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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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业逻辑。毕竟CP向来是长剧招商、维持话题热度的抓手，平台在立项环节往往会倾向补入感情线。 但目前也有《万花世界》《祝姑娘》这类待播长剧项目，已经打出了无CP大女主的宣传标签，只是剧集还未上线，能不能从头到尾守住这个叙事底线，暂时没法下定论。 AI短剧在无CP女主的叙事上走得更远，也反衬出长剧被商业目标约束，难以放手一搏。这样特定题材难以在长剧中落地的困境，在其他赛道里同样存在。 开局爽很容易，长线圆很难？ 系统种田、脑洞这两类题材，在短剧中开篇就能给到观众爽感，但却很难适配长剧。 系统种田在短剧端的引擎极短。系统不需要交代来源、代价和规则边界，只需要在第一个危机里直接到账就行。比如爆款IP《荒年全村啃树皮，我有系统满仓肉》有真人、AI多个版本。女主角在开局第二集便遭遇穿越到荒村、全家没饭吃，于是她解锁了系统，通过挖野菜换取到生活物资。 对于短剧而言，叙事视角完全聚焦主角一人，系统是观众与主角独享的私密信息，所有人设高光、逆袭爽点只服务于主角单人叙事，逻辑自洽、观感纯粹。 但长剧必须做群像叙事，需要铺陈家人、邻里、对手的多线人物关系。一旦将系统作为叙事核心，却仅主角可见、无人知晓、无人共

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间发布的帖子开篇写道：“如果你的项目使用了 AI、由 AI 制作，或是面向 AI 的，那么它就不受 r/opensource 欢迎。如今存在的 AI，与这个开源社区格格不入。” 新规在评论区引发了轩然大波，甚至催生了一个竞争版块 r/trueopensource。版主 Wolvereness 也加入评论，解释说其中存在细微差别，并留有选择性执法的空间，例如“恰好带有使用 AI 的无障碍功能的软件”，包括自动字幕。但这并未平息社区的抱怨，他们认为新规过于宽泛、方向错误或含糊不清。许多人指出，Linux 内核如今已包含一些 AI 生成的代码，因此使用它的项目可能会在新规下被封禁。 虽然 AI 禁令最受关注，但版主还对帖子施加了其他限制。提交的项目必须至少存在一年、有活跃维护，并且有多名贡献者。这将使拥有新项目的独立开发者无法寻求帮助。版主甚至表示“我们再也无法处理请求招募维护者或贡献者的帖子了。” 版主还实际上禁止了社区中任何不会说英语的成员。帖子写道：“如果你不会说英语，你需要另找一个社区。我们无法区分 AI 撰写和 AI 翻译的内容。既然你不会说英语，你甚至无法自行核实翻译是否正确。”

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法？ 我们会就此主题写更多内容，但想先带你走到幕后，因为我们希望尽快更多地了解网络安全行业，以及过去几年引领我们走到今天的发展趋势。我们在播客结尾聊了一些轻松话题，从Muse-maxing到对仍在招聘初级技术人才的兴奋。请把问题和话题发给我们，因为我们计划今后录制更多这样的播客。 可在Apple Podcasts、Spotify以及你获取播客的任何平台收听。其他Interconnects播客请见这里。YouTube ↓ 章节 00:00 Kimi K3.1反响 08:15 Kimi的开放权重网络原则 11:23 “万物皆可黑”时代 15:54 PHP2Shell、LiteLLM与新互联网 24:00 消融API、防护措施与可信访问 31:41 Anthropic不招聘初级员工 36:16 Florian的Muse瘾 45:30 总结 我们讨论的链接 我与Dean Ball关于前沿实验室“狼来了”故事的讨论串 Kimi K3.1 Pro发布博客 Kimi K3.1 Pro在Artificial Analysis智能指数上的表现 Kimi K3.1在Artificial Analysis防

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要点 仅靠更多数据并不能让智能手机智能体变得更好。在数据量相同的情况下，最关键的是智能体在多少个不同的应用上进行训练。 能够自主操作应用的 AI 智能体主要通过实践来学习，但它们所需的数据大多被大公司锁住。因此，开源模型处于落后状态，南京大学、AI 公司商汤以及其他几所大学的研究人员写道。 OpenMobile-2 是他们缩小这一差距的尝试。他们发布了两个智能体模型，分别基于 Qwen3.5 的 90 亿参数版本和 Qwen3.6 的 270 亿参数版本，同时公开了完整的训练环境、数据和复现全部内容的说明。作者表示，他们的模型在当前的智能手机智能体中排名接近前列。 为什么重建 110 个应用胜过在真实应用上训练 在真实应用上训练很痛苦，因为登录、真实购买以及无法重置状态使这一过程成本高昂且难以重复。因此，研究人员重建了 35 个主要在中国流行的应用，包括淘宝、京东、滴滴和美团，以及 Slack 和 Google Drive 等全球使用的服务。结合现有的模拟环境和在 Android 模拟器中运行的应用，这一练习场地覆盖了 110 多个应用。 人工审核人员将重建的应用与原始应用进行比较，并

