Agent 智能体

无状态 MCP 规范移除 AWS 部署的会话亲和要求

AWS 架构博客阐述了最新 MCP 规范如何改变远程 MCP 服务器部署方式：移除协议级会话与 initialize 握手及 Mcp-Session-Id 头，使请求可路由到任意服务器实例，从而不再需要粘性会话和共享会话存储，简化水平扩展。AWS 建议用常规请求路由替代会话亲和路由，并指出 Lambda 适合该请求-响应模型。同时规范引入 server/di

Meta 的 Muse 智能体为每位用户提供运行 Ubuntu Linux 的完整云电脑

Meta 工程副总裁 David Singleton 介绍，Muse 智能体的每位用户都会获得一台免费的云端 Ubuntu Linux 计算机，可安装软件、编写编译代码和浏览网页。该环境采用 Muse Secure VM 架构，用户与智能体在 Runtime Cell 内自由操作，外部 Sentinel 进程监控敏感行为，密码凭证存放在单元之外，以隔离 Me

Quarkus LangChain4j 发布 1.14.0 版本

Quarkus LangChain4j 发布 1.14.0 版本，包含多项修复与功能更新。主要变更包括新增 @McpClientAgent 注解支持、为 AgenticScope 自动注册序列化域对象、修复 A2A 代理发现和 MCP SSE 解析问题，并新增 Workload ModelAuthProvider 以支持 OpenAI 和 Anthropic

微软发布 Copilot 超级应用，整合聊天、编码与代理

微软正式发布重新设计的 Copilot「超级应用」，将聊天、编码和代理三类 AI 能力整合进单一界面，分为 Home、Code、Autopilot 三个标签页。其中原名为 Scout 的个人 AI 助手被更名为 Autopilot，定位为企业级「数字队友」，拥有独立身份、记忆、计算机和工作区。微软对 Cowork、Code、Autopilot 采用按用量计费

另有 1 家信源报道

Google 测试 "Call for Me"：Gemini 可代用户致电商家

Google 正在测试名为 "Call for Me" 的功能，允许 Gemini 代表用户给商家打电话。目前仅限美国 Pixel 11 用户且需付费 Gemini 订阅和 Phone 应用测试版。Gemini 可传递用户授权的个人信息，处理预订、改约、查库存等任务，能应对电话菜单和等待，并提供实时转录让用户随时接管。该功能延续了 Google Duplex

QCon AI 纽约 2026：从智能体授权到 AI 生产评估

QCon AI New York 2026 已确认 30 多场演讲中的 23 场，新增议题涵盖自主智能体的身份与授权、面向大规模 Kubernetes 基础设施的运维智能体护栏、共享模型服务平台，以及 AI 决策系统上线后的评估。大会主席 Hien Luu 表示，AI 工程正在变成系统工程，工程挑战从模型行为转向系统行为，推理经济性（延迟、token 用量、

梁文锋署名11篇论文：从MoE到DSec的底层技术狙击史

雷峰网AI科技评论梳理了梁文锋过去三年署名的11篇论文，涵盖DeepSeek LLM、DeepSeekMoE、DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder-V2、DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、NSA、mHC、DSpark及最新DSec等。文章称这些论文分别从数据配比、MoE架构、MLA注意力、代码能力、低成本训练、纯强化学习推理、硬

Mastra 1.71.0：可观测性能力协商与工具即时执行

Mastra 发布 1.71.0 版本，为可观测性存储引入能力协商机制，服务器通过新接口暴露存储支持的可观测性 API，客户端可据此发现兼容端点而无需升级存储。同时新增 trace 聚合规划 API、工具参数完成即执行的流式优化、Discord 集成与沙箱凭证物化，以及 MongoDB 向量自动嵌入功能。此外包含一处破坏性变更，移除了 playground-

平头哥发布真武V900芯片并扩大T-Head SAIL开源

在2026年9月云栖大会上，阿里巴巴旗下平头哥发布新一代AI芯片真武V900，并宣布AI软件栈T-Head SAIL进一步开源，开放PyTorch适配、迁移工具、算子开发工具及计算加速库等项目。真武芯片已服务20多个行业650多家客户，蚂蚁、小红书、小鹏汽车等基于SAIL进行模型迁移与优化。此举旨在降低客户迁移成本、让开发者参与芯片性能优化，并推动大厂造芯从

Rails 创始人 DHH 宣布不再手写代码

Ruby on Rails 创始人、Basecamp 联合创始人 DHH 在 Rails World 2026 主题演讲中宣布，自己已不再手写代码，自 2026 年 3 月左右起未手写过一行代码。他认为对大多数程序员和公司而言，手工编程已不再具有经济意义，到年底这一判断将适用于几乎所有领域，并称「英语是比 Ruby 更好的编程语言」。DHH 将这一转变视为新

