The second approach offers broader feature support, seen in projects like Cloud Hypervisor or QEMU microvm. Built for heavier and more dynamic workloads, it supports hot-plugging memory and CPUs, which is useful for dynamic build runners that need to scale up during compilation. It also supports GPU passthrough, which is essential for AI workloads, while still maintaining the fast boot times of a microVM.
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现在你可以看到，在 Google 的 Android Gemini 智能体计划中，AppFunctions 和 UI 自动化是两条路线，互为补充：通过规范化、可追溯的接口方式来确保最大限度的兼容性，同时为真正代表未来的读屏交互模式打好基础。