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最近更新 2026-10-09 · 在产出来源 2/2
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里程碑
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重要更新
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常规动态
Gemini Agent Platform 自定义训练新增 N4 机器系列
Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 的自定义训练定价表中新增了 n4-standard、n4-highcpu 和 n4-highmem 机器类型系列。价格范围从 n4-standard-2 的 $0.104305/小时到 n4-standard-80 的 $4.1722/小时。N4 系列作为较新的通用机型，相比前代 n2 系列具有显著的成本优势（如 n4-standard-2 比 n2-standard-4 便宜约 53%），使中小规模训练任务更具成本竞争力，为使用 Vertex AI 自定义训练的企业和开发者提供了更高性价比的算力选择。
Google 发布 Gemini Nano Banana 2.1 图像模型并公布定价及旧版弃用
Google 正式 GA 发布 Gemini Nano Banana 2.1 (gemini-nano-banana-2.1) 图像生成与编辑模型，替代前代 gemini-3.1-flash-image (Nano Banana 2，将于10月29日关闭)。新模型在视觉质量、多轮角色一致性及文本渲染上显著提升，支持 1K 至 4K 分辨率及宽幅比例，并支持 Google Search Grounding（每月5000次免费）。定价方面，Standard 模式图像输出 $30/百万 tokens，Batch 模式半价；该模型不提供 Free Tier，仅限付费层使用。
CodeMender v0.12.0 发布：支持隐藏文件扫描与提升文件大小上限
CodeMender v0.12.0 新增 --include-hidden 标志，可将 .github/、.config/ 等隐藏目录和文件纳入漏洞扫描；同时将默认文件发现大小上限从 500 KB 提升至 2 MiB，避免跳过大文件。此举提升了 Google Cloud 在代码安全扫描领域的竞争力，增强了对大型仓库和配置文件的安全覆盖能力，缩小与 GitHub Advanced Security 等竞品的功能差距。影响使用 CodeMender 进行代码安全扫描的开发者，尤其是管理大型代码库或依赖隐藏配置文件的团队。
CodeMender 发布 v0.11.0 版本更新
CodeMender 发布 v0.11.0 版本更新。虽然具体变更内容未在抓取片段中完整呈现，但持续的高频迭代表明 Google 在 AI 辅助代码修复领域的持续投入。使用 CodeMender 的开发者可获得最新的版本更新与问题修复。
Agent Gateway 与 Cloud Trace 集成预览版发布
Google Cloud 宣布 Agent Gateway 在预览版中与 Cloud Trace 集成，为 Agent 工作负载提供端到端请求可观测性。该功能可追踪请求从 Agent 经网关到各 Google Cloud 服务、工具及 MCP 服务器的完整路径，帮助企业排查复杂的多 Agent 调用链路，降低生产环境运维门槛，提升 Google Cloud 在 Agent 可观测性方面的竞争力。
Gemini Enterprise Agent Platform 的 App Topology API 正式 GA
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的 App Topology API 正式发布（GA），为平台提供 agent 拓扑可视化能力。同时推出全新的查询构建器（query builder），支持用户自定义建议的快速查询或创建专属查询，以深入探索与 agent 相关的身份、告警、漏洞和底层基础设施等数据。这一更新显著增强了平台在企业级可观测性和运维管理方面的竞争力，缩小了与 AWS 和 Azure 在 AI agent 运维工具链上的差距。企业运维团队和平台管理员现可直接通过拓扑视图管理 agent，提升生产环境中的故障排查效率。不过，query builder 的具体语法、数据源范围、第三方集成能力及 GA 后的计费模式尚未详细说明。
xAI 的 Grok 4.7 模型在 Google Cloud Model Garden 提供预览
xAI 的最新模型 Grok 4.7 已在 Google Cloud 的 Model Garden 中以预览版（Preview）形式上线，开发者现可通过 Vertex AI 平台访问该模型。此举标志着 xAI 模型首次进入 Google Cloud 的第三方模型生态，进一步强化了 Vertex AI 作为多模型聚合平台的定位，并在模型多样性上与 AWS Bedrock 等竞品形成直接竞争。Grok 4.7 的加入提升了 Google Cloud 在接入第三方前沿模型方面的竞争力，扩大了 Vertex AI 开发者及企业用户的模型选择范围，尤其对关注 xAI 生态的用户具有较强吸引力。目前该模型处于 Preview 阶段，具体可用区域、定价、SLA、正式 GA 时间表以及 Grok 4.7 的详细性能指标尚未披露。
Gemini 语义治理策略支持自定义拒绝消息
用户现可为语义治理策略配置固定的拒绝消息（最多 1,000 字符），当策略拒绝请求时向终端用户显示，替代原有的策略拒绝理由。可通过 Google Cloud 控制台或 REST API 进行配置。这提升了企业级 AI 治理的用户体验可控性，使企业在安全合规场景下能够以品牌化、用户友好的方式呈现拒绝信息。
Gemini 3 模型获 Interactions API 预览支持
Gemini 3 模型现已在 Interactions API 中获得预览支持。Interactions API 是 Gemini 企业代理平台的核心对话接口，Gemini 3 模型接入后意味着企业开发者可以开始在更先进模型上构建和测试对话代理，推动 AI 代理能力的基线提升。
