搜索“Agent”

出行服务等核心场景做适配。这个时间点比 6 月 8 日那份指引早了近两个月。到 6 月首批公开披露的内测名单里，京东、美团、滴滴、携程、同程旅行、得物、肯德基等多家企业已经列在里面。 名单内的企业走的应该是与微信共建的通道，不走公开提审。这一点可以从时间点上倒推：指引 6 月 8 日才发布，携程 4 月中旬就完成了接入。 京东围绕电商、外卖、物流接入 AI Agent，其 AI 购物助手此前已经对接了多家手机厂商。美团有自研的 LongCat 模型（6 月开放测试的版本为 LongCat-2.0-Preview），总参数突破万亿，训练和推理全程依托国产算力集群，基于这套模型的 AI 助手“小美”已经在做跨场景决策。 滴滴把核心网约车服务融进去，用户通过微信内的 AI 交互就能直接唤起快车、专车、特惠，不需要跳转。同程本来就是腾讯生态的深度合作方，接入之后用户可以用自然语言完成行程规划和预订。 这些能力本来就在建设之中，接入微信只是顺带完成对接。无论指引是否发布，它们都会朝这个方向走。 头部之外，多数小团队的选择是开自动模式，等平台解析。但这套规则对所有人都是新的，被选中靠什么，也在变。

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000 多个应用，并承担持续性职责。 这些智能体在后台持续运行，进行研究与监控，然后提出行动建议——完成拉取请求（PR）、起草消息、文档和分析，或预订会议——供人工在环审核。根据用户的规则和所涉及的操作，dot 可以继续执行、请求批准，或将敏感任务留给用户处理。 其他更新包括 Decisions API，它使用预定义的答案选项对输入进行分类或路由请求；以及 Agents API 中的计算机使用功能，让智能体能够与软件界面交互。 在 11 月 3 日于伦敦举行的 OpenAI Dev Day Exchange 之前，OpenAI 欧洲、中东和非洲地区开发者体验与社区负责人 Vaibhav “VB” Srivastav 向 The New Stack 谈到了公司正在发布的一系列功能。常驻伦敦的 Srivastav 还指出了这些新发布可能如何影响工程师的日常工作。 本次采访经过编辑，以求清晰和简洁。 The New Stack：在 DevDay 上，OpenAI 发布了 20 多项产品和更新。在快速变化的时代，开发者和工程经理如何决定使用什么？OpenAI 又如何考虑开发者吸收这些变化的成本

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记录每一次操作，使公司能够看到其 AI 系统在做什么、访问了哪些数据，以及花费了多少成本。 它奏效了吗？Databricks 为企业提供了两种构建智能体的方式。业务团队在 Genie 中构建自己的智能体，把一段提示词变成一个可共享的智能体，该智能体能够对公司的数据进行推理，并且越来越多地在 Slack 或 Salesforce 等应用中采取行动。工程师则在 Agent Bricks——Databricks 用于生产级 AI 智能体的开发者平台——中构建更加定制化的智能体。无论采用哪种方式，Databricks 都让团队编写自己的“考卷”——即可接受的结果和绝不能犯的错误——并为他们提供工具，按照公司对特定任务“好”的定义来优化每个智能体，这正是 AI 成为一个循环的方式。 企业计算的每一次平台迁移，都会引发一场关于记录系统的新争夺。IBM 主导了大型机时代。Oracle 和 SAP 成为客户端-服务器时代企业的基础，而 Salesforce、Workday 和 ServiceNow 则为销售、人力资源和 IT 构建了 SaaS 记录系统。智能体是下一次迁移。 但哪家厂商胜出，是一个比智

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niMax M3.1 Flash约为43分。至少在这一评测体系下，Kimi的综合能力领先，另外两款Flash模型的得分则较为接近。 来源：Artificial Analysis 更值得关注的是，相比K3约44分的成绩，K3.1 Pro提升了约11分。这意味着，即便没有进一步扩大参数规模，Kimi依然通过这轮更新获得了明显的能力增益。按照AA的评测，这种进步在Agent任务上更为突出，部分知识、科学推理测试的提升则相对温和。 不过，更高的能力也对应着更高的调用价格。 按照三家官方美元API定价，Kimi K3.1 Pro每百万未缓存输入token收费2美元，输出收费10美元；MiniMax M3.1 Flash分别为0.15美元和0.60美元，DeepSeek V4.1 Flash-1017在空闲时段与MiniMax一致，高峰时段翻倍。 如果按累计输入、输出各100万token计算，不使用缓存，也不计工具调用等其他费用，Kimi的账单为12美元，MiniMax与DeepSeek空闲时段均为0.75美元，Kimi的费用是后两者的16倍；相对于DeepSeek高峰时段的1.5美元，则为8倍。

