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Google 推出 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款模型，旨在通过接近实时的推理能力提升语音 Agent 的表现与 AI 对话的自然度。Gemini 3.8 Live 面向规模化部署和成本效率，结合对话智能、流畅交互与视觉理解；Extended Thinking 则面向高复杂度任务，提供更强智能与多步骤推理能力。Gemini 3.8 Live Extended Thinking 在 Artificial Analysis Speech to Speech Quality Index 中以 82.6 分排名第一，并在多项语音 Agent 和音频推理基准中取得领先成绩。两款模型将为开发者和企业构建可靠、可投入生产的语音 Agent 提供基础能力，并改善 Gemini 在应用、Google Workspace 和 Search 中的语音协作体验。
若依官方免费版没有审批流。本文用 jeeflow 工作流引擎补上：后端一个依赖一个薄壳，前端一个宿主组件九个薄页，一条菜单 SQL 收口 RBAC，半天跑通带工作台、发起、待办、审批、流程设计器的完整流程中心，附真机实录与踩坑。
本文介绍了 MCP（Model Context Protocol）的 Client/Server 架构，以及 Tools、Resources、Prompts 三类核心能力。文章通过 LangChain 与文件系统 MCP Server 的示例，说明 Agent 如何发现、加载并统一调度远程工具，同时覆盖资源读取、提示模板、认证、错误处理与断线重连。文中强调，MCP 将跨进程、跨网络的工具调用标准化，使 Agent 可以在不大幅修改应用代码的情况下扩展能力。针对 Skill 插件系统，文章进一步说明其作为面向 LLM 的指令文档，通过分类与渐进式披露机制降低上下文负担并提升可管理性。
Amazon Bedrock 的提示词缓存可在重复发送相同上下文时，将缓存命中请求的输入 Token 成本最高降低 90%，并缩短首 Token 时间（TTFT）。文章通过 Converse API 介绍消息内容、系统提示词、工具定义、混合 TTL、租户隔离和 LangChain 集成等六种实践场景。对于频繁围绕同一长文档、系统指令或工具 Schema 发起不同请求的开发者，缓存可避免重复处理上下文；以 1 万 Token 文档配合 10 个不同问题为例，输入 Token 总成本约可节省 75%。
IBM Research 提出，传统 Mean@k 平均成功率会掩盖 Agent 在重复执行同一任务时的不稳定性：GPT-4.1 驱动的 ReAct Agent 在 AppWorld 上 Mean@5 为 77.4%，但全部 5 次都成功的 Pass^5 仅为 53.0%，存在 24.4 个百分点的一致性缺口。团队开发的 Consistency Analyzer 可基于单条已记录轨迹，对各决策步骤进行重采样，定位容易在重复运行时发生改变的“翻转风险”决策点，无需真值标签或重新执行端到端任务。基于诊断结果生成的 consistency guidelines 将 Pass^5 从 53.0% 提升至 69.0%，一致性缺口降至 12.0 个百分点，同时平均准确率提升至 81.0%。该方法表明，Agent 的能力与可靠性是两个独立维度，开发者应在 Mean@k 之外报告 Pass^k，并针对高不确定性决策进行诊断和修复。
OpenAI 全球政策负责人 Chris Lehane 表示，公司已与竞争对手 Anthropic 和 Google DeepMind 围绕 AI 安全议题进行了数周讨论。此前，Anthropic CEO Dario Amodei 呼吁行业协作放缓前沿 AI 的发展节奏，以避免灾难性风险，并获得多位 AI 行业领袖响应。相关合作可能涉及建立行业标准机构及引入第三方安全评估，但企业间协调也面临潜在的反垄断合规风险。与此同时，特朗普政府团队淡化 AI 安全担忧，认为收紧监管或放缓发展可能削弱美国在与中国竞争中的优势。
