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真实世界的结果已经出炉：@OpenAI 的 GPT-6.1 Terra (Max) 刚刚在 Code Arena: WebDev 中以 1671 分位列第 14，交出了帕累托级别的成绩！ 这比 GPT-5.6 Terra 高出 151 分，后者目前排在第 56 位。GPT-6.1 Terra 的每任务中位成本为 $0.40，比 GPT-5.6 Terra（每任务 $0.56）低 28%，重塑了帕累托前沿。 与同家族的其他模型相比，GPT-6.1 Terra (Max) 的效率极高： - 比第 4 名 GPT-6.1 Sol（1752 分）低 81 分，每任务中位成本却低 75%。 - 仅比第 11 名 GPT-6 Sol（1677 分）低 6 分，每任务中位成本低 76%。 祝贺 @OpenAI 团队发布这一版本！

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关，而非直接发送给 OpenAI、Anthropic 或 Google 等供应商，网关则按照运营方设定的规则转发这些请求。指南将这一类别视为对“散乱局面”的回应，开篇引用了 2026 年 9 月 Reddit 的 r/LLMDevs 版块上的一篇帖子，其中一位工程师描述了自己的工作场所：每个人都各自持有 Claude、OpenAI、AWS Bedrock 及其他推理供应商的密钥。 指南的对比表区分了四种网关类型。API 网关位于后端服务之前，决定客户端是否通过鉴权以及是否在其速率限制之内。LLM 网关位于模型供应商之前，决定哪个模型接收请求、由谁付费以及请求是否成功返回。MCP 网关决定智能体是否可以携带给定参数调用某个工具。指南用“AI 网关”来指代那些捆绑了上述部分角色组合的厂商产品。 六步请求生命周期 指南通过追踪一个请求从应用程序到模型再返回的过程来解释其机制。首先，应用程序向网关的端点发送聊天请求，通常采用 OpenAI 兼容格式。网关验证凭证，通常是发放给团队或产品的虚拟密钥，并且在接入输入护栏时，可以扫描提示词中是否含有敏感数据或试图覆盖模型指令的企图。如果启用了缓存，符

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model 进行定制），帮助编码智能体将这些步骤组装成一个工作流。 前提条件 你需要： Python 3.11 至 3.13、uv、Git、Docker、NVIDIA Container Toolkit，以及访问 Nemotron 仓库. 一台 NVIDIA DGX Station GB300 或一台 NVIDIA DGX Spark。不过，此工作流也可适配其他 NVIDIA GPU 系统。 跟着仓库操作 运行以下命令在本地安装 Nemotron 仓库：为正确遵循本教程，我们将使用位于此处的名为 的文件夹：第 1 步：定义目标行为并冻结一个留出集 在生成训练数据之前，先定义什么样的回答才算好回答。这些要求同时指导数据生成和审核。维度示例要求受众——我们在和谁对话？技术水平各异的法国成年人任务——它应该做什么？回答关于身份证明文件的问题. 运行以下命令在本地安装 Nemotron 仓库： git clone https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron.git cd Nemotron git checkout v0.2.0 uv sync --extra

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Slack 体验上，而不是底层管道上。 关键成果 Content Studio 已在全公司范围内交付了 3,000 多个素材，其中包括 80 多份幻灯片。其中一份幻灯片甚至被用在了我们观看量最高的自然流量 YouTube 视频中。 在 X 上，带有其作品的帖子获得了约 450 万次浏览。 在 LangChain 账号上，带有其视觉素材的帖子获得的点赞数约为其他帖子的 2 倍，收藏数约为 3.7 倍。 如今四分之三的请求来自营销部门之外，75% 的用户是每周都会回访的重复访客。 现在单次请求的模型成本中位数约为 50 美分，低于 9 月中旬的约 8 美元。迁移到 Managed Deep Agents 后，我们自己的代码减少了约 80%。 Managed Deep Agents. AI 真的擅长设计吗？ 在深入构建过程之前，我们先来讨论这个世纪之争：AI 真的能做出好的设计吗？ 这个模型在执行方面已经表现出色，能够编写 HTML 和 CSS、图表规格以及动画时间线。然而，它并不了解我们的上下文，因此会沿用熟悉的模式，也就是 Anthropic 称之为“分布收敛”结果可能看起来很精致，却

