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标签：Google×
5月20日
09:50
09:50shao__meng@shao__meng
83°
Google 在 Google I/O 上发布个人 AI Agent「Gemini Spark」，可 7×24 小时在云端运行，即使手机关机也能持续执行任务。它基于 Gemini 3.5 模型和 Antigravity 框架开发，能自主执行多步骤任务，但在重大操作前会向用户确认。Spark 默认打通 Gmail、Calendar、Drive 等 Google 应用，支持 Tasks（一次性/复杂任务）、Skills（可复用能力）和 Schedules（定时触发）三大架构。官方示例包括自动找实习、每周收件箱复盘、从邮件生成技能、整理 Drive 等，未来还将通过 MCP 接入第三方服务。
AI产品智能体Gemini SparkGoogleAntigravity自动化
推荐理由：Google 终于推出了真正 7×24 在线的个人 Agent，做自动化工作流、邮件管理、日程安排的团队可以直接用，不用再自己搭机器人了。
原文
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05:20Philipp Schmid@_philschmid
83°
Google 在 Gemini API 中推出 Managed Agents 功能，只需一次 API 调用即可获得一个完整智能体，支持代码执行、网页浏览和文件管理，运行在隔离沙箱中。该智能体基于 Gemini 3.5 Flash 和 Google 的 Antigravity 框架，可运行 Bash、Python 和 Node.js 代码。用户可通过 AGENTS.md 和 SKILL.md 文件自定义智能体行为，并挂载 GitHub 仓库、GCS 存储桶或内联文件到环境中。这大幅降低了构建和部署 AI 智能体的门槛，开发者无需管理底层基础设施。
AI产品智能体Gemini API沙箱执行代码执行Google
推荐理由：对于需要快速搭建可执行代码、浏览网页的智能体的开发者，Managed Agents 省去了自己搭建沙箱和编排的麻烦，一次 API 调用就能用上，值得立即尝试。
原文
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5月19日
23:49
5月18日
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08:09berryxia@berryxia
78°
Google最新论文Nexus颠覆了传统时间序列预测方法，不再仅依赖历史数据，而是引入“事件上下文”进行因果推理。论文提出多agent框架：一个agent从文本提取事件时间线，一个分析宏观趋势，一个监控局部冲击，最后由合成器校准历史误差并给出预测。在Zillow数据集上，Claude驱动的Nexus版本将平均MAPE降低了86.6%。这标志着预测从“模式识别”转向“因果理解”，是方法论上的重大突破。
论文时间序列预测多agent框架因果推理GoogleClaude
推荐理由：做时间序列预测的团队终于有了新思路——不再死磕历史曲线，而是用多agent理解政策、突发事件等因果因素，效果直接降维打击。搞量化、供应链或金融预测的开发者建议点开，看看怎么把文本推理融入预测流程。
原文
5月17日
23:43
23:39
23:39rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
精选72°
Google 发布新论文 Nexus，提出将时间序列预测重构为推理问题，通过多智能体框架引入事件上下文。在 Zillow 房价测试中，基于 Claude 的版本相比直接思维链提示，平均绝对百分比误差（MAPE）降低 86.6%。Nexus 将任务分解为多个智能体：一个将混乱历史文本转为事件时间线，一个读取宏观环境，一个追踪局部冲击，最后由合成器结合历史误差校准。论文认为，大多数时间序列模型擅长模式但忽视因果，而 Nexus 通过结构化上下文让语言模型更好地利用事件信息。目前证据限于 Zillow 数据和七支股票，但方向明确：未来预测不仅要外推曲线，还要解释曲线变动的原因。
论文时间序列预测多智能体框架因果推理GoogleClaude
推荐理由：Nexus 把时间序列预测从纯数字游戏变成因果推理，做金融、房地产或供应链预测的团队值得关注——它用事件上下文把误差砍掉 86%，思路可以直接借鉴。
原文
00:17
5月16日
22:40
22:20
22:20向阳乔木@vista8
Vercel 发布基于 20 万个项目、7 个月、十万亿 token 消耗的分析报告，揭示不同模型在实际生产中的使用格局。按费用计算，Anthropic 占 61% 居首，但按 token 量 Google 占 38% 领先，说明 Claude Opus 贵但用于关键任务，Gemini Flash 便宜量大。B2B 场景 token 量仅占 29.7%，费用却占 40.7%，表明企业更倾向高价值模型。Agent 请求占比从 31.6% 涨至 58.9%，一次 Agent 请求消耗 token 是普通聊天的 2.6 倍。大规模团队平均使用 35 个模型，模型选择高度碎片化。
行业模型成本AnthropicGoogleAgentVercel
推荐理由：这份报告用真实 token 消耗数据揭示了谁在真正赚钱、谁在烧钱，做模型选型或成本优化的团队值得细读，能帮你避开 arena 榜的噪音。
原文
03:43
03:43Matt Wolfe@mreflow
本周AI领域迎来多项重要更新：Anthropic推出Claude Code的Agent View并提升使用限制，同时发布面向法律和小企业的Claude版本，数据显示其企业采用率已超越OpenAI。OpenAI推出Codex From Anywhere，Google发布Gemini Intelligence for Android和“Googlebook”。Meta在WhatsApp中集成AI的Incognito Chat并推出Muse Spark，Krea发布Krea 2，Notion推出开发者平台，Digg引入AI生成的故事摘要。Figure展示了8小时人形机器人直播。此外，一张真实的莫奈画作被误标为AI生成引发热议。
行业AnthropicOpenAIGoogleMeta企业AIAI产品更新行业动态
推荐理由：本周AI巨头密集发布，从企业级工具到消费端应用都有更新，做AI产品选型或关注行业动态的读者值得快速浏览，看看哪些新功能能直接用到你的工作流中。
原文
5月15日
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5月14日
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5月13日
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