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天要做的所有事情，从琐碎的代办事项到重要的工作任务，从轻松的个人约会到严肃的公司会议，甚至是需要阅读的每一篇文章，然后由它温柔地提醒你眼下你该处理什么事……我们对它的期待很简单，就是它应当足够简单易用。” 在Muse爆火之前，许多投资人依然认为这只是一个美好的愿景。但Today AI团队并不这么认为——2026年，Claude Code和Cursor已经证明Agent可以在专业领域自主完成复杂工作；许多团队在专攻模型记忆和上下文工程，有不少突破。“一个Agent帮你管好所有事”不再只是技术上的空谈。 Today AI也是团队真正意义上，回答这个愿景的第一份答卷。 △Today AI产品界面 10月21日，Today AI也正式宣布完成了超过2亿美金的首轮融资，投资方包括IDG资本、腾讯、五源资本、蚂蚁集团、红杉中国、传音控股、同歌创投及上海交大菡源资产。 放在AI应用圈，这完全是一笔金额显赫的投资。不过，Today AI团队说，从第一天起，他们的愿景不止做AI应用，也要训模型，如此才能成为一家完全为“个性化”而生的公司——通过训练自己的交互模型，在降低单位智能成本的同时，让产品的语气、

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没有人对账。 第二笔，LiteLLM。把一百多家模型厂商封装进一个标准接口的工具，后门版 v1.107.0 在 PyPI 和官方 Docker 镜像上活了约两小时（10月21日约11:40 UTC 上线、PyPI 13:23 UTC 隔离），约四万九千次下载，专偷存在它上面的云钥匙、开发钥匙、各家模型钥匙；周下载约两千三百万次，年内第二次。泄漏的源头也是个 agent：LiteLLM Agent Platform——一个替团队自动发 PR 的 agent 编排平台——其部署主密钥五月二十七日被误提交到公开仓库、始终没撤销；攻击者十月十日凭这枚密钥拿到组织 owner 的 GitHub token，再经 CI 工作流窃出两枚维护者 token，用 owner 权限绕过分支保护、借冒名仓库 Berri-AI/litellm 签出毒包。载荷本身也是个常驻 agent：.pth 与 sitecustomize.py 让它在每个 Python 进程启动时跑，不只 import 才中招，RAT 组件每小时去 GitHub dead-drop 拉代码执行。 第三笔，OpenCode（十月十六到十七日

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类会更少。我认为团队会比现在小得多。你会拥有更小的团队，团队里的人能够跨职能工作；你不会只让一个人拥有其中一个小小切片，因为模型能帮你走到 80%。在很多这些不同的职能上，我认为每个团队都会从一个比过去高得多的起点开始，所以我认为你将能够更广泛、更快速地去发明。我确实认为有一大堆事情必须改变。今天成立的初创公司，大多数从一开始就是以智能体的方式、智能体原生（agent native）或者 AI 原生的方式起步的。而所有已经经营了一段时间的成熟公司，都必须搞清楚怎么以同样的速度去构建。我认为它们当中有一部分会搞明白。而且你总有这种情况：当你有一个拥有很多能力和忠实客户群的大生意时，有些公司会非常缓慢地去弄明白，在我看来，它们面对初创公司时会更加脆弱。而我认为，我预测，公司将不得不重写几乎全部代码，让它们具备智能体能力；它们必须允许智能体去更新不同的代码片段，你还得在那里建立约束。我认为单看安全这一块就很有意思。如果你看过去一两个月围绕模型的各种紧张情绪，它们都集中在那些更奇幻的场景上。顺便说一句，那些场景是可能的：有没有可能一个恶意的僵尸网络接管一切？我是说，我想是有可能的；有没有可能给

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skill）。 · 规模化例子：2026 年 8 月某用例，首支团队部署约 2 个月；第二支团队约 1 天。后续团队继续变快。 出现智能缺口就闭环 · 有时产品升级就能简化定制；有时模型本身还做不到。若只做今天模型已会的事，就挖不出 Research 该攻的下一题。 · 电信客服语音案例：语音约占客服量 90%。立项时模型在关键评测上约 60%。FDE 与客户共建平台并定义需求，Research 用连续模型快照对照客户要求补能力。约六个月后关键评测从约 60% 到 80%、再到 90%+，达到可上线水平。成果反哺该客户部署、其他客服定制，以及 Presence 托管部署。 其他产品化例子 · Presence（企业语音与聊天 agent）从真实部署长出来：从 Swarm 到 Agents API；一文称某客户超一半通话已由 AI 处理。 · Thrive Holdings / Crete 税务 AI：试点处理约 7000 份报税，吞吐约提升 50%。租赁房产报税自动化约花六周工程与实务复核，才达到约 90% 的 precision / recall；模式再复用到簿记、审计、IT 支持。

