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Anthropic 宣布旗下 Claude Security 面向 Claude Enterprise 客户推出全新公测版本，由包括 Claude Mythos 在内的完整模型家族驱动。该版本引入了持续代码监控机制，可随代码提交动态扫描并自动追踪漏洞修复状态，同时支持跨仓库安全分析与基于团队知识库的威胁建模。此外，新版新增了 API、Webhooks 以及面向 Claude.ai 和 Claude Code 的 MCP 连接器，并为企业客户提供每月 25,000 美元的限时免费额度，大幅加速了代码安全漏洞从检测到闭环修复的端到端自动化流程。
Gemini Notebook 针对幻灯片（Slide Decks）与视频概览（Video Overviews）推出了全新的逐步创作流程，让用户在生成多媒体内容时拥有更高的掌控权。用户不再受限于一键直出的最终结果，而是可以根据系统建议定制聚焦主题、格式与视觉风格，并在生成最终产物前审查大纲或制作人笔记以提交调整反馈，同时也保留了即时出稿模式。该更新面向所有 Google Workspace 客户、个人订阅者及个人 Google 账号用户全面开放，显著提升了生成式 AI 办公助手在视觉与演示内容生产中的协作精度。
Google 在 Gemini 应用中正式上线了全新的集中式“自定义（customize）”中心，为用户提供一站式定制 Gemini 回复方式与外部工具集成的入口。用户可通过配置自定义技能（Skills）实现文风匹配与格式规范等工作流自动化，并可连接超过 40 款外部及 Google 原生应用。该功能正面向 Web、移动及桌面端全平台全球推送，进一步降低了个性化 AI 工作流配置与管理的门槛。
Mistral 正式发布面向企业级复杂与敏感数据的 Agentic Search（智能体检索）及配套工具包 Mistral Search Toolkit，现已集成至 Studio 与 Vibe。该技术突破了传统单次 RAG（One-shot RAG）的切片与推理瓶颈，通过 search、open、navigate、read 和 grep 五大类文件系统操作工具构建多步检索与验证循环。在 FinanceBench 金融评测中，Agentic Search 将问答准确率从 26.7% 提升至 86%，同时使 p90 延迟降低 39.6%、Token 消耗减少达三分之一。这一架构让检索质量直接随底层大模型的推理能力提升而进化，为金融、法律等深度文档智能应用提供了全新范式。
随着 Claude 在 Anthropic 内部实现自主循环研究与大规模编写代码，其 Monorepo（单一代码库）的日均合并次数在数月内从约 2,500 次暴增至 30,000 余次，原本为人类开发者规模设计的 Git 基础设施成为最大瓶颈。为此，Anthropic 自研了专为常在线 Agent 设计的分布式版本控制系统 Scion，并在五个月内完成彻底迁移。Scion 采用全线上、客户端/服务端非对称设计、无锁提交和三层缓存架构，消除了全量工作副本依赖并支持通过 API 高效交互。这一演进表明，随着 AI 辅助编码进入 Agent 时代，底层软件工程工具链正全面面临从「人类尺度」向「Agent 尺度」重构的必然趋势。
Anthropic 正式推出长期倡议“网络使命”（Anthropic Cyber Mission），旨在向网络防御者提供前沿模型、工程人才与资金支持，以扭转 AI 被恶意利用的失衡局面。该计划初期聚焦两大关键方向：一是成立关键基础设施防御计划（CIDP），联合埃森哲、Palo Alto Networks、CrowdStrike 等企业保护电网、水务和交通等工业运行技术（OT）；二是推出面向开源项目的免费漏洞扫描工具 OSS Scanner，预计提供超 90% 的真实阳性率并自动附带利用概念验证（PoC）与修复建议。Anthropic 预测 AI 优势将在两年内倒向防御方，目前正全力帮助关键行业筑牢安全底座、缩短攻防响应时差。
Google 宣布在 Google Classroom 的教师主导 Gemini Notebook 中引入由 Gemini 支持的教学洞察摘要功能。教师可通过该功能全面了解学生与作业 Notebook 的互动情况、高频问题、薄弱环节以及个别对话记录，以辅助教学评估与备课。此外，Workspace 管理员现支持使用更精细的控制项进行外部共享设置，允许跨受信任网域（Trusted Domains）创建和分配 Notebook。该功能进一步提升了生成式 AI 在教育场景下的学情分析效率与管理安全性。
