> 科技巨头的AI竞赛愈演愈烈，本日焦点无疑是谷歌。从开源手机端多模态模型Gemma3n，到用Gemini全面取代谷歌助手，再到推出Offerwall工具应对AI搜索冲击，谷歌正以前所未有的力度将其AI能力渗透到从底层技术到上层应用的每一个角落。与此同时，AI在内容创作领域的革命也在加速，HeyGen的一键视频生成工具和Suno对音乐编辑软件的收购，预示着一个普通人也能轻松创作专业级内容的时代正在到来。而在这场变革的背后，Meta与OpenAI的人才争夺战，则揭示了驱动这一切的核心——顶尖智慧的激烈角逐。

## 手机也能跑云端AI 谷歌开源多模态模型Gemma3n

谷歌近日投下一枚重磅炸弹，正式开源了其全新的端侧多模态大模型[Gemma3n](https://huggingface.co/collections/google/gemma-3n-685065323f5984ef315c93f4)。该系列模型旨在将以往依赖云端服务器的强大AI能力，直接带入用户的个人设备中。Gemma3n提供了E2B和E4B两个版本，以其惊人的小体积和高内存效率，实现了在手机等移动设备上进行复杂的图像、音频、视频及文本处理。


![image.png](https://static.downly.cn/images/6510a108a2a3ef47c21d515ab39ec1b2.png)


得益于MatFormer、PLE、KV Cache共享等一系列创新技术，Gemma3n不仅在多语言理解、数学、编码方面表现出色，其推理能力也获得了显著提升。此举无疑将极大地推动移动应用和智能硬件的创新，让AI真正无缝融入我们的日常生活。

## 再见Google助手 Gemini全面接管安卓智能体验

谷歌正式宣布，其强大的AI助手Gemini将全面整合进Android手机系统，并于7月7日起逐步上线。这意味着，经典的Google Assistant将逐渐退出历史舞台。更新后，用户无需打开特定应用，即可通过Gemini执行拨打电话、发送消息等日常操作，实现更深层次的系统级智能交互。
![image.png](https://static.downly.cn/images/e5b9fae8f48fca6eeeec8419ca4c560f.png)


针对用户普遍关心的隐私问题，谷歌也给出了解决方案。用户可以随时在设置中禁用“应用活动”选项，从而阻止自己的聊天记录被用于AI模型的训练，确保个人数据的安全。Gemini的全面上位，标志着Android设备将迎来一个更便捷、更智能也更注重隐私的AI新时代。

## 谷歌推新利器Offerwall 力挽AI搜索狂澜助出版商增收

随着AI驱动的搜索（如SGE）逐渐改变用户获取信息的方式，传统网站和内容出版商面临着流量下滑的巨大挑战。为此，谷歌在Ad Manager中免费推出了名为Offerwall的全新工具，旨在帮助出版商开辟新的变现途径。Offerwall允许读者通过多种方式灵活地访问付费内容，例如完成一次小额支付、观看一段广告视频，或是参与一项简短的调查。


![image.png](https://static.downly.cn/images/f7ce2b0b795478a996a134f834ac0bca.png)


在一千家出版商参与的前期测试中，该工具取得了显著成效，平均为他们带来了9%的收入提升。这对于在AI浪潮中寻求生存与发展的数字内容创作者而言，无疑是一个积极的信号。

## 一键生成爆款视频 HeyGen推出AI视频代理颠覆内容创作

视频创作的门槛正在被AI彻底打破。知名AI视频公司HeyGen最近推出了一款革命性的“AI视频Agent”，它能够将视频制作流程完全自动化。用户只需上传图片、视频片段或简单的文本描述，这个AI代理就能自动完成从故事构思、脚本撰写到镜头选择、剪辑合成的全过程。


![image.png](https://static.downly.cn/images/663d105e0649f0eada2cbe256056d471.png)


在短短几分钟内，即便是毫无经验的普通人也能生成一部专业水准的视频。这项技术为广告营销、短视频内容生产等领域提供了前所未有的高效解决方案，让内容创作者能以更低的成本和更高的效率，将创意变为现实。

## AI人才争夺白热化 Meta从OpenAI挖走顶尖研究员

AI领域的竞争，归根结底是顶尖人才的竞争。近日，Meta公司成功从其主要竞争对手OpenAI挖角，引进了强化学习和AI推理领域的顶尖研究员Trapit Bansal。他将加入Meta内部一个星光熠熠的“AI超级智能部门”，该部门由前Scale AI首席执行官领导，并已吸引了多位来自Open-AI和Google DeepMind的核心人才。

![image.png](https://static.downly.cn/images/b324fceda98a6e05ef43faaa071fc2ef.png)

此次挖角被视为Meta在AI模型竞赛中为取得领先优势而采取的关键一步。尽管此前Meta尝试收购AI初创公司的计划未能成功，但通过精准引进顶尖人才，Meta正不断加强其研发实力，以应对日益激烈的行业挑战。

## AI应用与工具速览

### YouTube测试AI摘要与对话式搜索

YouTube正在测试两项新的AI功能以提升用户体验：在搜索结果中直接显示由AI生成的视频内容摘要，以及扩展其对话式AI工具。然而，这一举措引发了内容创作者的担忧，他们害怕AI摘要会减少用户的实际视频观看量，从而影响其广告收入。

