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变为一个协作式科学工作台，使计算化学家和实验台化学家都能完全访问本地工具。 这些技能还创造了一种分工：底层语言模型负责工作流编排、数据库导航和科学推理，而确定性化学工具负责执行分子计算。这些技能以 RDKit为基础——这是由全球贡献者社区历经二十年开发的基础开源化学信息学工具包——并结合与 ChEMBL 和 PubChem精选资源的连接器，将领域最佳实践直接编码到智能体的工作流中。 刚性化柔性分子 在这次技术演示中，我们重点介绍一种提高药物效力的经典药物化学技术：刚性化。 药物分子可能很复杂，通常通过可旋转键连接多个子结构。这些键使分子能够扭转成许多三维形状（构象），使其在溶液中变得“柔性”。然而，为了与其靶点结合，柔性分子必须锁定为单一活性形状。失去这种运动自由度会带来熵惩罚，从而削弱结合亲和力并降低效力。 为了解决这个问题，药物化学家通常通过添加新键来刚性化分子。由单个可旋转键连接的两个子结构可以扭转成许多构象，但添加第二个键将它们连接在一起会急剧限制它们在三维空间中的运动方式。通过将那个键放在正确的位置，化学家可以将分子锁定为结合其靶点所需的确切形状。这种策略通常被称为“提前支付

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Messages API 新增功能：只需发送一次对话，此后每轮 API 仅接收新增内容。 消息线程（message threads）现已在 Claude Platform 上开放公测。借助消息线程，智能体无需在每一轮重新发送完整的对话历史，从而降低长时间运行会话的延迟。 消息线程的工作原理 一个编码智能体在一次会话中可能发起数百次请求，而每次请求都会重新发送此前所有的消息和工具结果。一旦对话达到数十万 token，重新发送全部内容会在 Claude 开始响应之前增加耗时。借助消息线程，智能体只发送自上一轮以来的新增内容，从而缩短首 token 时间（TTFT）。 由于大多数 Claude Code 用户已默认开启消息线程，500k 至 1M token 的请求中位 TTFT 下降约 35%。 要使用消息线程，请在 Messages API 请求中添加 thread 参数。首次请求包含完整对话并开启一个线程。此后的每次请求只包含新消息和上一响应的 ID。在轮次之间，我们会将每个线程保存在内存中，并在内存中加密，不写入磁盘。线程在最后一次请求后 5 分钟过期，随后你的客户端会重新发送完整对

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理。在 VS Code 1.144 及更高版本中启用设置“chat.automations.cloud.enabled”后，可从 Agents 窗口的“Automations”标签页创建和管理。 Agentic Workflows 正式提供，将定义与代码一起管理 GitHub Agentic Workflows 是一个在 GitHub Actions 内运行编码代理的开源项目，经过 6 月的公开预览后正式提供。用自然语言的 Markdown 定义想要自动化的处理，它就会转换为标准的 Actions 用 YAML，并可在现有的运行器组和策略下执行。可用于整理 Issue、分析 CI 失败、更新文档、创建测试等。 Copilot Automations 在 GitHub 上仓库的“Agents”标签页等处创建和管理。其设置不作为仓库内的文件提交到 Git，而是与代码分开保存。另一方面，Agentic Workflows 会同时提交 Markdown 定义和生成的 .lock.yml，因此自动化定义本身可以与代码在同一历史中管理，并可通过 PR 确认更改。 GitHub 列举了公开预览之后的

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time、Agent、Workflow 等），减少「同一词各说各话」被模型放大后的混乱。 2026 年调研结果 · 投入成共识：已开发完成或开发中合计约 46%（去年约 36%）；真正部署到生产约 18%；持续迭代更低。 形态共存：单 Agent 约 40%、多 Agent 约 42%、以 HITL 为主要架构约 15%——自主度是可调参数，不是新旧替代。 编码最先规模化：采购 Coding 工具约 57%，通用 Agent 框架约 78%，近四成两者并用；市场碎片化，可迁移工程抽象比押单一厂商更稳。 构建后难点：上下文/记忆需求约 90%；多模型路由与成本治理约 63%；评估上人工抽查约 55%，基于轨迹自动评估不足约 8%。 成功率：达 90% 以上约一成；约 16% 根本没量化过成功率。有评估体系的团队，高成功率比例明显高于无评估者（文中对比）。 MCP：关注或落地合计约 37%，企业内私有部署仅约 9%；缺的是注册中心、身份鉴权、版本灰度、审计与网关，不是「懂不懂协议」。 成熟度 L1–L4：辅助生成 → 受控自动化 → Agentic Execution → Managed

