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文章详细介绍了四种用于私有和本地AI部署的安全架构，从客户端推理到气隙数据中心，以应对数据驻留、延迟和监管要求。
本文介绍了一个免费开源的编码代理技能集合，专为Google Cloud上的Google ADK设计，旨在帮助编码助手实现记忆、部署、防护栏等功能。
Cloud Architect 是一个 AI 代理，它在 AWS、Azure 和 Google Cloud 上设计、审查和优化生产云系统，提供多云设计并权衡利弊，同时进行审查和迁移计划，并记住用户约束。
Google Cloud 与 Inferact 宣布合作优化 vLLM for TPU，使其成为开放模型生态系统中代理生产服务的一流选择。
本文介绍了如何在 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent Platform 上结合使用 Claude Fable 5.1 和 Gemini 3.8 Flash，通过匹配模型能力与任务要求来优化任务路由并降低成本。
Google推出了适用于AI编程代理的Google Cloud开发者插件，提供可安装的技能和工具包，以增强代理在Google Cloud上的能力，基于开放的Agent Plugins标准。
Google Cloud与Accenture合作成立新部门，利用预先部署的工程师推动企业AI应用，旨在与OpenAI和Anthropic等竞争对手在AI部署市场展开竞争。
SemiAnalysis报告称，Google的TPUv7 Ironwood芯片在推理任务中，每美元性能比NVIDIA的B200/B300高出50%，标志着TPU外部化在更广泛行业应用中取得重大进展。
Google 宣布 All Things Agentic 黑客松，这是一场使用 Gemini 和 Google Cloud 构建下一代 AI 代理的全球竞赛，为开发者提供赛道和资源。
谷歌宣布将 Antigravity AI 代理集成至 Gemini 企业订阅服务，并推出新的 IDE 扩展，以增强面向开发者的智能工作流。
Google Cloud正在招聘数百名前线AI工程师，为企业客户提供现场技术支持，帮助他们采用AI产品并构建AI代理，旨在加速生产部署。
Agent Plugins 是一个全新的开放、供应商中立的标准化方案，用于将 Agent Skills 及其 MCP 依赖打包到一个可移植文件夹中，Google 已加入成为核心维护者。文章详细介绍了该标准如何简化分发、其清单要求以及跨客户端的兼容性。
Google Cloud 的 Agent Plugin 让开发者能够将 skills、MCP 服务器和工具打包到一个便携文件夹中，从而为 AI 代理实现一次构建、随处使用的工作流。
Google Cloud AI Research 的 ScientistOne 论文通过引入 Chain-of-Evidence 来解决 AI 生成研究中的信任问题，该方法会在最终确定稿件之前，对照源工件验证引用、数值声明和方法描述。
谷歌重组其AI领导层，德米斯·哈萨比斯退居幕后，杰夫·迪恩离职创办新实验室。分析认为，该公司正优先发展云业务而非前沿AI野心，类似于威斯汀豪斯在电力普及竞赛中战胜爱迪生。
AI实验室Mirendil已与Google Cloud签署价值超1亿美元的多年期合作伙伴关系，为其自我改进AI研究获取计算能力，并利用TPU和Nvidia GPU扩展递归自我改进工作。
Google Cloud API Gateway 现已在公开预览版中提供模型路由，提供一个无服务器入口层，可接受兼容 OpenAI 的请求，并动态路由到 Gemini、Claude 或 OpenAI 模型。
Google Cloud API Gateway 宣布模型路由公开预览，让开发者通过使用 OpenAPI 规范的单一端点访问 Gemini、Claude 和 OSS 模型。
Google 开源了其 Agent Skills 仓库，用于在 Google Cloud 上构建、测试和扩展 agent skills，涵盖 GKE、BigQuery 和 Gemini API。
Google 发布了一门免费的 2小时17分钟课程，涵盖从智能体到工具、循环、图和自主系统的进阶路径，由 Google Cloud 的开发者关系工程师授课。