作为连接 AI 模型与广阔数字生态的「神经中枢」，MCP 协议已然成为智能体（AI Agent）不可或缺的基础设施。然而，长期以来，MCP 的交互仅限于文本和结构化数据，这种「盲人摸象」般的体验限制了更复杂应用场景的落地。
全球编码王座，一夜易主。深夜，Claude Opus 4.5重磅出世，编程实力暴击Gemini 3 Pro、GPT-5.1。才一周的时间，AI圈就完成了一次闭环式迭代。它不仅编程强，而且智能体和计算机使用（computer use）能力也是一流。
毫无疑问，Google最新推出的Gemini 3再次搅动了硅谷的AI格局。在OpenAI与Anthropic激战正酣之时，谷歌凭借其深厚的基建底蕴与全模态（Native Multimodal）路线，如今已从“追赶者”变成了“领跑者”。
2025年的AI世界，开始出现两种截然不同的声音。OpenAI忙着推出语音、视频、插件生态，想让每个人都用上ChatGPT；Anthropic在研究利润。最新预测显示，这家公司到2028年或将实现700亿美元营收、170亿美元自由现金流。同样是AI巨头，一个押注规模，一个押注稳定。AI的叙事，正在悄悄换频道。
两个AI顶流终于是碰到了一起，这回设计师们真要慌了但也可能是大意过望了—— 因为Lovart，这个顶流设计师Agent，现在已经正式接入Nano Banana Pro了！
刚刚，Anthropic 发布了一项新研究成果。今天，他们发布的成果是《Natural emergent misalignment from reward hacking》，来自 Anthropic 对齐团队（Alignment Team）。他们发现，现实中的 AI 训练过程可能会意外产生未对齐的（misaligned）模型。
11 月 3 日，全球知名游戏博主 PewDiePie 发布视频，展示其自建本地 AI 系统的全过程。该视频目前浏览量已经超过 300 万，视频标题则赫然写着双关梗 “STOP: Using AI Right now”。
最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
在我们探讨今日关于Gemini 的新闻之前，需要提及今晨微软与英伟达宣布，将投资 Anthropic。该公司承诺在未明确时限内投入至少 300 亿美元租赁微软 Azure 云平台上配备英伟达芯片的服务器。至此，三大云服务商均已注资这家 OpenAI 的竞品，再次释放微软已从 ChatGPT 制造商分散投资的信号。
在过去两年，大语言模型 (LLM) + 外部工具的能力，已成为推动 AI 从 “会说” 走向 “会做” 的关键机制 —— 尤其在 API 调用、多轮任务规划、知识检索、代码执行等场景中，大模型要想精准调用工具，不仅要求模型本身具备推理能力，还需要借助海量高质量、针对性强的函数调用训练数据。
