跳到正文

技术方向

Agent 智能体 最新动态

能自己拆解任务、调用工具、一步步把事办完的 AI 智能体:Claude Code、Manus 等应用,各家 Agent 框架与评测。

1,603 条精选近 30 天 168 条共收录 8,344 条

更新

精选归档 · 第 71 页

2月4日周三第 1401–1420 条
  1. OpenAI:官网动态65

    OpenAI 解析 Codex App Server:如何嵌入 Codex 智能体

    OpenAI 介绍如何通过 Codex App Server 嵌入 Codex 智能体,这是一个双向 JSON-RPC API,支持流式进度、工具调用、审批和 diffs。文章还讲述了该 App Server 的构建过程。

    推荐理由:官方拆解了 Codex App Server 的构建思路和 JSON-RPC 通信机制,对想在自有产品中嵌入 Codex 智能体的开发者有直接参考价值。

  2. ElevenLabs:Blog65

    ElevenLabs 融资 5 亿美元 Series D,估值 110 亿美元

    ElevenLabs 于 2026 年 2 月 4 日宣布完成 5 亿美元 Series D 融资,估值 110 亿美元,较一年前增长超过三倍,总融资达 7.81 亿美元。

    推荐理由:官方公告给出融资额、估值变化和 ARR 数字,还交代了资金投向与产品线布局,可据此了解这家语音 AI 公司的扩张重点。

  3. OpenAI Developers:Blog65

    Alpic 总结构建 ChatGPT Apps 的 15 条经验,并开源 Skybridge 框架与 Codex Skill

    Alpic 基于 Apps SDK 在三个月内开发二十多个 ChatGPT Apps,总结出 15 条经验,核心包括用户、UI 与模型三方之间的上下文不对称问题。

    推荐理由:作者基于三个月开发二十多个 ChatGPT Apps 的一手经验,总结上下文流、UI 模式与 CSP 等实操教训,并开源配套框架。

2月3日周二
2月2日周一
  1. OpenAI:官网动态69

    OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用

    OpenAI 发布 macOS 版 Codex 应用,定位为 AI 编码与软件开发的指挥中心。该应用支持多个 agent、并行工作流和长时间运行的任务。

    推荐理由:官方发布Codex macOS应用,定位多智能体并行开发指挥中心,适合想了解OpenAI编码工具布局的读者。

1月31日周六
  1. Jim Fan

    我还记得2023年Stanford Smallville发布时的兴奋。那是当时最大的多智能体模拟——没错,25个bot感觉已经很多了。今天是"Bigville"时刻。我们正在看到一个新生的、大规模的外星文明模拟实时展开:数量级更多的agent、高得多的IQ、不受限制的互联网接入,由全套MCPs提供支持。 能出什么问题呢? [引用 @DrJimFan]:著名的Stanford Smallville正式开源! 25个AI agent居住在一个数字版Westworld中,不知道自己生活在模拟里。他们上班、八卦、组织社交活动、结交新朋友,甚至坠入爱河。每个都有独特的个性和背景故事。 Smallville是2023年最鼓舞人心的AI agent实验之一。我们经常谈论单个LLM的涌现能力,但多智能体涌现在大规模下可能更加复杂和迷人。一个AI群体可以演绎整个文明的演化。 前方有无限新的可能性。游戏将首先感受到影响。 Github: https://github.com/joonspk-research/generative_agents Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03442 Authors: @joon_s_pk @joseph_c_obrien @carriejcai @merrierm @percyliang @msbernst

    引用Jim Fan@DrJimFan

    著名的斯坦福 Smallville 正式开源了! 25 个 AI 智能体居住在一个数字化的西部世界,浑然不知自己生活在一个模拟之中。他们去上班、闲聊、组织社交活动、结交新朋友,甚至坠入爱河。每个智能体都有独特的个性和背景故事。 Smallville 是 2023 年最鼓舞人心的 AI 智能体实验之一。我们常常谈论单个 LLM 的涌现能力,但多智能体的涌现在大规模下可能会复杂和迷人得多。一个 AI 群体可以演绎出整个文明的演化。 前方有无尽的新可能。游戏将最先感受到这一冲击。 Github: https://github.com/joonspk-research/generative_agents Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03442 Authors: @joon_s_pk @joseph_c_obrien @carriejcai @merrierm @percyliang @msbernst

