每任务成本：使用廉价分类器在 Gemini 模型和思考级别之间进行路由
每 token 的 API 价格持续下降，但自主编码代理的工程账单却在不断攀升……
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使用 A2UI 与 CopilotKit 智能体构建生成式 UI 应用
了解如何使用 Google 的 A2UI 开放标准和 CopilotKit 构建生成式 UI 应用，让智能体能够在各种主流框架中渲染丰富、可交互的界面。
通过 Agents CLI 评估提升智能体质量
了解如何使用 Agents CLI 评估循环来提升智能体质量，涵盖从初始基线运行和回归跟踪，到模型替换和自动警报的全过程。
借助 Google Play 服务中的 LiteRT 实现更小的应用体积与更快的 GPU 推理
了解 Google Play 服务中的 LiteRT 如何借助 ML Drift 和 CompiledModel API，实现更小的 Android 应用体积以及约 1.4 倍的 GPU 推理速度提升。
在 GCP 上使用多智能体集群构建对话式商务：一个可运行的原型
在本分步指南中，了解如何使用 AI 构建对话式用户界面 (CUI)。
快速、可靠的 A2UI，支持可替换的推理格式
探索 A2UI 全新的可替换推理格式，包括可将延迟降低 3 倍的 A2UI Express，以及通过 Jev 实现受控生成，打造快速、可靠的生成式 UI。
在 Google Cloud 上构建受治理、自我演进的 AI 智能体
借助 ADK、BigQuery、Model Armor 和 Cloud KMS，在 Gemini Enterprise Agent Platform 上构建受治理、自我演进的 AI 智能体，以在数秒内修复故障。
为智能体开发生命周期提供动力，支持任意框架，从 ADK 到 LangChain 及更广泛生态
了解 Agents CLI 扩展系统如何让您将任意框架（如 LangChain）集成到统一的开发生命周期中。
将 TorchTPU 集成到 TorchTitan 并针对 TPU 优化模型
了解 TorchTitan 和 TorchTPU 如何借助原生 PyTorch 支持，在 Google Cloud TPU 上实现无缝、高性能的分布式 AI 模型训练。
将可视化图调试引入自定义边缘编译器：Model Explorer
了解 Arm 如何使用 Google AI Edge Model Explorer 检查自定义编译器 IR、验证 NPU 委派并映射周期级性能分析跟踪。
宣布在 TPU 上推出全新的 vLLM 和 SGLang 推理引擎
宣布在 Google Cloud TPU 上为 vLLM 和 SGLang 提供原生 PyTorch 后端，由 TorchTPU 和 TPU Sync 提供支持，实现高性能推理。
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