随着 Gemini 3 Launch，我们推出了新的 Gemini API 功能：
> Control reasoning depth with `thinking_level`。
> Balance visual token usage with `media_resolution`。
> Maintain reasoning calls with "Thought Signatures"。
> Combine Google Search 和 URL context with structured outputs.
为了最大限度地提高多步骤工作流的可靠性，您应该制定明确控制模型推理和计划方式的指令。Gemini 提供了强大的通用推理能力，复杂的代理受益于强制执行特定行为（如面对问题时的持久性、风险评估和主动计划）的提示。
SI: ai.google.dev/gemini-api/doc…ai.google.dev/gemini-api/doc…
文档: ai.google.dev/gemini-api/doc…
https://t.co/nSAo9fmmfe
我们已经推出了针对 Gemini 3 的 Gemini API 更新，以帮助开发者更好地使用该模型进行构建。 developers.googleblog.com/new-gemini-api…
🚀 LangChain 1.1
你现在可以通过 model.profile 以编程方式访问模型能力和支持的特性。
这为中间件带来了一些新特性。例如，`SummarizationMiddleware` 现在可以基于模型可用的上下文动态触发。
Changelog: docs.langchain.com/oss/python/rel…
特别感谢 @SST_dev 的 models.dev 项目，该项目为模型配置文件提供支持。
🔴 Azure Blob Storage for LangChain
Made by the LangChain Community
Microsoft launched `langchain-azure-storage`, the official integration for LangChain 1.0. Enables production RAG with OAuth 2.0, lazy loading at scale, and pluggable parsing.
✉️ Check it outtechcommunity.microsoft.com/blog/azuredevc…lf
研究人员介绍了自我搜索强化学习 (SSRL)，这是一种教语言模型模拟网络搜索，以更好地从自身参数中检索信息的方法。
SSRL 微调提高了多个问答基准的准确性，甚至在与实际网络搜索工具结合使用时也提高了性能。
阅读我们在 The Batch 中的论文摘要：hubs.la/Q03VV2d-0
力挺 React：来自 @fernandorojo 的精彩文章，深入解析了使用 React Native & @expo 构建 @v0 iOS 应用的过程 ↓
We built v0 for iOS to deliver the best experience for building on the go.
Read the engineering deep-dive, highlighting our lessons from React Native & Expo at production scale ↓
提议: Agent Hooks 🏗 ️
1️⃣ mount: 初始设置/配置, 工具定义
2️⃣ before: 动态上下文 & SI 更改
3️⃣ after: 人工参与 / 安全性
我在 @LangChainAI 中发现了类似的 Middleware 和 Vercel @aisdk 中的调用选项。
我打算尝试一下。与其编写工具并拥有 1 个 SI, 不如编写可以动态修改系统指令, 压缩上下文, 或根据对话状态注入特定工具的 Hooks。
感觉工具集和 MCP 服务器需要更好的方式来组合和附加系统指令。
例子：
“如果你使用 GitHub 创建一个 PR，建议运行 Linear 工具来创建一个链接的任务”。但只有当 MCP 服务器和 Linear 工具都在可用范围内时，这种做法才有意义。
Runway 本周发布：音频节点、新模型，以及工作流的诸多新特性和改进；同时带来详细的自定义工作流演示和社区焦点内容。欢迎了解！
Claude Opus 4.5 发布，最大的亮点是价格只有原来 Opus 4.1 的 1/3。定价为 $5 (输入) / $25 (输出) 每百万 token。
另外它号称输出 token 减少了 76%。
价格和Token减少这两点其实蛮重要的，因为虽然单价看起来还是比 Sonnet 贵，但如果你考虑到 Opus 4.5 完成同样的任务所需的 token 减少了（因为它更聪明，更少废话，一次做对），实际总成本可能并没有想象中那么高。
这两周抓紧体验，现在 Anthropic 都是刚发布的前两周强的离谱，过段时间为了节省算力就会悄悄“量化”或“降智”。
介绍 Claude Opus 4.5：世界领先的编码、智能代理和计算机使用模型。
Opus 4.5 代表着人工智能系统能力的一次飞跃，也预示着工作方式即将迎来重大变革。
