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google/adk-recipes 倉庫把 Agent Development Kit（ADK）的資源統一成 core/、plugins/、contrib/ 三層，作為建置 AI agent 的單一事實來源。開發者可直接使用其中的參考模式，把零售商品搜尋、虛擬試穿等模組化垂直技能裝進自己的編碼助手，並用多種語言部署可上生產的服務。這套結構覆蓋從初始腳手架到在 Google Cloud 上完成部署的整個流程。
作者發布 ADRs for AI 框架及其外掛，讓模型把每個設計決策寫成 Git 版本化的「架構審議記錄」。配套的 ORRCF 提問格式要求模型給出選項、建議、理由、置信度與可證偽條件，把疑慮擺出來供人批准或否決；記錄同時說明非顯然設計選擇的依據，以及在換平台、換延遲要求等條件下決策會如何變化。外掛 ADRs4AI/plugins 已提交 Anthropic marketplace，作者稱正錄製入門影片，希望獲得上手體驗方面的反饋。
Google AI Edge 的 Model Explorer 現在支援自訂編譯器中間表示，並提供 TOSA、VGF、PTE 等開源介面卡，面向端側機器學習。開發者可用分層圖視覺化、分屏檢視和逐節點 trace 疊加來發現匯出迴歸、驗證硬體委託，在本地定位到週期級的延遲瓶頸。
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
開源 Agent Development Kit（ADK）搭配 gemini-3.8-live，可以建置在後端長時間查詢時仍保持回應的語音 agent。指南給出兩種 Python 寫法：一是用 streaming tools 持續產出進度更新，二是用後臺執行模式，讓對話在耗時任務進行中保持流暢。開發者還可配置 WHEN_IDLE、INTERRUPT、SILENT 三種回應排程行為，精確控制工具結果何時、以何種方式送回對話。