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ence Index v5 新的第一名，在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上仅次于 Claude Opus 5.5 排名第二 Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上得分 59，得益于其在复杂推理、知识和科学任务上的领先表现。它在编程和知识工作方面也有大幅提升，尤其是与其他 Gemini 模型相比，但它并未在所有这些领域都处于领先地位。 与 Gemini 4 Argon 发布时一样，Gemini 4 Carbon 正逐步向部分用户推出，尚未公开可用。谷歌提供 50% 的发布折扣，但未确认结束日期。我们所有的图表和数据均采用 Gemini 4 Carbon 和 Argon 的标准定价。 Gemini 4 Carbon 高推理模式的关键结果： ➤ Gemini 4 Carbon 在 Intelligence Index v5 上领先，在 9 项 Index 评测中的 4 项获得第一名：HLE-Diamond、Terminal-Bench-Science、AA-Omniscience、Automatio

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写一份 JSON Schema，并在每个网站上使用它。对于静态页面，抓取干净的页面文本（Markdown），让 LLM 填充该 schema。仅在需要登录、点击或 JavaScript 流程的页面上使用浏览器智能体。用该 schema 校验每条记录，对校验失败的记录进行重试或标记，并将源 URL 与每条记录一起存储。 我们开发了 Browser Use。关于其他工具的事实来自它们各自的文档和定价页面，核查于 2026 年 10 月 26 日，并在使用处附有链接。 可靠性清单 Schema： 必填字段及其类型，以及在取值固定处使用枚举。用 JSON Schema 编写，或从 Pydantic 或 Zod 模型生成。 受约束的输出： 开启模型的结构化输出。OpenAI 的模型会让响应 遵循你的 JSON Schema；Anthropic 的模型 保证字段类型和必填字段. 在代码中校验： 用以下工具解析每条记录 Pydantic 或 Zod。有效的 JSON 并不等同于正确的数据。 空值，而不是猜测：让缺失字段可为空但仍为必填，并告诉模型当页面未显示该值时返回 。证据：在每条记录上保留 ，并

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，约 4,000 token 的工具与指令前缀在首次请求时写入了 4,120 个 token，并在后续请求中读取了这 4,120 个 token。这个 task （或用户请求）出现在缓存边界之后，因此这不会触发对缓存的写入。 请记住，提示词缓存仅在传入完全相同的文本时才有效。请确保智能体的指令和工具列表每次都以相同方式序列化。模型上下文协议（MCP）服务器及其他形式的工具交付方式需要建立索引，以确保它们保持一致。请将任何会变化的内容（例如日期、用户名或请求 ID）放在已缓存的指令之后。 会在你的应用程序中保留对话历史。这不会禁用缓存。当下一轮继续同一任务时，这很有用。不同的任务无法通过旧任务匹配前缀，而隐式写入也不一定会仅为工具和指令单独创建一个条目。当你需要让这个较短的共享前缀可跨任务复用时，请在那里使用显式标记。当智能体既需要共享起点又需要不断增长的历史记录时，请同时使用两者。从标记的 store=False 会在你的应用程序中保留对话历史。这不会禁用缓存。 def ask with implicit cache(history): return client.responses.

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所有文章 要让编码智能体在你真实登录的 Chrome 中工作，可以安装一个浏览器扩展，把标签页交给它，或者打开 Chrome 的远程调试开关，让工具连接到你已经打开的 Chrome。在付费 Claude 套餐下使用 Claude Code 时， Claude in Chrome (claude --chrome）是最短的路径；下面的列表为其他所有智能体和登录方式给出了选择。 我们开发 Browser Use 和 Browser Harness。关于其他工具的一切信息都来自它们自己的文档和 README，核查于 2026 年 10 月 25 日，并在使用处附上链接。 哪一个适合你的智能体 Claude Code： 如果你使用 Pro、Max、Team 或 Enterprise 套餐登录，就用 Claude in Chrome。使用 API 密钥、Bedrock 或其他提供商时它不可用，因此请使用 Browser Harness、Playwright MCP 的扩展模式或 Chrome DevTools MCP。 Codex： 在 ChatGPT 桌面应用中使用 OpenAI 的浏览器扩展

