前華為小藝大模型負責人唐都鈺創業,押注主動式物理 AI
前華為小藝多模態大模型研發負責人唐都鈺創辦觀行數智,主攻讓機器自主判斷何時介入的「主動式物理 AI」。團隊採用雙模型協同架構 ProAgent:輕量模型 StreamingJev 持續讀取環境事件流、判斷是否需要介入,Response Model 再決定回應方式與呼叫裝置,並自建評測體系 ProactiveXBench。
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前華為小藝多模態大模型研發負責人唐都鈺創辦觀行數智,主攻讓機器自主判斷何時介入的「主動式物理 AI」。團隊採用雙模型協同架構 ProAgent:輕量模型 StreamingJev 持續讀取環境事件流、判斷是否需要介入,Response Model 再決定回應方式與呼叫裝置,並自建評測體系 ProactiveXBench。
Anthropic 開放新應用 Claude Duet 的研究預覽,Claude 在其中作為主動型 agent 工作。該應用會主動把需要關注的事項帶給使用者,完成使用者交辦的任務,在使用者離開後繼續處理,並在代表使用者行動前先與使用者確認。
一份面向 AI agent 的評估方法與開源工具 agent-eval 發布,主張用可重複的評估流程替代憑感覺看輸出。方法以關鍵使用者旅程(CUJ)定義成功標準,每個條件都對應一個評估點,先用模擬使用者 LLM 生成正常與邊緣場景,再在單元測試、確定性指標、LLM-as-a-judge 評分與整合測試四層做檢查。
8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。
Agents CLI 新增擴充套件系統,開發者可用 LangChain、LangGraph 或自建企業棧開發 agent,同時沿用統一的部署與評估流程,無需繫結 Agent Development Kit(ADK)。官方同步提供首個一方 LangChain 模板,可完成腳手架生成、執行與部署;平台團隊還能編寫自訂擴充套件,在部署環節強制執行 SBOM 掃描等策略。
OpenAI 表示,歐洲企業正在迅速擴大 AI agent 的使用。在其歐盟企業及商業客戶中,超過一半的 AI 使用已涉及這類工具,小企業使用者數量在整個地區增長了 8 倍。其最新經濟研究報告探討歐洲向 agentic AI 的轉變,以及把更廣泛採用轉化為更深入使用的機會。
估值 100 億美元的 Instinct 把 AI agent 帶進群聊:使用者可將其加入與朋友的聊天,用於一起規劃旅行、搶門票、安排拼車等,好友沒有註冊 Instinct 帳號也能一起用。該功能先向 early access 使用者開放,之後擴充套件到全部使用者,使用者可讓 agent 把自己加入試用名單。Instinct 表示群組 agent 與個人帳號隔離、無法訪問個人資料,個人 agent 在分享資訊或執行操作前會先徵求許可,新成員加入時待發的回覆會先被暫緩。
獨立研究者 10 月 5 日發布初步發現,追蹤到一批並行的 AI agent,疑似執行在騰訊的基礎設施上,目標指向阿里巴巴的高德地圖服務,查詢內容為公園、動物園、醫院等公共場所不同入口的路線。研究者拒絕使用 swarm 一詞,稱應叫 agent fleet:多個 agent 執行同類任務,彼此之間沒有通訊跡象。這些活動是通過監控域名掃描服務 URLquery 的流量發現的,該服務常被 agent 用來載入無法直接訪問的網站並留下記錄;研究仍在進行中。
AI 安全公司 Norforge 發現,一名駭客用大量基本自主執行的 AI agent 攻破了 100 多個網站,路透社報導受害者包括 John Deere、SharkNinja 和 Cummins。Norforge 未公開點名目標,其研究人員是通過暴露在外的相關作業內容發現這批攻擊的。事件發生在業界對 AI 助推大規模網路入侵、以及失控 agent 從測試環境逃逸後自行發動攻擊的擔憂升溫之際。
Anthropic 於 10 月 16 日發布兩份報告:其內部 AI agent 工作時長在 2026 年 3 月已超過員工,到 8 月 agent 數量是員工的 6 倍,同期初級崗位與技術崗招聘佔比下降,人均程式碼、銷售與合同處理產出上升,瓶頸轉向人的注意力。第二份報告對比近 1.1 萬名美國成年人與 Anthropic 員工的調查:91% 的員工認為 AI 能在 2030 年前做出諾獎級發現,美國成年人中僅 39%;
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