Gemini 预置吞吐量支持自助更改订单范围和延长期限
预置吞吐量（Provisioned Throughput）现支持通过自助控制台以替换操作的方式更改订单范围或延长订单期限。这降低了企业客户在预置吞吐量合同管理上的摩擦，提升了自助服务能力，使 Google Cloud 在商用 SLA 和预留容量方面更具灵活性。
Claude Sonnet 5.5 模型上线 Gemini Model Garden
Anthropic 的 Claude Sonnet 5.5 模型现已在 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Model Garden 中正式上线。用户可通过 Vertex AI 直接访问和部署该第三方前沿模型，无需额外对接第三方 API。在 Vertex AI 上托管第三方前沿模型，进一步巩固了 Google Cloud 作为多模型集成平台的战略地位，加剧了与 AWS Bedrock 在模型多样性上的竞争。Vertex AI 用户将直接受益于更丰富的模型选择，简化了多模型架构的部署流程。官方发布说明直接证明了该模型的上线，但具体的定价细节、可用区域范围以及是否支持微调等所有 Vertex AI 高级功能尚未明确。
Gemini 语义治理策略支持 VPC Service Controls 预览
Gemini Enterprise Agent Platform 的语义治理策略和策略引擎现支持 VPC Service Controls（预览功能）。该更新允许企业将语义级别的治理规则纳入 VPC 服务边界，从而在 Agent 调用外部工具时有效降低数据外泄风险。此举直接回应了金融、医疗等强监管行业对 AI Agent 数据安全的顾虑，在企业安全合规能力上建立了差异化优势。对数据安全敏感的企业客户现在可以在 VPC 边界内实施更细粒度的 Agent 治理，显著提升合规水平。官方发布说明直接证实了该预览功能的上线，但预览期间的具体限制条件、正式 GA 时间表以及与其他安全组件的兼容性尚未完全披露。
Meta Muse Spark 1.3 推理模型上线 Gemini 平台预览
Meta 的 Muse Spark 1.3 推理模型以预览版登陆 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent Platform。该模型专为智能体工作流和竞技编程训练设计，具备更高首次准确率和可靠的内置工具调用能力。此举显示了开源/第三方模型与云平台合作的加深，可能对 Anthropic、OpenAI 等在推理和编码场景的模型形成竞争压力。Vertex AI 上需要推理密集型智能体工作流或编程辅助的开发者可获得新的模型选择。目前为预览阶段，SLA、定价及正式 GA 时间尚未披露。
CodeMender v0.10.0 发布：新增影响感知的 PR Delta 扫描功能
CodeMender 推出 v0.10.0 版本，新增影响感知的 PR Delta 扫描功能。通过在 cm find 命令中添加 --diff 和 --staged 标志，该功能可审计修改的 PR 代码块及一跳邻居文件，同时抑制预先存在的漏洞告警。这一渐进式改进有效减少了噪音告警，使开发者团队能够更聚焦于实际变更引入的安全问题，提升了代码审查和漏洞扫描的体验。
CodeMender v0.9.0 发布：交互式 HTML 安全报告与扩展语言支持
CodeMender v0.9.0 重新设计了 HTML 格式报告，提供包含严重性卡片、语法高亮代码片段和内联补丁差异视图的交互式仪表盘，新增 --open 标志自动打开报告，并扩展了对 C# 的漏洞扫描支持。此次更新使 CodeMender 的安全报告体验大幅提升，更接近 Snyk、Semgrep 等专业安全工具，为开发者提供更直观的代码安全扫描体验。
xAI Grok 4.6 模型在 Google Vertex AI 正式可用
xAI 的 Grok 4.6 模型已在 Google Cloud Vertex AI 的全球端点和美国多区域端点达到正式可用（GA）状态，全面支持企业生产环境调用。这一进展标志着第三方前沿模型在 Vertex AI 平台上的生态布局进一步完善，云平台正加速成为多厂商模型聚合枢纽。企业用户无需自建底层推理基础设施，即可通过标准 API 直接调用 Grok 4.6，从而获得了除 Gemini 系列之外的又一重要前沿模型选项。不过，目前官方尚未披露该模型的具体定价策略、SLA 服务等级条款以及其与 Gemini 系列在功能特性上的具体差异。
Gemini Omni Flash 支持有状态和流式视频生成
Google Cloud 在 Interactions API 中为 Gemini Omni Flash 预览版新增了有状态（store: true）和 SSE 流式（stream: true）视频生成功能。开发者可在服务端临时存储生成的视频和交互状态，并通过 SSE 连接流式传输状态更新和最终输出，或使用一元/流式 GET 请求获取已完成的异步交互。这提升了交互式视频生成应用开发的灵活性和实时性。
CodeMender v0.8.0 发布：默认模型升级为 Gemini 3.8 Flash
CodeMender CLI 发布 v0.8.0 版本，将默认模型升级为 Gemini 3.8 Flash，以提供更快的推理速度和更强的推理能力。同时引入工具负载护栏，将文件读取安全输出限制为 2 MiB，代码库 grep 搜索限制为 512 KiB，并带有居中匹配上下文窗口，提升大文件读取的安全性。
Google Cloud 控制台推出 Gemini 强化学习微调预览版
Google Cloud 控制台新增 Gemini 模型的强化学习（RL）微调功能（Preview）。用户可通过 Models > Tuning 页面配置奖励函数、测试逻辑、追踪训练指标，并在 Agent Studio 中测试微调检查点，大幅降低了企业采用 RL 微调的门槛。
CodeMender v0.7.0 发布：提升网络流弹性与配置统一化
CodeMender v0.7.0 版本更新引入了网络流弹性功能，支持在长时间代码扫描和修复过程中 CLI 会话的自动重连与瞬时错误恢复。此外，该版本统一了 scan_config.exclude_dirs 下的目录排除规则，并修复了 cm report 命令将 DISMISSED 结果错误归类为 OPEN 的 bug。这些改进提升了企业级长时间会话的可靠性和配置管理的一致性。