前言 在用 LangGraph 开发 Agent 图的时候，经常会遇到一个痛点：图里面十几个节点，大部分都需要配置重试、超时、异常捕获。 如果每个 add_node 都手动写一遍 retry_poli
dompdf.js 是我开源的一个js库，他通过html2canvas+jspdf将html生成为矢量pdf（非截图式pdf），生成1000页PDF只需要5秒。
Trail of Bits 指出，1Password 于 2026 年 8 月 6 日发布的 FLAWED 报告将 AI 生成补丁的“干净修复率”概括为 26%，但该统计混入了要求 Agent 采用错误修复方案、以及禁止其编译和测试补丁的实验。该机构重新分析后称，在 Agent 能运行代码且未被要求采用错误修复的试验中，1Password 所测试模型生成的 3,067 个补丁中有 2,634 个（86%）能够阻止给定的漏洞利用。文章还以 Trail of Bits 的安全咨询记录和 Patch the Planet 项目为例，对比人类开发者与 Agent 在真实修复工作中的表现，并指出开发者在理想条件下首次提交的修复也有 12.5% 未能完全解决问题。为帮助提升修复质量，Trail of Bits 同时发布了 post-patch-validation 与 review-walkthrough 两项 Agent skills。
2026 年，大模型智能体正从实验室走进办公、研发和个人助理场景。它要长期陪着用户干活，就得记住用户的偏好、常用的路径、习惯用的模板。记不住，每次对话都从头开始，用户很快就失去耐心；记太死，临时信息、敏感内容又一直留在系统里，成了隐患。 什么该记、什么不该记，没有统一答案，却直接决定智能体好不好用。202...
火山引擎 ADrive 依托 ADrive CLI 搭建 Agent 统一文件协作空间，以 48 小时视频项目演示多 Agent 接力创作，高危操作人工确认，附接入方法。
原文以“什么样的数据库底座，能加速 Agent 从 Demo 走向生产？”为主题，聚焦 AI Agent 的生产化落地。页面未提供正文、数据、案例或技术结论，仅包含一张 InfoQ 精选视频的封面图片。因此，无法从现有原文判断其对数据库能力、开发者实践或行业趋势的具体观点。
普通 RAG 通常只有一条固定流水线：用户提问 → 向量检索 → 拼接上下文 → LLM 生成答案。它能工作，却不会判断。这篇从一个最基础的 RAG 出发，用 LangGraph 加入问题路由，让模型
qKnow智能体构建平台开源版v2.4.3围绕非结构化知识接入、知识资产导出和文档解析自定义能力进行升级，主要包括：知识库、知识图谱新增JSON/JSONL文件导入能力，知识库问答数据支持JSON/JSONL一键导出，并开放文件解析模型与提示词自定义能力，进一步完善非结构化文档从接入、解析到复用的处理链路。 从“把文档传进来”，...
导语 2026 年 9 月 7 日起，微信开始小范围灰度测试「小微 AI 社交」。经双方授权后，两个小微建立独立会话，先完成时间协调、信息同步、事务交接，再把结果生成确认卡片交回用户拍板。对话记录只保
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 --- (2)--- 训练 0x00 概要 0x01 原理 1.1 为什么MemPO必须用RL而不是SFT？ 1.2 RL 方案的通
一、旧范式的原罪：GRPO 的两个隐含假设 1.1 GRPO 到底省掉了什么 先回忆一下 GRPO（Group Relative Policy Optimization）在省什么。PPO 需要一个与策
为什么 dsh 不直接 import fs？为什么 Shell 执行可以一键切到远程沙箱？这篇文章讲 dsh 的能力 Seam 设计
ApiGo 是一款在线接口开发和管理平台，企业项目开发脚手架、SQL2API 、数据预览平台。支持动态数据源、动态 SQL 和标签，持 WorkBuddy、千问办公、Trea Work、豆包等 AI 办公平台 MCP 接入。支持接入（mysql、oracle、达梦、TiDB、DolphinDB、Hive、DuckDB ）等 SQL 或 NoSQL 数据源，在线可视化编写 SQL 快速发布接口，...