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何构建一个公司级执行框架？ 我们在 LangChain 的营销、销售和工程团队都构建了内部智能体，它们彻底改变了这些团队的工作方式。要把它们做对并不容易。我们花了大量时间解决多用户执行框架带来的问题，最终每个团队都归结到相同的核心原语： ‍它存在于人们已经工作的地方（对我们来说是 Slack） 它知道是谁在提问，并对某些服务以该人的身份代为行事（OBO），对其他服务则使用自己的身份 它有记忆，作用域可以是全局和/或用户级别 代码在沙箱中运行，并且可以向需要认证的服务发起请求 其运行中有很大比例是定时触发的，而不是由某人显式调用（环境智能体！！） 感谢 @caspar br 对本文的帮助 LangChain 内部智能体 为便于讨论，先简要概述我们在 LangChain 的三个主要智能体： GTM Agent: 一个主动、始终在线的智能体，协助 GTM 活动。监控并回复邮件、处理新的合格线索、发送每日简报、回答关于客户账户的问题、执行外呼动作 OpenSWE: 我们的工程智能体，可以处理并起草 PR，还会对所有 PR 运行代码审查 Content Studio: 我们的营销智能体，可以按照

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来，再为这些内容建立索引。模型练习浏览和搜索时，使用的是这批准备好的资源。 这就是它所说的「离线世界」。「假」的是连接方式，网页内容可以来自真实世界。OpenAI 表示，其所有前沿模型的强化学习训练都采用这种离线交互。 模型在任务中还可以使用浏览器、执行代码、操作电脑。哪些工具、文件和服务能用，由任务的授权范围决定。允许协作的 Agent 可以共享指定资源，其他资源则要隔开。 比如模型写好一段程序，运行时就可能读取文件、启动其他程序，或者向某个网址发请求。 OpenAI 的 Linux 方案是把受限容器放进轻量虚拟机。容器先收窄程序能接触的文件和进程。例如，任务只需要处理一组文件，就可以只向程序开放获准使用的目录。 虚拟机有自己的操作系统内核，处理里面的程序对文件、内存和设备的请求。负责管理虚拟机的软件 Hypervisor，再将它与实体服务器的系统隔开。程序绕过容器限制，并不意味着已经获得实体服务器的控制权。 实体服务器外围，防火墙和安全组约束连接，身份与权限管理决定谁能访问哪些云服务。这层防线要应付的情况是：即使模型拿到了服务器的控制权，也不能任意连接外网，或转去访问其他内部系统。

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Pro (Max) 将成为 Agent Arena 中新的第 1 名开源模型，超越 DeepSeek-v4.1-Flash！开放权重即将发布，敬请期待。 Kimi K3.1 Pro (Max) 相比 Kimi K3 (Max) 提升了 +6 个百分点，从 +1.6%（第 25 名 - 第 11 名）。而在 Agent Arena 中每任务中位成本为 $1.03，Kimi K3.1 Pro 比其上一版本低 13%。请见其在帖子中紧邻帕累托前沿的位置。 在 Agent Arena 各分类中，Kimi K3.1 Pro (Max) 在 Work 中排名第 8，在 Code 中排名第 9，在 Chat 中排名第 10。 按信号来看，它在 Praise vs. Complaint（用户反应中的隐含情感）中表现最强，以 +19% 位列第 8。在其他信号中，它的排名为： - Steerability 第 11（+8.3%） - Bash Reliability 第 15（+8.3%） - Confirmed Success 第 26（+2%） 热烈祝贺 @Kimi Moonshot 团队发布此版本！

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一起编程！ LLM、推理模型和智能体如何关联并契合在一起 作为一个小旁注，也因为我经常被问到推理模型与当今AI智能体的关系，这里在开始视频之前先简短说明一下。 推理模型本质上是传统LLM的升级版，即通过带可验证奖励的强化学习（以及可选的推理扩展技术）增加更多后训练，使其更有能力解决更具挑战性的问题。传统上，推理模型是为数学和代码开发的，但这些能力也可以泛化到其他问题领域。 推理模型随后作为智能体框架内部的引擎发挥作用，而智能体框架是围绕LLM/推理模型的软件或工具框架，用于解决更具挑战性的问题（更大的编程任务、旅行预订以及各种其他个人助理任务）。该框架的任务是进行复杂的上下文管理，并让LLM能够访问工具。 图1：传统LLM、推理模型和智能体框架的引擎类比。图来自我的《编程智能体的组成部分》一文。 在上图描绘的类比中，模型是引擎，而智能体框架增加了机械装置，使我们能够将其用于各种用途（作为简单聊天机器人界面的升级）。智能体可以使用传统LLM或推理模型，但推理模型是更典型的选择，因为它们能力更强。（如上所述，大多数当前世代的LLM都是带有可变推理努力设置的推理模型。） 所以，底线是，推理模

