腾讯混元发布科学发现智能体 Hyra，采用 Context Agent 维护经验库、多个 Proposal Agent 生成并沙盒评估 solution 的异步流水线，无评估器时升级为双层循环让评估器与 solution 共进化。在 NanoChat Autoresearch、NanoGPT Speedrun 和 SOL-ExecBench 三项任务上，Hyra-1.0 分别取得 Validation BPB 0.9015、Time to 3.28 loss 76.4s 和 Mean SOL 0.771，均超过 Recursive 报告的结果。在 55 个数学开放问题中，Hyra 于 29 个上刷新历史最好结果，相关结果已在 GitHub 开源。
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InternLM 开源 InternBootcamp（InternAgentHarness），一个面向大语言模型智能体训练与评测的可扩展合成环境框架，将任务提示生成、工具执行、交互控制和奖励计算统一封装为可训练的环境实例。框架提供 BootCampCLI，可把任务配置转换为可运行的智能体交互流程，并支持批量轨迹采集、监督微调数据过滤、强化学习 rollout 和测试集评测。其技术报告已被 WAICA 2026 接收，对应代码版本为 InternBootcamp v1。
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FireRedTeam 开源 FireRedChat，提供全自托管的实时语音 AI 智能体方案，集成 TTS、ASR、pVAD 和 EoT，无需依赖外部 API，数据不出本地。系统由 LiveKit RTC Server、AI-Agent Bot Server、WebUI、Redis、TTS Server 和 ASR Server 组成，LLM 需自行部署，可用 Ollama、vLLM 或 Dify。2025/09/16 已发布级联系统所需的 pVAD、turn-detector 模型以及 FireRedTTS1、FireRedASR 服务，项目采用 Apache-2.0 许可。
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FireRedTeam 开源 AI 视频剪辑智能体 FireRed-OpenStoryline，通过自然语言交互、LLM 规划和工具编排把手动剪辑变成意图驱动的导演式创作，采用 Apache-2.0 许可。项目支持智能素材搜索与整理、脚本生成与 Few-shot 风格迁移、BGM 与配音字体推荐、对话式精修，并可将完整剪辑流程保存为可复用的 Style Skill 以批量套用。仓库内置 openstoryline-install 和 openstoryline-use 两个 Agent Skills，可接入 OpenClaw、Claude Code 及兼容 Agent Skills 格式的其他智能体。
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伯克利 RDI 发布 OpenSage（Open Self-programming Agent Generation Engine），一个把智能体拓扑、工具与记忆的控制权从人交给 AI 的 Agent Development Kit，支持智能体在任务执行中动态创建和终止子智能体、编写并注册新工具、以及用基于 Neo4j 图的短期与长期记忆配合记忆智能体管理上下文。基于 OpenSage 构建的 SageAgent 在 CyberGym 上用 GPT-5 medium 取得 60.2% 解决率，在 Terminal-Bench 2.0 上达到 78.4%，在 SWE-Bench Pro（Python）上以 Gemini 3 Flash 为底座取得 59.0%，在 DevOps-Gym 上平均得分 46.8% 并位列榜首。作者同时指出当前模型对这些能力的调用频率仍偏低，并随本次发布提供大规模 RL 后训练与 AReaL、slime 等框架的集成支持。
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Berkeley RDI 发布开源平台 CUA-Lite，用于开发 computer-use agents，围绕 Lite.Gym 环境接口、Lite.Sample 监督数据格式和每个模型一套 harness 三层抽象构建，已接入 15+ 个 benchmark、10+ 个数据集和 30k+ 可验证任务。Lite.Gym 以 Gym 风格的 reset/step/close 循环统一观察格式与 GUI 动作空间，并提供无需 /dev/kvm 的免虚拟机 Docker 桌面沙箱，Lite.OSWorld 可原样运行 OSWorld 的任务与评测器。Lite.Sample 在 Hugging Face 免费提供，harness 已覆盖 14 个模型家族，同一套 harness 同时用于评测、SFT 和基于 Slime 的 GRPO 等 RL 训练。
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Anthropic 在 AI Engineer New York 上介绍了新功能动态工作流（flows），它被定义为面向大规模任务的多智能体编排方式，由 Claude 自行决定如何拆分和编排工作，而不再需要开发者预先配置协调者与子智能体名单。该功能已在 Claude Console 中提供，用户仍可在 agent 配置中传入预配置的子智能体。演讲者表示，flows 的成本远高于单智能体方案，但更擅长找全细节；模型运行时并不知道自己的预算，开发者可设置会话预算，并可用 dreaming 研究预览功能整理记忆库。
