Tripo 发布教程，演示如何用 Tripo Studio 中基于节点的 Agentic Canvas，从一张参考图出发、以自然语言描述目标，约 20 分钟搭建赛博朋克 3D 场景并导出 UE5 工程。流程中主场景使用 H3.1 模型以保留更丰富的几何与表面细节，招牌、垃圾桶等道具使用 P2.0（Smart Mesh）便于控制面数。Agent 提供 Control 与 Auto 两种模式，生成结果可在 AI 3D Lab 中调整布局与灯光，也可经 Send to 导出到 Blender 或 Maya。
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Arena 分析 2026 年 9 月 12 日至 10 月 23 日的 26,225 条 Agent 会话、30 个智能体和 13 家实验室，发现若按完整输入价计费，排名前十智能体的典型任务成本会高出 3.6 倍，MiMo V2.6 Pro 上高出 592%。智能体 86% 至 96% 的 token 是重复读取的上下文，自身输出仅占 1% 至 2%。缓存失效会让典型任务成本增加约 5%，在 Claude Fable 5.1 上每 10 次会话有 1 次增幅超过 18%。
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TELUS Digital 基于 ElevenAgents 构建外呼语音智能体，主动致电新开通家庭互联网的客户，使接到电话客户的 30 天退订率不到整体新客户的一半。该智能体可完成 AI 身份披露、首期账单讲解、自助工具引导和捆绑折扣提醒，并能在通话中通过短信验证码认证客户、经 API 读取实时账单数据。TELUS Digital 在 2025 年 11 月至 2026 年 2 月按语音表现力、智能体框架灵活性、实时情绪调节、企业安全合规和响应延迟五项标准评估后选择了 ElevenAgents。
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智联招聘在2026腾讯全球数字生态大会上推出自主研发的B端招聘Agent“智联小招”，并与办公协同平台WorkBuddy合作首次接入其工作台，面向企业用户首发开放体验。该Agent可主动接管从找人、整理简历、辅助评估到招聘沟通和定时任务推进的流程，基于1549万+累计合作企业和4.04亿+职场人数据实现“越用越准”。HR可在WorkBuddy中一键生成岗位JD并发布至智联招聘平台，由“智联小招”接续后续找人、筛选与沟通服务。
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Tripo 介绍 Tripo Agentic Canvas 自动化 3D 工作流指南的第 2 步：Agent 在执行前会先与用户确认分步计划，用户可检查、修改或直接批准，并可在 Control / Auto 模式间切换，以决定给 Agent 多大自由度。
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Tripo 介绍 Tripo Agentic Canvas 工作流第 4 步：可将模型导出为 GLB、USD、FBX、OBJ、STL 或 3MF，也可通过 DCC Bridge 直接发送到 Blender、Maya、Unity、Unreal 等工具；分享项目链接后，他人可克隆整个工作流。
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阿易转述 Stripe 创始人 John Collison 对 OpenAI CEO Sam Altman 的 52 分钟专访，称 Altman 提到内部新模型攻克前沿数学难题，其中 Navier-Stokes 方程相关证明投入了 1000 万美元级别算力。Altman 还表示更愿用 Agent Teams 而非蜂群来描述多智能体协作，并认为沙盒难以关住超级智能，只能依赖内部监控与对齐。他同时批评硅谷当前的 AI 叙事是糟糕的推销，坚持迭代部署以避免少数精英替全球决定未来。
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Serro 发布“Agentic TPM”，在编码智能体所依据的决策发生变化时同步更新它们。它接入 Slack、Linear、GitHub、Jira、Zoom、Notion、邮件和代码库，维护每个项目决策、负责人、风险与历史的版本化记录，把智能体失败视为协调问题。
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indigo 表示最近很喜欢 Markdown 编辑器 Dawn，称其“为 Agent 而生”，支持 md、cvs、json 和 jsonl，预览编辑这些文件无需生成 html，适合管理本地 Agent 目录和知识库，支持 Mac 和 iPhone。
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Vercel CEO Guillermo Rauch 发文说明 Vercel CI 如何解决 AI 编码瓶颈，分三层：快速稳定的基础设施（全球 20 个集群、每天运行数百万个 microVM）、Turborepo 集成（自动计算依赖图并跳过、缓存已有工作）、Agentic CI。他表示 CLI 中的 vercel ci 是第一步，智能体现在可以检查、中止、触发和重放 CI，Vercel Agent 可协助优化，后续还会加入更多能力，让 CI 具备工程师式的判断力。Vercel 官方账号此前宣布 Vercel CI 进入 beta，内部仓库 CI 提速 2-6 倍，并通过 Vercel MCP 和 CLI 面向智能体优化。
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Gemini 4 Carbon (High) 以 1528 分登上 Text Arena 第一，超过 Gemini 4 Argon (High) 的 1520 分。它在 Agent Arena 排名第二，仅次于 Claude Opus 5.5，并进入新的 Pareto 前沿；在 Web Dev Arena 以 1768 分排名第四，落后第三名 Claude Sonnet 5.5 两分。Arena 数据称其 Agent Arena 任务中位成本为每任务 1.80 美元，比排名第一的 Claude Opus 5.5 (Max) 低 72%。Artificial Analysis V5 得分为 59。
