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今日 85 条
9月26日周六
  1. Claude66

    Claude 官方表示 Claude Opus 5.5 发布数日,汇总了用户用其探索和发现的喜爱案例。引用案例中,@RyanSael 让 Opus 5.5 通过构建交互式镜头实验室讲解相机对焦,一次生成耗时 1 小时 26 分钟,API 成本 $25.66,成品见 https://lens.lab.sael.net。

    引用Ryan Sael@RyanSael

    I asked Opus 5.5 to explain camera focus by building an interactive lens lab Here's what it came up with after 1 hour 26 minutes in one shot, $25.66 API cost https://lens.lab.sael.net Move the focus ring and you can see the glass elements shift the sharp plane through the scene

    推荐理由:官方汇总用户用 Opus 5.5 探索的成果,引用案例给出了单次生成时长与成本,可作实际使用参考。

9月25日周五
  1. karminski-牙医59

    美团 LongCat 发布 LongCat-2.5-Preview 模型,总参数 1.6T、激活约 48B,支持 1M token 上下文窗口,原生多模态,面向终端、浏览器、GUI、表格和设计工具等长程任务。API 与聊天入口分别见 https://longcat.ai/platform/ 和 https://longcat.ai/chat/;作者补充定价与之前一样,图中显示输入(缓存未命中)2.00 元/百万 token,输入(缓存命中)0.04 元/百万 token,输出 8.00 元/百万 token。

    引用Meituan LongCat@Meituan_LongCat

    LongCat-2.5-Preview is now live. 1.6T parameters. ~48B active. A 1M-token context window. Natively multimodal. Built to take on long-horizon tasks. From terminals and browsers to GUIs, spreadsheets, and design tools. Try it now: 🚀 API: https://longcat.ai/platform/ 💬 Chat: https://longcat.ai/chat/

  2. François Chollet43

    我认为软件工程的"难度"本质上是恒定的,无论你迁移到哪个抽象层级,因为人类认知会适应新工具,直到能够充分发挥自身能力。 工具只是可供性,不是让工作消失的魔法棒。 伟大的软件工程以前极其困难。现在依然极其困难,尽管工作流程已大不相同。

    引用Simon Willison@simonw

    The more time I spend working with coding agents, the more convinced I am that they make software engineering even harder We can do amazing things with them, but unlocking their full potential requires extraordinary discipline and knowledge

  3. Hugging Face Daily Papers40

    DMM:通过迭代意图去噪实现多智能体路径规划的联合动作优化

    DMM(Decentralized Master-Mind)提出用离散的迭代意图精炼替代一次性动作采样,解决多智能体路径规划中局部有效动作重组为不兼容联合动作的问题。该方法受扩散模型去噪启发,通过通信轮次耦合智能体选择,并用模仿学习预训练、MICPO 强化学习优化。在 1,600 个 MovingAI 任务上,DMM 经 MICPO 微调后解决 1,598 个,覆盖率最高,且可扩展至超百万智能体。

  4. GitHub Blog · AI & ML61

    GitHub Copilot 博客:为什么聊天界面往往不是正确的 UI,用 canvas 试试

    GitHub Copilot 博客作者提出聊天(chat)很多时候是错误的 AI 交互界面,介绍 GitHub Copilot app 中的 canvas,它是在应用内运行、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot agent 双向通信。

    推荐理由:作者作为 Copilot 团队成员提出用 canvas 自定义界面替代聊天框,并结合工作流自动化等实例说明何时值得让智能体先造工具。

  5. Claude Code GitHub Releases35

    Claude Code v2.1.282 发布

    Claude Code 发布 v2.1.282,新增 maxProseWidth 设置,可限制宽终端中 Claude 正文宽度,表格与代码块仍保持全宽。该版本还新增启动提示及 /status、claude doctor 条目,列出项目设置文件中被忽略或关闭遥测的变量,并修复了会话续接重发旧消息、扩展思考丢失及多处 API 报错等问题。

  6. GitHub Blog · AI & ML63

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow:用 LLM 智能体自动化 C/C++ 模糊测试

    GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 基于自家的 Taskflow Agent 框架构建了 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线。