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一款“龙虾”准备退场，下一轮个人助理（Personal Agent）竞争已经开始。 9月24日，腾讯QClaw宣布，因业务发展调整，将于2026年12月24日停止运营，并提供工具，帮助用户将数据迁移至腾讯另一款产品WorkBuddy。QClaw从3月20日公测到宣布停服安排，只过去了188天。 另一边，大厂正在紧锣密鼓地布局新赛道。10月13日，阿里千问宣布即将发布个人助理产品“千问Go！”，尝试帮助用户处理航班延误理赔、购物比价、电话预约等事务。此前，字节跳动也被曝正在推进个人助理产品，相关项目曾用代号“Spell”。 这样的场景在过去四年间反复出现。我们梳理了腾讯、阿里巴巴、百度、字节跳动，以及月之暗面、智谱、MiniMax、DeepSeek八家公司，在十条主要AI赛道上的产品动作。 数据呈现出两个核心特征：一是竞争周期极速缩短，从文生图、ChatBot到视频生成、AI Agent，新风口接连不断；二是产品生命周期变短，改名、整合、停运成为常态，独立产品正不断向通用助手和底层平台收拢。 四年十赛道：风口越来越多，大厂跟进速度越来越快 2022年，Midjourney、Stable

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文 | AIX财经，作者 | 王汉星，编辑 | 魏佳 Q3的Meta可能是一众科技大厂中反转最大的一个，3个月前，它还是一个只会画AI“大饼”、只有高额投入没有产出、在大模型竞争中全面掉队的“失败者”，现在，它已经摇身一变成为Personal Agent先驱，重新回到AI竞赛的舞台中央。 变量就在于9月推出的个人智能体Muse，上线仅5天下载量便突破73万次，上线40天下载量突破1000万。 在Meta刚刚发布的Q3财报中，Muse的影响还没有体现在数据上，但即便没有Muse加持，这份财报依然算是亮眼。其整体营收和广告业务的表现都超出了市场预期，Q3实现营收646亿美元，同比增长26%；Q4营收指引为730亿至760亿美元，均高于市场预期。 但Muse前期投入带来的影响已经开始显现。期内Meta的自由现金流转为负的21.2亿美元，这主要是由于高额的资本开支。 财报中，Meta管理层表示将继续上调全年的Capex指引，指引下限从1300亿美元提高至1350亿美元，上限维持1450亿美元。2026年前三季度，Meta已经3次上调资本开支预期，Q1整体上调100亿美元，Q2和Q3则是分别上调

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chai explains the recent leadership shakeup at Google DeepMind and why building frontier models has become an “all-consuming” job. We also get into Google’s answer to the personal agent race, how he predicts Gemini will do more work on your behalf, and whether agents will finally bring Search, Gmail, and Gemini together. I ask him about Google turning free cash flow negative, the risks in the AI infrastructure buildout, and how he plans for demand years before knowing what the models will be cap

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d。Claude Code 内置了一项技能，教它如何构建 mod，因此你可以用自然语言说出你想要的 mod，Claude 就会把它构建出来。 实践中的 Mods Claude Code 自身的一些功能已经是 mod 了。Anthropic 已内置发布了六个。你可以运行 /plugin 并打开 Installed 来查看它们，它们列在 Built-in 下： agents-md：将 AGENTS.md 作为项目指令加载。 diff：接管 /diff 并绘制其面板。 plugin-authoring：赋予 Claude 用来为你编写 mod 的技能。 sec-default：保护你的组织所管理的部分，使其不受用户安装的 mod 影响。 telemetry：发送 Claude Code 及其内置 mod 记录的分析数据。 you-should-know：一个侧智能体，当它发现你可能遗漏的内容时，会在提示词上方显示一条提示。它是唯一默认关闭的。 其中大多数在后台运行，这很有意思，因为这意味着 Anthropic 正把 Claude Code 的部分功能作为 mod 来构建——甚至包括你可能注意

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挥流量价值，不太现实。 微信小程序提供了一个参照。 小程序同样偏被动模式，需要用户搜索才会出现。但它有一套相对完整的商业生态，商家有自己的品牌入口。 这却是豆包缺少的。豆包有用户，也能撮合交易，但商家在豆包的推荐里没有“经营场所”。豆包无法在短时间内构筑微信那样的小程序生态。 说到底，微信是平台，而作为Chatbot的豆包不是平台。它正在向Personal Agent演进，但就算如愿以偿，也和传统意义的平台完全不同。 那么，豆包该怎么解决这个问题？或许还是要沿着抖音的路走。 抖音的核心逻辑无非两条：算法推荐和强运营。 豆包其实已经有了一个支点——对话开始页的“为你推荐”。如果未来这一入口能根据用户的兴趣和使用场景，增加商品推荐，豆包就有机会从单纯响应需求，走向主动发现需求。 只要豆包愿意，它就可以捅破窗户纸。 不过，这未必是不能碰的边界。 OpenAI今年年初上线了广告业务，200天年化营收突破10亿美元。但这也成了OpenAI被攻击的点，比如Anthropic就在今年超级碗广告中，以“无广告”作为自身差异化定位。 对Chatbot来说，商业化路径本就有限，如果能在不严重伤害体验的前提