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DeepSeek V4.1 Flash 1017 是 Artificial Analysis Cyber Index 上新的排名第一的开放可用模型。其他专有模型可能提供更好的网络防御性能，但访问受限。 @deepseek ai 最近发布了 DeepSeek V4.1 Flash 1017，这是对其旗舰开放权重模型 DeepSeek V4.1 Flash 的更新。DeepSeek V4.1 Flash 1017 在 Artificial Analysis Cyber Index 上得分为 57%，是网络防御能力方面排名第一的开放可用模型。 Artificial Analysis Cyber Index 衡量智能体网络防御任务上的能力，由三项基准组成：CWE-Bench-AA、DeepsecBench-AA 和 CyberGym-E2E-AA。该 Cyber Index 主要通过模型公开可访问的 API 对其进行评估，反映开发者可用的网络能力。 许多模型，尤其是来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的专有模型，可能具有更强的防御性网络能力，但会遇到安全拒绝，从而降低其总

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期望的方式运行PyTorch——eager模式，配合torch.compile和标准API。 SemiAnalysis工程团队过去几周一直在试用Trainium3机架，发现体验很棒——我们很喜欢它整体的发展方向。需要说明的是，它还不完美，我们自己也遇到了几个bug。它远未达到CUDA生态的成熟度，但方向是对的。他们的团队借助智能体编码正在快速推进。 此外，与其他加速器公司不同——我们曾不得不费尽周折才能让他们的工程师获得一个还算稳定的CI集群——Trainium最多分配80,000个物理核心用于自动化质量控制。 在本文中，我们将介绍我们在Trainium3 TorchTitan和TorchNeuron技术栈上的体验，以及我们对Trainium的Neuron Explorer剖析器的体验——它远优于Nvidia和AMD的剖析器。我们制作了一系列演示，展示Trainium的剖析器如何做到“GPU Impossible”。 AWS副总裁Nafea Bshara在Trainium剖析器中展示Trainium的细粒度剖析器。来源：SemiAnalysis 在即将发表的一篇文章中，我们将深入探讨编

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在恰当时机触发的技能和工具描述，以及对上下文窗口、记忆和笔记的审慎处理。本文将在后续章节深入探讨迁移和设计方面的考量。 应由一个核心团队负责端到端质量和系统提示词，在每一项新工具和评估上线前对其进行审核。保持这个核心团队规模较小，有助于快速迭代，并降低大型组织内的协调成本。 如果走多智能体路线，就从能起作用的最简单模式开始（生成器-验证器、编排器-子智能体或其他模式）。通过按上下文划分来有效分解边界：给每个子智能体分配一项几乎不需要系统其余部分参与的工作，并让它交回一个紧凑的结果（合适的候选包括独立的研究路径、接口清晰的独立组件，或黑盒验证）。当按问题类型拆分智能体时，它们会陷入“传话游戏”，信息来回传递，每次交接都会降低保真度。 如何把子智能体折叠进主智能体循环 许多团队已经在生产环境中拥有一个编排器和一组专家智能体。以下是我们建议逐步采用的一种单一循环设计： 一个模型和一个上下文窗口运行一个开放式工具循环，并在 harness 中设置限制（轮次和成本预算、写入闸门）。 每一轮，模型发出一批工具调用。harness 并行运行它们，并把原始结果返回给同一个模型，由它决定下一步：再发一批

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，还是又一个运营风险来源。” 一个生产级智能体需要负责人、边界、遥测、故障策略、升级路径，以及明确区分系统可以自动化什么、什么需要人工介入。 生产级智能体不应拥有一条从推理直达行动的路径。每一次工具调用都应经过明确的控制、保持可观测，并有一条通往人工介入的既定路径。 以下是一种构建这些控制的实用方法。 第1步：把智能体当作生产服务来对待 智能体应当拥有与任何其他生产服务相同的运营身份。 首先定义它的归属元数据。 Python from pydantic import BaseModel class AgentService(BaseModel): name: str owner team: str service tier: str escalation channel: str agent service = AgentService( name="incident-command-agent", owner team="platform-engineering", service tier="critical", escalation channel=" platform-onca