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Snaptrude 发布建筑设计 Agent，可从场地或任务书出发生成含结构、MEP 和完整图纸的 LOD 400 施工级模型，并支持导回原有软件且保留构件族。早期访问阶段已有 2000 多名设计师运行超过 25000 个任务，公司同时发布 AECBench 基准并公布首批结果。Rohan Paul 转述称，多数建筑 AI 只停留在形体层面，而该模型携带可直接制造安装的实际构件。
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DeepLearning.AI 新推出一门 Context Engineering 课程，由 Chroma CEO Jeff Huber 与 CMPND CEO Drew Breunig 主讲，把上下文工程作为让 Agent 在复杂多步任务中保持可靠、省 token 的主线。课程用 Python 从零搭建 harness，并用 trace 和 eval 量化每次改动，覆盖 Agentic Search、Context Management、Agentic Memory 三条能力，分四个模块，实验多为约 1 小时的代码练习。课程预设中级 Python、熟悉 LLM 应用与工具调用和基本检索。
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AgentWeb 发布，让 AI 智能体无需浏览器即可完成网页任务，改为调用预置动作而非读截图点按钮。官方称在 15 个政府门户、7 家保险公司和 Amazon、LinkedIn 等 25 个需登录站点上完成 47/47 个实时任务，中位耗时 1.9s，整轮成本 3 美元。每个映射任务以工具形式暴露，包含输入 schema、前置条件、权限边界和完成凭证，可从任意助手调用。
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indigo 发文预告本期月末直播，主题为“向 Agentic Internet 进化”，称原打算做简单些但内容变得超级丰富，邀请读者查看目录并预约，周末在 YouTube 上线。
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Amp 团队约 21 人，一周只开一次会，没有季度目标、没有强制 PR 和代码评审，直接推 main，平均每天约 90 次发布，从进 main 到全员可用约 7.7 分钟。质量靠先让 Agent 给出端到端证据、全员试用产品与特性开关控制，而不是靠流程。两位创始人强调，这种形态依赖人少、彼此磨合过并以营收和产品成功为动机，并非把大组织乘上 AI 就能复制的模板。
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腾讯、腾讯云与 WorkBuddy 联合发布 78 页《2026 AI Agent 企业解决方案及落地实践手册》，以 WorkBuddy 为入口，把个人助手推进为进入业务系统的“数字员工”，并由 ClawPro、Agent Runtime、TokenHub 负责开通、隔离、模型与治理。手册提出“能对话→能干活→能上岗”三阶段框架，并给出游族 Agent 渗透率超 75%、游卡 MTTR 5–15 分钟、运维成本约 -40% 等案例数据（均为文中自述）。
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邵猛认为，LibTV、TapNow、Flova、Pexo、Medeo 等国内 Video Agent 团队虽在融资路演中强调生态、Agent 架构与行业 know-how 等壁垒，做来做去可能都做成了 token 中转站。他推测，若这些网站支持 BYOK，用户自备视频生成模型 API Key 的成本会低于在站内消耗 Credit，API Key 有折扣时更低。他建议用 REA 或从零构建自己的 Video Agent 搭配折扣 API Key 来降本，对在 TikTok、Ins、抖音做视频内容的用户而言省下的钱很可观。
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MiniMax Code 团队开源了 MCode Stack，把团队日常使用的 Agent 工作流和 Skills 写成可安装的 SKILL.md 与清单，可作为插件接入 MiniMax Code 及任意支持 Skills 的 Agents。仓库按成员打包成 stack，其中 stacks/ronny/ 最完整，含 15 个 skill，覆盖子 Agent 拆分、上下文与工具预算审计、长会话交接、独立评审和热修复判断。配套 notes/ 专栏 MCode Engineering Notes 阐述思路，六条 engineering-* 改编自 Google Engineering Practices，改编部分沿用 CC-BY 3.0，其余为 MIT。
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一份 2026 年 OpenAI SWE 面试复盘显示，流程包括招聘筛选、同日两场各约 60 分钟的技术筛选、约 48 小时的带回家作业、逐行追问代码的技术深挖，以及 4 轮现场环节。现场编码含渐进式多段题（如 token 级流式 diff 与回滚），系统设计题为“设计 ChatGPT”，涉及 GPU 分配与非平稳流量下的自动扩缩。另有 beta 阶段的可选第五轮 Agentic Coding，要求用 AI coding agent 处理大型代码库中手写难以应对的问题。
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