Agent 智能体

NVIDIA 扩展 Agent Toolkit，让企业智能体扎根公司数据

NVIDIA 扩展了开源 Agent Toolkit，新增 Agent Knowledge Foundation（含 CUDA-X 库与 Auto-Ontology）、Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时及 NemoClaw 蓝图等组件，帮助企业在不迁移数据的前提下让智能体利用公司数据并受控运行。P

NVIDIA 扩展开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物与量子计算

NVIDIA 扩展其开放模型家族，覆盖语言、机器人、生物和量子计算领域，发布 Nemotron 3.5 Super VL/Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo RFD4-Proteina 和 Ising 等模型。这些开放模型允许企业用本地数据定制并部署在自有基础设施上，

生数科技直播Motubrain 2.0具身模型训练全流程

生数科技世界模型团队于10月21日开启Motubrain 2.0训练全流程公开直播，计划持续半个月，向公众展示具身模型的训练过程与研究进展。直播涵盖预训练、后训练、Agent任务执行和RSI递归自我改进探索四个环节，Motubrain 2.0即将开源。此举尝试打开具身模型训练的“黑盒”，让研究者和开发者看到模型能力形成过程及训练中的失败与调整，为Physic

NVIDIA Sentry：AI 智能体的运行时安全防护

NVIDIA 发布 Sentry 安全软件框架，用于在运行时监控 AI 智能体并强制执行其对模型、工具和数据的访问策略。该框架基于 NVIDIA DOCA，运行在 BlueField-4 DPU 上，提供与主机隔离的运行时保护，使智能体无法篡改或禁用安全控制。Sentry 通过 DOCA Tower 网关和 DOCA Argus 内存内省实现带外可观测性与细

NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构，保障大规模 AI Agent 工作负载安全

NVIDIA 发布开源运行时 OpenShell 及其参考架构，用于在基础设施层为 AI Agent 工作负载提供安全与治理，将 Agent 视为不可信对象并限制其可访问的系统与数据。OpenShell 包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy prover 四个组件，运行在 NVIDIA Vera CPU 上。NVIDI

用智能体辅助工作流开发 AI 工厂数字孪生

NVIDIA 技术博客介绍基于 Omniverse DSX Blueprint 的 AI 工厂数字孪生开发方法，该蓝图提供参考资产、示例脚本和工作流，构建于 OpenUSD 与 Omniverse 库之上。开发者可借助前沿 AI 模型驱动的智能体，整合设计输入、组装并修改 OpenUSD 场景，并以 NVIDIA Santa Clara 总部 Voyager

英伟达GTC柏林2026：黄仁勋发布Vera Rubin与智能体安全架构

英伟达CEO黄仁勋在柏林GTC 2026发表主题演讲，宣布Vera Rubin计算平台已全面量产，并推出DSX POD模块化AI工厂参考设计，可将现场部署时间从六个月缩短至14天。他还发布面向安全AI智能体的开源运行时OpenShell参考架构，以及连接企业数据的Agent Knowledge Foundation。英伟达此前已承诺向欧洲技术生态投入近100

OpenAI 收购 Orchestra Bio，打造加速药物研发的 AI 智能体

OpenAI 收购了帮助药企团队协调药物研发的初创公司 Orchestra Bio，并将其并入面向生命科学的 AI 平台 Rosalind。合并后的团队将构建 AI 智能体，把科学发现与临床试验、决策和后续步骤连接起来，以加快新药上市。Orchestra 的智能体可跟踪试验、在出现生产批次失败等问题时标记受影响的时间线，并给出后续选项。OpenAI 此前已与

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智能体有了“工号”：组织如何做好AI时代分工与担责

8月31日，智能体身份码节点管理平台在上海张江科学之门模力社区上线，30家单位参与节点发放，为智能体赋予可识别、可管理的数字身份。文章指出，智能体从个人工具变为参与业务流程的“数字同事”后，派活、验收、担责成为组织管理新问题，并援引国家网信办等部门的政策文件及上汽帆一尚行、国泰海通、人民网等企业实践，讨论人机分工与责任机制。

Tenex 谈 AI 原生 SDLC 与按成果付费

Tenex 联合创始人 Alex Lieberman 与 CJ Hess 在 Latent Space 的 AIE New York 活动上介绍了该公司如何将「按交付成果付费」的理念扩展为 AI 原生软件开发生命周期（SDLC），包括用 MetaHarness 把计划、决策与代码一起纳入 Git 管理。Tenex 已发展到 75 人，客户涵盖财富 2000