谷歌宣布在 Google Sheets 中推出基于 Gemini 的自然语言 BigQuery 数据分析功能。用户通过 Connected Sheets 连接数据源后，无需编写 SQL，直接通过自然语言对话即可针对 BigQuery 的全量数据集进行交互式分析与追问。此外，Gemini 还能根据业务需求一键生成包含数据透视表和图表的动态刷新仪表板。这不仅让非技术业务人员无需跳出表格即可完成复杂分析，也极大减轻了数据团队在日常报表与临时取数上的积压负担。
用户现在可以将 Gemini 应用中构建的交互式应用直接导出至 Google 协作平台（Google Sites）。只需点击一次，应用便会完整保留交互功能并置入新的私有站点草稿中，供用户进一步定制与发布。这一特性免去了复制代码或重建应用的繁琐流程，大幅降低了将 AI 原型共享给团队、客户或学生的门槛。该功能已面向 Google Workspace 用户、个人订阅者及拥有 Gemini 权限的个人账户推出。
谷歌宣布，Google 表格（Google Sheets）中的 Gemini 现已正式登陆 iOS 设备，继网页版和 Android 端后进一步完善了移动端 AI 体验。在 iOS 端，用户只需轻触 Gemini 星形图标，即可直接针对表格数据提问、快速提取关键洞察并自动生成图表，同时系统还提供便捷的建议提示词帮助快速上手。该功能面向 Business、Enterprise 等 Google Workspace 商业用户以及个人高级订阅用户默认开放。此次更新让移动办公群体能够随时随地高效处理和理解复杂表格，进一步加速了智能生产力工具在移动场景的落地。
Google 宣布在 Google Chat 中推出会议回顾（Meeting recaps）卡片功能，帮助团队更顺畅地将会议规划推进为实际行动。当用户在 Google Meet 中开启“帮我记笔记”（Take notes for me）功能后，系统会在关联的 Chat 空间中自动生成包含核心摘要、关键决策、具体行动项以及 Gemini 笔记文档直达链接的卡片。该功能采用静音通知推送以减少干扰，不仅大幅降低了缺席成员的信息同步成本，也展示了 Google Workspace 在利用生成式 AI 打通日常沟通与任务流上的进一步深化。
Claude Code 团队表示，Claude 已编写该产品约 90% 的代码，因此团队将代码审查从以人工逐行阅读为核心，转向以自动化验证、AI 审查和风险分级人工批准为核心的持续流程。2026 年 6 月至 9 月，Claude Code 代码库合并的 Pull Request 数量翻倍以上，而需要回滚的比例下降超过 40%。该流程包含 PR 前验证、每个 PR 的 Claude 审查与安全审查、阻断式 CI、按风险配置的人类批准、合并队列、灰度发布及快速回滚。对开发者而言，关键不在于是否有人读过代码，而在于针对不同风险设置最合适的自动化或人工检查，并持续用事故和回滚案例评估审查器效果。
Anthropic 日本团队的一名业务拓展代表通过 Claude Managed Agents 构建了名为“Nakama”的 Agent 团队，用于线索分配、客户资格审查、双语邮件起草、Salesforce 更新和会议跟进。该团队由多个职责明确、按计划运行的 Agent 组成，并通过共享记忆库持续从人工修改中学习。借助 Claude Tag，超出常规流程的事项可在 Slack 中交由 Claude 跟进、提醒和升级处理。该作者估算，这套系统每周可节省约 60 小时工作时间，也展示了销售人员无需自行维护复杂基础设施即可部署 Agent 自动化流程的可能性。
DeepSeek 宣布开放其自研 DeepSeek Search 的 API，该搜索引擎每日稳定处理全球数亿次请求，索引数千亿网页，并支持多语言实时检索。公司称，该系统通过严格检测过滤 SEO 垃圾内容、GEO 操纵和低质量 AIGC，旨在为用户及 LLM 提供更具权威性和可信度的信息来源。此次更新还将 DeepSeek-V4.1-Flash 升级至 1017 版本，开发者继续使用 `deepseek-flash` 即可调用，API 调用方式和价格不变。完整更新日志同时梳理了 DeepSeek V4、V3.2、V3.1 及 R1 系列模型在多模态、Agent、Responses API、推理能力和定价方面的演进。
Anthropic 宣布，Claude Code 的 Code Review 已结束研究预览，现向 Claude Team 和 Enterprise 组织正式开放。该功能将大多数代码审查的完成时间从约 20 分钟缩短至 6—10 分钟，速度约提升 3 倍，同时强化了对可能进入生产环境的关键缺陷的识别能力。管理员可按仓库选择 Quick、Standard 或 Deep 审查深度，开发者则可在启用后让新 PR 自动触发审查。符合条件的 Claude Enterprise 组织可在 2027 年 1 月 15 日前申领至少 10,000 美元的 Code Review 额度。
