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In heutigen Produktionssystemen fungieren die meisten KI-Agenten als leichtgewichtige Disponenten. Sie analysieren eine Eingabeaufforderung, führen einen API-Aufruf durch, rufen einen Datensatz ab und geben die Kontrolle zurück. Ihre Ausführung ist schnell, staatenlos und kostengünstig. Biotechnologie funktioniert so nicht. Faltung eines Protein-Targets, Screening einer 50.000-l-Verbindung

Im Zeitalter der KI geht alles schneller voran, und dazu gehören auch Sicherheitsbedrohungen. Wofür Angreifer früher Wochen brauchten, um einen Angriff auszunutzen, kann jetzt in nur wenigen Minuten geschehen. Standardmäßige Schwachstellenscans, die auf ruhenden Artefakten ausgeführt werden, können grundlegende Einrichtungsprobleme erkennen, aber auch einen Angriff erkennen, der aktiv stattfindet

Google Cloud Consulting arbeitet täglich mit Unternehmen zusammen, um generative Medien zu entwickeln, die vertrauenswürdig, markenorientiert und hervorstechen. Anstatt sich auf clevere oder komplizierte Eingabeaufforderungen zu verlassen, haben wir vier wiederkehrende Grundlagen identifiziert, um konsistente Ergebnisse zu erzielen, was wir die „SAVE“-Methode nennen. In diesem

Heute hat Reflection Beam veröffentlicht, sein erstes offenes Modell, das Entwicklern, Forschern und Unternehmen offene Kontrolle und Anpassung für bahnbrechende Softwareentwicklung und Agentenaufgaben mit langem Horizont bietet. Veröffentlicht unter einer freizügigen Apache 2.0-Lizenz mit BF16-, FP8- und NVFP4-Checkpoints av

Verfasst von: Tyler McLellan Einführung Die Google Threat Intelligence Group (GTIG) und Mandiant untersuchten zwischen April 2026 und Juli 2026 eine Kampagne zur Kompromittierung der Software-Lieferkette, die auf die Update-Infrastruktur von AOMEI Technology abzielte

※この投稿は米国時間 2026 年 10 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 トラフィックの急増に対応してマイクロサービスを起動する場合でも、新しいソフトウェア リリースをデプロイする場合でも、アプリケーション レプリカをスケールアップする場合でも、Google Kubernetes Engine（GKE）で実行されるアプリケーションの高速で応答性の高いユーザー エクスペリエンスを維持するには、Pod の起動時間が重要です しかし、プラットフォーム エンジニアと開発者は、アプリケーションが起動時に定常状態の運用時よりも大幅に多くの CPU パワーを必

Kleine Teams, kurze Laufzeiten und der ständige Druck, schneller zu liefern – das ist die Realität, die wir jeden Tag bei den Gründern sehen, mit denen wir bei Google for Startups zusammenarbeiten. Wenn Sie ein Unternehmen von Grund auf aufbauen, ist jede Stunde, die Sie für betriebliche Gemeinkosten oder Infrastrukturinstallationen aufwenden, eine Stunde Zeitverlust

Agenten stellen einen grundlegenden Wandel im Cloud-Betrieb dar. Sie können im Auftrag von Benutzern oder autonom handeln, nicht deterministische Entscheidungen treffen und Daten projektübergreifend in beispielloser Geschwindigkeit und in beispiellosem Umfang anfordern. Da es sich bei Agenten um eine eigene Kategorie nichtmenschlicher Identität (NHI) handelt, benötigen sie eine eindeutige Sicherheit

Die Open-Source-Ausführungsplattform Temporal entwickelt sich schnell zu einer grundlegenden Ebene moderner Software-Infrastruktur – insbesondere für die Orchestrierung in verteilten Systemen und KI-Agent-Workloads. Der Einsatz und die Skalierung von Workern in Temporal bringt jedoch besondere Herausforderungen mit sich. Arbeiter fragen nach Aufgaben

Anmerkung des Herausgebers: Generative KI-Startups gehen schnell über die statische Clip-Generierung hinaus und bauen interaktive Echtzeitwelten auf. In diesem technischen Deep Dive untersuchen wir, wie das KI-Startup Visko mit Google Cloud TPU-Ingenieuren zusammengearbeitet hat, um Orbis – sein kontinuierlich gestreamtes Live World Model – auf Cl bereitzustellen

Welcome to the first Cloud CISO Perspectives for October 2026. Today, Stephanie Kiel explains the latest on our approach to post-quantum cryptography, and shares a new tool to help CISOs and executives prepare their organizations for PQC. As with all Cloud CISO Perspectives, the contents of this new

Die Realität für die meisten Unternehmen ist, dass Daten überall vorhanden sind. Wenn Ingenieursteams expandieren und spezielle Plattformen für ihre Arbeitslasten einführen, verteilen sich Unternehmensdaten natürlich auf mehrere Clouds und Betriebssysteme. Wenn Analyse- und KI-Initiativen Kontext aus der gesamten Welt erfordern

Letzte Woche haben wir bekannt gegeben, dass Gemini Enterprise weiterentwickelt wurde, um die Erledigung von Arbeiten noch einfacher zu machen, und haben den Gemini-Agenten eingeführt, Ihren neuen universellen Agenten für die Arbeit. Es ist immer verfügbar und bereit, Ihre Fragen zu beantworten. Es wird Code schreiben, längere und komplexere Aufgaben erledigen oder was auch immer Sie tun

Wenn wir über Agenten sprechen, bedeutet das nicht unbedingt, dass wir über Python sprechen. Im heutigen modernen Ökosystem kann ein Agent als Go-Mikrodienst mit hoher Parallelität auf Cloud Run ausgeführt werden oder in einem Browser-Tab leben, der das geräteinterne Modell von Chrome aufruft. Dennoch gehen viele Agent-Frameworks von einem reinen Python-Stack aus

As a business intelligence user, this probably sounds familiar: Most dashboards only provide you with a standardized canvas and a fixed library of charts, and the “analysis” consists of a CSV export that takes you to another system. Or sometimes it's designing the dashboard that’s the challenge: You

Explore GSP100 – Kubernetes Engine: Qwik Start and learn the basics of Google Kubernetes Engine (GKE). Discover how to create a Kubernetes cluster, connect with command-line tools, deploy containerized applications, and explore Kubernetes workloads on Google Cloud. 🚀 HORIZON 📌 Learning Guide & Clo

Alteryx One Live Query and Google Cloud BigQuery redefine how enterprises handle complex, unstructured data at scale by reducing reliance on disconnected tools, minimizing data movement, and enabling warehouse-native execution. Live Query provides an intuitive, browser-based environment that allows

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In capital markets, operational success is built on predictable performance and low latency, where even tiny variations in packet timing alter queue priority and trade execution. At the same time, both exchange venues and their participants face mounting constraints in traditional on-premises data c

As customers modernize to lakehouse architectures, they are standardizing on open formats such as Apache Iceberg to create a shared data estate across compatible engines. This enables you to build AI-native lakehouses that turn data to semantic knowledge, enable proactive action, and operate at an a

Co-authors: Stenal Jolly, Strategic Cloud Engineer, Google Anubhav Dhawan, Software Engineer, Google Following the landmark announcement of MCP Toolbox v1.0, we're thrilled to announce that the MCP Toolbox Java SDK has officially reached version 1.0. This release brings first-class, type-safe agent