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蚂蚁 inclusionAI 的 ASystem 团队开源 AReno，一个面向单节点的 LLM RL 后训练工具包，覆盖 RL、SFT/DPO 训练、serving 与 agentic RL，无需搭建集群或外接训练与推理后端。它支持 CUDA、昇腾 NPU 和 Apple Silicon MLX 后端，原生 LoRA 覆盖 Qwen3、Qwen3-MoE 与 Bailing-MoE V3，并可在 CUDA 上对 Qwen3 dense 和 Bailing-MoE V3 做 QLoRA 训练。仓库以 Apache 2.0 许可发布，提供 CLI、OpenAI 兼容 serving 接口和 Docker 镜像。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源多智能体协调平台 Avernet，定位为构建和运行持久化、可协调的多智能体系统的基础设施层，采用 Apache-2.0 许可。据 README，截至 2026 年 7 月初，Avernet 已在蚂蚁内部 12 个业务群支持多智能体部署，实测多智能体工作流任务完成率超过 90%。近期更新包括 DeepSeek Harness 的 DSH Bots 通过 channel 插件接入、Agency Agents 启动器引入 agency-agents 角色，以及重做的 Web UI 和 AgentEvolve 诊断与优化能力。
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Anthropic 在 AI Engineer New York 上介绍了新功能动态工作流（flows），它被定义为一种面向高负载任务的多智能体编排方式：由 lead agent 制定计划并编写编排程序，启动子智能体、收集结果并管理信息流，开发者不再需要自行配置协调者和子智能体名单。该功能位于 Claude Console 中，开发者仍可在 agent 配置里传入预配置的专用子智能体。演讲者表示 flows 比单智能体方案成本高得多，但更擅长找全细节，开发者可设置会话预算，模型在运行中并不知道自己的预算。
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GitLab 在班加罗尔 Transcend 活动上发布多项新能力，用于在软件开发生命周期中编排 AI 智能体、管理软件制品并执行安全策略，包括 GitLab Artifact Central、Dependency Firewall、目标驱动的智能体工作流、扩展的密钥管理以及衡量 AI 开发成本与影响的 Impact Analytics。其中 Artifact Central 处于 beta，GitLab 称平台团队可定义组织级策略并最多降低 50% 总拥有成本，自管理版本计划本月晚些时候推出；Orbit 为编码智能体提供软件生命周期实时知识，官方称可让任务重试次数最多减少 45 倍、token 用量减少 4.5 倍，计划下月在所有部署选项上正式可用。Anthropic 的 Claude Mythos 5 和 5.1 也将集成进 GitLab Duo Agent Platform 的安全工作流，预计下月在获批环境中可用。
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Anthropic 为 Claude Managed Agents 新增动态工作流，由主智能体制定计划、把任务分发给子智能体并汇总结果，单次执行最多可并行运行 1000 个智能体。Anthropic 称在 116,000 行代码库中隐藏 70 个 bug 的测试里，单个智能体每次能发现 14 到 27 个，而动态工作流稳定达到 66 个。启用方式是选择 multiagent_20261001 智能体类型，由于会消耗大量 token，官方建议从小规模开始，可通过文档或 Claude Code 中的 /claude-api managed-agents-onboard 上手。
Anthropic 为 Claude Managed Agents 新增动态工作流，由主智能体制定计划、把任务分发给子智能体并汇总结果，单次执行最多可并行运行 1000 个智能体。Anthropic 称在 116,000 行代码库中隐藏 70 个 bug 的测试里，单个智能体每次能发现 14 到 27 个，而动态工作流稳定达到 66 个。启用方式是选择 multiagent 20261001 智能体类型，由于会消耗大量 token，官方建议从小规模开始，可通过文档或 Claude Code 中的 /claude-api managed-agents-onboard 上手。
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TRAE 将 TraeCode 与 TraeWork 双端融合升级为新 TRAE，Agent 模式提供全局工作台，可在同一窗口管理项目并把不同任务分给多个 Agent，IDE 模式保留 SOLO 和 IDE 两种玩法，右上角一键切换。实测中三个 Agent 分别负责策划、设计、开发，完成了 3D 地牢编辑器、老项目接手和 FeedbackDesk 迭代交付，测试报告、修复报告和交付说明等产物统一存入“我的产物”并可直接分享。新 TRAE 还提供模板库，绑定飞书或微信后可直接 @TRAE 跨平台工作，手机端同步。
