运行和检查结果的完整流程示例。开发者可利用自然语言评分标准对多轮对话轨迹进行端到端质量判断，并通过 ADK Web 界面查看包含可播放音频片段的转录结果。

    推荐理由：提供了在 ADK 中构建语音智能体评估闭环的具体代码与配置，帮助开发者将演示转化为可量化的生产级测试。

  1. Google Developers Blog73

    Google 发布基于 ADK 构建零信任 AI Agent 的安全指南与开源示例

    Google 开发者博客发布了利用 Agent Development Kit (ADK) 构建零信任 AI Agent 的技术方案，并开源了包含自主客服退款代理的参考实现。

    推荐理由：原文提供了基于 ADK 构建零信任 AI Agent 的完整代码实现与开源仓库，展示了如何通过硬件签名、沙箱隔离和语义网关防御提示词注入攻击。

  1. Ethan Mollick · One Useful Thing78

    Ethan Mollick 解析智能体时代 AI 选型：模型、应用与执行框架

    Ethan Mollick 指出在智能体时代选择 AI 需考量模型、应用和执行框架三个维度，同一模型在不同框架下表现差异巨大。当前三大前沿模型为 GPT-5.2 Thinking、Claude Opus 4.6 和 Gemini 3 Pro，付费订阅才能解锁高级推理能力。

    推荐理由：原文将AI使用拆解为模型、应用与执行框架三层，并给出各场景下的具体选型建议，帮助读者厘清智能体时代的工具差异。

已经到底了