OpenAI 发布 Agents API,支持构建云端智能体
OpenAI 发布 Agents API,这是一个由 Codex harness 驱动的托管服务,用于构建和上线云端智能体。该服务提供编排、长时间运行会话和工具调用能力。
推荐理由:OpenAI 官方给出 Agents API 的托管定位与 Codex harness 编排能力,可据此判断云智能体的接入方式。
让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
OpenAI 发布 Agents API,这是一个由 Codex harness 驱动的托管服务,用于构建和上线云端智能体。该服务提供编排、长时间运行会话和工具调用能力。
推荐理由:OpenAI 官方给出 Agents API 的托管定位与 Codex harness 编排能力,可据此判断云智能体的接入方式。
OpenAI 发布 GPT-6 Astra,称其是面向企业场景能力最强的模型,具备高级推理、电脑操作以及更强的写作与设计判断力。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-6 Astra 面向企业场景的能力方向,读者可据此了解其推理与电脑操作定位。
GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion,在运行时通过多模型编排完成任务,用户可在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 选择 HydraFusion,按各模型标准费率计费。
推荐理由:GitHub 官方披露 HydraFusion 的三种编排模式与三项基准的成本质量对比,可据此判断多模型编排在编码任务上的取舍。
OpenAI 发布新一代模型 GPT-6 Astra,称其为目前智能水平与对齐程度最高的模型。官方表示该模型在计算机操作、编码、网络安全和科学等方向具备 SOTA 能力。
推荐理由:OpenAI 官方发布新一代模型 GPT-6 Astra,读者可据此了解其在计算机操作、编码等方向的能力定位。
Google 推出 Fairwind Program,面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放其最先进的网络防御能力,首批提供 Gemini 3.8 Flash Cyber 模型访问权限。
推荐理由:原文给出受限访问计划的能力组合与准入条件,读者可据此判断前沿网络防御能力的开放节奏。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者面向长时程编码与自主智能体,定价与 3.7 Flash 相同,为每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元;后者面向漏洞发现与自动修补,通过新的 Fairwind Program 向受信任防御方开放。
推荐理由:官方给出两款 Flash 变体的定价、基准与开放入口,可据此判断长时程编码与网络安全场景的选型。
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能,通过原生视频工具动态搜索、扫描和检查目标片段,替代固定帧率的静态处理。
推荐理由:官方给出 token 与成本降幅及准确率变化,并说明在长视频场景下与静态处理的取舍差异。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe,称其为目前最精确的语音转文字模型,可将原始音频直接转为准确、经过格式化的文本。
推荐理由:官方给出 WER、延迟与多语言等量化指标,并说明实时与录音两条 API 路径的接入方式。
Google DeepMind 发文回顾从 Atari、AlphaGo 到 AlphaStar 的 15 年游戏 AI 研究历程,并宣布与 Fenris Creations 合作,在 EVE Online、EVE Vanguard 和 EVE Frontier 中推进智能体研究。
推荐理由:DeepMind 回顾游戏 AI 十五年研究脉络,并说明与 Fenris Creations 合作要攻克的持续学习与长时程规划难题。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash,定位为面向编码和智能体的最强主力模型,距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。
推荐理由:官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价,可据此判断编码与智能体场景的成本收益。
微软研究院发布开源框架 Orchard,核心是 Kubernetes 环境服务 Orchard Env,可复用于软件工程、网页导航和个人助理等任务,并支持在 Codex、OpenClaw、ZeroClaw 等真实部署 harness 中直接训练智能体。
推荐理由:微软研究院开源 Orchard 框架,给出环境服务与三个领域训练配方,读者可了解小模型在真实 harness 中训练的具体路径。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,作为面向机器人的具身推理模型,可理解物理世界、规划多步任务并调用 Google Search 等工具,现已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放,Gemini Enterprise Agent Platform 上处于私密预览。
推荐理由:官方给出视频理解、任务编排与多机协作的能力变化和开放入口,可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
OpenAI 发布 GPT-5.6,称其在模型、推理和智能体工作流上提升了 AI 效率,让每美元能获得更多有用的智能。原文未给出具体性能数字或版本细节。
推荐理由:原文给出 GPT-5.6 在模型、推理与智能体工作流上的效率改进方向,可据此了解其单位成本产出思路。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,作为新一代机器人智能层,首次实现对完整人形机器人的全身控制,并提升手部与夹爪的精细操作能力。
推荐理由:Gemini Robotics 2 把机器人控制从上半身扩展到全身,并给出端侧适配与多机协作的具体路径。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
推荐理由:官方给出三款 Flash 新模型的 token 效率、价格与基准对比,可据此判断智能体任务的成本变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上表现优于主线 Flash 模型。
推荐理由:官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的对比数据,可了解其与主线的差异。
OpenAI 发布自动红队系统 GPT-Red,通过自博弈方式提升 AI 安全、对齐以及提示注入鲁棒性。该系统面向自动化红队测试场景,用于发现和改善模型的安全问题。
推荐理由:OpenAI 公开自动红队系统 GPT-Red,读者可了解自博弈如何用于提升提示注入鲁棒性。
OpenAI 发布 ChatGPT Work,一个可跨应用和文件执行操作的智能体,能在需要时为同一项目持续工作数小时,并把目标转化为完成的工作。
推荐理由:OpenAI 官方给出 ChatGPT Work 的定位与能力边界,读者可据此判断智能体进入工作流的形态。
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash,此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型形式提供。
推荐理由:Gemini 3.5 Flash 把 computer use 从独立模型并入主模型,读者可据此判断智能体跨平台自动化的落地路径。
Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap,一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架,采用纵深防御思路,在模型对齐之外增加系统级安全层,即使对齐不完美也能提供保障。
推荐理由:DeepMind 公开内部 AI Control Roadmap,给出检测与响应分级和百万条编码智能体轨迹的分析结论。