Gemini 2.5 Flash Image 退役日期延期至 2027 年 3 月
Google 更新了 Gemini 模型弃用和退役日期，将 Gemini 2.5 Flash Image 的退役时间从 2026 年 10 月 2 日延长至 2027 年 3 月 15 日。官方建议用户迁移至 Gemini 3.1 Flash-Lite Image，其退役日期定于 2027 年 6 月 28 日或之后。此举为企业用户提供了更充裕的迁移窗口。
Google Cloud Provisioned Throughput 支持多订单管理
Google Cloud 控制台 Provisioned Throughput 功能升级，现支持在自助控制台中同时调度多个新订单，并可对同一项目中的多个订单提交变更请求。此举增强了企业级推理容量预订的自助化程度，简化了多订单并行管理和变更流程。
Google 调整 Gemini Agent Platform PayGo 配额与计费层级
Google 对 Gemini Enterprise Agent Platform 的 PayGo 方案进行了两项重要调整。首先，Priority PayGo 取消了吞吐量爬坡限制，超出优先配额的流量仅在无闲置容量时才降级为 Standard PayGo，提升了高优先级客户体验的即时性与突发流量处理的可靠性。其次，Standard PayGo 新增 Tier 4 用量层级，适用于每 30 天消费超过 $50,000 的大型企业客户，同时将 Tier 3 区间限定为 $2,000 至 $50,000。这些调整旨在优化大客户的成本结构，并增强平台在关键业务场景中的弹性竞争力。
Google Agent Gateway 新增 VPC Service Controls 边界规则支持
Google Cloud 宣布 Agent Gateway 现已支持 VPC Service Controls (VPC-SC)。配置 VPC 连接后，Agent 流量将通过私有 VPC 网络路由，并强制执行组织的 VPC-SC 边界规则。此功能需先设置 VPC 连接方可启用，旨在满足大型企业对网络安全和合规的严格要求。
Gemini Agent Platform 的 Computer Use 与 Shell 沙箱正式 GA
Gemini Enterprise Agent Platform 的 Computer Use 和 Shell 沙箱正式 GA。Shell 沙箱支持在隔离 Linux 容器中通过 /exec API 运行不受信任的 shell 命令、安装包和操作文件，同时新增 VPC Service Controls 和 Private Service Connect 支持。
Google Agent Gateway 推出 VPC 连接的代理连接模板
Google Cloud 官方发布说明显示，Agent Gateway 新增对代理连接模板（agentConnectivityTemplate）的支持，允许用户配置和管理到 VPC 网络的出口连接。用户可选择将所有出站代理流量或仅特定私有 IP 地址范围的流量路由至 VPC 网络。此功能增强了企业级 Agent 平台在网络隔离和私有化部署场景下的灵活性，对标 AWS PrivateLink 等方案，满足企业安全合规需求。目前暂未披露该功能的区域可用性及额外费用。
Google Agent Platform 自定义训练机器与磁盘价格微调
Google Agent Platform 对自定义训练的部分机器类型（如 n1-standard-4、a2-highgpu-1g）和磁盘（pd-standard、pd-ssd）价格进行了微调。整体磁盘价格约有 4% 的涨幅，GPU 和 CPU 实例价格也有微小变化，反映出 Google 在持续优化其 AI 训练基础设施定价。
Google Agent Platform 发布统一代理定价结构及多项组件计费规则
Google 首次为 Agent Platform 确立统一的三资源定价结构（Compute、Memory、Storage），并公布了 Agent Gateway、Memory Bank、Sessions、Skill Registry 及 Semantic Governance Policy 等核心组件的独立计费规则。同时，会话和 Memory Bank 的计算计量及新嵌入模型 SKU 已于 9 月 1 日生效。此举标志着 Google 将 Agent 安全治理、长期记忆、技能复用等能力全面纳入企业级商业化轨道，为大规模 Agent 部署提供可预测的成本模型。
Google Gen AI Evals 评估服务正式 GA 及定价生效
Google Gen AI Evals 现已正式 GA，基于模型的指标默认使用 Gemini 2.0 Flash 作为 autorater，并引入了基于计算的指标（如 Exact Match、Bleu 等）。新计费方式标志着该服务从实验阶段进入生产就绪，与其他云厂商的评估工具形成直接竞争。
Google Agent Platform 推出自主 Agent 延迟调度层预览
Google Agent Platform 的延迟调度层（deferred tier）进入预览阶段。该功能可自动将非延迟敏感的后台 Agent 工作负载排队并在非高峰时段执行，提供 50% 的 token 折扣，为大规模 Agent 部署提供了显著的成本优化方案，可能改变企业 Agent 工作负载的调度策略。
CodeMender v0.6.0 新增机器可读指标导出功能
CodeMender v0.6.0 版本新增 --json 标志，支持通过 cm stats 命令导出聚合和逐会话统计数据的机器可读指标。此更新增强了工具在 CI/CD 流水线中的可集成性，便于 DevOps 和平台工程团队将代码扫描指标纳入自动化流程和监控仪表板。
CodeMender 新增机器可读指标与会话分析功能
CodeMender 新增 --json 标志支持通过 cm stats 导出聚合和按会话指标（CACHE_HIT%、THINK_RATIO%、TOOL_CALLS、DURATION），并增加 cm stats --session <id> 命令用于查看逐轮详情。
Anthropic Claude Fable 5.1 上线 Google Model Garden
