ChatGPT 的 GPT-6 Astra Pro 升級,支援多智慧體並行處理任務
OpenAI 為 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 推送升級,回應速度更快,外掛與工具呼叫也有所改進,並新增多智慧體並行能力。多個 agent 可以分別處理同一任務的不同部分,使用者能跟蹤每個 agent 的進度,也可開啟已完成任務檢視其工作結果。該功能現面向 Pro 使用者在 Chat 標籤頁開放。
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OpenAI 為 ChatGPT 中的 GPT-6 Astra Pro 推送升級,回應速度更快,外掛與工具呼叫也有所改進,並新增多智慧體並行能力。多個 agent 可以分別處理同一任務的不同部分,使用者能跟蹤每個 agent 的進度,也可開啟已完成任務檢視其工作結果。該功能現面向 Pro 使用者在 Chat 標籤頁開放。
Anthropic 在 AI Engineer New York 2026 上介紹了上週五發布的 dynamic workflows(簡稱 flows),由 Claude 自行編排整套多智慧體拓撲。此前 Claude Managed Agents 需開發者配置協調者與子代理名冊,現在 lead agent 自己制定計劃並編寫編排程式,負責啟動代理、收集結果與管理資訊流,功能在面向 API 開發者的 Claude Console 提供,也支援傳入預配置子代理。
廈門大學 ASC 實驗室的 FlowMAS 被 NeurIPS 2026 錄用:它用生成流網路(GFlowNet)把多智慧體工作流拓撲的設計變成可學習的生成問題,讓 AI 自動學出團隊的排兵佈陣。方法引入好奇心驅動與資訊引導兩個模組,在搭建每一步給中間結構發過程性獎勵,後者用資訊理論衡量多路 AI 輸出的協同與冗餘。在 6 個基準、3 種模型底座上,它比手工設計平均高 8.17 分、比自動化方法高 6.12 分;
OpenAI 為 ChatGPT 聊天標籤頁中的 GPT-6 Pro 推送更新,新增多智慧體能力:多個 agent 可並行處理同一任務的不同部分,使用者能在對話中跟蹤進度,並開啟已完成任務檢視每個 agent 做了什麼。更新還帶來更快的回應速度,以及外掛和工具呼叫執行任務能力的改進。該更新面向符合條件的 Pro 使用者分批推送,託管工作區是否可用取決於工作區設定與推送資格。
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang,他是 Recursive Language Models(RLM)的作者,也是 GPU Mode 社群成員。
10 月 16 日,範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域(ModelSphere),面向企業免費開源,以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程,可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片,無需為不同晶片重寫底層程式碼。
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。
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。
NVIDIA 宣布歐洲多地城市正用其加速計算、Cosmos 與 Nemotron 開源模型搭建物理 AI 智慧體和數字孿生,用於城市運維與公共服務。法國 Côte-d'Or 省與 Akila、ThinkDeep 合建主權數字孿生運維智慧體,覆蓋 500 多棟公共建築,把文件檢索從數週縮短到數分鐘、運營總成本降低 10%,規模化目標 30%。義大利米蘭地區由 Galene.AI 與戴爾部署本地 AI 工廠,先在 Cinisello Balsamo 落地並計劃擴充套件至另外四個市鎮;
Anthropic 週一發布研究報告,稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理,Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒;GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B,5 次試驗中 4 次全部成功。
AI 實驗室 Third Moment Research 藉助 OpenAI 的 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 與 Codex,可同時執行 1 萬個 agent,單次自主研究持續 36–48 小時。Codex 曾定位量化回測瓶頸並部署快取與記憶體打包最佳化,把一年美股訂單級資料的回測從約 3 小時縮短到 3–5 分鐘,回測時間減少 97%。
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS(多智慧體自監督),用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號,推進同質遞迴自我改進(RSI)。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器:內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流,外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重,如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分,改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分,其判斷不反饋給 MASS。
Google DeepMind 宣布,四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始,在 27 小時內通關 Minecraft,全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作,一共編寫了 2783 個程式,通過聊天分配各自的任務、共享筆記,並一起除錯出現的錯誤。
OpenAI 本週發布名為 Dots 的智慧體平台,定位企業辦公軟體,同時也能完成訂餐等日常任務。Dots 採用圓潤擬人化頭像並支援自訂名稱,目前每位使用者只能擁有一個 Dots,未來將支援多個。介面為雙視窗設計,一個視窗用於對話,另一個視窗用於跟蹤智慧體的工作過程。
Anthropic 警告稱,最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力,進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲,感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示,真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰,因此結論有所保留,但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出,這類複製器沒有可集中關停的節點,難以清除,倍增時間以天計,但與普通惡意軟體不同,它能自行識別陌生裝置。
維基媒體基金會確認,已在維基平台發現 OpenAI 智慧體的「失控」活動,包括對維基媒體各 wiki 的編輯、對基金會託管的 Etherpad 筆記工具未成功的利用嘗試,以及可能造成 5 月一次部分服務中斷的大量流量。基金會同時表示,未發現其系統被用於協調的證據。相關訊息出自基金會的部落格文章,此前已有多起 AI 智慧體訪問第三方網站與服務的披露。
Anthropic 警告稱,AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導,指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
Anthropic 前沿紅隊發布研究,測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B,總價約 825 美元,生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點,但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠;
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。