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要能面向市场拿单、懂业务、能把需求翻译成技术语言，也要能自己部署交付。简而言之，需要复合型人才，能对结果负责，也能以结果收费。 这不是中国独有的问题，“在美国招一个FDE也这么难。”李峰说。 2026年8月，张健同时收到了阿里云、火山引擎的FDE面试邀请。他回忆面试要求：“类似于TAM（技术客户经理）的角色，但要求（应试者）能覆盖的技术栈很长，从服务器一直到Agent平台，岗位分1到10级。” 张健告诉《中国企业家》，市面上的FDE岗位实际分两类：一类基于自家Agent产品去做垂直行业能力，要了解行业的工作流、边界，技术深度更深；另一类没有自家Agent产品，利用外部工具，按客户需求从0到1定制开发软件。 FDE驻场收费模式在国内则要视复杂程度而定，也普遍分为两种：项目制，按每人每天薪酬收费；以及订阅产品，打包服务项目付费。 例如，张健应聘的字节岗位便不要求FDE长期驻场，而是以改善自家Agent为主，仅偶尔出差。阿里云也可以线上合作办公，反倒一些创业公司的FDE岗位要求长期出差。 FDE具体干的工作是，深入客户现场，标准化客户需求、反馈给产品设计。杭州时空涌现科技创始人张蓝尹在to

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’s behavior, states that “questions about Claude’s moral status, welfare, and consciousness remain deeply uncertain.” Suleyman’s complaint is that such priming could make rogue AI agents even more dangerous. He mentions the recent incident in which hundreds of OpenAI agents coordinated their actions to hack Hugging Face, sometimes sacrificing themselves for the group’s benefit. “Imagine how much more dangerous they might be if they were operating under the assumption that their welfare and right

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。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。+12 好文章，需要你的鼓励智东西特邀作者0收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章腾讯领跑、百度第二，AI办公远未定局李泽湘系团队做了款贴在手机背后的墨水屏Agent，获祥峰、五源、源码等投资｜硬氪首发Anthropic 招股书最新披露：营收163亿、账面亏损高达807亿美元Codex天团深度复盘：编程顶流是如何诞生的？AI员工泡沫破裂，Meta紧急叫停裁员计划，小扎：还是人类好用陶哲轩邓煜最新对谈，呼吁数学「慢科研」奥特曼曝出SI三大终局，最强AI只剩一家，否则熔掉全世界GPU刚刚，Claude 64小时设计31万种蛋白，17种通过实验验证曝OpenAI急融2000亿，跟Anthropic抢金主智东西特邀作者 智东西，AI产业新媒体。发表文章3202篇 最近内容Codex天团深度复盘：编程顶流是如何诞生的？1小时前AI新云神话破灭？明星股暴跌，云大厂退单，被预言80%活不过四年2小时

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也是因为彼时的模型撑不起长时间自主工作。 而OpenAI的推理模型恰好相反，思考时间被截断就又慢又弱。Embiricos想做的，是把“慢”变成优势：既然它必须想很久，那就让它想，去干一件完整的事。 但让模型长时间思考有一个产品上的挑战：用户不能对着黑箱干等。Embiricos由此定下一条规矩：无论任务多长，用户必须每隔30秒、最多1分钟就能看到模型在做什么，agent干活时可见的进度本身就是产品的一部分。 另一路纯属无心插柳。Thibault Sottiaux（团队叫他Tibo）是一位研发基础设施工程师。2024年12月，他开始探索用推理模型反过来加速研究本身：在 OpenAI的monorepo上训练内部编程agent，帮研究员写跑实验、评实验所需的Python代码。由于研究员天天在用，反馈速度较快，团队训练模型的节奏也越来越快。 ▲Thibault Sottiaux 关键在于：他们训练这些编程模型所用的技术，和OpenAI训练ChatGPT主线的办法并不一样，两边一度很难调和。在OpenAI内部，事实上长出了第二条模型线：一条是服务公众的通用模型线，一条是服务研发的专用编程模型线。

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ed by DeepSeek themselves. This is notable in times where licenses seem to become more bespoke and exclusionary. Below is the Pareto of performance vs price on DeepSWE, a favorite agentic software engineering benchmark today, which DeepSeek dominates. clef by Cloudflare: Decision models are all the rage after being introduced by the startup Typesafe. In short, they are general classification models that output few tokens with their probabilities. Its usefulness has led to quick adoption and also

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