Anthropic 的 Claude Fable 5.1 模型现已在 Google Cloud Model Garden 中可用。此举强化了 Google Cloud 作为多云模型平台的地位，Vertex AI 用户可直接访问该模型进行 Agent 开发，反映了双方在 Agent 生态中的深度合作。
Gemini 3.1 Flash Image 与 3 Pro Image 更新：多区域端点与 4K 输出 GA
Google 更新了 Gemini 3.1 Flash Image 和 3 Pro Image 模型。Gemini 3.1 Flash Image 现支持美国和欧洲的多区域端点，提升了全球部署的灵活性和延迟表现；同时，4K 分辨率图像生成功能正式 GA，增强了在 AI 图像生成领域的竞争力，满足高分辨率场景需求。
Gemini Enterprise Agent Platform 公布组件计费标准及统一免费额度
Gemini Enterprise Agent Platform 推出统一计费结构及多项组件计费计划。Agent Compute、Memory 和存储采用统一计费，并提供每月免费额度（50计算小时、100 GiB-hours内存等），运行时空闲不计费。同时，Agent Gateway 将于 2026 年 7 月 13 日按 vCPU-hour 计费；Memory Bank、Sessions 及 Skill Registry 将于 2026 年 9 月 1 日启动存储与读写计费。Gen AI Evals 也更新了定价，默认使用 Gemini 2.0 Flash 并降低计算型指标费率。
CodeMender 更新支持 Gemini 3.6/3.7 Flash 及新增无限制验证标志
CodeMender 发布更新，新增对 Gemini 3.6 Flash 和 3.7 Flash（默认）模型的支持。同时引入 --unrestricted 标志用于 cm verify，允许在隔离环境中绕过命令策略限制进行漏洞利用验证。此外，修复了长时间会话可靠性、跨操作系统 Shell 解析及权限拒绝错误消息可读性等多项问题。
智谱 GLM 5.2 模型在 Google Model Garden 提供公共预览
Z.ai（智谱）的 GLM 5.2 模型现已在 Google Cloud Vertex AI Model Garden 中作为完全托管模型（MaaS）提供公共预览。该模型面向长周期智能体和编程任务，支持 100 万 token 上下文窗口。此举表明 Vertex AI 继续扩展第三方模型生态，引入中国 AI 公司的长上下文模型，强化在智能体和工作流自动化领域的模型选择。
xAI Grok 4.6 模型在 Vertex AI Model Garden 提供预览
xAI 的 Grok 4.6 模型现已在 Google Cloud Vertex AI 的 Model Garden 中以预览版形式提供。这标志着 xAI 模型首次通过 Google Cloud 平台向企业开发者开放，丰富了 Model Garden 的第三方模型生态。开发者可直接在 Google Cloud 生态内发现和试用该模型，无需切换平台。目前具体能力参数、定价及正式 GA 时间尚未披露。
CodeMender 移除 Gemini 3 Flash 并支持 3.5 Flash 与 3.1 Pro
Google Cloud 的 CodeMender 工具更新了其支持的底层模型，不再支持 Gemini 3 Flash（gemini-3-flash-preview）作为模型后端。当前默认支持的模型已升级为 Gemini 3.5 Flash，并同时支持 Gemini 3.1 Pro Preview。这一变更表明 Google 正在推动代码修复等场景向新一代模型迁移，使用旧版模型的开发者需要将其工作流和集成迁移至新版本。
Gemini 旧版模型评估指标保留但定价显著高于新版
Google Gemini Enterprise Agent Platform 仍保留旧版模型评估指标（包括 Coherence、Fluency、Safety 等），但定价为输入 $0.005/千字符、输出 $0.015/千字符，远高于新版计算指标。Google 通过显著的价格差异信号引导用户从旧版模型评估指标迁移到新版 Gemini 2.0 Flash 评估体系，旧版保留可能仅为兼容性考虑。仍依赖旧版评估指标的开发者面临显著更高的成本压力。
Gemini Agent Platform 推理支持全系列机器类型及 Spot VM
Google Gemini Enterprise Agent Platform 推理服务现支持 E2、N1、N2、N4、C2、G4、A2、A3 等全系列机器类型，同时提供 Spot VMs 和预留实例选项，TPU v2/v3 也可用于推理。此举将推理服务与训练服务纳入同一硬件定价体系，用户可根据延迟和成本需求灵活选择不同机器类型，Spot VMs 尤其适合批量和非实时推理场景，使 Google 在主流云平台中 AI 推理成本弹性方面处于领先水平。
Gemini Enterprise Agent Platform Ray 分布式训练独立定价公布
Google 为 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 Ray 分布式训练框架公布了独立定价方案。定价涵盖 n1/n2/e2/c2/m1/a2/a3/a4 机器类型以及 A100/H100/T4/V100/TPU 加速器，价格与标准自定义训练略有差异。Google 将 Ray 作为 Agent Platform 的一等公民进行独立定价，表明其正积极拥抱 Ray 生态以吸引分布式 AI 训练工作负载。这使得使用 Ray 框架的团队可直接在 Agent Platform 上运行分布式训练，无需额外管理 Ray 集群基础设施。
Gemini Enterprise Agent Platform 自定义训练支持广泛机器类型与加速器
Google 公布了 Gemini Enterprise Agent Platform 自定义训练的硬件支持范围。支持 n1/n2/n4/e2/c2/m1/g4/a2/a3/a4 系列机器类型，GPU 加速器涵盖 H200/H100/A100/L4/T4/V100 等最新型号，同时支持 TPU。平台还支持 Spot VMs 和预留实例，为不同预算和性能需求的 AI 训练团队提供灵活选择。Spot VMs 可大幅降低非关键训练任务的成本。这是业界最广泛的自定义训练硬件选项之一，涵盖最新的 H200 和 A4 GPU。