Claude Platform 现支持将 Claude Managed Agents、Messages API 和 Claude SDKs 的 OpenTelemetry（OTel）追踪数据发送至任意兼容工具。开发者可在同一可观测性平台中查看 Agent 的模型调用、工具使用和 MCP 服务器调用，并获得延迟、Token 用量与请求 ID 等信息。该功能遵循 OpenTelemetry GenAI 语义约定，可与 Grafana Cloud、Datadog、Langfuse、Sentry 等工具集成，用于排障、评估 Agent 质量及追踪组织级用量。目前该能力处于公开测试阶段；Managed Agents 和 Messages API 需在 Claude Console 配置目标端，Claude SDKs 则会自动导出追踪数据。
Uber 首席信息安全官 Philip Martin 表示，随着 AI Agent 承担更复杂、自主的工作，企业需要像管理员工内部威胁一样，建立针对 AI 的监测与干预机制。Uber 每天处理超过 4000 万笔出行和配送订单，其安全团队利用 Claude 获取代码、设计文档和工单历史等上下文，开展威胁建模。Uber 开源的 AI Detection and Response（ADR）工具可收集实时遥测数据并采取行动，未来有望结合 Enterprise Frontier Safeguards 提供的数据。Martin 认为，实时检测、干预和识别新兴行为模式，是开发者和安全团队部署 AI 时的重点。
Anthropic 发布了一套基于 Claude Managed Agents（测试版）的定时自动化参考实现，可定期读取 Slack、GitHub 等自定义信息源，并将每日简报主动发布到 Slack。该方案通过书签记录各信息源的读取进度，避免固定“过去 24 小时”窗口导致的信息遗漏或重复。文章重点提出六项设计原则，包括使用最小权限凭证、识别读取失败、确认消息实际送达、发布前复核状态，以及为每次运行设置支出上限。开发者可使用提供的 GitHub 模板和 Claude Code 命令快速部署包含 Agent、环境、记忆存储、凭证库和定时任务的完整自动化系统。
Anthropic 介绍了 Claude Code mods：这是一类以 JavaScript 或 TypeScript 模块实现的插件，可通过事件钩子观察、改写或直接响应 Claude Code 的行为。与每次事件都启动 Shell 命令的 settings hooks 不同，mod 会在整个会话中持续运行，能够保存状态、渲染动态 UI，并注册命令、工具或进程调用。文章以 Token Weather 为例，演示如何监控上下文窗口使用率，并在提示词上方实时显示天气状态、Token 用量、历史趋势和单轮增量。开发者可直接让 Claude Code 生成 mod，也可按照目录、状态类型契约、事件钩子和 UI 渲染等步骤自行构建。
Anthropic 为 Claude Code 推出了基于独立虚拟机的“云端会话”（Cloud Sessions）功能，让每个开发任务都能在云端预置环境中独立运行，无需占用本地算力。该模式彻底解决了本地多任务并发时的文件竞争、端口冲突，以及因电脑休眠或断网导致的任务中断问题，并具备 GitHub 凭证代理隔离等安全机制。云端会话现已包含在 Pro、Max、Team 及 Enterprise 订阅中且不额外收取虚拟机费用，为并行清理 Issue 积压、高频验证不稳定测试（Flaky Tests）等场景带来了显著的效率飞跃。
评估（Evaluation）为衡量 AI 应用或技能在特定任务上的表现提供了关键指标，但设计高质量评估并在不产生自欺（过拟合）的前提下持续优化极具挑战。Anthropic 在 claude-api 技能中推出了 `/claude-api build-eval` 与 `/claude-api hillclimb` 命令，可在代码库内引导生成贴近生产环境的评测集，并自动校验评测器与诊断基准。在优化阶段，该工具通过划分保留测试集进行单步补丁迭代与回滚机制，帮助开发者在提示词、工具描述及模型参数调优中实现可衡量的性能提升与成本控制。
Asana 将 Claude 作为员工默认 AI 工具，并让 AI Agent 在其 Work Graph® 工作模型中以“AI 队友”身份协作，拥有明确角色、权限范围、共享记忆和可见的工作记录。该公司通过角色化访问控制与“触发者权限边界”，让 Agent 能够使用公共信息，同时降低私密信息越权风险。Asana 将 Agent 的日常使用与训练管理分离：多数员工可对任务提出反馈，但仅管理员和编辑者能够将反馈写入长期记忆。其应用案例包括解答 Slack 产品问题、生成风险续约日报，以及在 Command 中支持工程周期规划，表明 AI 价值正从代码生成转向规划、决策和持续优化。
