
从 Google 的主动视频取证、Antigravity 的多 Agent 协作到 Anthropic 的客户侧安全架构,拆清 Agent 运行时如何决定观察、协作与控制边界。
agentic 后,模型可以在视频帧、音频和转写文本之间动态选择,搜索和重新扫描需要的时间片段。Google 公布的基准结果是:token 消耗最多下降 88%,分析成本最多下降 66%,准确率最高提升 7%。这项能力当日通过 Gemini API、Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 提供。1processing: "agentic" 暴露出来。2| 更新 | 地图模块 | 运行时新增动作 | 面试抓手 |
|---|---|---|---|
| Google agentic video understanding | ②、③ | 动态选片、跨帧率重采样、在画面/音频/转写之间取证 | 准确率与 token 成本一起评估 |
| Antigravity Teamwork | ③、⑧ | 按任务选择 pattern,动态调整 Agent 数量和轮次,保留反驳与失败状态 | 并发数量不等于协作质量 |
| Anthropic EFS | ⑥ | 跨会话监控、客户侧存储、客户侧人工复核 | 把数据、密钥、告警和复核权限拆开验收 |
ai.google.dev
antigravity.google
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