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Agent 智能体

让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。

最新精选

第 41–60 条 · 共 174 条
9月24日周四
  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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。

  7. 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
  1. elsewhere articles68

    从 MiMo-V2.6 看大模型「斩杀线」:斩的是中间层模型

    文章以小米 9 月开源的 MiMo-V2.6 系列为切入点,分析大模型「斩杀线」概念,即在智能和成本两个维度都被超过的模型会失去被选择的理由。

    推荐理由:文章借小米 MiMo-V2.6 梳理了智能与成本双维度的行业竞争框架,读者可以据此理解 Agent 时代效率为何成为模型竞争的新坐标。

  2. Latent Space85

    Anthropic 发布 Claude Opus 5.5,OpenAI 同日跟进低价 GPT-6 Sol 与 Luna

    AINews 汇总 Claude Opus 5.5 发布:作为 Claude 5.5 家族首个模型,官方称多数任务达到 Fable 5.1 水平、比 Opus 5 快约 30% 且每任务便宜约 40%,token 单价从 $5/$25 降至 $4/$20,并成为 Claude Code 与 Claude 应用的新默认模型。

    推荐理由:汇总了 Opus 5.5 与 GPT-6 Sol/Luna 同日发布的基准、定价与第三方评测,含实际每任务成本与争议细节,便于对比两家宣传口径。

  3. Google Developers Blog65

    Antigravity SDK 支持本地模型,首发接入 Gemma 4 26B A4B 与 LiteRT

    Google 宣布 Antigravity SDK 支持本地工作流,首发支持通过 Google AI Edge 的 LiteRT 运行 Gemma 4 26B A4B,可完全离线提供智能体能力,建议机器配备 24GB 以上 VRAM 或统一内存。

    推荐理由:原文给出本地运行智能体的具体配置方法和混合编排演示数据,开发者可以直接照此把智能体工作流搬到本地 GPU 上。

  4. Claude Code GitHub Releases74

    Claude Code v2.1.280 发布,Claude Opus 5.5 成为默认 Opus 模型

    Claude Code v2.1.280 加入 Claude Opus 5.5(claude-opus-5-5)作为默认 Opus 模型,1M 上下文,$4/$20 per Mtok,cache reads $0.20/Mtok;Pro 和 Team Standard 计划默认模型由 Sonnet 改为 Opus。

    推荐理由:发布日志列出 Opus 5.5 成为默认模型及其定价上下文,并包含大量修复与 VSCode 新对话框,读者可对照更新自己的工作流。

  5. Claude Blog67

    Anthropic 工程师分享如何为 AI 驱动的代码现代化项目做准备

    Anthropic 前线部署工程师在 Notes from the Field 系列中分享管理大规模代码现代化项目的经验:原本需数年的项目现在可在数月或数周内完成,但瓶颈从编写变更转移到组织动员。

    推荐理由:来自 Anthropic 一线工程师的实战经验,给出 AI 代码现代化项目启动前的组织性准备工作清单和可复用六步流程。

  6. Anthropic Newsroom76

    Anthropic:Claude 发现类似 CRISPR 的新型酶系统 ART

    Anthropic 成立生命科学研究组和实验室,宣布 Claude 智能体在约 950 个智能体、21 小时、2.1 亿 token 的搜索后,自主发现一种与 DNA 重复序列相关的新型酶系统,命名为 array-associated reverse transcriptases(ART)。

    推荐理由:原文给出 Claude 智能体自主发现新酶系统的过程细节和预印本,读者可以据此了解 AI 驱动生物学研究的实际工作方式。

9月22日周二
  1. elsewhere articles65

    Step 5 Preview 实测:榜单之外的真实表现与短板

    阶跃毫无预兆发布 Step 5 Preview,总参数量 600B、激活 27B,带视觉输入,称 Artificial Analysis 上涨 44 分、全球开源前三,单任务成本仅为 Claude Opus 5 的 1/8。

    推荐理由:作者与朋友实测了 Step 5 Preview 在可视化、金融、游戏等任务上的真实表现,补上了榜单分数之外的第一手体感参考。

  2. OpenRouter Announcements61

    OpenRouter 解析 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 如何承担智能体高频执行调用

    OpenRouter 发文解析 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Lightning,这是一个 30B 总参数、每 token 激活约 3B 的 MoE 开源权重模型,定位于智能体工作流中的高频执行步骤。

    推荐理由:原文梳理了模型规格、与 Ultra 的分工、各端点差异和路由方法,可帮助读者判断何时用它替代大模型执行高频调用。