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首帧与文本指令即可启动渲染，支持480p与720p两种分辨率。实测数据显示，50亿参数版本的EdenLive，仅靠单张消费级RTX 5090显卡就能实现720p分辨率下24帧/秒以上的实时生成。产品配备两种运行模式：实时流模式以分块流媒体形式输出，适配交互式场景；离线模式可一次性处理完整参考序列，更适合现有视频、动画的重渲染需求。 落地应用覆盖多个领域。搭配编码代理可接入游戏开发的实时预览流程；创作者可基于相同的场景布局、动作与镜头路径，快速探索不同的视觉风格，支持实时替换角色、调整整体画面调性；在具身AI领域，它能将真人操作视频转换为机器人第一视角画面，弥合人类演示与机器人学习之间的断层。 目前EdenLive已正式开源，开放内容包括50亿与140亿参数的模型权重、实时视频生成代码、可实现文本转简易游戏的EdenGolem v0.1技能，以及完整的提示词到游戏前端工具链。代码以Apache 2.0协议在GitHub发布，模型权重可在Hugging Face平台获取。 Tripo AI首席科学家曹彦培博士表示，Project Eden将世界运行拆分为持续演化的世界状态、状态到视觉的交互

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片并调整风格。工作流上，关键帧缓动选项更多；片段可以从主故事线断开，放到时间线任意位置；转录语言再增加 23 种。 Motion 也内置 MotionVFX 相关插件（电影感调色、三维相机跟踪、一键选区等），支持按文字生成和修改图片、与 Pixelmator 来回传图、更细的关键帧缓动，以及新的 Displacement 滤镜。Compressor 开始支持编码 iPhone 18 Pro 和 iPhone Duo 拍下的电影效果模式视频。 图像 Pixelmator Pro 新增 Generate Fill：在画面上圈出一块，或用自由选区、快速选区、磁性选区等工具，再用自然语言说明想怎么改。生成结果会尽量贴近周围的光线、透视和纹理；内置超分辨率，放大后仍尽量保持清晰。生成内容可以并进现有图层，也可以作为新图层插入，并带智能蒙版，方便继续微调。 音乐 Logic Pro 界面改用 Liquid Glass。Mac 上新增智能助手（测试版，苹果自研模型与第三方模型一起用）：可以从一句话开始写歌、搭人声轨，或继续打磨当前工程。浏览器重做，把 loop、乐器、效果等集中到一处；设备端的 mu

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档中模糊的部分。 批判性评审：多个Goldfish寻找例外情况、不易察觉的依赖关系、逻辑漏洞。收到指摘的Elephant修正设计。 确认是否可以进入实现：确认文件路径、数据结构、函数参数和返回值等实现所需的信息是否齐全、是否仍有模糊之处。 工作流指南展示了这样的流程：用户针对Goldfish的指摘选择要处理的项目，并让其他人也评审设计。在用户批准设计后，委托编码代理进行实现。 各技能可根据需要单独使用。指南指出，对于规模小且方针明确的缺陷修复，不必走完一整套设计流程。 10月27日发布首个带标签版本v0.1.0 10月27日，发布了首个带标签版本v0.1.0。收录的技能共7个，除官方博客介绍的3个外，还包括以下4个。 egm-review-loop：管理多个Goldfish进行文档评审以及收到指摘后修正、再评审的流程。在反映修正或进入下一次评审时，会插入用户确认环节。 egm-resolve：由Elephant研究Goldfish的指摘，给出修正方案或反驳依据。将用户批准的修正反映到文档中。 egm-bootstrap：调查现有代码，创建或更新各目录的README。将各部分的作用、接口