Gemini Enterprise Agent Platform AutoML 表格训练与预测分层定价公布
Google 公布了 Gemini Enterprise Agent Platform 中 AutoML 表格模型的定价。分类和回归训练费用为 $21.252/节点小时。预测采用分层定价策略：前 100 万次调用 $0.20/千次，100 万至 5000 万次 $0.10/千次，5000 万次以上降至 $0.02/千次（相比首层折扣达 90%）。ARIMA+ 预测定价为 $5.00/千次，显著高于 AutoML Forecasting。分层定价为大规模预测场景提供了显著的成本优势，但 ARIMA+ 的高定价需要用户自行评估其预测质量是否匹配溢价。
Gemini Enterprise Agent Platform AutoML 图像训练与部署定价公布
Google 公布了 Gemini Enterprise Agent Platform 中 AutoML 图像模型的定价细节。图像分类和目标检测训练费用为 $3.465/小时，Edge 设备端训练费用为 $18.00/小时（约为云端训练的 5 倍，反映设备端模型优化的额外计算成本）。在线预测部署费用为 $1.375-$2.002/小时，批量预测为 $2.222/小时。该定价为使用 AutoML 进行图像模型开发的团队提供了明确的成本基线，但 Edge 场景成本显著高于云端部署。
Google Gemini Enterprise Agent Platform 定价体系公布
Google 公布 Gemini Enterprise Agent Platform 完整定价体系，该平台取代旧版 AI Platform 和 AutoML，统一整合 AI 训练与推理服务。核心变化包括：不再支持低成本低性能机型推理和 scale-to-zero，新增 TensorFlow 运行时优化、模型共托管及 30 秒增量计费。Agent Runtime 和 Sandbox 环境中轮次间空闲等待时间不计费，使用量按秒取整。Skill Registry 于 2026 年 9 月 1 日起按存储和读写操作计费，费率与 Memory Bank 一致，Vulnerability Analysis 模型 Token 另计。Semantic Governance Policy（用于自然语言约束 Agent 工具调用）将于 2026 年晚些时候开始按评估 Token 计费。
Google Gemini Enterprise Agent Platform 推出统一资源计费结构
Google Cloud 为 Gemini Enterprise Agent Platform 推出业界首个按资源维度独立计费的 Agent 基础设施定价体系，涵盖 Agent Compute（$0.085/vCPU-h）、Agent Memory（$0.009/GiB-h）、Agent Storage（$0.30/GiB-month）三大类资源，并为各组件设定分阶段生效时间：Agent Gateway（Agent-to-Anywhere）于 2026 年 7 月 13 日率先按 API 调用量折算 vCPU-h 计费（每 $0.085 对应 15,000 次调用）；统一框架于 2026 年 8 月 15 日公布，包含每月免费额度（Compute 前 50 小时、Memory 前 100 GiB-h、Storage 前 1 GiB-month）；Memory Bank（长期记忆托管）与 Sessions（对话状态管理）于 2026 年 9 月 1 日生效，均按 Storage 容量和读写操作次数计费（每 300 万次读取或 100 万次写入消耗 1 vCPU-h），模型 Token 另计。该定价结构将 Agent 运行时、记忆、存储、网关等能力拆分为细粒度商业化模块，标志着 Agent 基础设施从免费预览阶段进入规模化收费阶段。
Gemini 语义治理策略引擎内置监控指标上线预览
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的语义治理策略引擎内置 Cloud Monitoring 指标现已提供预览版。用户可在 Metrics Explorer 中观察策略引擎的请求吞吐量、评估次数、延迟、裁决分布（ALLOW vs DENY）以及 LLM token 消耗等关键指标，并支持通过 Cloud Monitoring v3 API 和 PromQL 进行查询，还可配置告警策略。这一进展提升了企业级 AI 治理的可观测性，有助于合规审计和运维效率提升，降低了企业自建监控体系的成本，使 Google Cloud 在 AI 治理领域形成差异化竞争。目前该功能尚处于预览阶段，实际性能与稳定性有待验证，预览期间可能存在功能变更或使用限制。
Gemini 3.8 Flash 正式发布，取代 3.7 Flash 版本
截至 2026 年 9 月 2 日，最新版本为 Gemini 3.8 Flash，已正式发布。此前于 2026 年 8 月 13 日发布的 Gemini 3.7 Flash 是首个默认启用 agentic 视频处理能力的 GA 版本，将视频理解从被动分析推向主动代理模式。该能力已被融入最新的 3.8 Flash 版本中，用户可获得更新一代的 agentic 视频处理体验。
Gemini Agent Runtime 支持 ADK 遥测指标并遵循 OpenTelemetry 规范
部署到 Agent Runtime 并使用 ADK 2.6.0 或更高版本的 Agent 现可发出遵循 OpenTelemetry 生成式 AI 语义规范的 gen_ai 应用指标。此举将 Agent 可观测性纳入 OpenTelemetry 标准生态，降低了企业监控 Agent 生产行为的集成门槛，推动行业 Agent 可观测性标准化。
CodeMender CLI 引入进程级沙箱并默认启用
CodeMender CLI 于 2026 年 8 月分两阶段推出进程级沙箱功能。8 月 4 日预览版首次引入沙箱能力（默认关闭）及自动更新检查，允许开发者提前体验隔离执行环境以保护工作站免受意外文件修改。8 月 12 日正式将沙箱设为默认启用状态，所有命令在进程级沙箱中运行，体现从 opt-in 到 secure-by-default 的安全策略转变。用户可通过 config.yaml、--sandbox=false 或 --unrestricted 标志禁用沙箱，提供灵活的退出机制。该功能强化了 AI 编码工具在本地执行场景下的安全基础设施。