    推荐理由:经典Agent实验首次开源,个人开发者可搭建AI虚拟社会观察涌现行为

1月30日周五
  1. Anthropic:Alignment Science Blog63

    Anthropic 测试部署前对齐审计能否抓住显式破坏模型

    Anthropic 训练了三个基于 Claude Sonnet 4.5 Internal 的显式破坏模型,与两个良性模型一起做盲审计测试。人类审计员与自动化审计 Agent 配合,在两小时内正确识别全部五个模型,对三个破坏模型给出大于 97% 的破坏概率判断。

    推荐理由:文章用盲测审计游戏验证部署前对齐审计能否抓住显式破坏模型,并揭示人工介入与聚合指标的具体短板。

1月28日周三
  1. Ethan Mollick:One Useful Thing

    管理是 AI 的超能力

    智能体(agents)时代,管理能力将成为人类 thriving 的核心超能力。在 AI 主导的未来,懂得如何管理比单纯的技术能力更能决定成败。

    推荐理由:沃顿教授 Ethan Mollick 深度解析 Agent 时代的管理变革与机遇

  2. LlamaIndex:产品、工程与评测61

    LlamaIndex 推出 LlamaAgents Builder 测试版,用自然语言快速构建文档处理智能体

    LlamaIndex 发布 LlamaAgents Builder 测试版,用户用自然语言描述需求即可生成基于开源 Workflows 框架的文档处理智能体。该工具会提出澄清问题、创建 LlamaExtract 智能体并生成完整 Workflow,代码可推送到 GitHub 或部署在自有基础设施;目前免费面向所有 LlamaParse 用户,beta 阶段主要支持抽取类文档处理流程。

    推荐理由:原文交代了自然语言生成可导出 Workflow 代码的机制和部署路径,读者可以据此评估它与低代码工具的差异。

1月27日周二
  1. 公众号:月之暗面61

    Kimi 发布并开源 K2.5 模型,带来全新视觉理解、代码和 Agent 集群能力

    Kimi 发布并开源迄今最智能、最全能的 K2.5 模型,原生多模态架构支持视觉与文本输入、思考与非思考模式,在 Agent、代码、图像、视频及通用智能任务上取得开源 state-of-the-art 表现。

    推荐理由:Kimi K2.5把视觉理解和Agent集群能力打包开源,国内模型里比较早做这个组合的,虽然参数规模争议不小,但对想搭多模态Agent的团队是个可用的起点。

  2. Hugging Face 社区博客83

    解锁GPT-OSS的智能体强化学习训练:一项实践回顾

    LinkedIn团队探索了将GPT-OSS模型作为智能体应用核心进行强化学习的可行性。实验发现,由于GPT-OSS采用的混合专家架构在两次前向传播中可能产生路由差异,导致在同策略PPO训练中出现重要性采样比率偏离、KL散度爆炸及奖励不增长的问题。团队通过一个关键修复——在同策略条件下强制将旧对数概率设置为新计算值(并分离梯度),确保了重要性采样比率为1,从而恢复了PPO同策略训练的完整性。该修复方案适用于GPT-OSS-20B及GPT-OSS-120B模型。

    推荐理由:为MoE模型RL训练提供实用调试方案,提升代理AI开发效率。

  3. PromptArmor:Threat Intelligence73

    PromptArmor 披露 Claude Cowork 可被提示注入诱导外泄本地文件

    PromptArmor 发布研究演示,称 Claude Cowork 存在未修复漏洞,可通过隐藏提示注入诱导其用 curl 调用 Anthropic 文件上传 API,把用户本地文件(含财务数据和部分 SSN)上传到攻击者账户,全程无需人工确认。

    推荐理由:原文完整披露了攻击链与利用机制,读者可以了解 Cowork 文件外泄风险的具体成因和触发路径。

  4. Mistral AI:News67

    Mistral 发布 Vibe 2.0 终端编码智能体,Devstral 2 转为付费 API

    Mistral 发布 Mistral Vibe 2.0,为其终端原生编码智能体带来自定义子智能体、多选项澄清、斜杠命令技能、统一智能体模式与自动更新,由 Devstral 2 模型家族驱动。

