Gemini 3深度评测：Google的AI Agent生态布局

from google.genai import Client

client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")

# 处理整本技术文档（约150万字）
with open("full_documentation.md", "r") as f:
    doc = f.read()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-ultra",
    contents=f"基于以下文档，总结架构设计要点并指出潜在问题：\n\n{doc}"
)

# 视频理解：分析30分钟的技术演讲视频
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro",
    contents=[
        Part.from_uri(file_uri="gs://bucket/tech_talk.mp4", mime_type="video/mp4"),
        "提取演讲中的所有技术要点，按时间线组织，并标注每个要点的置信度"
    ]
)

# 音频理解：会议录音转结构化纪要
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro",
    contents=[
        Part.from_uri(file_uri="gs://bucket/meeting.wav", mime_type="audio/wav"),
        "生成会议纪要，包括：参与者发言摘要、决议事项、待办任务（标注负责人）"
    ]
)

from google.adk import Agent, Tool, Session
from google.adk.tools import google_search, code_executor

# 定义工具
@Tool
def search_web(query: str) -> str:
    """搜索网络获取最新信息"""
    return google_search(query)

@Tool
def execute_python(code: str) -> str:
    """执行Python代码并返回结果"""
    return code_executor(code)

# 创建Agent
research_agent = Agent(
    model="gemini-3-pro",
    name="research_assistant",
    description="深度研究助手，能搜索、分析、撰写报告",
    tools=[search_web, execute_python],
    instruction="""你是一个研究助手。对于每个问题：
    1. 搜索至少3个来源
    2. 交叉验证关键信息
    3. 用代码进行数据分析（如需要）
    4. 撰写结构化报告，标注信息来源""",
)

# 运行
session = Session()
result = research_agent.run(
    session=session,
    message="分析2026年Q1全球电动车销量趋势，与去年同期对比"
)

Gemini 3 模型
    ↕
ADK Agent框架
    ↕
┌──────────────────────────────┐
│ Workspace集成 │ Cloud集成    │
│ - Docs/Gmail  │ - Vertex AI  │
│ - Meet        │ - BigQuery   │
│ - Calendar    │ - Cloud Run  │
└──────────────────────────────┘
    ↕
Android / ChromeOS 原生集成

from google.adk.integrations import WorkspaceIntegration

ws = WorkspaceIntegration(credentials=creds)

# Agent直接操作Google文档
agent = Agent(
    model="gemini-3-pro",
    tools=[
        ws.create_doc,
        ws.read_gmail,
        ws.search_drive,
        ws.create_calendar_event,
        ws.send_email,
    ],
    instruction="你是一个行政助手，可以读写邮件和文档"
)

# "整理今天的邮件，将需要跟进的创建日历提醒，并写一份摘要文档"
agent.run("整理今天的邮件并生成跟进计划")

# 部署私有化Gemini 3端点
gcloud ai endpoints create \
  --region=us-central1 \
  --display-name=gemini-3-private

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID \
  --model=gemini-3-pro \
  --display-name=gemini-3-pro-v1 \
  --machine-type=a3-highgpu-8g \
  --min-replica-count=2 \
  --max-replica-count=10 \
  --traffic-split=0=100