Anthropic Claude Opus 5 上线 Google Model Garden
Anthropic 的 Claude Opus 5 模型现已在 Google Model Garden 中可用，扩展了 Gemini 企业智能体平台的第三方模型选择。Google 继续在自家平台上引入竞争对手的顶级模型，显示其平台策略从模型壁垒转向生态聚合，对 Amazon Bedrock 的多模型策略形成直接对标。企业开发者可在 Gemini 企业智能体平台上直接选用 Claude Opus 5，无需切换平台即可对比和使用不同模型。
Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 正式发布
Google Cloud 宣布 Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 现已正式发布（GA），改进了 token 使用和文档理解能力。Flash 系列持续迭代，token 使用效率提升直接降低企业成本，可能对同类轻量级模型形成竞争压力。此版本包含可能不兼容前代模型的采样参数变更，现有 Flash/Flash-Lite 用户升级时需注意破坏性变更，新用户可直接使用 GA 版本。
Agent Studio SSRF 安全漏洞修复
Google Cloud 修复了 Agent Studio 在 2026年7月1日前创建的 Web 应用中自动生成的 /api-proxy 后端端点存在的 SSRF（服务器端请求伪造）漏洞。受影响用户需重新生成并部署应用以完成修复。此事件提醒行业，Agent 自动生成的代码端点可能引入安全风险，安全审计机制成为平台信任的关键要素。在 2026年7月1日前使用 Agent Studio 创建 Web 应用的开发者需手动重新生成并部署应用。
Gemini 3.1 Flash Image Preview 和 3 Pro Image Preview 退役
Google Cloud 宣布 Nano Banana 预览模型 gemini-3.1-flash-image-preview 和 gemini-3-pro-image-preview 正式退役，不再可访问。用户需迁移至 gemini-3.1-flash-image 或 gemini-3-flash-image。此举标志着 Gemini 3.x 图像生成模型从预览阶段转入正式阶段，预览版清理是平台成熟化的常规步骤。使用这两个预览端点的开发者需立即更新代码，否则 API 调用将中断。
Gemini Memory Bank 记忆配置文件正式发布（GA）
Memory Bank 中的记忆配置文件（Memory profiles）现已正式发布（GA）。该功能可生成具有静态模式的结构化数据，由 LLM 填充和更新，使代理能够在会话期间以低延迟即时访问动态信息，无需昂贵的搜索操作。这标志着 Google 在企业级 AI 代理记忆管理方面进入生产就绪阶段，降低了检索成本和延迟，提升了代理在长时间会话中的一致性和效率。
Gemini Enterprise Agent Platform Memory Profiles 功能正式 GA
Gemini Enterprise Agent Platform 的 Memory Bank 中 Memory Profiles 功能正式 GA（General Availability）。Memory Profiles 允许生成具有固定 schema 的结构化档案，由 LLM 自动填充和更新，确保 Agent 能以低延迟访问动态信息，无需在会话中执行昂贵的搜索操作。该功能是 Agent 长期记忆领域的重要基础设施，使 Google 在 Agent 记忆管理方面具备差异化能力，对 OpenAI、Anthropic 等竞品的 Agent 记忆方案形成对标压力。企业 Agent 开发者可借此获得低延迟、结构化的 Agent 记忆能力，减少会话内搜索成本并提升 Agent 个性化体验。定价模式、存储限制及与向量数据库等方案的对比性能数据尚未披露。
Gemini 2.5 Flash 及 3.1 Flash-Lite 等预览模型退役
Google Cloud 宣布退役三个 Gemini 预览模型端点：gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025、gemini-2.5-flash-preview-05-2025 和 gemini-3.1-flash-lite-preview。仍在使用这些端点的开发者需迁移至最新 Gemini 模型，否则服务将中断。此举表明 Google 正在加速清理 Gemini 旧版预览模型，推动用户向更新版本迁移，反映出 Gemini 模型迭代节奏持续加快。官方未明确说明退役后是否有功能完全等价的新版模型可直接替代，用户需自行评估迁移路径并进行适配测试。
Grok 4.1 模型系列在 Gemini Enterprise Agent Platform 被弃用
Grok 4.1 模型系列（包括 xai/grok-4.1-fast-reasoning 和 xai/grok-4.1-fast-non-reasoning）在 Gemini Enterprise Agent Platform 上被标记为弃用，将于 2026 年 8 月 20 日正式关闭，届时 MaaS 将不再提供这些模型。此举可能反映 Google 在 MaaS 模式下对第三方模型托管策略的调整，或与 xAI 合作关系发生变化。依赖多模型策略的企业用户需在截止日期前完成模型迁移，否则将面临服务中断风险。官方尚未说明弃用的具体原因，也未提供推荐的替代模型方案。
AlphaGenome 基因组学基础模型上线 Gemini Enterprise Agent Platform
Google DeepMind 的 AlphaGenome 基因组学基础模型现已在 Gemini Enterprise Agent Platform 上可用。AlphaGenome 以单碱基分辨率分析大规模 DNA 序列，能够预测遗传变异如何影响基因表达、染色质可及性和 RNA 剪接等分子机制。这是 DeepMind 继 AlphaFold 之后在生命科学领域推出的又一重要模型，将其部署到企业级平台标志着 Google 正在将前沿科学 AI 能力进行商业化落地。生物医药企业和基因组学研究机构可通过该平台直接部署和使用 AlphaGenome，有望加速药物发现和精准医学研究进程。目前尚未披露该模型的定价、可用区域、访问方式及是否支持微调等细节。