越來越多 AI 助手無需下載 App,直接通過 iMessage、RCS、SMS、WhatsApp 等簡訊渠道使用,可記憶上下文、連線已有應用並代為完成任務。Instinct 在 2026 年 9 月完成 10 億美元融資、估值達 100 億美元,仍處私測;Caddy 自 2026 年 4 月起公測;Fambot 2026 年 9 月初推出測試版並獲 350 萬美元 pre-seed 融資,測試期免費,未來擬收約一份 Netflix 訂閱的費用;
Anthropic 日本團隊的一位 BDR 把日常銷售流程交給一組 Claude 智慧體,並從自製原型遷移到 Claude Platform 的託管智慧體基礎設施 Claude Managed Agents(beta),此後無需自行維護基礎設施。他把工作拆成 5 個單一職責的智慧體,分別做線索分派、篩選與首封郵件、收件箱回信、Salesforce 商機更新和會後跟進,另設一個協調者,每約 15 分鐘讀取 Slack 頻道中的變更請求並更新指令,且只有他本人能提交。
Anthropic 開放 Claude Duet 研究預覽:這是一款主動型 agent 應用,會主動提醒需要處理的事並代為完成任務,已在 iOS、Android 和 claude.ai 上線,需加入等待名單。它基於 Claude Opus 5.5,包含在 Pro 與 Max 訂閱中,用量與其他 Claude 功能共用同一額度。應用配有獨立虛擬機器和瀏覽器,使用者離開後仍可繼續工作,執行動作前會徵求批准;新增的分類器和安全提示詞會攔截信用卡號、政府證件等最敏感資訊的傳送。
Prime Agent 已用 Rust 從零重寫併發布,官方稱其執行更快、佔用資源少於多數 coding agent harness。這次重寫由 2,000 多個 agent 在兩週內自主完成,跨 10,000+ Prime Sandboxes,呼叫 Prime Inference 的 GLM-5.3 端點消耗超 2,000 億 token。自 8 月上線以來 Prime Agent 下載量超 30 萬次、處理超 8 萬億 token;
Docker 發布 docker-agent,一個 Docker CLI 外掛,可用宣告式 YAML 配置建置、執行和分享 AI 智慧體,無需寫程式碼。它支援多智慧體協作、內建工具與任意 MCP server,模型側相容 OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Mistral、xAI 與 Docker Model Runner,並自帶 think、todo、memory 工具和基於 BM25、嵌入與重排序的 RAG。
Google 開源了 Harness²,這是一套雙層遞迴框架,讓 Agent 在執行時自行修改腳手架、系統提示詞、工具鏈與技能庫。它在沒有標準答案時,用 Propose–Probe–Compose 對改動做行為對比篩選,並把除錯經驗寫進經驗庫,供後續任務檢索複用。實測 GLM-5 在 OpenCode 下執行 WorkBuddy-Bench,得分從 64.2 升到 75.7(+11.5 分),反超未改腳手架的 Gemini 3.5 Flash(72.4);
量子位智庫發布報告《Agent 驅動的企業智慧化:單點提效到規模化重塑》,把企業 AI 落地受阻歸納為任務定義、資料可信度、判斷可驗證性、行動落地、權限責任、價值衡量六大斷點。報告提出 Agent 需具備貫通任務、上下文、判斷、行動、控制與衡量的全鏈路能力,並建議先選一個高價值場景跑通閉環再規模化複製。報告援引案例稱,三花智控的預算分析由 2-3 小時壓縮至 10 分鐘,空格數智新能源 CRM 開發從 60 人天降至 16 人天,上海企通 BIMS 約 2.5 倍提效、功能首次可用率 78.63%。
openJiuwen 發布並開源企業級 AgentOS,把多智慧體協同、自演進、算力親和與企業級安全可靠能力整合進統一底座,並以外掛化架構連線上層應用與底層模型算力。平台支援任務拆解、角色分工與並行執行的蜂群協同,可依據執行軌跡與使用者反饋持續最佳化技能,同時提供多租戶隔離、安全沙箱與權限管理。
Replit CEO Amjad Masad 在 TechCrunch Disrupt 上提出「自驅動公司」概念:AI 代理承擔公司裡大部分雜活,人的價值轉向判斷與品味。他舉例說 Replit 的客服工單會先由代理檢視 GitHub issue、程式碼庫和 Linear 工單完成初步分診,人工決定修復方案後一鍵再部署一個代理打補丁。Masad 稱公司運營方式已被徹底改變,團隊花更多時間討論做什麼、畫白板、研究架構,而代理並沒有取代崗位,只是改變了工作內容。
Anthropic 發布基於 Claude Managed Agents(beta)的 agent 自動化參考實現:按 cron 計劃讀取 Slack 頻道與 GitHub PR,依據上次執行留下的書籤只取新增內容,再把簡報發到指定 Slack 頻道。配套程式碼含 agent、部署、環境、記憶與 vault 等配置,用 ant apply 寫入 Claude API 工作區,憑據存於 vault、沙箱內只留佔位符;
