Agent 智能体

英伟达30亿美元入股Meta，Meta加码采购英伟达芯片

英伟达向Meta计划中的股权发行投资30亿美元，双方同时宣布扩大围绕Meta AI产品Muse的合作，Meta将在下一代AI智能体中更多采用英伟达基础设施，包括Vera Rubin系统和Vera CPU。Meta计划通过股票发行筹集最多950亿美元用于AI基础设施扩建，AMD和博通也表达了合计最多50亿美元的非约束性认购意向。报道指出，这类英伟达投资客户、客

蚂蚁发布灵光2.0：国内首批落地Personal Agent

蚂蚁集团于10月27日发布灵光2.0，定位为“能管事的个人AI助理”，成为国内大厂首批落地的Personal Agent产品。该产品通过跨会话记忆、长程任务调度和工具连接能力，支持用户将盯机票价格、核对账单、持续比价等需要长期关注的事务交给AI持续跟进。文章将灵光与Meta的Muse、字节跳动的Spell、腾讯的LightVela等产品进行对比，指出灵光的差

千问办公接入乐奇AI眼镜，语音一句话发起任务

10月27日，乐奇Rokid与千问办公在乐奇AI眼镜新品发布会上宣布合作，千问办公正式接入乐奇AI眼镜。用户可在“Rokid AI”App智能体商店添加并绑定账号后，通过语音唤起千问办公下发任务，并在眼镜端查看结果，还可结合眼镜拍摄画面提问。合作中乐奇提供硬件、系统适配与交互入口，千问办公提供Agent运行能力，为千问办公增加随身语音入口，并支持发起钉钉办公

智元发布Genie Master，便利店跑通Physical RSI

智元发布具身Agent框架Genie Master，并在真实便利店场景中让精灵G2机器人实现无人在环的自主改进：机器人可自行诊断失败原因、调整策略并沉淀经验。该框架通过EEP协议打通上层推理与底层动作执行，并以Harness RSI积累经验、Policy RSI更新动作策略，形成Physical RSI闭环。智元称这是行业首次在真实业务场景而非仿真环境中跑通

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra：价格减半，电脑操作能力接近旗舰

OpenAI 发布 GPT-6.1 Terra 模型，标准 API 价格相比 GPT-5.6 Terra 减半（输入 1 美元/百万 Token、输出 5 美元/百万 Token），在 Agents' Last Exam、OSWorld 2.1、Terminal-Bench 4.0 等基准上表现提升，主打低成本电脑操作能力，Plus、Pro、Enterpri

另有 3 家信源报道

国产AI 3D大模型Hi3D开源V1.0，推出可商用V3.0

国产AI 3D模型团队Hi3D发布并开源了Hi3D V1.0模型代码，该模型基于NeurIPS 2025公开的Sparc3D架构，使用约200万个筛选3D资产训练，支持高分辨率几何细化。同时推出面向创作者的Hi3D Agent，并宣称最新Hi3D V3.0是业界首个可商用2048³超高精度国产自研AI 3D模型。团队通过对比展示其在3D生成细节上优于GPT-

达卯科技发布能源大模型与算电协同平台，提出E-AIDC新范式

达卯科技在CPE 2026展会上发布全栈算电协同技术产品体系，包括AI能源大模型、智能体集群和算电协同2.0平台。CEO简煜忞提出通过电能量、调节性、容量、碳四重市场融合寻优来破解绿电直连项目签约僵局，并首次提出E-AIDC能源驱动型智算中心新范式。该公司称在西部某省项目中通过能源大模型仿真挖掘出3分以上综合价值空间，使投资方IRR提升约20%、用户到户电价

Anthropic 提交 S-1 拟以 ANT 登陆纳斯达克

Anthropic 公开提交 S-1 文件，计划以股票代码 ANT 在纳斯达克上市，披露 2026 年上半年营收 163 亿美元、Q2 营收 116 亿美元同比增长约 1368%，Q2 运营利润 9.74 亿美元，实现首个盈利季度。公司累计融资 1411 亿美元，持有约 1124 亿美元现金及 193 亿美元短期投资，历史累计消耗约 97 亿美元。文件还披露

另有 1 家信源报道

OpenAI 扩大与 Oracle 合作，将应用引入 ChatGPT

OpenAI 与 Oracle 扩大合作，将把企业业务应用和 AI 智能体引入 ChatGPT，并为 Oracle 的新产品提供支持。

EKT-Router：具身视觉语言模型的专家-证据对齐路由

香港中文大学、Knowin.AI 与香港科技大学（广州）等机构的研究者提出 EKT-Router，一个面向具身视觉语言模型的联合路由框架，同时选择能力专家、可选知识与感知工具，并用验证器筛选有效证据。在 6 个具身问答基准上平均得分 61.4，为对比系统最高；在 10 个通用视觉语言基准上平均 74.7。消融显示学习到的路由是主要贡献，知识与感知互补。