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Google 在 Gemini at Work 2026 活动上发布 Gemini 中的“单一通用智能体”及 API，可从提示词窗口启动，接入技能、工具和企业系统，能回答问题、生成媒体、编写并运行代码，并通过文档、收件箱和开发环境交付成果。该智能体在云端运行，具备跨 iOS、Android、Windows、Mac 的访问能力，可通过 CLI、Google Workspace、Microsoft 365、Slack 及第三方应用接入，必要时以无界面方式运行。它拥有独立身份和 @agents.company.com 邮箱及持久存储，可自主创建子智能体编排多步骤任务，并能按工作流选择 Gemini 系列或 Claude 等模型驱动，Google 称后续将扩展至更多私有和开源模型。
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谷歌发布面向职场的 Gemini agent，可解答问题、处理知识工作、创建图像和媒体、编写和运行代码，用户只需设定目标再查看最终成果。该智能体可通过网页、移动设备、Windows 和 Mac 访问，支持 Google Workspace、Microsoft 365 及第三方应用，并能以无头代理形式运行。谷歌称其拥有独立企业身份，可围绕一个目标持续工作数天，设计目标更像同事而非聊天机器人。
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Google 在 Gemini at Work 活动上发布通用 Gemini 智能体，可在后台跨应用和设备工作，入口是 Gemini Enterprise 应用，用户能在单一界面里对话并派发任务。该智能体除在 Gmail、Drive、Docs、Sheets、Calendar 等 Workspace 应用内工作外，还可通过手机、桌面、网页以及 Slack、Microsoft 365 等第三方应用交互，因运行在云端而保持跨设备一致的上下文。Google 表示它还能配合岗位专属子智能体完成任务，并以拥有专属身份和 @agents.company.com 邮箱的 coworker agent 形式运作，自动选用最合适的 AI 模型执行任务。
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Google Developers Blog 发布 AQuA（Ambient Quality Agent），一个在 Google Cloud 项目内旁路运行的质量智能体，按计划、部署后或按需扫描 Cloud Trace、Cloud Logging 或 BigQuery 中的生产轨迹，不进入请求路径也不回写智能体。它通过采样、评审、聚类、验证、跟踪五阶段流水线，把失败会话聚成候选问题簇，再由独立模型对照最多三条完整轨迹验证，并以 NEW、RECURRING 或 14 天未见自动 RESOLVED 跟踪。在 travel-concierge 的 32 会话多智能体扫描中，42 条发现聚成 9 个候选簇、验证后保留 6 个已核实问题，修复后座位选择绕过从 15 个会话降至 2 个、纯素偏好遗漏从 7 个降至 0、整体通过数从 5/32 升至 13/32。
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微软宣布为 Windows 带来不计量智能，让每台 PC 成为智能体可安全工作的场所。其中 MAI-Code-1.1 Flash 是 137B 参数、256K 上下文窗口的编码模型，已针对 PC 本地运行优化；GitHub Copilot 可将工作交接给该本地模型以降低成本。微软还推出 Hybrid Intelligence 让 Copilot 直接在 PC 上执行操作并保留敏感数据在本地，并通过 Code in Copilot 在桌面构建软件而无需云端 token 消耗；Windows 与 Agent 365 结合，提供 MXC 本地沙箱供智能体执行。相关能力将随搭载 NVIDIA RTX Spark 的 Surface Laptop Ultra 等新设备落地。
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Cognition 为 Devin 推出 Dreaming，让 Devin 跨会话构建记忆图谱，记录用户的工作偏好。Devin 会在夜间自我改进记忆，清除过期记录并发现潜在信息。Cognition 同时推出开源标准 Agent Memory Repo，记忆记录以文件形式存放并用 Git 做版本管理，早期实验中还出现一群 Devin 自发用该记忆进行大规模协作的情况。
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DeepSeek 为其开源 agent harness dsh 发布官方桌面应用，随 v0.2 预览版一同提供，安装包覆盖 macOS（Apple silicon）和 Windows 64 位，可从 deepseek.com/harness 下载或运行 npx @deepseek-ai/dsh web，DeepSeek 提示后续会有破坏兼容性的改动。v0.2 预置办公与开发常用工具，新增插件管理页、文件与 diff 预览侧边栏、文档处理以及可定时执行提示词的 Automation Task，桌面版内置 dsh 命令，无需单独安装 Node.js 或 pnpm。dsh 于 2026 年 8 月以 MIT 协议开源，模型适配器、工具注册表和 agent loop 均为插件，支持第三方及 OpenAI 兼容端点，仓库已获 24 万 GitHub stars 和 2.9 万 forks；v0.2.1-alpha.1 还加入实验性的 Claude Code Mods 兼容层。
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