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Gemini API 文档已迁移到 ai.dev/docs,并与 Google AI Studio 集成以提升可访问性,同时推出了 MCP 和 Agent Skills 等新开发者工具。
Google AI Studio 推出首个集成 Gemini API 文档的预览,通过直接将资源整合到平台内,提升开发者的便利性。
Google Gemini 简化并合并了其 API 仓库中的技能,将 Interactions API 技能合并到主 gemini-api-dev 技能中,以简化开发并提高代码生成性能。
Gemini API 中的 Agentic Video 是一项新功能,在处理长视频时将令牌消耗减少多达 88%,同时提高质量,使 Thumio 等工具能够从链接生成 YouTube 缩略图。
由 Gemini Live API 和 LiveKit 驱动的实时翻译应用,为活动提供实时广播翻译,并附有代码和设置说明。
谷歌发布了一个小的Gemini API更新,现在允许开发者同时将Google Maps和Google Search工具与Gemini结合使用,以构建基于位置的应用。
谷歌宣布了 Gemini API 中托管代理的更新,包括默认使用 Gemini 3.6 Flash 模型、用于工具调用审计的环境钩子、预算控制、定时触发器和免费层级访问。
Google 正在扩展 Gemini API 中的托管代理,新增后台执行、远程 MCP 服务器集成、自定义函数调用和凭据刷新等功能,从而打造更可靠、更面向生产的代理。
一位开发者构建了 Slop-Cops,这是一个 Reddit 应用,其中五个 AI 代理角色会对用户提交的项目创意进行辩论和评分,使用了 Google Gemini API 和 Reddit 的 Devvit 平台。
谷歌将Google AI Studio上Gemini API的免费层额度大幅提升至每分钟1,000,000个免费代币,且无门槛无限制,为开发者提供大量免费计算资源。
Google 在 Gemini API 中推出了Managed Agents,允许开发者通过单一 API 调用在隔离的 Linux 环境中创建具备推理、工具使用和代码执行能力的 AI 智能体。
Google宣布在Gemini API中正式推出Managed Agents,实现零基础设施开销的智能体开发。文章还重点介绍了AGENTS.md,这是一种为AI编码智能体提供上下文的开放格式,已被超过6万个开源项目采用。
Google 已推出 Gemini API 使用情况的 API 密钥细分的首个迭代,允许用户按 API 密钥筛选请求图表,更多精细控制即将推出。
使用单个curl请求Gemini API构建了一个GitHub问题分类助手,该助手可以克隆仓库、获取问题、分类问题并执行复现代码以确认错误,且无需任何编排框架。
Jerry Liu宣布LlamaIndex首日支持通过Gemini API的Google新Managed Agents,提供了一个高性价比的智能体沙箱以及一个集成LlamaParse用于PDF解析的命令行工具(Antigravity)。
Phil Schmid 宣布 Gemini API 中的托管代理,支持一次性调用获取包含代码执行、网页浏览和文件管理功能的代理,运行在隔离沙箱中,由 Gemini 3.5 Flash 驱动。
Google 已扩展 Gemini API 文件搜索工具以支持多模态数据,使开发者能够构建更高效且可验证的检索增强生成(RAG)系统,具备自定义元数据过滤和页面引用等功能。
Google DeepMind 升级 Deep Research,新增任意 MCP 支持,实现安全的第三方数据分析,并可自动生成可直接用于演示的视觉图表。
Google 为 Gemini API 推出了 Flex 和 Priority 推理层,为开发者提供了对同步请求成本与可靠性的精细控制。Flex 可为对延迟不敏感的任务节省 50% 的成本,而 Priority 则可确保关键应用的高可靠性。
谷歌发布 Veo 3.1 Lite,这是一款高性价比的视频生成模型,现已可通过 Gemini API 调用。相较于 Veo 3.1 Fast,其调用成本降低 50%,且生成速度保持不变。该模型支持文生视频与图生视频,并提供灵活的分辨率与画面比例选项。