该报错发生在 Open WebUI 通过 Google 的 OpenAI 兼容端点（ https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai ）启用原生工具调用时，模型主动调用工具（如内置 memory 工具的 list_memories ）后
开发者 andrewkushnerov 开源了一个约 1500 行 Python 的本地 MCP 服务器 gsheets-mcp，让 Claude Desktop 能通过 Google 官方 API 读写你的 Google Sheets，数据全程只在你电脑和 Google 之间流通，不需要任何第三方中转服务。
Millennium Research 发布了一款名为 leanscreen 的开源工具，用于检查 Lean 4 定理陈述是否存在“空洞承诺”——比如证明能编译通过，但定理本身只是恒等式，实际意义为空。这类问题正是大模型生成形式化证明时最隐蔽的风险点。
OpenSSH 10.5 正式发布，团队同时公开表示欢迎 AI 辅助提交的安全漏洞报告，前提是有人工研判、测试用例或修复建议。开源安全社区对“是否接受 AI 进代码树”仍有明显分歧，但至少在漏洞挖掘环节，AI 已被权威基础设施项目官方接纳。
谷歌 CEO 皮查伊宣布，Gemini 应用月活跃用户突破 10 亿，成为谷歌第 14 个达到这一里程碑的产品，也让 Gemini 在用户规模上与 ChatGPT 站到了同一量级。
OpenAI 将旗下 AI 安全插件 Codex Security 正式开源，以 npm 包形式向所有人开放，并支持接入第三方大模型。这意味着 AI 编程工具正在从“生成代码”走向“自动审计代码安全”，开发者可以低成本为任何 Agent 工具加上安全外挂。
谷歌官方博客发文称，Go 语言因注重可读性、内置完整工程工具链和长期兼容性，正成为 AI 辅助编程时代更高效的人机协作语言——当 AI 负责写代码，人类的核心工作转向审查与维护，Go 的设计哲学恰好与这一范式转变高度契合。
NVIDIA 发布 JetPack 7.2.1，为 Jetson 平台带来 Python 版的硬件视频编解码支持（PyNvVideoCodec 2.2）和一组 Agentic 视频技能，让开发者可以用自然语言驱动、验证视频 AI 管线的关键环节。
一位教育观察者走访美国五所高校后发现，大学对 AI 的态度正从“封禁还是放开”的恐慌，转向更具体的教学问题：一项任务里，哪一步可以交给 AI，哪一步必须由学生亲手完成。这说明 AI 正在从被监管的“危险品”变成大学的基础工具层。
Google Cloud 团队开源了编码智能体工具 agents-cli，把“构建智能体、找出失败、改写、再运行”的自改进循环自动化。这个循环的关键短板是：智能体会优化你给它的指标，但不会判断指标本身对不对，因此定义“什么算好”成为 AI 工程师的新核心工作。