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Category Google Cloud

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Gemini, Google Cloud, 数据方法, 数据趋势 7月 29,2026

Gemini Enterprise 在游戏行业的最佳实践

构建一个 AI Agent 的门槛正在降低,但企业真正要解决的不是“能不能做出一个 Demo”,而是 Agent 能否进入真实业务链路,并持续产出可验证、可复用、可优化的结果。

换句话说,企业 Agent 落地不应被理解为“上线一个 AI 助手”,而应被拆解为一套企业级生产系统:前台有统一入口,后台有数据和知识基础,中间有可优化的模型和可验证的流程,最终回到业务增长和运营决策。

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作者 xiaomai
AI, Google Cloud, 数据趋势 7月 14,2026

Google AI 新动向:从 AlphaEvolve 到企业级 Agent,AI 正在进入生产系统

把 Google 近期的更新放在一起看,AI 发展的重点已经出现明显变化。模型生成能力仍在进步,但企业真正关心的问题正在从“AI 能生成什么”,转向“AI 能否持续执行、自动验证、连接数据,并在真实业务系统中稳定运行”。

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作者 xiaomai
AI, Google Cloud, 数据方法, 数据趋势 5月 21,2026

Google I/O之后,如何让智能体商用快速落地

Google CEO Sundar Pichai 展示了Google 每月处理的 token 量已突破 3.2 千万亿,是去年同期的 7 倍;超过 375 家 Google Cloud 企业客户在过去 12 个月里各自处理了超过 1 万亿个 token。

这是一个行业信号的转变,​模型在快速变成基础设施,Agent 才是真正能承接业务价值的层。​

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作者 xiaomai
AI, Google BigQuery, Google Cloud, 数据方法 5月 9,2026

从数据到 Agent:企业级 AI 落地的 8 个真实 Demo

当 AI 热潮真正进入企业内部,一个更现实的问题很快出现:AI 能不能真正进入业务系统,理解企业自己的数据,调用企业正在使用的工具,并参与真实工作流?

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作者 xiaomai
AI, Google BigQuery, Google Cloud, 数据趋势 3月 24,2026

从 OpenClaw 到 Gemini Enterprise:从“让 AI 跑起来”到“让 AI 跑得稳”

“养龙虾”成了智能体圈的热门话题。OpenClaw 让很多人真正感受到:一只常驻本地、能自己跑脚本和处理日常事务的智能体,确实能帮忙干活,提高效率。

这说明具备行动能力的智能体形态已经被验证是有价值的。但当企业也想”养龙虾”时,问题就从”能不能跑起来”,变成”能不能安全、稳定、可控地接管真实业务流”。这里需要的,不再是一个工具,而是一套面向企业的智能体基础设施。

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作者 xiaomai

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