Google Cloud Next 26 大会上发布的 长时运行 AI Agent 的五种核心设计模式 对于生产环境中 AI 无法处理跨周期复杂工作流的难题，真正的生产级 Agent 必须能够维持长达 七天的执行状态，而不是简单的无状态对话。 采用检查点与恢复、委托审批、分层记忆上下文、环境感知处理 以及 集群编排 等技术方案，以确保 Agent 在长时间运行中具备高可靠性和治理能力。 引入 Agent Runtime 及其配套工具，开发者可以将 AI 从基础的聊天机器人转变为能够自主处理数天任务的 数字化劳动力。

就在 Cloud Next 2026 上，Google开源了一个官方 Agent Skills 仓库 解决的问题是：人来进行google生态的调试和各种流程时出现的各种问题 13 个 skill给你覆盖率google生态常见的教程，让你的ai更懂google，但凡你用到google生态，都值得进行收藏 仓库地址： 安装就一行：npx skills install 兼容 Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Codex、Antigravity，基本上主流的 AI 编程助手全覆盖 其中内置13个skill，主要分三大类 第一类：Basics —— 产品操作手册（7 个） 让 agent 学会怎么用某个具体的 GCP 产品，包含命令、SDK 初始化、Terraform 配置、IAM 权限，该踩的坑都标出来了 ① gemini-api ：调 Gemini 模型的全套操作 ② bigquery-basics：BigQuery 数仓全流程。 ③ alloydb-basics ④ cloud-sql-basics ：托管 MySQL/PostgreSQL/SQL Server。 ⑤ cloud-run-basics ： Services:HTTP 触发，gcloud run deploy Jobs：定时/事件触发的批任务 Worker Pools：常驻后台（Kafka/Pub/Sub/RabbitMQ） ⑥ firebase-basics ：移动/Web 后端初始化。 ⑦ gke-basics ： K8s 运维能遇到的场景全覆盖了 第二类：Recipes —— 跨产品任务流程（3 个） 不是教你用某个产品，而是帮你跑通一个完整的多步骤流程，agent 会先问你几个澄清问题，再给方案 ⑧ google-cloud-recipe-onboarding ：新人首次上 GCP 的全流程：开账号 → 领 $300 免费额度 → 建 project → 绑 billing → 装 gcloud 跑 init → 启用 API → 选 Cloud Run / Compute Engine / Cloud Storage 部署第一个资源 → 验证 ⑨ google-cloud-recipe-auth ： 认证授权的决策树。先问 4 个问题（谁在认证 / 代码跑在哪 / 目标是什么 / 用什么 SDK），然后给方案 ⑩ google-cloud-networking-observability ：网络问题排障。分析 VPC Flow Logs、Cloud NAT、防火墙日志、威胁日志 第三类：WAF —— 架构体检清单（3 个） 对标 Google Cloud Well-Architected Framework，拿原则去给你的架构打分，agent 变成架构评审员 ⑪ google-cloud-waf-security ： 安全评审。7 大原则（security by design、zero trust、shift-left、preemptive defense、AI 安全用、用 AI 做安全、合规） ⑫ google-cloud-waf-reliability “ 可靠性评审。9 大原则：用户体验导向、SLO、冗余、横向扩展、可观测性、优雅降级、故障测试、数据恢复、blameless postmortem ⑬ google-cloud-waf-cost-optimization ： 成本评审。4 大原则 + 8 项 checklist：标签做成本归因、按 project 设预算告警、用 Recommender 做 rightsizing、清理闲置、优先 managed service、存储分层

Github的好项目：Next AI Draw. io 将AI能力深度集成到draw. io图表工具中，实现自然语言就能很好的控制图表，无论是汇报还是科研都可以很好的用到！！ 功能与特性： LLM 驱动的图表创建：利用大语言模型，通过自然语言命令直接创建和编辑 draw. io 图表 基于图像的图表复刻：上传现有图表或图片，让 AI 自动复刻并优化 PDF 与文本文件上传：上传 PDF 文档和文本文件，从现有文档中提取内容并生成图表 AI 推理过程展示：查看受支持模型的 AI 思考过程（如 OpenAI o1/o3、Gemini、Claude 等） 图表历史记录：完整的版本控制，追踪所有变更，让你在 AI 编辑前查看并恢复图表的历史版本 交互式聊天界面：通过实时聊天与 AI 沟通，持续细化和完善图表 云架构图支持：专门支持生成云架构图（AWS、GCP、Azure） 动态连接线：在图表元素之间创建动态、动画化的连接线，以获得更好的可视化效果

美國公用事業巨擘NextEra Energy（#NEE）正與競爭對手Dominion# Energy（#D）洽談合併事宜。合併後的公司市值可能高達4000億美元，因為人工智慧資料中心激增的電力需求正在重塑美國能源格局。# 根據《金融時報》週五報道，這項談判可能促成企業史上規模最大的併購案之一，最快可能在下周宣布。報導稱，談判仍在進行中，仍有可能破裂，並補充說，預計這筆交易將主要以股票交易的形式進行。

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