    推荐理由:原文来自 Mistral 官方,完整列出 Vibe 2.0 新功能、Devstral 2 定价和开放安装方式,读者可据此评估是否接入自己的工作流。

1月22日周四
  1. OpenAI Developers:Blog63

    OpenAI 开发者博客讲解如何用 Evals 系统化测试 Codex Agent 技能

    OpenAI 开发者博客发布教程,讲解如何像测试 LLM 应用一样,用 evals 系统化评估 Codex 的 Agent 技能。核心流程为定义可度量的成功标准、用 $skill-creator 创建技能、以 codex exec -- 捕获 JSONL 轨迹做确定性检查,再用 --output-schema 输出符合评分规则的 JSON 做风格等定性评估。

    推荐理由:OpenAI 官方给出用 evals 系统化测试 Codex 技能的完整模式,从定义成功标准到确定性检查与评分规则均可迁移复用。

  2. Nathan Lambert:Interconnects

    精通 Agents

    AI Agents 的能力正逼近关键临界点,其性能飞跃已超出传统工作模式的承载范围。这要求从业者必须重新界定工作范畴、重构项目管理流程并革新任务执行策略。从需求规划到交付标准,现有方法论面临全面调整,组织与个人亟需掌握与智能体协作的新范式,以适应这一技术变革带来的深层影响。

    推荐理由:Agent工具迫使开发者重构工作流,资深研究者分享进阶路径

1月21日周三
  1. Hugging Face 社区博客70

    AssetOpsBench:弥合AI智能体基准测试与工业现实的差距

    IBM Research在Hugging Face发布AssetOpsBench,这是一个工业资产运维的AI智能体基准测试框架。它基于真实场景构建,包含多行业数据集和超1000个运维事件,通过多阶段指标测试智能体的诊断、决策等能力,注重动态适应性、多模态处理和安全推理,以推动AI智能体走向实际工业应用。

    推荐理由:首个面向工业资产运维场景的 Agent 基准,填补学术评测与真实落地的鸿沟

  2. PromptArmor:Threat Intelligence74

    PromptArmor 披露 OpenAI API 日志不安全 Markdown 渲染导致数据外泄,OpenAI 重开报告修复中

    PromptArmor 披露 OpenAI 平台 'responses' 与 'conversations' API 日志因不安全渲染 Markdown 图片存在数据外泄漏洞,即使应用层已拦截恶意 Markdown 图片,开发者打开日志审查被标记会话时仍会触发外泄。

    推荐理由:原文完整披露攻击链和披露时间线,指出应用层防御被日志渲染绕过,读者可据此检查自身部署的风险面。

  3. Cognition 模型 / Devin 博客66

    Cognition 发布 AI 代码审查工具 Devin Review

    Cognition 发布 Devin Review,一款针对 GitHub PR 的 AI 代码审查工具,称代码审查已成为 AI 编程时代的瓶颈。

    推荐理由:原文给出三项具体能力和免登录试用入口,读者可以直接对照现有 GitHub 审查流程判断是否值得替换。

1月20日周二
  1. PromptArmor:Threat Intelligence67

    PromptArmor 发布 Claude Cowork 安全部署指南,按三档风险分级给出配置方案

    PromptArmor 发布 Claude Cowork 安全部署指南,梳理其威胁模型并给出三档功能与风险权衡的配置方案,从最大化功能的 Tier 1 到基本隔离外部输入的 Tier 3,并逐项说明组织级管理设置。

    推荐理由:安全厂商基于自身威胁模型研究,给出 Claude Cowork 三档部署配置和逐项管理设置,企业安全团队可按风险容忍度直接落地。

  2. Hugging Face 社区博客73

    Overworld发布实时交互式视频扩散模型Waypoint-1

    Overworld推出实时交互式视频扩散模型Waypoint-1,用户可通过文本、鼠标和键盘实时控制生成可步入的虚拟世界。该模型基于帧因果校正流变换器架构,在1万小时游戏视频及对应控制数据上训练,从一开始就专注于交互体验,支持零延迟的自由操控。其配套的高性能推理库WorldEngine在消费级硬件上可实现流畅运行,例如Waypoint-1-Small在RTX 5090上能以30 FPS(4步去噪)或60 FPS(2步去噪)生成画面。模型采用扩散强制预训练和自我强制后训练来确保生成长序列的稳定性。

    推荐理由:零延迟交互式视频生成,游戏和创意应用开发者的福音。