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要点 过去几年，美国和中国一直在构建AI帝国，而其他所有希望获得先进AI的国家都在变得依赖它们。 谁有能力负担这场竞赛，比谁先造出通用人工智能更重要。历史学家尼尔·弗格森、研究者丽莎·克拉森和前谷歌CEO埃里克·施密特认为，高额债务、国内阻力以及一场潜在的台湾战争威胁着这两个大国。 在为《外交事务》撰写的文章中，他们以规模定律为帝国类比奠定基础。由于模型进步取决于能源、矿产、芯片和资本，软件再次成为一种稀缺的、因而具有地缘政治属性的资源。任何低于某一门槛的人“根本不在局中”。来自刚果的原材料和肯尼亚时薪仅几美元的数据工人，构成了他们所称的“聊天机器人时代的种植园经济”。 OpenAI和Anthropic开始看起来像东印度公司 作者将OpenAI和Anthropic比作东印度公司——那些在殖民时代凭借政府特许状运营、却建立自己的军队并统治整个地区的强大贸易公司。与它们一样，当今的AI实验室与政府谈判，却仍被政府牵着绳。 作为证据，他们引用了6月的一个案例。美国商务部命令Anthropic切断外国公民对其两款最强模型的访问。由于无法实时核实用户的国籍，Anthropic在全球范围内关闭了F

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Apollo首席经济学家Torsten Slok刚刚发布了一份看空AI的悲观报告。 在我看来，我关注的其他信号并不真正支持这些观点。 Slok表示，主流企业并不需要最新模型，也不会为此付费，而且由于没有利润上的收益，它们现在将token支出视为拖累利润率的成本中心。 他说，全要素生产率增长接近0%，Slok预计AI的宏观影响将非常有限，而智能体AI和token支出仍局限于一小部分企业。 他认为，更廉价、商品化的模型可能无法弥合差距，因为在他看来，商业价值取决于判断力、问责、信任以及AI所不理解的潜规则。

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ate of AI 2026 见面会 与 Macrodata Labs 的 Guilherme Penedo 和 Alta Ares 的 Jules Giraud 一起。Air Street Press，2026 年 10 月 25 日 欢迎于 11 月 3 日（周二）18:00 起在巴黎参加 State of AI 2026 发布见面会。我们将汇聚创始人、研究人员、工程师和运营者，共度一个围绕前沿机器人数据与自主防空展开炉边对话的夜晚。 我将首先介绍 2026 年 State of AI Report 在研究、产业、安全和地缘政治方面的最重要进展，随后与两位为物理世界构建 AI 系统的人士对谈。 报名参加巴黎见面会 与我一起进行炉边对话的嘉宾： Guilherme Penedo，Macrodata Labs 联合创始人兼 CEO，谈训练能力更强的机器人模型所需的数据。 Jules Giraud，Alta Ares 数据与 AI 负责人，谈自主防空以及将 AI 部署到真实世界需要什么。 活动最后将有饮品和充足时间，供大家结识 AI 社区的其他成员。 带上你的问题，周二见！ Nathan

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强模型的训练和评估，以加强基础设施、改进监控，并增强旨在检测到潜在危险活动时自动停止运行的系统。在暂停开始11天后，于10月1日恢复了强化学习训练和内部推理。OpenAI表示，该事件还凸显了一个更广泛的问题：随着模型能力增强，它们更善于发现旨在约束它们的系统中的弱点。一个足够复杂的智能体可能利用软件缺陷逃出沙箱，利用内部服务接入互联网，或找到未经授权的方式与其他隔离环境中的智能体通信。 相关文章： OpenAI在Anthropic IPO前争分夺秒以1.4万亿美元估值融资300亿美元 震动AI股票的那200亿美元缺口，揭示了行业数据存在的问题 沙特OpenAI工程师被控在高管会议室安装隐藏录音设备为测试自身防御，OpenAI发起了一场大规模红队测试活动，由AI智能体组成的团队负责寻找访问实时互联网、跨越内部安全边界以及与其本应隔离的智能体通信的方法。该公司在这些实验中消耗了数千亿token，使用了一些最强大的模型，并向它们提供了基础设施源代码、配置细节以及有关潜在漏洞的文档。这些实验发现了此前未知的软件漏洞和配置错误。OpenAI表示，其智能体找到了逃出沙箱、在系统之间移动、接入实时互

