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　　陈俊廷举例说道，Google 于三年前启动的 gReach 项目，通过在职培训为残障人士打造无障碍职业舞台，现如今已帮助超过 40 位学员开启开发者职业生涯；Google 还携手新兴教育基金会，将技术与热情带到资源匮乏地区，为中国欠发达地区 1,500 多名女性学生提供开源 AI 入门教育；自 2022 年起，Google 数字人才培养计划已为全国 210 多所高校的 800 余名教师提供出海营销数字技能培训，覆盖超过 6 万名在校学生。

　　其中最引人注目的是 Firebase Studio 的更新。Firebase Studio 是一个由 AI 驱动的全栈应用开发环境，从最初构思到分块部署，全程支持 AI 加速。开发者既可以通过多模态提示让 AI 自动生成代码，也可以自行编写代码。不久前，Google 发布了多项重要更新，彻底重塑了 Firebase Studio 中的 AI 辅助开发体验，进一步提升了开发者的生产效率。更新内容包括：

　　此外，Google 还针对此工具推出了增强型 AI 模板生成能力。结合智能体模式与自定义 AI 规则，开发者能够轻松构建美观且功能强大的应用，例如 Slack 通用模板、React 项目及常规 Web 应用。创建新工作区时，只需从模板中选择一个，便可用自己喜爱的框架，以极快速度将创意转化为实际应用。更重要的是，通过与 Gemini 对话，开发者可以将 Firebase 后端服务无缝集成到应用，并一键部署到 Firebase Hosting。

　　在提高开发效率方面，Android Studio 引入了智能体模式（Agent Mode）。开发者只需用自然语言描述目标，智能体即可自动规划任务、跨文件修改，大幅提升效率；新增的 MCP 协议支持，使智能体能够通过 JSON 或配置文件连接到指定服务器；带来了“自选模型（BYOM）” 功能，开发者如果在本地运行 Ollama、LM Studio 等开源模型，也能在 Android Studio 调用它们实现聊天功能，从而获得完全离线的 AI 开发体验。

　　以 Vertex AI 为例，这是一款全托管式的 AI 开发平台，其底层模型现已更新至 Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash-Lite，均具备多模态能力，支持代码执行、函数调用、与 Google 搜索及排名引擎集成，并拥有超大上下文窗口。针对海外市场，Google Cloud 还正式上线了监督式微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）功能，允许企业基于自身数据对模型进行定制化优化。

　　如果你总在纠结该选择哪款模型？不必担心，为解决模型选型难题，Google 推出了 Vertex AI Model Optimizer，可自动评估模型质量、速度与成本，为开发者匹配最佳方案。在部署 AI 工作负载方面，开发者现在可以使用 Cloud Run——一个全托管、可自动扩缩的平台，支持按需使用 NVIDIA L4 GPU 的无服务器模式，能够让应用在 5 秒内启动并使用 GPU。同时，Cloud Run 还开放了 GPU 批量与离线处理的预览功能，进一步降低了算力使用门槛。

　　Ting Liu 介绍道，Google 最近推出了新的智能体开发套件 Agent Development Kit（ADK），其中 Python 稳定版与 Java 预览版已发布。ADK 支持模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），在模型选择、部署模式和本地测试等方面提供高度灵活性，既可构建简单任务智能体，也能实现多智能体编排（Orchestration）。与此同时，今年 4 月Google 还发布了 Agent-to-Agent（A2A）协议，并将其捐赠给 Linux 基金会，目前已获 100 家企业支持，包括多家头部云厂商。

　　值得一提的是，开发者工具链同样迎来了升级。例如，Gemini Code Assist 在补全、生成、解释代码等功能上进一步增强，新增 GitHub/GitLab 集成、Google 文档访问与总结，以及基于数据架构的代码自动生成，个人用户可免费使用，并由 Gemini 2.5 Pro 提供支持。开源工具 Gemini CLI 则将 Gemini 能力带到命令行，支持多任务处理，提供 100 万 Token 上下文窗口及业内领先的免费调用额度：每分钟 60 次请求、每天 1000 次请求。