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。该结果在真实资金下是否依然成立，仍是一个悬而未决的问题。 用 System One 做出更快的决策 对于这项任务，我们需要一组固定答案的概率。生成书面回复增加了我们可以跳过的工作。 Fireworks 的 System One API 直接读取选项概率，而不生成答案文本。它还将关于共享上下文的多个问题打包到一个请求中。每个问题都可以使用该上下文，而无需关注其他问题分支，因此我们可以复用上下文，同时保持各项决策相互独立。 在一项单独的合成基准测试中，使用相同的适配器和单块 B200 GPU，System One 的服务器处理中位速度比标准 BF16 聊天补全快 2-3 倍。在每次请求 16-32 个问题时，它每秒做出的决策数最多高出 3.6 倍。 精度和运行时间有所不同，因此这些结果比较的是完整的服务栈。该基准测试与和 Jev 的 Kalshi 对比是分开的。 该 cookbook 包含通过 /inference/v1/systemone 服务训练后模型的说明。 你会训练 Muse Glimmer 做什么？ 你不需要有交易方面的雄心也能尝试这个。你的第一个实验可以从一个你已经纠正过太多

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阻力足够大，两半的贴合也足够牢固，你真的需要双手才能舒适地打开它。 当我第一次开箱 iPhone Duo 时，我本能地想小心翼翼地呵护它。我担心弄坏什么东西。反复折叠和展开一部 iPhone 是一种奇怪的感觉。这并不是因为它感觉不结实；只是这违背了近二十年来我们使用 iPhone 的方式。 但大约一天后，我就……不再去想铰链了——我这是褒义。我已经像对待任何其他 iPhone 一样对待它了。 铰链还能让 iPhone Duo 在多个角度保持稳定，实现“坐姿”和“帐篷”两种形态。这让你可以把 iPhone Duo 支在桌上观看视频、进行 FaceTime 通话或使用待机显示，而无需单独的支架或配件。iPhone Duo 配备了完全重新设计的待机显示体验，无需插电即可使用。我很喜欢在咖啡店把它支在我的 MacBook 旁边。 苹果为 iPhone Duo 的边框采用 5 级钛金属，并配有抛光镜面处理。iPhone Duo 有夜空色和星光白两种颜色。我的评测机是夜空色，一种深蓝色，苹果几年前大概会称之为午夜色。它没什么特别令人兴奋的，但在不同光线下会在深蓝色和黑色之间变化。 iPhone D

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机打不开，喇叭是个哑巴。也就是说，你既不能拿它打电话、发微信，也不能拍照、听歌。 另外，因为苹果系统的Metal图形接口还没跟高通的Adreno GPU彻底打通，现在的画面全靠CPU硬算。但CPU都干了GPU的活了，你能指望它能有多好的表现？ 最终就是好好的高刷手机，日常用起来卡顿感非常明显。项目作者还说，开机之后等苹果logo消失，他就等了4分钟。 更别说其他小毛病了。电池服务目前是写死的，右上角显示固定的100%满电；虽然项目补充页面提到能点开App Store，但大概率是没法安装新的软件，而这个结果连开发者自己都不清楚。 而最关键的问题，就在于安全上。虽然有不少人为了安全才会选iOS，但为了让系统在非苹果硬件上启动，这个移植版本放宽了代码签名校验和沙盒限制，密钥存储相关的底层服务也用了简化替代，根本没法和原版iOS一样提供同规格的安全服务。 也就是说，现在的它，其实是个“裸奔版”iOS。 ｜项目README中列出的早期功能限制｜图源：ios-sweet 之所以会造成这个结果，是因为操作系统的底层移植，不是改两行代码就能跑通的。开机引导、屏幕显示、触控交互、无线网卡、基带通信、相机

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orepo 的全量 CI 为准，而不是只看本地测试。失败先交给便宜的确定性修复器（未使用的默认值、lint），处理不了的再交给 Agent 修复器（比如测试该删还是改写），反复推送直到变绿或者用完重试次数。关键约束是权限收窄：测试修复器只能改测试文件，否则 Agent 会去改生产代码来让测试通过。 3. 验证：CI 绿了也不等于正确。Agent 可能删掉本该保留的测试，也可能停得太早没清理干净。所以先跑静态检查，再交给 Agent 验证层 CodeCourt。 CodeCourt：最值得借鉴的设计 把观察到的 Agent 失败模式写成明确的正确性属性，每条属性由一个专门的审查 Agent 并行检查：只删不增、行为语义不变、不偏离目标（不顺手删其他 flag）、不留 Agent 痕迹（比如推理注释）。全部通过才进入人工审查，任意一条失败就直接放弃这个 diff。团队早期试过用单个 Agent 端到端审查，效果不如拆成多个聚焦的审查者。 背后的原因是：指令一多，长任务 Agent 就容易遗漏约束，倾向于只追求"CI 通过"这种最直接的信号。所以把约束从执行循环中剥离出来，放到验收端去检查。

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