Provisioned Throughput 多待处理订单功能正式 GA
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Provisioned Throughput 新增多待处理订单支持并正式 GA。用户现可为同一模型和区域提交最多 7 个 Google 模型订单。对大规模企业用户而言，多订单能力提升了容量规划灵活性，避免了单订单瓶颈，是 Provisioned Throughput 产品成熟化的标志。该功能与此前发布的变更订单、预定订单、拆分订单等功能共同构成了更完整的吞吐量管理体系。官方发布说明确认了功能 GA 及 7 个订单的数量限制，但该上限是否会根据客户等级调整以及多订单场景下的计费细节尚未披露。
Claude Sonnet 5 上线 Gemini Model Garden
Anthropic 的 Claude Sonnet 5 模型现已在 Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform 的 Model Garden 中正式上线。Google 继续在自家平台上引入第三方前沿模型，Model Garden 作为多模型生态的定位进一步强化。Claude Sonnet 5 的加入意味着企业用户可在 Gemini Enterprise Agent Platform 上直接对比和使用 Anthropic 的最新模型，无需额外接入 Anthropic API，降低了多模型使用门槛。此举加剧了企业级 AI 平台间的模型多样性竞争。官方发布说明直接证实了上线信息，但定价细节、可用区域限制以及是否支持工具调用和 Memory 等高级特性的完整功能接入尚未披露。
Memory Bank 默认模型升级为 Gemini 3.5 Flash
Google Cloud 将 Gemini Enterprise Agent Platform 中 Memory Bank 功能的默认底层模型从 Gemini 2.5 Flash 升级为 Gemini 3.5 Flash。Memory Bank 作为 Agent 长期记忆的关键基础设施，此次模型升级意味着记忆生成的质量、速度和效率有望显著提升，进一步强化了 Gemini Enterprise Agent Platform 在 Agent Memory 领域的竞争壁垒。所有使用 Memory Bank 功能的开发者将自动受益于此次底层模型升级，无需额外操作。官方发布说明确认了默认模型变更，但未披露 Gemini 3.5 Flash 相比 2.5 Flash 在 Memory Bank 场景下的具体性能提升数据，也未说明是否允许用户自定义模型选择。
Gemini Enterprise Agent Platform 预置吞吐量多项功能正式 GA
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的预置吞吐量（Provisioned Throughput）功能迎来多项重要更新并正式 GA。新增能力包括：变更订单、预定新订单、预定变更以及拆分订单。这些功能使企业客户能够更精细地管理 AI 推理容量和成本，按业务需求灵活调整、预定和拆分吞吐量订单。此举提升了 Google 在企业级推理基础设施方面的竞争力，与 AWS Bedrock 和 Azure 的吞吐量管理能力形成直接对标。官方发布说明直接证实了这些功能的 GA 状态，但拆分订单的最小拆分单元和预定功能的提前期限制等细节尚未披露。
Gemini 在线推理 API SLA 行政更正
Google 对 Gemini Enterprise Agent Platform 上的 Gemini 在线推理 API 服务等级协议 (SLA) 进行了行政性更正，主要解决文书错误。此次更新未涉及 SLA 条款的实质性变更，对企业用户的实际服务体验无影响，体现了平台对文档准确性的维护。
Gemini Agent Platform AI 安全发现与态势管理功能正式发布
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的 AI 安全发现和安全态势管理摘要功能正式 GA。安全仪表板新增 Top 安全发现组件，同时 Agent 运行时漏洞发现与威胁监控、历史内容违规趋势等功能进入公测阶段。该更新将安全发现、漏洞监控和内容违规追踪整合进统一仪表板，为企业安全团队提供 Agent 运行时的全方位安全可观测性，推动企业级 Agent 安全治理的行业基线提升。
Gemini Flash Lite 与 Flash 模型支持监督微调进入公测
Google Cloud 宣布 Gemini 3.1 Flash Lite 和 Gemini 3.5 Flash 模型现已支持监督微调（Supervised Fine-tuning），目前处于公测阶段。训练区域限制为 us-central1 和 europe-west4，推理服务限制在 US 和 EU 多区域端点。该功能使企业能够以较低成本针对特定业务场景定制轻量级模型，进一步降低企业级 AI 定制化的门槛，与 OpenAI 和 Anthropic 的微调能力形成直接竞争。
Gemini Agent Platform Agent Gateway 网络治理组件正式 GA
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent Gateway 组件正式 GA。Agent Gateway 作为平台生态的网络层组件，负责保护和治理所有 Agent 交互的连接安全，涵盖用户与 Agent、Agent 与工具、以及 Agent 之间的通信。该组件为企业级 Agent 部署提供了可独立配置的安全连接层，标志着 Google 在 Agent 网络治理基础设施方面的成熟度提升。
Gemini Agent Platform Memory Bank 与 Sessions 全球端点正式 GA
Google Cloud 宣布 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Memory Bank 和 Sessions 功能的多区域及全球端点支持正式进入 GA（General Availability）阶段。该更新使企业开发者能够在全球范围内部署具备会话持久化能力的 Agent 应用，并优化跨区域访问延迟。值得注意的是，使用全球端点时暂不支持客户管理加密密钥（CMEK），这可能对合规敏感型企业构成限制。