MiniMax M3.1 Flash 发布：Agent 任务登顶，实测快过 DeepSeek

MiniMax 于 10 月 17 日 DeepSeek 更新 V4.1 Flash-1017 两天后发布 M3.1 Flash，并认领此前匿名模型 Space Bunny。该模型在 Zapier 构建的 Automation-Bench 复杂 Agent 任务中排名第一，BankerToolBench 与 Opus 5 并列第一，AA 智能指数从 M3 的

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COBOL 到 Java 迁移的可重复入口重放见证认证

该论文提出一种面向 COBOL 到 Java 迁移的可重复入口重放见证认证方法，通过在被测 COBOL 代理程序上观察执行轨迹来认证合成的端到端测试用例。在一个 33,429 行 COBOL 程序上生成 849 个测试用例，覆盖 78.1% 分支和 95.7% 段落，并检测出 61 个缺陷；在注入 450 个缺陷的实验中，门控方法检出 47.6%，但无法检测

报告：东南亚数字经济 2026 年将达 3680 亿美元

Google、Temasek 与 Bain & Company 发布第 11 版 e-Conomy SEA 报告，指出东南亚生成式 AI 已被 2.43 亿人使用，普及速度是移动互联网的 4 倍，推动区域数字经济 GMV 在 2026 年同比增长 17% 至 3680 亿美元，并有望在 2035 年突破 1 万亿美元。报告称消费者对 AI 的信任上升，75%

AI智能体协作的收敛理论：局部工作与全局进展

该论文将多个LLM智能体的协作问题形式化为块优化问题：每个智能体在局部目标加上跨块影响修正的引导下搜索共享解的一部分，协调器用全局目标验证提案并合并不冲突的提案，作者证明了线性收敛（误差下限在修正精确时消失）。实验用GPT-OSS-120B智能体在机器人路径规划任务上验证，三智能体团队每次都能找到无碰撞方案，六智能体团队搜索速度中位数约为单智能体的两倍，合并

DataPraxis：通过已验证工作区演化扩展分析任务

该论文提出 DataPraxis，一个基于「已验证工作区演化」的分析任务合成框架：通过逐步积累经校验的分析发现与产物，并继承、组合工作区来挖掘更深层问题，再用双重证据校验构建评估标准。作者据此构建了覆盖 15 个领域的 5,000 条已验证轨迹数据集 DataPraxis-5K，并训练出 DataPraxis-27B 与 DataPraxis-35B-A3B

基于多智能体仿真的完整街道设计评估框架

美国西北大学等机构的研究者提出一个微观交通仿真框架，用于定量评估完整街道（Complete Street）设计方案。该框架显式建模自动驾驶汽车、网联汽车、人类驾驶汽车、接送客服务和微出行用户等异质道路使用者，并纳入横向移动、停车、行人过街与乱穿马路、共享车道自行车与滑板车交互等行为。安全方面采用基于碰撞物理的冲突严重度指标，并用遗传算法优化候选街道布局。在芝

RoundtableReview：多视角协作评审提升自动化科研

该论文提出 RoundtableReview，一个面向自动化科研的多智能体审议式评审框架。它将论文结构化为八个语义槽，并协调六位具有互补视角、检索来源和职责边界的学术与产业审稿人，通过独立评估、交叉质询、圆桌讨论、动态加权投票和主席综合生成可追溯的评审意见。在两个自动化科研骨干模型上的实验表明，该方法在自动与人工评估中均优于基线，且评论数量更少。

Navalia：可验证任务合成与长程后训练提升协作智能体

该论文提出 Navalia 框架，用于训练能自主规划、调用工具并交付可验证结果的 Cowork Agent。它从企业财报构建文档与事实的双视图表示，由 LLM 语义筛选证据并构建带真实数据依赖的可执行计算链，再通过确定性执行、独立 LLM 审查和程序化检查验证题目、证据、计算过程与参考答案的一致性。训练采用冷启动 SFT 加强化学习的两阶段流程，基于 Qwe

用大语言模型模拟囚徒困境中的人类行为

该研究评估了五款开源大模型（Falcon 7B Instruct、Gemma 7B、Llama 3.1 8B Instruct、Phi Mini MoE Instruct、Qwen 2.5 7B Instruct）在重复囚徒困境博弈中模拟人类合作行为的能力，并设置固定对手（有记忆）与随机换对手（被告知对手会变）两种实验框架。结果显示所有模型与人类合作率均存在

WaveCommitments：隐私可验证的语音智能体市场

论文提出 WaveCommitments，一个开源的端到端设计，将可信执行环境（TEE）内的 Data Shapley 保密资产估值与多元多项式承诺结合，用于语音智能体市场。它支持选择性打开和防篡改溯源，证明交付资产与估值一致，同时隐藏其余信息。在三个数据集和 Whisper 等编码器上的实验显示，最佳基准最高加速 20 倍、证明体积缩小 39 倍，并揭示了