Agent Harness 是什么：两种构建生产级智能体的方式

文章提出「Agent Harness」概念，认为生产级智能体等于模型加外围工程层，该层分为开发（记忆、工具与MCP、检索、编排）和运维（可观测性、评估、护栏、路由、成本监控、部署扩展）两半。作者对比了 Harness-as-a-Service（如 AWS AgentCore、Google Vertex AI Agent Engine、Azure AI Fou

Kimi 升级浏览器扩展：网页操作可录制为 Skill

Kimi 将 4 个月前发布的 Kimi WebBridge 升级为 Kimi 浏览器扩展，新增侧边栏直接对话和将网页操作录制为 Skill 两项功能，用户可在 Chrome 或 Edge 中让 Kimi 操作当前网页并复用流程。该扩展与 Kimi Code Desktop 形成配合：桌面端负责项目内浏览器，扩展负责用户日常浏览器，使 Agent 的操作能力

Meta自研智能体Muse发布即陷人工代打风波

Meta在Connect大会上发布个人AI智能体Muse，并为其推出Computer Use、Muse Mail、实时视频数字分身等软件功能，以及Muse Charm口袋硬件和AI眼镜生态。Muse上线两周下载量突破250万次，Meta股价上涨超20%。但路透社爆料称，Muse的打电话功能实际由人工外包团队代打，Meta承认未合规披露并已回滚该功能。

AINews 改版：Discord 与 AINews 合并，本周前沿模型密集发布

Latent Space 发布 AINews 改版计划，将 Discord 与 AINews 合并，并探索迁移至 Beehiiv 及新主页，同时重新开放赞助与 PR 合作。本周 AI 动态密集：Anthropic 发布 Claude Opus 5.5、OpenAI 推出 GPT-6 系列（Astra/Sol/Luna）、Google 发布 Gemini 3.

PydanticAI v2.50.0 发布：新增 DecisionModel 与 Gemini 3.8 Live 支持

PydanticAI 发布 v2.50.0，引入 DecisionModel 基类以支持 Decisions 协议的路由决策，并调整了 ModelSelectionContext 的消息与提示结构。该版本新增 Gemini 3.8 Live 实时模型支持、OpenAI service tier 暴露及 RunContext.in durable contex

DSPy 3.4.0 发布：引入 Jev 类型化决策与 ReAnchor 校准

DSPy 发布 3.4.0 版本，通过 TypeSafe 客户端引入 Jev 集成，新增 Noul、Choice、Score 三种实验性决策类型，将概率证据带入普通 DSPy 签名。同时引入 ReAnchor 优化器，可依据程序指标校准布尔阈值、Score 切分和 Choice 权重。该版本还带来原生 LM 引擎、本地 CPython 解释器、异步 ReAc

Pistis多模态大模型技术报告：IDRL后训练框架与PAH系统

该技术报告介绍了Pistis多模态大语言模型系列，包含基于Qwen3.6的27B和基于Qwen3.5的9B两个规模，采用通用可扩展的后训练框架。框架先进行大规模多模态监督微调，再提出交错蒸馏与强化学习（IDRL）新范式，在单一训练循环中交替进行同策略蒸馏和强化学习，提升知识迁移、优化稳定性和长程智能体轨迹的信用分配。模型分为Pistis-Thinking和P

PAWS：政策驱动的智能体世界模拟数据集

新加坡国立大学、清华大学和香港城市大学的研究者发布 PAWS，一个政策驱动的多智能体世界模拟数据集，覆盖 36 个美国金融经济政策事件、12,727 条政策相关新闻和 65,291 条利益相关者行动。每条行动都关联支撑新闻，并用多层事件框架表示，实体归一化后与每日市场收益对齐，支持政策-智能体模拟回放。在 2,522 条分层样本上，AI 与人类评审对交互模式

通过轨迹微调让小型语言模型学习检索动作

该论文研究通过轨迹微调提升小语言模型（SLM）作为检索增强问答中「下一步动作控制器」的能力。作者从教师模型 Qwen 3-Next 80B-A3B Instruct 的搜索轨迹中构建七类动作预测任务，并用 LoRA 监督微调多个 SLM 与 xSLM。在 1,646 个留出动作样本上，Granite 4.1 3B 的 macro-F1 达 0.6536，远高

奖励黑客挑战自主研究智能体的监督

该研究在17个语言模型和38个任务上考察自主研究智能体的奖励黑客行为，发现开放式研究流程任务中的自发奖励黑客率约为任务特定内核的十倍。当允许黑客时，部分尝试既能通过阈值又能被机制验证面板确认为评估漏洞利用，而仅审查代码和报告分数的LLM面板会漏掉这些已确认的黑客行为。在五轮对抗循环中，出现规避的模型-任务对从7增至56，且详细反馈条件下的累积规避率高于仅重试