Phronix：面向智能体的能力中心学习范式

论文提出 Phronix，一种以能力为中心的智能体学习范式，让智能体从自身执行中获取、验证并精炼可复用能力。它通过预测器-验证器-纠正器循环，将 MCP 工具与技能提出的方案交由工具执行验证，并把结果蒸馏进能力库。实验显示，学到的能力首次尝试即可解决重复任务的比例达 93–95%，每任务自动产生 7.6–30.8 个持久能力，热启动每任务仅消耗 0.38–0

SkillQR：面向推理密集型查询改写的智能体技能发现

该论文提出 SkillQR，一个无需训练的查询改写框架，能从目标检索语料中自动发现推理策略集，并在推理时动态将查询路由到合适的改写策略。作者指出最优改写策略取决于检索目标而非仅取决于模型，现有方法依赖昂贵专有模型、大量训练数据或迭代检索改写。在 BRIGHT 和 R2MED 两个推理密集型检索基准上，SkillQR 无需训练数据即达到与微调改写模型相当的性能

PatEx-Gym：面向专利审查新颖性评估的智能体现有技术检索框架

论文提出 PatEx-Gym，首个面向专利审查中新颖性评估的智能体搜索与推理框架，整合了 PatEx-Bench 基准（1K 真实审查任务、超 100 万专利与 5.2 万科学论文检索语料及支持迭代搜索的运行时）、无需人工标注的 PASS 轨迹合成方法（利用文档访问作为隐式相关性信号）以及基于合成轨迹监督微调的 4B 规模 PatEx-Agent。实验表明仅

LLM增强的网络社交智能体模拟

该论文提出「网络社交智能体」（Cyber Social Agents, CSA）概念，用原型分类法按操作策略与修辞风格区分社交媒体自动化账号，而非简单二分「机器人/人类」。作者将这一分类法整合进由 LLM 驱动的社交模拟，用基于实证数据构建的异构 CSA 人格在网络环境中通信与协作，研究智能体多样性如何影响信息扩散与社会影响力。工作旨在弥合规则型智能体模型与

ToolContractGate：面向漂移安全 Agent 工具调用的版本化可信合约

该论文提出 ToolContractGate，一个面向 OpenAPI 派生 agent 工具的确定性运行时合约评估器，将存储的 OpenAPI 指纹与访问、schema 和行为声明组合成版本化 ToolContract。在 45 个合成用例（35 个不安全、10 个安全）上，完整流水线检出全部 35 个故障（29 BLOCK、3 REVIEW、3 WARN

LLM 智能体记忆与技能跨源冲突裁决基准

该论文提出一个基准，用于衡量 LLM 智能体在“记忆”与“程序性技能”两类上下文来源发生冲突时如何裁决，并将这种无优先级的状态称为“epistemic parity”。作者构建了事实、格式、程序、权限四类冲突分类，实例化 52 个场景，在三个开源权重模型上运行 1,383 次测试。结果显示裁决结果取决于冲突类型、模型和注入顺序，而非来源语义；显式优先级指令只

自我导向修复：让智能体从错误中习得持久教训

该论文提出 Self-Direction 机制，让智能体在任务失败后反思自身轨迹并提取教训，将其蒸馏为轻量级 LoRA 修复适配器，存入持久化教训库，并通过路由机制在后续相关任务中自动复用。实验基于 Qwen 系列开源模型，在 GAIA、Claw-Eval 和 Terminal-Bench 2.1 上分别提升成功率 17.0、8.9 和 13.8 个百分点，

推测性分叉：将空闲等待转为并行探索的仓库环境搭建

研究者提出 SpecBuild，一个基于 LLM 的仓库环境搭建系统，通过“推测性分叉”把原本串行的试错流程改为并行探索：策略级分叉同时尝试不同基础镜像与依赖策略，命令级分叉在慢命令失败前预先准备修复分支，谁先成功就采用谁。在 Multi-Docker-Eval（334 个任务、40 个仓库、9 种语言）上，三种骨干模型下成功率比最强基线提升 6.4 至 1

WebUniverse：为智能体网页开发扩展可验证训练数据

该论文提出 WebUniverse，一个从开源代码仓库和真实网页构建可验证前端开发任务与开发轨迹的流水线，覆盖文本需求、迭代修改和多视口视觉复现等场景。作者发布了包含 1.5 万个可执行任务环境的 WebUniverse-Env 和对应 1.5 万条带验证记录的开发轨迹 WebUniverse-Mix。在 WebUniverse-Mix 上微调 Qwen3.

AutoSwarm：自动化智能体集群的多智能体框架

香港大学数据科学实验室（HKUDS）提出多智能体框架 AutoSwarm，旨在解决多智能体协作中职责划分不清与依赖关系导致局部错误扩散的问题。该框架包含协作形成与执行协调两个组件，前者界定责任边界与结果验收条件，后者通过共享状态管理依赖与监督关系。在长程编程、交互式规划和金融分析实验中，AutoSwarm 优于单智能体基线和现有多智能体框架，代码已在 Git