让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
Google DeepMind 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe，可通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用，分为实时流式 gemini-3.5-transcribe-live 与预录音频 gemini-3.5-transcribe 两个接口。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数字和相对 Chirp 3 的延迟提升，可据此判断语音转写能否接入现有工作流。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价，可据此判断编码与智能体场景的升级幅度。
微软研究院发布开源框架 Orchard，核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env，可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务，并支持直接在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中训练智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Orchard 框架，用约 3B 激活参数在 SWE-bench Verified 上达到 69.7%，可对照其环境层与训练配方设计。
微软研究院提出 Echoverse，为 computer-use 智能体构建 12 个训练世界，包括 10 个深度领域世界和 2 个能力世界，每个世界都复现应用的真实行为并保持跨屏幕和用户的状态一致。
推荐理由：微软研究院公开了 Echoverse 的构建流程与训练数据，读者可据此了解高保真合成环境如何提升 computer-use 智能体能力。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是其面向机器人的具身推理模型，可理解物理世界、规划多步任务，并把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，解锁全身控制、精细操作与多机器人协作。
推荐理由：官方给出三款模型的职责分工与开放入口，读者可据此判断机器人全身控制与多机协作的落地路径。
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 系列的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由：官方给出轻量安全模型在多个漏洞基准上的对比数据与受限开放方式，可据此判断其成本与能力取舍。
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash，此前它只以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
推荐理由：原文说明 computer use 从独立模型并入 Gemini 3.5 Flash 主模型，并给出企业级安全防护选项，读者可据此判断智能体跨平台自动化的落地路径。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于在 Google 内部构建和管理先进 AI 的框架，采用纵深防御思路，在模型对齐之外增加系统级安全层。
推荐理由：DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap，给出把智能体当作内部威胁来监控与拦截的分层框架。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，也是其首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMind 介绍生物学家 Omar Abudayyeh 和 Jonathan Gootenberg 的实验室使用 Co-Scientist 加速衰老研究。
推荐理由：原文给出 Co-Scientist 在衰老研究中的具体产出与验证结果，可了解 AI 辅助科研从假设生成到数据分析的落地方式。
Google DeepMind 为实验性原型 Project Genie 推出 Street View 真实场景锚定能力，用户可选取美国地点并叠加风格，生成以真实影像为起点的可交互世界。该能力由 Maps Imagery Grounding 驱动，目前仅支持美国地点，并随 Project Genie 逐步向全球 Google AI Ultra 200 美元订阅用户（18 岁以上）开放。
推荐理由：官方披露 Genie 接入 Street View 真实影像的方式与开放范围，可据此判断世界模型落地路径。
Google DeepMind 发布 Gemini for Science，包含 Google Labs 上三个实验性工具：基于 Co-Scientist 的 Hypothesis Generation。
推荐理由：Google DeepMind 把 Co-Scientist、AlphaEvolve 等能力打包成科研工具，读者可据此判断智能体在科研流程中的落地位置。
斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 团队在《Advanced Science》发表研究，测试 Google DeepMind 的 Co-Scientist 能否从已有药物文献中筛选出可重定位治疗肝纤维化的候选药物。
推荐理由：通过斯坦福团队用 Co-Scientist 筛选肝纤维化疗法的对照实验，展示 AI 候选药物在活细胞测试中的表现差异。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 模型系列，首发的 3.5 Flash 面向智能体与编码任务，在 Terminal-Bench 2.1 上得分 76.2%、GDPval-AA 1656 Elo、MCP Atlas 83.6%，CharXiv Reasoning 多模态理解为 84.2%，输出 token 速度是其他前沿模型的 4 倍。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和开放渠道，可据此判断它在长程任务中的定位。
Google DeepMind 在 Nature 发表 Co-Scientist 研究，这是一个基于 Gemini 构建的多智能体系统，可迭代生成、辩论并演化科学假设。
推荐理由：原文披露了多智能体系统的三阶段架构与思路锦标赛机制，并给出多个实验室的落地案例。
Google DeepMind 汇总了 Gemini 驱动的编码智能体 AlphaEvolve 发布一年来的应用成果，涵盖数学、量子物理、基因组、电网优化和 Google 内部基础设施。
推荐理由：官方汇总 AlphaEvolve 一年落地案例，覆盖基因组、电网、TPU 与商业客户，可据此判断编码智能体的实际渗透范围。
Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。在 98 个真实初级保健查询的盲评中，该系统 97 例无关键错误，医生对其回答的偏好高于主流证据综合工具；在 140 项问诊技能评估中，AI 在 68 项达到或超过初级保健医生水平，但专家医生在识别危险信号和指导关键体格检查上整体更优。
推荐理由：DeepMind 公开 AI co-clinician 研究，给出医生盲评与 140 项问诊能力对比数据，可了解医疗智能体当前边界。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以 Apache 2.0 开放四个尺寸，并给出 Arena 排名与端侧多模态能力，便于判断开源模型与硬件部署的取舍。