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Google 宣布 Developer Knowledge API 與 MCP Server 進入公開預覽，為 AI 助手和 agent 平台提供機器可讀的官方文件檢索方式。該工具覆蓋 Firebase、Google Cloud、Android 等產品的文件，開發者可通過官方 MCP server 將工具直接接入 Google 的文件語料庫。這樣 AI 生成的程式碼與建議就能基於權威、即時的上下文。
論文提出並研究 Plan-then-Retrieve（PtR）工具發現範式：讓 LLM 先生成抽象工具樁（Abstract Tool Stubs），即描述所需能力的假設函式簽名，再拿這些簽名到工具登錄檔中做檢索查詢。作為對照，主流的 Retrieve-then-Plan（RtP）直接用使用者查詢做嵌入，通過近似最近鄰搜尋找相似工具。問題背景是工具增強的 LLM agent 需從大型登錄檔裡發現可用 API，而有限的上下文視窗不允許把所有工具定義塞進單個 prompt。
Mistral AI 發布首個程式碼專用嵌入模型 Codestral Embed，主打真實程式碼資料的檢索場景，稱其表現顯著超過 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 與 OpenAI 的大型嵌入模型。模型支援輸出不同維度與精度，256 維 int8 版本仍優於競品全部模型；維度按相關性排序，可擷取前 n 維以權衡品質與成本。