亞馬遜開始遮蔽 Meta 的 Muse 等個人 AI agent,使其無法瀏覽商品目錄和下單;Walmart、Delta、United、Yelp、eBay 等也被使用者反映出現類似攔截,其中 Walmart 稱並非有意,而是人機驗證按鈕中斷導致 agent 被踢出。Meta、Walmart、Stripe、Sierra、Genesys 等已著手製定面向電商的 agent-to-agent 開放標準,用於區分代表使用者的良性 bot 與惡意爬蟲。
Uber 首席資訊安全官 Philip Martin 提出,企業應為 AI agent 建立類似員工內部威脅計劃的監控機制。Uber 已開源 AI Detection and Response(ADR),用於採集 agent 執行時的即時遙測並在越界時即時干預,同時把 Anthropic 的 Enterprise Frontier Safeguards 作為資料來源接入其整體檢測體系。
一位開發者認為 AI 程式設計的瓶頸是 agent 而不是模型:模型生成程式碼的能力持續提升,agent 卻停在原地。他區分了模型(GPT Astra、Claude Sonnet、GLM-5.3)與 agent(Claude Code、Codex),並列舉四類問題:OpenCode 把約 1.5k 行的改動拆成 10 個子任務卻逐個序列執行;agent 不會按任務難度切換更便宜或更強的模型;Claude Code 說不清自身功能,只能聯網搜尋;Plan 模式產出的計劃零散、難讀。
Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統,從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫,目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動,可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒,通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作,不需要讀屏或模擬點選。
Google Cloud 發布 Gemini 統一 agent,可接受目標而非指令,自主規劃任務並連線企業內部系統,目前先面向企業客戶,之後再推向消費者。該 agent 預設自動挑選模型,也允許手動指定第三方模型,首批接入 Anthropic 的 Claude,未來將擴充套件至開源與私有模型。它擁有獨立的 Workspace 帳號和信箱,操作會留下歸屬 agent 的審計記錄,入口覆蓋 iOS、Android、Windows、Mac、命令列、Slack 等。
微軟發布 Guardian Agents,用於監控企業自己部署的 AI 代理,屬於 6 月推出的 Project Perception;該產品原本假定 AI 駭客來自外部,設有紅隊、藍隊、綠隊三類代理。微軟安全業務負責人稱,前沿模型無論出自哪家都不可信,問題不在惡意,而在行為不可預測。
ICANN 是負責分配網路頂級域名的機構,本輪時隔多年再次開放申請,共收到 1615 份申請,來自 481 個申請方。AI 是最集中的題材:Meta 與 OpenAI 等 10 家公司申請 .agent,包含 OpenAI 在內的 7 家申請 .agi,6 家申請 .asi,OpenAI 三個字尾均有提交。頂級域名即網址末尾的字尾,如 .com、.org 與 .pizza;目前公布的只是申請名單,能否獲批尚無定論。
Cresta 在 Claude Agent SDK 之上建置了 Conductor,一個自然語言 agent 建置器,幫助團隊把複雜業務上下文轉成可上線的客服 agent。其早期版本用 Claude Sonnet 和 Opus 搭建,之後把 Claude Agent SDK 當作通用 harness,讓 agent 自行收集上下文、呼叫工具、編寫並執行程式碼。據 Cresta 披露,在其與合作伙伴的早期用例中,Conductor 把初始部署時間縮短約一半;
10 月 13 日,APUS AI 開源 Personal Agent 產品 Reflex Agent,採用 MIT 協議,提供桌面端、Web 和 SDK。官方實測其在相關場景中回應速度最快可達 Claude Code、Codex 等主流 Agent 的 3 倍。與依賴程式碼和提示片語織 Harness 的方案不同,它由自研決策模型 Reflex 承擔模型路由、技能選擇與執行監督,按「決策—執行—反饋—再決策」迴圈推進任務;