Anthropic 销售团队分享了基于 Claude Managed Agents（测试版）构建全天候“采购智能体”（Buying Agent）的实践。该智能体每日承接数千次客户互动，既能解答定价、合规等常见咨询并直接引导结账，也能在复杂场景下将线索无缝移交人工。数据显示，经智能体筛选转交的销售线索转化为商机的概率较传统表单提升超一倍，成单周期缩短约五天，销售代表成单效率提升达2.5倍。该案例展示了企业如何通过托管型 Agent 平台降低工程基建开销，实现技术与业务深度协同并重塑 B2B 销售体验。
客户体验 AI 平台 Cresta 推出了一款名为 Conductor 的自然语言智能体构建器（Meta-Agent），旨在帮助企业团队将复杂的业务上下文转化为生产级 AI 智能体。Conductor 依托 Claude Agent SDK 作为通用的底层执行框架，结合 Cresta 深度的对话智能与 CX 领域知识，使早期用例的初始部署时间减少了约 50%。该方案展示了如何通过将领域专长与通用 Agent SDK 相结合，在平衡业务确定性与大模型自适应灵活性的同时，建立持续自我改进的知识飞轮，为企业级 Agent 的快速交付与可靠运维提供了重要范例。
企业级客户体验 AI 平台 Cresta 基于 Claude Agent SDK 打造了自然语言 Agent 构建器 Conductor，帮助团队将复杂业务上下文转化为高可靠的生产级 Agent。早期实践表明，Conductor 将初始部署时间缩短了约 50%。该系统充当“元 Agent（meta-agent）”，不仅平衡了关键业务流的确定性与对话灵活性，还通过端到端评测闭环与经验资产沉淀加速开发。这为开发者展示了如何将通用 Agent 框架与垂直行业专长深度融合，以应对 Agent 上线后长期迭代的工程挑战。
Anthropic 推出 Claude Code Mods：可通过小型 TypeScript 函数改变 Claude Code 的提示词、工具调用、权限处理和界面行为。Mods 随插件分发，支持 Claude Code CLI 和桌面应用，开发者既可自行编写，也可让 Claude Code 协助创建、安装并热重载。该机制让用户能够替换内置功能、叠加不同作者的扩展，并为团队提供 CI/CD 状态展示、生产环境防护和审计日志等定制能力。由于 Mods 拥有与 Claude Code 相同的本机访问权限且未受沙箱隔离，用户和企业管理员需要仅安装可信来源的插件，并利用托管设置与 `sec-default` 等机制实施安全控制。
Anthropic 构建了基于 Claude Managed Agents（测试版）的购买 Agent，帮助企业客户从咨询 Claude 方案到完成购买，并每天处理数千场对话。该 Agent 能回答定价、安全、数据和席位等问题，复杂交易则连同完整上下文转交销售代表。与旧版联系销售表单相比，经 Agent 转交的线索转化为销售机会的概率超过两倍，成交速度约快 5 天。Anthropic 表示，这一实践让销售人员能减少重复答疑，将更多时间投入高价值客户沟通，同时为企业部署面向客户关系全流程的 Agent 提供了参考。
开发者现可通过 Google Docs、Sheets 和 Slides 各自的开发者 API，以编程方式创建、读取和管理评论。Docs API 还新增了对建议修改的 API 支持，使自动化工具和第三方系统能够提交供用户审核的文档修订建议，而非直接改动内容。这些能力可帮助组织将内部审阅工具、自动化内容流程和项目跟踪系统直接接入 Google Workspace 编辑器。Docs、Sheets 和 Slides 的 Model Context Protocol（MCP）服务器中的编程评论支持仍处于开发者预览阶段。
Asana 将 Claude 驱动的 AI Agent 直接置于其 Work Graph® 工作模型中，使其能像人类同事一样承担任务、读写消息并出现在活动动态里。公司通过角色定义、权限范围、管理员与编辑者分工，以及受控的共享记忆机制，让团队能够辅导 Agent，同时避免任意用户直接改变其长期行为。Asana 强调，Agent 的请求、执行计划、过程和结果应在共享任务空间中保持可见，以便团队成员协作审核和纠偏。文中还介绍了三项应用：回答 Slack 产品问题、生成高风险续约简报，以及利用 Command 规划工程迭代，显示 AI 的瓶颈正从代码生成转向规划、决策与优化。
NVIDIA 发布开放式 Agent 安全平台 Open Agent Safety Platform，Anthropic 与 NVIDIA 合作，为 AI Agent 技术栈增加安全与控制层。Claude Managed Agents 将凭据存放在独立保险库中，Agent 无法直接查看；NVIDIA OpenShell 则通过运行时策略限制 Agent 可执行的操作、可访问的文件、网络和数据。两者结合后，企业可限制 Agent 权限、审查其行为日志，并验证相关限制是否真正生效。该方案面向正在将 AI 从问答工具扩展为可访问专有数据、跨业务部门执行复杂任务的企业级 Agent 应用。