Gemini 3.5 Flash 强化学习微调进入 Public Preview
Google Cloud 宣布强化学习（RL）微调现已可用于 gemini-3.5-flash 模型（Preview 阶段）。模型微调限制在 us-central1 和 europe-west4 区域，服务限制在 us 和 eu 多区域端点。RL 微调能力的开放使 Google 在模型定制化方法上从 SFT 扩展到 RL，与 OpenAI 和 Anthropic 的微调路线形成差异化竞争。该功能面向需要在特定任务上通过强化学习优化模型行为的高级 AI 开发者，尤其是需要模型自主决策优化的场景。RL 微调的具体定价、训练数据格式要求、收敛效率及与 SFT 微调的对比效果尚未披露。
Anthropic Claude Fable 5 上线 Google Cloud Model Garden
Anthropic 的 Claude Fable 5 模型现已在 Google Cloud Model Garden 中可用。Google Cloud 继续扩展 Model Garden 中的第三方模型阵容，引入 Claude Fable 5 表明其作为模型聚合平台的多供应商策略持续推进。已在 Google Cloud 上使用 Model Garden 的开发者现在可以直接访问 Claude Fable 5 而无需离开 Google Cloud 生态。Claude Fable 5 的具体能力定位、与 Anthropic 官方 API 的定价差异、以及是否为完整功能版本尚未披露。
Gemini 平台更新 AI 安全合规与零数据留存文档
Google Cloud 更新了 Gemini Enterprise Agent Platform 的滥用监控、零数据留存和负责任 AI 文档，以与 Advanced AI Safety Addendum 保持一致。更新内容特别补充了高级 AI 安全条款、合作伙伴特定条款，以及针对 Claude Mythos 和 Opus 等第三方模型的请求-响应日志记录新细节。此次调整反映了 Google Cloud 在 AI 安全合规方面的持续优化，可能影响企业在 Vertex AI 上使用第三方模型时的合规评估与日志审计流程。
Vertex AI 更新滥用监控与零数据留存等安全合规文档
Google Cloud 更新了 Vertex AI 的滥用监控、零数据留存及负责任 AI 文档，以与 Advanced AI Safety Addendum 保持一致。此次更新补充了高级 AI 安全、合作伙伴特定条款，并详细说明了在 Vertex AI 上使用 Claude Mythos 和 Opus 等第三方模型时的请求-响应日志记录政策。这反映了平台在 AI 安全合规方面的持续完善，影响相关企业的合规评估。
Gemini Agent Platform 更新滥用监控与零数据留存文档
Gemini Enterprise Agent Platform 更新了滥用监控、零数据留存和负责任 AI 相关文档，以与高级 AI 安全附录（Advanced AI Safety Addendum）保持一致。此次更新细化了高级 AI 安全、合作伙伴特定条款，并针对 Claude Mythos 和 Opus 等第三方模型的请求-响应日志记录提供了新的细节说明。这反映了平台在 AI 安全合规及第三方模型监控方面的要求持续收紧，企业开发者需关注相关日志记录和条款的变化。
Gemini Agent 平台日志新增 User ID 字段
Google Gemini Enterprise Agent Platform 宣布 agent 日志新增 user.id 字段，自 2026 年 5 月 22 日起生效。当用户选择启用 prompt 输入和响应输出日志记录时，日志将自动包含该字段。此功能需要 Agent Development Kit (ADK) 2.1 及以上版本，旨在增强企业级 Agent 平台的可观测性和安全审计能力，有助于更好地追踪异常工具交互行为，缩小与 AWS Bedrock 和 Azure 在企业日志审计方面的差距。此前已 opt-in 的用户是否需要重新配置以启用 user.id 日志记录的迁移路径尚未明确说明。
Google Gemini Deep Research Agent 进入 Preview 阶段
Google 在 Gemini Enterprise Agent Platform 上以 Preview 形式发布 Gemini Deep Research Agent，这是一个托管式 AI agent，能够跨公共网络和私有企业数据规划、执行和综合复杂的多步骤研究工作流，并生成带有引用的综合报告。该产品将多步推理、信息检索和报告生成整合为一体化服务，对 Perplexity、OpenAI Deep Research 等竞品形成直接竞争。其差异化优势在于企业私有数据连接能力，面向金融分析、市场研究、尽职调查等需要复杂研究分析的企业场景。Preview 期间的可用区域、定价、配额限制及私有数据连接方式尚未详细说明。
Gemini Agent Platform Sandboxes 新增沙箱功能
Vertex AI Agent Platform Sandboxes 新增更多沙箱功能，使开发者在安全隔离环境中测试 Agent 的能力得到提升。具体新增功能细节、计费影响及区域可用性尚未披露。
Gemini Deep Research Agent 预览版发布
Google Cloud 发布 Gemini Deep Research Agent 预览版。该托管式 AI 代理能够规划、执行并综合跨公共网络和私有企业数据的复杂多步骤研究工作流，生成带有引用的综合报告，将 Agent 能力从简单任务执行扩展到复杂知识工作自动化。
Google Cloud Gen AI Evals 正式 GA 并启用 Gemini 2.0 Flash 新定价
Google Cloud 于 2025 年 4 月 14 日将 Gen AI Evals 评估工具正式 GA，并启用新定价体系。新定价以 Gemini 2.0 Flash 作为默认评估模型，支持点式和成对式指标计费。基于计算的指标按输入每千字符 $0.00003、输出每千字符 $0.00009 收费，相比旧版模型指标（输出每千字符 $0.015）大幅降低。旧版模型指标仍可使用，但新旧定价并行。此举标志着 Google 将 AI 评估环节与模型推理形成统一计费体系，推动评估工具商业化。