夜雨聆风
AI智能体简报 |Gemini工具链升级;NVIDIA推企业Agent套件;微软发布MAI-Image-2;万兴布局创作者智能体
NEWS
AI智能体新闻速览
Google DeepMind 升级 Gemini API，引入多工具链式调用与上下文循环
Google DeepMind 对 Gemini API 进行扩展，允许开发者在单次请求中将 Google Search、Google Maps 等内置工具与自定义函数组合调用，减少过去需要逐步编排多轮请求的复杂度。更新后的“context circulation”机制可将一个工具的输出自动传递给下一个工具，每次工具调用还带有唯一 ID，方便排查链路错误。与此同时，Google Maps 被纳入 Gemini 3 系列模型的数据源，可提供位置数据、商家信息与通勤时间等地理空间上下文。官方建议开发者使用新的 Interactions API 构建此类多工具工作流。此次升级实质上强化了 Gemini 在复杂 Agent 编排、实时信息调用和 Google 生态整合方面的开发者吸引力。（来源：the-decoder.com）
Microsoft 超级智能团队发布首个产品：文生图模型 MAI-Image-2
The Decoder 报道，Microsoft 由 Mustafa Suleyman 领导的超级智能团队发布首个产品 MAI-Image-2，这是一款文本生成图像模型。微软称，该模型在写实照片、自然光效、肤色表现以及复杂超现实场景生成上表现突出，并在图像内文本渲染方面适用于海报、信息图和排版设计。按报道引用的 Arena.ai 文生图排行榜，MAI-Image-2 当前位列全球第3，仅次于 OpenAI 的 GPT-Image-1.5 与 Google 的 Nano Banana 2。该模型已在 MAI Playground 测试，并将逐步上线 Copilot 与 Bing Image Creator，API 先向部分企业开放，之后将通过 Microsoft Foundry 向开发者提供。（来源：the-decoder.com）
NVIDIA 推出 Agent Toolkit，主打企业级 AI 智能体安全部署
AI News 报道，NVIDIA 在 GTC 2026 发布开源软件栈 NVIDIA Agent Toolkit，目标是帮助企业构建和部署自主 AI 智能体。核心组件 OpenShell 提供基于策略的安全与隐私护栏；AI-Q 则是基于 LangChain 的智能搜索蓝图，采用“前沿模型负责编排、Nemotron 模型负责研究”的混合架构。NVIDIA 声称，这种方案可将查询成本降低逾50%，同时在 DeepResearch Bench 与 DeepResearch Bench II 榜单上保持领先精度。工具栈已获得 Adobe、Atlassian、SAP、Salesforce、ServiceNow、Siemens 等伙伴支持，并可运行于 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud Infrastructure。（来源：artificialintelligence-news.com）
阿里通义千问发布 Qwen3.5-Max-Preview，LM Arena 总榜升至全球第五
AIbase 报道，阿里千问家族发布旗舰模型 Qwen3.5-Max-Preview，并首次登上全球大模型竞技平台 LM Arena。该模型以1464分综合得分推动阿里通义千问在全球大模型公司排行榜升至第5位，同时位列中国公司第1。报道称，Qwen3.5-Max-Preview 在数学能力上排名全球第5，在无风格控制的综合胜率上位列全球第6，复杂文本处理也进入全球前10。阿里云介绍，Qwen3.5 系列自除夕以来已陆续开源0.8B至397B共8种参数规模模型，而此次发布的 Max 版本是系列旗舰预览版。该成绩显示国产大模型在国际匿名盲测体系中的竞争力继续提升。（来源：aibase.com）
核心启示
这四则新闻揭示了人工智能技术正从单一模型能力竞赛转向全栈式智能体生态构建。Google、NVIDIA、Microsoft等科技巨头不约而同地聚焦于“模型+工具”的深度融合，标志着AI发展重心已从单纯的参数规模扩张，转变为对复杂任务处理能力的深度挖掘。
核心启示在于，未来的AI竞争将不再局限于“谁的模型更强”，而在于“谁的生态更完善、部署更安全、应用更落地”。Google通过Gemini API升级，强化了多工具链式调用与上下文循环能力，提升了Agent处理复杂任务的效率；NVIDIA推出的Agent Toolkit，则直击企业级部署的安全与成本痛点，旨在降低智能体构建门槛；Microsoft发布MAI-Image-2模型，进一步丰富了其智能生态的多媒体能力。
这表明，AI技术正在加速向工程化生产、产业化、场景化迈进，构建安全、高效、易用的智能体基础设施，已成为科技巨头抢占下一代AI制高点的关键战略。
中山大学
可信智能体研究团队
我们是中山大学可信智能体研究团队，汇聚多位全球前2%的顶尖科学家与青年教师力量，聚焦AI智能体的可信性问题，面向软件和信息服务、智能制造、电子商务、智慧健康等实际应用场景开展深入研究。
团队的使命是将智能体从“可对话”推进到“可交付、可管控”。围绕可靠性与鲁棒性、自主规划、领域检索、工具适配以及可解释性等关键问题开展平台化能力研究。
近年来，团队成员承担了多项国家级和省部级基金项目，主持或参与建设了大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室、珠海市可信大模型重点实验室、中山大学-招联数字金融联合研究中心、广东移动-中山大学智慧应用联合实验室等平台，推动了可信智能体在多个行业的落地应用。
产学研合作
贵公司如在AI智能体有需求梳理、应用开发、项目落地等需求，可通过项目合作、联合攻关等形式与可信智能体团队合作，具体合作欢迎联系叶老师沟通交流。
叶老师电话：13570399471（微信同号）
——咨询联系问卷——
（填写问卷，我们会有专人尽快与您联系）
（关注视频号，了解更多产学研动态）