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y Yang曾在甲骨文做税务分析师，如今替人牵线。她提到，许多科技从业者从学校直接进入公司，同事和朋友的背景也相近。工作已经占去了大量时间，社交圈又相对固定，他们未必习惯主动接近陌生人。 于是，婚介给客户找对象，颇有点猎头找人的味道。 赵清华会先查平台的会员数据库，再向大厂里的朋友打听、请他们推荐。Amy Yang也会动用朋友、过去的客户、行业联系人，甚至找其他婚介帮忙。 对方也有自己的筛选条件。 按照Amy Yang的观察，即便男方已经是AI科学家，也会希望女方至少有大学学历，并且在湾区有稳定的工作。赵清华则说，这些长期接受技术和逻辑训练的男性，往往希望伴侣温暖、能理解自己。 一边在看公司的成长前景，另一边也在看学历、工作和相处方式。跨国择偶的故事里，双方都带着自己的清单。 21岁的AI创业者南迪（Kinjal Nandy，音译），给自己准备了一份《女友需求文档》。 对，就是模仿科技公司开发产品时写的需求文档，只不过这次，他把要求填进了手机备忘录：情商高、独立、愿意建立边界。 南迪是旧金山AI创业公司Sonatic的联合创始人兼CEO。平时聊天，他会时不时冒出“潜在空间”“可扩展性”

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y Yang曾在甲骨文做税务分析师，如今替人牵线。她提到，许多科技从业者从学校直接进入公司，同事和朋友的背景也相近。工作已经占去了大量时间，社交圈又相对固定，他们未必习惯主动接近陌生人。 于是，婚介给客户找对象，颇有点猎头找人的味道。 赵清华会先查平台的会员数据库，再向大厂里的朋友打听、请他们推荐。Amy Yang也会动用朋友、过去的客户、行业联系人，甚至找其他婚介帮忙。 对方也有自己的筛选条件。 按照Amy Yang的观察，即便男方已经是AI科学家，也会希望女方至少有大学学历，并且在湾区有稳定的工作。赵清华则说，这些长期接受技术和逻辑训练的男性，往往希望伴侣温暖、能理解自己。 一边在看公司的成长前景，另一边也在看学历、工作和相处方式。跨国择偶的故事里，双方都带着自己的清单。 B. 21岁的AI创业者南迪（Kinjal Nandy，音译），给自己准备了一份《女友需求文档》。 对，就是模仿科技公司开发产品时写的需求文档，只不过这次，他把要求填进了手机备忘录：情商高、独立、愿意建立边界。 南迪是旧金山AI创业公司Sonatic的联合创始人兼CEO。平时聊天，他会时不时冒出“潜在空间”“可扩

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，不只是一套制冷设备，还包括换热、流体输送、工质兼容性和系统控制能力。 根据公司披露，2020年其水冷机组已批量应用于储能，2024年又交付了面向5MWh储能系统的全链条液冷方案。 这些积累被整合进数据中心的Coolinside：从贴着芯片的冷板，到快接头、分水器、CDU，再到工质、管路和冷源，形成一套可以联合设计、测试、交付的系统。 这条路径的价值，在于用其他场景积累的技术，争取新平台的验证机会，再逐步进入共同开发。 第二种策略，是以单点效率，弥补系统缺失； 具体来说，这相当于是单项技术不占优的情况下，通过更密集的项目交付，加快积累故障数据、控制经验和工艺能力——也就是用更高的“经验生成速度”，追赶海外厂商更长的经验时间。 举例来说：浪潮信息与京东云联合开发液冷整柜并规模部署，同时将每台设备的生产测试接入制造执行系统，保留可回溯记录。 这样做的优势，是可以让下一批产品，用上上一批发现的问题进行优化，形成正向反馈。 第三类策略：是以效率、以时间换市场。 这就是国产企业更常见的打法：不等单个零件做到世界第一，而是同时布局冷板、管路、Manifold、CDU、快接头和控制系统。就算单项技术