    推荐理由:原文给出完整的架构设计、覆盖反馈循环和分层判断方法,读者可以据此把 LLM 智能体接到自己的模糊测试流程里。

9月24日周四
  1. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-flash-2.0:100B 总参数、6.1B 激活的 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 Ling 2.0 架构下的第三个 MoE 大语言模型 Ling-flash-2.0,总参数 100B、激活参数 6.1B(非嵌入 4.8B),基于 20T+ tokens 数据训练并经 SFT 和多阶段强化学习。

    推荐理由:官方给出参数结构、基准对比和推理速度数据,读者可据此评估小激活 MoE 替代 40B 稠密模型的可行性。

  2. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T

    inclusionAI 发布开源万亿参数思考模型 Ring-2.5-1T,采用 1:7 MLA + Lightning Linear Attention 混合线性注意力架构,激活参数从 51B 增至 63B。

    推荐理由:原文给出了混合线性注意力的具体效率数字和多项基准成绩,读者可以据此评估它在长程智能体场景中的实际取舍。

  3. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-2.5-1T:1T 总参数、63B 激活的即时模型,支持 1M 上下文

    inclusionAI 发布并开源 Ling-2.5-1T,总参数 1T、激活 63B,预训练语料扩至 29T tokens,经 YaRN 外推支持最长 1M tokens 上下文。

    推荐理由:官方模型卡给出架构、token 效率和长上下文评测细节,可帮助读者评估这款万亿参数即时模型对现有部署工作流的适配。

  4. inclusionAI Hugging Face models69

    inclusionAI 正式开源 Ling-2.6-flash:104B 总参数、7.4B 激活的混合线性 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 instruct 模型 Ling-2.6-flash,总参数 104B、激活 7.4B,采用 1:7 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力与高稀疏 MoE 架构。

    推荐理由:官方给出架构细节、340 tokens/s 推理速度和 15M tokens 评测用量等数据,也坦承工具幻觉局限,读者可据此评估高频率 Agent 部署场景的适配度。

  5. inclusionAI Hugging Face models60

    inclusionAI 发布万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T

    inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T,主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理,上下文长度由 128K 扩展到 256K(YaRN),采用 MIT License 开源。

    推荐理由:官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字,读者可据此评估其在生产场景的适配价值。

  6. Google Developers Blog61

    Google Cloud API Gateway 公测支持将 REST API 直接暴露为 MCP 工具

    Google Cloud API Gateway 进入 Public Preview,可充当远程 MCP 服务器,无需单独搭建 MCP 服务器即可把现有 REST 操作变成智能体可调用的 MCP 工具。

    推荐理由:官方宣布 API Gateway 可直接充当远程 MCP 服务器,复用既有鉴权与配额,无需另建 MCP 服务器,适合评估 Agent 接入现有 API 的路径。

  7. Claude73

    Anthropic 官方账号宣布 Claude Marketplace 上线,用户可在其中发现工具、智能体和专家伙伴。用途包括添加 Slack、Notion 等连接器和插件,购买 Cursor、CrowdStrike 等公司的智能体和产品,以及通过 Accenture、Deloitte 等服务伙伴扩展规模。

    推荐理由:官方宣布 Claude Marketplace 上线,读者可以据此了解连接器、Agent 产品和服务伙伴三类入口的实际内容。

  8. GitHub Blog · AI & ML56

    GitHub Copilot app 如何渲染超大 Pull Request

    GitHub Copilot app 重建了 Pull Request 视图,可流畅打开含 2,200 个文件、超过一百万行变更和 400 多条内联评论的超大 PR。核心做法是把高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套独立体系,配合基于身份锚定的滚动校正、先流式返回结构的 pipeline,以及用生产探针和自动巡航跑 change → measure → improve 循环来定位 bug。

  9. Anthropic Research64

    Anthropic Project Swap 实验:Claude 智能体在交易市场代用户换书的表现

    Anthropic 让 201 名员工的 Claude 智能体在六个办公室的去中心化交易楼层代用户交换书籍。5 分钟 intake 对话后,Claude 对书对的排序与本人一致率达 61%,市场效率 0.55(最优 0.89),其中 85% 的差距来自偏好表征不准而非谈判;重跑显示模型选择比指令更影响谈判结果,Opus 楼层效率 0.88 高于 Haiku 的 0.75。

    推荐理由:原文把市场失分的 85% 归因于偏好表征而非谈判能力,并给出模型选择比指令更影响结果的可复现数据。

9月23日周三