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ng、跟踪和调色的工具。时间线中的图像可在 Pixelmator Pro 中编辑，修改结果会回到项目中。此外还增加了更多关键帧缓动选项，转录功能支持另外 23 种苹果未具体说明的语言。剪辑可从主情节中分离，并自由放置在时间线上。动画软件 Motion 获得 MotionVFX 插件，例如用于调色和 3D 摄像机跟踪，以及图像生成工具；Compressor 可编码 iPhone 18 Pro 和 iPhone Duo 的电影模式视频。Pixelmator Pro 通过“Generate Fill”学会根据 AI 提示补充选定的图像区域。据苹果称，该功能会考虑光照、透视和纹理，使结果无缝融入图像。 Mac 版 Final Cut Pro 现已直接集成 MotionVFX 的内容。其中包括模板、图形、标题和转场。 （图片：苹果） Final Cut Pro 的 Content Hub 今后除照片和背景外，还将包含精选的库存视频；苹果还宣布为 Keynote、Pages 和 Numbers 推出新的高级主题和模板。 广告后继续阅读 MCP 与隐私：许多细节缺失 通过 Model Context

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机制。一个Trail可以汇总工作目的、代码变更、智能体会话、评审结果，还能处理同一工作涉及的多个仓库的变更。评审用智能体是可选的，也可以由人工确认差异并批准、合并。 启用评审用智能体后，以向Trail的push为契机，可以自动评估代码质量和安全性等。该评估会根据AI模型的使用量收费。评估项目可以自定义，结果会显示分数、理由和具体指摘。开发者可以将这些指摘交给编码智能体，反复进行修正和重新评审。画面上会并列显示本次和过去5次的评估结果，开发者可以结合评估趋势和未解决的指摘来判断是否合并。在管理合并条件的Gates功能中，可以将指摘解决、人工批准、CI成功等设置为条件。 CI集成支持Buildkite和Depot，并以公开预览形式提供。这两项服务也提供了转换和迁移现有GitHub Actions工作流的机制。向设置了集成的仓库push后，CI服务会执行构建和测试，并将结果返回给Trail。使用CI时，适用各CI服务的计费体系。 利用以往会话信息的Continuous Memory 在Continuous Memory中，新会话的AI智能体可以检索和参考以往会话中选择实现方式的理由以及尝试过

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该模型特性的适配区分开来。跨模型工作能确保最强的改进具有泛化能力，并在启发这些改进的模型之外依然成立。 这就是我们内部 Agent Factory 背后的理念。智能体会研究基准测试中的失败案例，以及用户在实际会话中遇到的摩擦，提出改动建议，并在其影响的每一个模型家族上逐一测试。我们的工程师审查证据，并决定哪些改动上线。 最终成果是市场上最高效、面向企业就绪的编码智能体，针对每一种前沿模型进行了调优，无论其权重是开放还是闭源。 本文余下部分将介绍正面对比结果、框架背后的设计原则、我们如何构建内部 Agent Factory，以及带来最大影响的核心改动。 市场上最高效的框架 在相同任务、相同模型下，Droid 的得分更高、成本更低，优于我们测试过的所有其他框架。 图 1 Terminal-Bench 4GPT-6.1 Sol 未展示 Cursor：它无法访问 OpenAI 模型。Opus 5.5 Terminal-Bench 4。使用 GPT-6.1 Sol 时，Droid 的得分比 Codex 高 3.5 分，成本低 12%；比 OpenCode 和 Devin 高 6.6 至 12.6

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的工作流和技能。https://t.co/vREt7i8m2M——RonnyHe（@Ronny MiniMax）2026 年 10 月 28 日 什么是 MiniMax MCode Stack？ MCode Stack 是 MiniMax 的 MiniMax Code 团队开源的 Agent 技能仓库。MiniMax Code 是 MiniMax 的开源终端编码 Agent，同样采用 MIT 许可证。该技术栈不包含任何 MiniMax Code 源代码，只包含工作流、技能和清单。 TEXTTABLELAYOUT你的 PDF 解析器真的解析正确了吗？omni parse bench · 对文本、表格和布局评分 · 开源在 GitHub 上加星→赞助 该仓库与一个名为 MCode Engineering Notes 的专栏配套。每篇笔记解释一个理念，仓库则让该理念可运行。已发布的笔记涵盖子 Agent、工具上下文、压缩与记忆的对比以及长 bash 命令。一篇关于每轮上下文税的笔记标记为即将发布。 Ronny 的技术栈里有哪些技能？ MiniMax 的技术栈包含 15 个技能，按工作日中的时

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