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y Yang曾在甲骨文做税务分析师，如今替人牵线。她提到，许多科技从业者从学校直接进入公司，同事和朋友的背景也相近。工作已经占去了大量时间，社交圈又相对固定，他们未必习惯主动接近陌生人。 于是，婚介给客户找对象，颇有点猎头找人的味道。 赵清华会先查平台的会员数据库，再向大厂里的朋友打听、请他们推荐。Amy Yang也会动用朋友、过去的客户、行业联系人，甚至找其他婚介帮忙。 对方也有自己的筛选条件。 按照Amy Yang的观察，即便男方已经是AI科学家，也会希望女方至少有大学学历，并且在湾区有稳定的工作。赵清华则说，这些长期接受技术和逻辑训练的男性，往往希望伴侣温暖、能理解自己。 一边在看公司的成长前景，另一边也在看学历、工作和相处方式。跨国择偶的故事里，双方都带着自己的清单。 21岁的AI创业者南迪（Kinjal Nandy，音译），给自己准备了一份《女友需求文档》。 对，就是模仿科技公司开发产品时写的需求文档，只不过这次，他把要求填进了手机备忘录：情商高、独立、愿意建立边界。 南迪是旧金山AI创业公司Sonatic的联合创始人兼CEO。平时聊天，他会时不时冒出“潜在空间”“可扩展性”

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拥抱资本主义经济模式的国家表现优于社会主义模式的国家，”他说。“一个突出的例子是法国，它拥有世界上最慷慨的福利国家之一，然而恰恰在那里爆发了一些最激烈的动荡。”他还提到加利福尼亚州，那里长期以来一直是世界领先的技术创新中心之一。 “与以色列非常相似，它拥有高度集中的人才和智力，相对于其人口规模而言创新比例很高。然而，这个州的管理方式正驱使居民迁往迈阿密和美国其他地区，在那里他们可以享受更低的税收。”“像谷歌的谢尔盖·布林或Meta的马克·扎克伯格这样的知名商业人物正花费数亿美元在迈阿密购置房产。这为他们节省了在加州数十亿美元的税款，而佛罗里达则蓬勃发展。”你是在把饱受战火摧残的以色列与加州相提并论吗？而全球AI革命恰恰正是从加州兴起的。“是的。我认为以色列拥有当今世界上最好的经济体之一。我相信，正如我去年访问这里时所说的那样，一家万亿美元公司将在几年内从以色列诞生。如果不是在未来五年内，那肯定是在十年内。”阿克曼认为，人工智能通过降低规模的重要性、提升集中人才的价值，使这一前景更加现实。以色列人口约1000万，与美国相比或许很小，但他认为这是潜在优势而非结构性弱点。“AI的出现使这一前

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来产品与原料价差改善的修复窗口。在他看来，铜、铝等具备供给约束与产能增长双重支撑的工业金属，以及石油石化、基础化工中价格与盈利同步改善的方向，中期逻辑依然扎实。 高端制造则展现出“智能化+出海”的复合动能。机械设备三季度营收、归母净利润分别增长16.0%、41.9%，智能化改造、设备更新及国产替代持续推进，自动化设备、专用设备等细分领域景气延续；电力设备中，其他电源设备利润增长84.4%，电网设备增长4.8%，国内特高压建设提速、海外电网升级需求与AI用电需求共同驱动行业业绩增长。 配置核心：“红利防御、业绩驱动” 业绩之外，估值的天平也在悄然回摆。 夏凡捷援引数据称，截至10月23日，上证指数市盈率中位数约20.1倍，处于近五年7.8%的低分位，分位数较9月同期大幅下降17.6个百分点；创业板指市盈率中位数约35.7倍，处于近五年52.1%分位，分位数较9月同期回落25.5个百分点。 “估值压力已有所释放，但行业间分化仍较明显。”夏凡捷指出。 对于后续行情，他判断市场或以震荡和结构性修复为主，需紧盯三大变量：国内增量资金的入场节奏、海外利率环境的变化，以及三季报对盈利预期的进一步验证

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与导航系统”，也就是说，特斯拉庞大的车队会自动采集街道信息，标注通行速度、停车标识、红绿灯、停车场等数据。 新地图架构会解锁大量新能力。特斯拉可以往地图里叠加丰富信息，不光解决路线、限速这类 FSD 痛点，还能让行驶更平顺安全：标记坑洼路面、视野遮挡的出入口、危险路口等等。 其大概率也会用来优化自动泊车，支持用户自定义停车场里的泊车偏好：优先选最近空位、远离其他车辆、无障碍车位等，车队会持续采集对应的环境数据。 埃卢斯瓦米还提到，依托这套地图，用户可以用语音自定义路线，和计划今年秋季落地、用来操控 FSD 的 Grok 能力相呼应。 特斯拉在 2026 夏季更新里已经推出“偏好路线”功能，规划路线时优先选择用户之前开过的路线。同一版更新中，自动导航新增能力，除家、公司和日历行程外，还能自动导航到其他常去地点。 而偏好路线是在 2022 年上线的备选路线功能基础上迭代而来，旧功能最多提供三条路线备选。 埃卢斯瓦米预计，这套新地图会最先在 FSD v15 里用于行程的出发和到达阶段，之后数月内逐步覆盖剩余导航能力，包括泊车和语音控制。 “特别声明：以上作品内容(包括在内的视频、图片或音频)

