Google 在 Gemini 中引入智能体能力,先从企业场景落地
Google 在 Google Cloud 活动上宣布为 Gemini 推出统一智能体,可接受目标而非仅指令,自主规划任务、调用自定义技能与工具并连接企业内部系统。
推荐理由:Google 把 Gemini 从对话助手推进到可自主执行任务的智能体,并给出企业侧接入与管控细节。
技术方向
模型连接外部世界的协议与实践:MCP 生态、function calling、工具链集成的动态。
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Google 在 Google Cloud 活动上宣布为 Gemini 推出统一智能体,可接受目标而非仅指令,自主规划任务、调用自定义技能与工具并连接企业内部系统。
推荐理由:Google 把 Gemini 从对话助手推进到可自主执行任务的智能体,并给出企业侧接入与管控细节。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体,再依据终端后端状态和副作用而非生成文本判定成败,每个任务重复 20 次。
推荐理由:微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用后端状态而非生成文本判定成败,并给出 20 次重复下的稳定性与成本数据。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线,只需指向一个 GitHub 仓库,它就能识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness,最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由:GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体,读者可据此判断自动化安全测试的边界。