Ars Technica AIAI 評分36
DoorDash CEO：AI 智慧體下單量僅數百單
DoorDash 聯合創始人兼 CEO Tony Xu 在第三季度財報會上透露，外部 AI 智慧體累計只在其平台產生了數百筆訂單，而 DoorDash 2026 年第三季度總訂單量接近 10 億單。他把這一數字稱為「非常低的使用場景」，並認為智慧體更適合「需要長時間考慮的購買」和重大決策，而點餐這類簡單任務使用者仍傾向直接開啟 DoorDash。
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TechCrunch AIAI 評分63
DoorDash：第三方 AI agent 下單僅數百單，日均配送 300 萬單
DoorDash 在第三季度財報電話會上透露，來自 Muse、Instinct、Fo 等第三方 AI agent 的訂單累計只有“數百單”，而公司日均完成約 300 萬單配送。CEO Tony Xu 表示使用者仍主要通過 DoorDash 應用下單，公司希望瞭解 agent 下單的用例、與第三方 agent 開發者建立關係，並認為未來可能在這些 agent 內投放廣告。
TechCrunch AIAI 評分67
美國運通發布 Intent Intelligence Framework，防止 AI agent 擅自下單
美國運通推出 Intent Intelligence Framework，在 AI agent 完成交易前捕獲並驗證使用者的購買意圖，防止模型擅自下單。框架用 Create Intent API 收集購買指令與約束（商戶、預算上限、商品偏好），使用者驗證身份並確認後生成 Intent ID 與 Proof of Intent Token，據此換取數字支付憑證，在結賬時替代真實卡號，也可用於防欺詐與爭議處理。
OpenAI News● 精選AI 評分67
OpenAI 用 Ironclad 合同任務訓練 GPT-6 Astra
OpenAI 公布與 AI 合同平台 Ironclad 的研究合作，GPT-6 Astra 成為首個用 Ironclad 任務訓練的前沿模型。雙方與 Ironclad 使用者共同定義了 11 項法律、商務與採購任務，如搭建保密協議、採購審批流程和可複用條款，每項任務熟練使用者約需 30 到 40 分鐘，評估標準為 8 到 50 條。
量子位● 精選AI 評分68
Aether AI 公布 CRIS-0：0.2 秒急停、秒級重規劃
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo，靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變，系統平均 2 秒內完成重規劃，10 次隨機擾動有 9 次有效恢復；客廳長程整理可連續執行數十步，20 條模糊指令完成 18 次精準抓放，危險變數出現時 0.2 秒急停。
The Verge AIAI 評分64
Shopify 向任意 AI agent 開放超 10 億商品目錄
Shopify 宣布允許消費者配置自己的 AI agent 代為下單購買，且不再需要與 Shopify 單獨做合作整合，任何 agent 都可訪問其超過 10 億條商品列表（目錄同時包含 Shopify 店鋪內與店鋪外的商品）。此前在 9 月，Shopify 已與 Meta 合作，讓其 Muse agent 能代替使用者瀏覽和購買商品，此次是把這一能力從單一合作方擴充套件到通用接入。
TechCrunch AI● 精選AI 評分81
AI agent 購物遭網站攔截，行業籌建開放標準
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。
The Verge AIAI 評分65
Yelp、達美航空等網站開始封堵 AI 智慧體
多家主流網站開始封堵 AI 智慧體：Meta Muse、xAI Grok、OpenAI Dots 和 Instinct 的使用者報告，其智慧體在頭部網站執行任務時被攔截。Yelp 向 TechCrunch 表示只允許付費加入其資料授權計劃的智慧體訪問，達美航空則阻止智慧體代訂機票。此前 OpenAI、Meta、Google 與 Instinct 均宣稱智慧體可替使用者上網完成訂餐、清理收件箱、購買商品等操作，如今在部分網站受阻。
X @OpenAIDevsAI 評分53
@OpenAIDevs: The orchestrator turns a conversation into multiple intents by exploring the users’ possible needs.
OpenAI 開發者帳號披露了其廣告系統的三段執行流程：orchestrator 會探索使用者的可能需求，把一次對話拆成多個意圖。接著，系統用基於嵌入（embedding）的搜尋找出候選廣告，再通過資格與相關性檢查縮小範圍。最終由競價工具完成廣告的最終選擇與定價。帖文未提及該系統的適用範圍與上線時間。