1
Gemma 4 规格:
2
├── 参数范围: 7B / 27B / 103B（三种规格）
3
├── 架构: Dense + MoE 混合（103B 版本使用 MoE）
4
├── 上下文窗口: 256K tokens
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├── 许可证: Gemma License（宽松开源）
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├── 训练数据: ~14T tokens（含 25% 代码数据）
7
└── 关键优化: 推理速度比 Gemma 3 快 3.2 倍

1
# 使用 Gemma 4 进行本地推理（Hugging Face Transformers）
2
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
import torch
4

5
model_id = "google/gemma-4-27b-it"
6

7
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
8
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
9
    model_id,
10
    torch_dtype=torch.bfloat16,
11
    device_map="auto",
12
    attn_implementation="flash_attention_2",  # 推荐：显著加速长序列推理
13
)
14

15
messages = [
16
    {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个异步的、基于 WebSocket 的实时日志查看器"},
17
]
18

19
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
20
    messages,
21
    add_generation_prompt=True,
22
    return_tensors="pt"
23
).to(model.device)
24

25
outputs = model.generate(
26
    inputs,
27
    max_new_tokens=4096,
28
    temperature=0.2,
29
    top_p=0.95,
30
    do_sample=True,
31
)
32

33
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
34
print(response)

1
┌─────────────────────────────────────────────┐
2
│       Gemini Enterprise Agent Platform       │
3
├─────────────────────────────────────────────┤
4
│  Agent Builder │ Agent Registry │ Agent Mesh  │
5
│  (可视化创建)    │ (企业级目录)     │ (跨 Agent 协作) │
6
├─────────────────────────────────────────────┤
7
│  Security Guardrails │ Cost Control │ Monitoring │
8
│  (安全护栏)          │ (成本管控)     │ (监控)      │
9
├─────────────────────────────────────────────┤
10
│  Integration Hub (SaaS 连接器 × 300+)        │
11
│  (Slack, Salesforce, SAP, Jira, ...)         │
12
└─────────────────────────────────────────────┘

1
# Agent 配置 YAML 示例 — 创建一个「代码审查 Agent」
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apiVersion: agents.googleapis.com/v1
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kind: Agent
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metadata:
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  name: code-reviewer
6
  displayName: "代码审查官"
7
spec:
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  model: gemini-2.5-pro
9
  instructions: |
10
    你是一个高级代码审查助手。审查 PR 时请关注：
11
    1. 安全漏洞（特别是 SQL 注入、XSS、敏感信息泄露）
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    2. 性能问题（N+1 查询、不必要的内存分配）
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    3. 代码风格与最佳实践
14
    4. 测试覆盖率
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  tools:
16
    - type: git
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      config:
18
        repos: ["github.com/company/*"]
19
        autoFetch: true
20
    - type: jira
21
      config:
22
        project: "TECHDEBT"
23
        autoCreateTicket: true
24
    - type: slack
25
      config:
26
        channels: ["#code-reviews"]
27
        mentionOnHighSeverity: true
28
  guardrails:
29
    - blockPolicy: code_only  # 只处理代码相关内容
30
    - rateLimit: 100/hour
31
    - costBudget: "$500/month"

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# Deep Research Max API 示例
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import google.ai.generativelanguage as genai
3

4
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
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query = """
7
研究课题：2026 年适合中小团队的向量数据库选型方案
8
要求：
9
- 预算限制：每月 < $500
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- 数据规模：~1000 万向量
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- 团队技术栈：Python + PostgreSQL
12
- 需要全文总结、优劣势对比表和部署建议
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"""
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# Deep Research 会自动执行多步研究
16
research = client.models.generate_content(
17
    model="models/gemini-2.5-deep-research",
18
    contents=query,
19
    config={
20
        "max_search_steps": 20,
21
        "include_references": True,
22
        "output_format": "markdown"
23
    }
24
)
25

26
print(research.result)

1
# 在 Colab 中启用 Learn Mode 后
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# 当你输入以下代码时，AI 会自动弹出教学提示
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4
# Step 1: 加载数据
5
import pandas as pd
6
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
7
# → AI 提示：「你正在加载 10,000 行销售数据。
8
#    建议先检查 df.info() 确认列类型和缺失值。」
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10
# Step 2: 数据清洗
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df.dropna(inplace=True)
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# → AI 提示：「dropna() 会删除所有含 NaN 的行，
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#    如果单列缺失率较高，用 fillna() 可能更合适。」
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# Step 3: 分析
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monthly_sales = df.groupby("month")["revenue"].sum()
17
# → AI 提示：「汇总后的数据可以这样可视化...」

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Vibe Coding 2.0 工作流:
2
1. 开发者描述高层次的意图（"做一个博客后端"）
3
2. Agent 分解任务，生成架构设计
4
3. 开发者审查设计，调整方向
5
4. Agent 逐模块实现代码
6
5. 开发者审查代码，运行测试
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6. Agent 根据反馈修复问题

1
// .continuerc.json — 配置 Continue.dev 使用本地 Gemma 4
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{
3
  "models": [
4
    {
5
      "title": "Gemma 4 Code (Local)",
6
      "provider": "ollama",
7
      "model": "code-assistant",
8
      "apiBase": "http://localhost:11434",
9
      "completionOptions": {
10
        "temperature": 0.1,
11
        "maxTokens": 4096
12
      }
13
    }
14
  ],
15
  "tabAutocompleteModel": {
16
    "title": "Gemma 4 Tab",
17
    "provider": "ollama",
18
    "model": "gemma4:27b-instruct",
19
    "apiBase": "http://localhost:11434"
20
  },
21
  "experimental": {
22
    "enableCodebaseIndexing": true
23
  }
24
}