Salesforce 在 Dreamforce 大会上发布首个推理模型 Koa，该模型基于 Nvidia 开放权重的 Nemotron，并由双方联合后训练，面向销售、营销和客户支持任务优化。Koa 主打开放权重、明确的数据来源、无需使用客户真实数据，以及更低的 Token 消耗，直接回应企业对安全、成本和可控性的需求。该模型将接入 Salesforce 的 Agentforce 平台，并可通过 AI gateway 按任务需求自动路由。Koa 的推出表明，企业 AI 正逐渐偏离前沿实验室提供的通用闭源模型，转向面向具体业务任务、可控且高效的专用模型。
9月14日，比亚迪“超级智能体迪迪虾暨腾势N8L纯电上市发布会”举行。围绕下一代智能座舱，比亚迪正与阿里云推进AI合作：千问大模型接入比亚迪座舱体系，参与用户多轮对话与复杂意图理解、任务编排、长期记忆与生态服务连接，让车机从“被动听懂一句话”进一步走向“主动办成一件事”。 超级智能体“迪迪虾”以AIOS为底座，通过超级智能体引擎调度车端能力和外部服务。昨日发布会上，比亚迪集团高级副总裁、汽车新技术研究院院长杨冬生表示：“迪迪虾有多模态感知系统，能听、能看、能感受，有调用各类原子能力的工具系统；有可复用的技能和记忆系统，越用越懂用户。同时，我们打造了生态智能体开放平台，让全球第三方AI智能体与开
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Elon Musk’s xAI Asks Appeals Court to Block Minnesota Law Targeting AI-Generated Nude Images | MinneapoliMedia MinneapoliMedia
Token 砍半，活没少干，每小时还省13.5刀！ 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 最适合鞭打AI干活，还得是 AI 啊。 英伟达今早开源了一套提高工作效率的 Harness ——SoL-Pi，它让AI亲自当监工，去Agent工作流中吹毛求疵，把每一处可能“摸鱼、浪费Token”的环节进行修复，自我迭代优化。效率提升后，Token消耗最高减少了 64%，API 调用成本下降 50%
智象未来（HiDream.ai）正式发布首个原生全模态视频生成模型 HiDream-O1-Video-1.0
单科冠军不够，具身智能落地需要没有结构性短板的底座 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 一个模型同时占据四个能力子榜单的榜首，这在具身智能行业里不多见。RoboColiseum 是由智元机器人发起，联合高校、科研机构、开源社区及机器人企业共同建设的评测平台，它把评测拆成四个维度：指令跟随、空间理解、扰动适应、通用操作。参评者只要在任何一个维度上有结构性短板，就会在对应的子榜上掉下来。而原力
阿尔伯塔大学团队提出FAME框架，给持续强化学习一个可求解的公式。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 今天教会机器人拧瓶盖，明天再让它抓杯子，它可能又把拧瓶盖忘得一干二净。反观人类，这类现象极少出现。人脑拥有成熟的记忆分工体系，新旧知识有序存储，习得新事物的同时不会冲刷掉旧有认知。这套终身学习的机制，其实是当下大模型同样欠缺的。Demis Hassabis、梁文锋与 Ilya Suts
Anthropic CEO Dario Amodei 发表《We Must Pace the Frontier》，呼吁 AI 公司放慢前沿能力的迭代速度。其核心观点是，应让模型对齐与安全能力追上模型能力的发展步伐。这一主张引发了广泛讨论，也凸显开发者和行业在快速推进 AI 能力与控制安全风险之间面临的持续张力。
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导语：200瓦功耗之差的新战场记者：郭思编辑：包永刚9月9号，人社部公布了第八批新职业名单，尤为瞩目的一个新职位是智能体开发员。岗位的正式确立，意味着相关技术已走向主流，而背后则是底层技术的实质性跃迁，当模型不再停留在问答层面，而是开始具备“行动”能力——底层算力的需求结构也在重塑。智能体在运行过程中，需要频繁地获取数据、调用工具并等待结果返回，这对系统的响应延迟提出了极高的敏感度。因此，以往“唯算力论”的粗放型资源配置模式，已逐渐失去经济性与合理性。正是在这一技术范式转移的关键节点，产业界给出了最直接的回应。就在职业名单公布的前一天（9月8日），Arm在Arm Everywhere Chin