### 谷歌发布虚拟试衣应用Doppl

谷歌推出了一款名为Doppl的AI虚拟试衣应用（目前仅限美国）。用户只需上传一张自己的全身照，就能将网上的任意服装图片“穿”在自己身上，甚至可以生成动态的试穿效果视频，为线上购物提供了极具未来感的体验。
<video src="https://static.downly.cn/images/61db2b003feb947f62e7df849ffad7f9.mp4"  title="doppl1 - Compressed with FlexClip.mp4"></video>
### 黑森林团队开源最强图像编辑模型FLUX.1

Black Forest Labs（黑森林团队）开源了其强大的图像编辑模型FLUX.1 Kontext [dev]。开发者现在可以在ComfyUI等工作流平台中结合LoRA使用该模型，实现更高自由度和更精细的图像编辑效果。
![image.png](https://static.downly.cn/images/a944c19d1d7bb088aee047be0e02a56a.png)

### Anthropic推出Claude Artifacts Space

AI公司Anthropic为其大模型产品Claude推出了名为“Artifacts Space”的新功能。它允许用户将自己基于Claude创建的各种AI应用工具发布到一个共享空间，供其他人浏览和使用，极大地促进了AI应用的共享和创新。
<video src="https://static.downly.cn/images/a7669a676e786af417176f1d1751de1c.mp4"  title="30716920954-1-16.mp4"></video>

### Suno收购WavTool强化AI音乐创作

AI音乐生成领域的明星公司Suno，近日收购了基于浏览器的AI音乐制作软件WavTool。此举旨在为其用户提供更强大的后期编辑能力，让音乐人不仅能用AI生成音乐，还能像在专业工作站中一样对AI生成的音轨进行精细的调整和修改。
![image.png](https://static.downly.cn/images/39578c84acf5e8765f93dc85738c4bc9.png)

AI每日资讯0627

最近，Google发布的A2A（Agent-to-Agent）协议在AI圈引起了不小的轰动。作为首个专为AI代理互操作性设计的开放标准，A2A协议让不同平台的智能体能够实现无缝协作，不受框架或供应商的限制。这项技术究竟有何特点？对开发者和产业又将带来哪些影响？让我们一起深入探讨。

![a2a_mcp_readme.png](https://static.downly.cn/images/711ea3ee5e81409ca3072a5ee22e048d.png)

## A2A协议：打破AI代理间的壁垒

A2A实质上是一种新型的互操作性协议，它让不同平台、不同公司开发的AI代理能够相互"对话"和协作。想象一下，你的招聘助手可以与面试安排助手、背景调查助手无缝协作，完成整个招聘流程，而这些助手可能来自完全不同的服务提供商。

Google将A2A协议建立在HTTP和JSON等现有广泛使用的标准之上，这使得它更容易与现有技术栈集成。目前已有包括Atlassian、Box、Cohere、Intuit、LangChain、MongoDB、Salesforce、SAP等50多家公司表示支持，不过值得注意的是，OpenAI和Anthropic等大玩家似乎尚未加入这一阵营。

## A2A的核心原则与工作机制

A2A协议遵循五大核心原则：

1. **拥抱智能体能力**：让智能体以自然非结构化方式协作，即使它们不共享内存、工具或上下文
2. **基于现有标准**：构建在HTTP、SSE、JSON-RPC等广泛使用的标准之上
3. **默认安全**：支持企业级认证和授权，与OpenAPI的认证机制保持一致
4. **支持长时间运行的任务**：无论是快速任务还是需要数天完成的深入研究
5. **不限模态**：支持文本、音频和视频等多种模态

A2A的工作流程主要包括几个关键环节：

- **能力发现**：智能体通过JSON格式的"Agent Card"（类似名片）展示自身能力，让其他智能体了解它能做什么
- **任务管理**：定义任务的完整生命周期，包括任务创建、执行和完成
- **协作通信**：智能体之间可以相互发送消息，传达上下文、回复等信息
- **用户体验协商**：协调不同智能体之间的内容格式和UI元素

## 与其他协议的区别与协同

A2A并非市场上唯一的智能体互操作性协议。业界还有Anthropic的模型上下文协议(MCP)等标准。不过，A2A似乎更专注于整体协作框架，而不仅仅是数据交换层面。

Google Cloud商业应用平台副总裁Rao Surapaneni表示，A2A让不同专业领域的智能体更容易获得所需的上下文，特别适合企业环境下的复杂任务协作。与某些封闭生态不同，Google将A2A设计为真正开放的协议，由社区驱动发展。

## 对开发者的影响与机遇

对开发者而言，A2A协议带来了几个方面的机遇：

1. **跨平台开发**：不再需要为每个AI平台开发专门的接口，可以基于统一标准构建应用
2. **专业化智能体**：开发者可以专注于打造特定领域的专业智能体，而不必考虑所有功能
3. **生态整合**：将自己的智能体服务融入更广泛的AI生态系统
4. **降低转换成本**：用户不必因为需要不同功能而频繁切换平台

## 未来展望

随着A2A协议的推广，我们可能会看到一个更加开放、互联的AI代理生态系统逐渐形成。专业化的智能体将会越来越多，它们各司其职但又能无缝协作。这种趋势或将改变我们对AI应用的认知—从单一功能的工具转向协作无间的智能体网络。

不过，协议的普及还需时日，关键参与者的缺席（如OpenAI）也为未来的标准之争埋下了伏笔。开发者需要密切关注行业动态，在合适的时机做出技术选择。

总的来说，A2A协议代表了AI发展的重要方向—从封闭走向开放，从单一走向协作。无论是开发者还是企业用户，都有必要了解并跟进这一技术趋势，以便在AI代理的新时代中抢占先机。

搜索结果: 行业动态