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AI助手現(xiàn)在認路了:谷歌地圖直接「長」進大腦

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新智元報道

編輯:亞當

【新智元導(dǎo)讀】谷歌DeepMind剛剛為Gemini API放了一個大招:內(nèi)置工具和自定義函數(shù)終于可以在同一次調(diào)用里混著用了。再加上跨工具的「上下文環(huán)流」和Google Maps原生接入,Agent開發(fā)的編排噩夢正在終結(jié)。如果你做過AI Agent開發(fā),一定經(jīng)歷過這種痛苦——模型要先調(diào)Google搜索拿外部數(shù)據(jù),再調(diào)你的后端API查庫存,中間還得你自己手動把上一步的結(jié)果喂給下一步。整個流程像在拼樂高,但每塊樂高的接口都不一樣。

谷歌剛剛把墻拆了。

Gemini API最新更新帶來三個核心變化,每一個都直擊Agent開發(fā)的痛點。


內(nèi)置工具+自定義函數(shù)

一次請求全搞定

以前的做法是:你要么用Google搜索這種內(nèi)置工具,要么調(diào)自己寫的函數(shù),兩者不能混用。

開發(fā)者必須像交通警察一樣手動編排——先讓模型搜一下,拿到結(jié)果,再發(fā)第二個請求調(diào)你的后端。

現(xiàn)在,你可以在同一個請求里同時塞進Google搜索、Google地圖和你的自定義代碼。

Gemini 3會自己判斷先調(diào)哪個、后調(diào)哪個,中間怎么銜接。

舉個真實場景:你讓AI「搜一下今天最火的降噪耳機,然后查查我們倉庫有沒有貨」。

以前這需要兩輪請求+手動拼接,現(xiàn)在一個請求搞定——Gemini先上網(wǎng)搜熱門型號,轉(zhuǎn)頭就自動調(diào)你的庫存API逐個查詢。延遲砍半,代碼量砍更多。

這是開發(fā)者喊了很久的功能。

谷歌自己也說:「這是自從我們推出內(nèi)置工具以來,開發(fā)者呼聲最高的需求。」

上下文環(huán)流

AI終于有了「長記性」的工具鏈

多步驟工作流最怕的就是「轉(zhuǎn)頭就忘」——第一步拿到的數(shù)據(jù),第二步要用的時候模型已經(jīng)丟了上下文。

新推出的「上下文環(huán)流」(Context Circulation)技術(shù)解決了這個問題。它的原理是:每一次工具調(diào)用和返回結(jié)果,都會自動保留在模型的上下文窗口里。 后續(xù)步驟可以直接引用前面任何一步的數(shù)據(jù)。

比如:Gemini用內(nèi)置工具查了實時天氣(30°C,晴),然后把這個結(jié)果無縫傳給你的自定義工具去預(yù)訂戶外場地——它知道該選露天的。整個過程不需要你在中間插一腳做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。

配合新增的工具調(diào)用ID(Tool Response ID),每一次工具調(diào)用都有唯一標識符。

這在并行調(diào)用場景下尤其關(guān)鍵——當模型同時發(fā)起三個函數(shù)調(diào)用時,你能精準地把每個返回值對應(yīng)到正確的調(diào)用上,Debug效率直接起飛。

Google Maps原生「入腦」Gemini 3

地理空間感知對現(xiàn)代Agent來說是剛需——訂餐、導(dǎo)航、找店、規(guī)劃路線,全都離不開位置信息。

這次更新把Google Maps正式接入了Gemini 3全系模型。


你的AI助手現(xiàn)在能實時感知「柏林亞歷山大廣場附近哪家咖啡館正在營業(yè)」,能查通勤時間,能獲取商家詳情。


幾行代碼開啟:

)


真正的變化

從「編排噩夢」到「聲明式Agent」

把這三個更新放在一起看,谷歌真正在做的事情是:讓開發(fā)者從「手動編排工具調(diào)用順序」轉(zhuǎn)向「聲明式地告訴模型有哪些工具可用」。

剩下的事——什么時候調(diào)哪個工具、怎么傳遞上下文、如何處理并行——Gemini自己搞定。

這跟黃仁勛在GTC上說的「Agent時代」方向完全一致:AI不再只是回答問題,而是自主調(diào)用工具、串聯(lián)流程、完成復(fù)雜任務(wù)。

區(qū)別在于,英偉達從硬件端做Agent基礎(chǔ)設(shè)施(NemoClaw),谷歌從API端做Agent開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施。

谷歌推出了新的Interactions API,面向更復(fù)雜的Agent場景,主打服務(wù)端狀態(tài)管理、復(fù)雜上下文與長任務(wù)處理;

但由于其目前仍處于Public Beta,官方同時說明,標準生產(chǎn)工作負載仍以GenerateContent作為主要路徑。

對于開發(fā)者來說,信號很明確:Agent開發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施正在從「手工作坊」走向「工業(yè)化」。

工具混用、上下文環(huán)流、地理空間接入——這些聽起來像小功能,但拼在一起,就是Agent從Demo走向Production的基礎(chǔ)設(shè)施。

參考資料:

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-api-tooling-updates/

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tool-combination

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/maps-grounding

https://x.com/OfficialLoganK/status/2034309347040195071

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