本文介绍 Google 最新的语音转文本模型 Gemini 3.5 Transcribe，重点讲解其实时流式端点 gemini-3.5-transcribe-live 如何通过 WebSocket 以亚秒级延迟实现低延迟语音交互。作者以实时辩论代理为例，展示如何结合 Agent Development Kit (ADK) 构建多智能体流水线：在用户仍在说话时流式获取中间转录结果，经 Gemini 3.7 Flash 做意图过滤，后台并行触发 Google Search grounding 检索证据，最后通过 Cloud Text-to-Speech 生成自然语音回复。该模式支持 85+ 语言，适用于会议实时查证、呼叫中心坐席辅助、交互式语音机器人、直播字幕等场景，消除了传统语音应用的等待延迟。
本文介绍了构建长周期（long-horizon）AI Agent 的五个设计模式，旨在解决 Agent 在长时间运行中出现的静默故障问题。作者基于自身开发并开源的长周期 Agent 框架（Long Horizon）的经验，总结了五个关键模式：稳定前缀（Stable prefix）以优化缓存命中率、后台学习（Background learning）以提升响应速度、持久化工作区（Persistent workspace）以保留跨会话状态、显式失败（Explicit failure）以避免错误报告，以及第五个模式（原文未完整给出）。这些模式帮助开发者避免 Agent 在长时间运行中悄悄偏离轨道，确保其稳定可靠。
本文介绍了自改进智能体循环的七条规则，强调在智能体编写代码时，定义“好”的标准才是真正的工程工作。文章指出，循环可以自动化一切，但无法告诉你“更好”意味着什么，因此指标成为你编写的工件。通过自定义指标（如 retention_offered）和分级（grading）打破循环的盲目性，并利用 agents-cli 工具实现测量与改进的自动化。七条规则包括：从单一案例开始、让评判者解释原因、对确定性答案使用代码、评分行为而非路径、将不稳定案例视为发现、防止提议者移动标准、最后进行一次性自动优化。这些规则确保人类保持对自动循环的控制，并使评估与可观测性统一为同一循环的两种采样方式。
文章介绍了 Google Cloud Agent Development Kit (ADK) 2.0 中的五种多智能体编排模式，旨在解决生产环境中智能体协作的难题。核心模式包括：混合图模式，结合确定性与 AI 驱动节点；协调者-专家模式，拆分单一“上帝智能体”为专注的专家系统；技能组合模式，通过 SkillToolset 实现跨域复用；跨语言流水线，支持多语言协作；以及协议标准化，确保上下文在不同智能体间无损传递。
文章探讨了如何利用 A2A（Agent-to-Agent）和 MCP（Model Context Protocol）协议构建企业级多智能体系统。作者详细介绍了五种集成模式：Agent Card 发现机制、委派专业化模式、工具桥接模式（通过 MCP 连接数据源）、跨组织联邦模式以及环境事件网格。这些模式旨在实现智能体之间的互操作性、独立演化以及安全的数据访问，从而打破语言、团队和组织的界限。
本文重点介绍了 ADK 开发中的 5 种代理技能设计模式，旨在帮助开发者超越单纯的格式规范，深入内容逻辑设计。文章详细解析了工具包装器、生成器、审核员、反转和流水线五种模式，涵盖了从知识封装、一致性生成、代码审查到交互流程控制等关键环节，并提供了决策树以指导开发者选择合适的模式构建更可靠的智能体。