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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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我们能否创造全新的概念、表达方式与推理结构，让过去无法开展的数学研究变得可能？ 它不仅研究数学知识本身，更研究数学如何借力人机协同，将繁复的底层推演自动提炼为新工具，持续生长出新的数学能力。最有价值的突破，未必是解出最难的一道题，而是创造一种新方法，让成千上万道题迎刃而解。 由此，我们还能利用AI探索更深远的「跨智能数学」。人类智能、不同架构的AI乃至未来的其他智能系统，会形成各自的数学概念、表示方式与证明偏好。有些人类觉得极难的问题，机器换种表示就能轻松解决；反之，人类凭直觉就能理解的结构，机器也未必采用相同的思考方式。数学真理未必因智能不同而改变，但通往真理的道路远比过去想象的更加丰富。 回顾数学史，真正改变数学面貌的突破，往往是新概念、新表示方式和新理论体系被创造出来。AI数学革命真正值得期待的，不是机器解决了多少著名猜想，而是建立起一套「自进化数学」体系，让AI与人类持续共创数学的未来。 跨越万倍算力鸿沟的「PAE框架」 这项研究的起点源于AI绘画。过去三年，我累计使用AI创作了14万幅绘画作品，在全球举办了13次AI绘画展。在海量创作中，我形成了一套探索方法：先确定大致方向，

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1）产业趋势回落≠牛转熊。A股在过往存在比较广泛的“产业趋势回落=牛转熊”的思维，核心是过往的产业趋势（2006 2007年的工业与金融、2009年的地产与基建、2013 2015年的移动互联、2019 2021年的能源转型等）对其他经济部门带来广泛的拉动作用。而本轮AI产业的进展，至少在短期内对其他经济部门产生了不少挤出效应，包括导致了物料和资源价格暴涨、推动了债券市场供需紧张和长债利率大幅飙升、一定程度上挤出就业，财富效应的增长极为失衡，市场分化的程度历史罕见，甚至出现了所谓“硅基世界”和“碳基世界”的对立。这也意味着，过往“产业趋势行情结束=牛转熊”的经验可能并不适用于这轮AI硬件主导的行情，非AI的不少板块早已步入下行趋势，而AI只不过最后“补跌”。 2）AI短期内对其他部门产生了负外部性，若AI势头回落，一些非AI板块反而可能有转机。目前已经显性化的负外部性至少包含三类：第一，电子元器件、电力等基础生活物资的大幅涨价，抬高生产和生活成本，压抑其他领域需求，典型的如消费电子；第二，算力基础设施投建推动私人部门巨额债务融资，推升全球无风险利率，对所有高利率敏感性的需求产生冲击；第

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测试失败。 Yash 表示，对于管理数千个测试用例的公司来说，代码库可能会变得“极其庞大”，导致测试难以维护。 Drizz 采取了不同的方法。 “而我们这边，只是理解屏幕并执行，”Yash 说。 该系统并不完全依赖预定义的元素标识符，而是解读屏幕上可见的内容，并据此采取行动。 当应用不按脚本运行时 以一款外卖应用为例。用户下单时可能会遇到促销优惠、权限请求或其他弹窗。Drizz 希望其 AI 能识别这些干扰，并继续执行预期任务。 “理想情况下，弹窗不应让你的测试用例中断，”Yash 说。“它应该说你的结账功能运行正常。尽管我们在途中看到了三个弹窗。” 当界面元素发生变化时，同样的原则也适用。如果标有“编辑”的按钮被铅笔图标取代，AI 仍应识别该功能并继续执行。 “即使在这种情况下，它也应该能够自愈，”Yash 说。 该公司表示，根据内部基准衡量，它已将测试不稳定率从 15% 至 50% 降至约 3%。不过，它提醒说，结果因客户和用例而异。 “看见”屏幕的局限 Drizz 在 Android 上对 Fathom 进行了测试，涵盖六种前沿模型配置和两种环境下的 20 项任务。Drizz 对

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