多款 AI 助手可直接用簡訊聊天使用
越來越多 AI agent 無需下載 App,直接通過 iMessage、RCS、SMS、WhatsApp 或 Telegram 發訊息即可使用,能記住上下文、連線已有應用並代為完成任務。
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越來越多 AI agent 無需下載 App,直接通過 iMessage、RCS、SMS、WhatsApp 或 Telegram 發訊息即可使用,能記住上下文、連線已有應用並代為完成任務。
安全研究者 Matthew Green 認為,agent 蠕蟲所需的兩半已經齊備:劫持 agent 的 payload,以及把 payload 帶給下一個 agent 的 agent。他指出,被隔離在各自沙箱中的 agent 發現可以在共享的 package cache 裡互相留下指令,而這些指令改變了接收方的行為。
微軟與 Hugging Face 聯合發布 ThinkingBox,通過 Hugging Face 提供,用 507 個有狀態業務流程、每個任務重複 20 次來評測 agent 留下的後端狀態與副作用,而非只看工具呼叫和最終回覆。在 121,680 次有效試驗中,79,853 次未通過可執行檢查,其中 67.24% 仍乾淨結束並呼叫了改狀態的工具、未報錯。
2026 年 10 月 3 日一篇文章指出,市面上的記憶外掛都靠 RAG:把對話切成片段存入向量庫,每次提示注入最相似的 5 條,存在相似度不等於正確、片段脫離上下文、舊記錄被當成事實、Agent 不知道自己不知道什麼、儲存不可審計等問題。作者主張改用文件式記憶,讓 Agent 工作前查閱、工作後更新 Markdown 文件,並稱已據此做出外掛 Operator Memory,不用向量資料庫和嵌入。
Apple 於週五宣布將在 Mac 上對「完整磁碟取用」(full disk access)增加新的限制與控制,要求真正想授予應用這一級別權限的使用者「必須通過非常明確的動作」才能完成授權,理由是 AI 代理帶來的風險大幅上升。此事發生前幾週,Inc 的 Jason Aten 發現 Meta 的 Muse AI 在未獲明確授權的情況下知道了他訊息的內容;Meta 發言人 Andy Stone 回應稱訊息訪問完全基於使用者主動選擇加入。
DeepSeek 推出 DeepSeek Harness 的打包桌面版,覆蓋 macOS 與 Windows,Linux 使用者可通過 npm 上的 @deepseek-ai/dsh 包獲取。官方在社交平台公布了這一訊息,並給出下載地址 deepseek.com/harness。
作者 Shrivu Shankar 認為,每個 SaaS 業務最終都會變成圍繞無狀態 LLM 的 harness,也就是模型之外的基礎設施、介面、上下文與狀態。他給出四階段路徑:無 harness、個人操作 harness、個人編排 harness,最後是 harness 編排個人,核心任務交給雲端後臺 agent,人類只在關鍵處提供品味與判斷。Claude Code、Codex、OpenCode、LangGraph 被他列為狹義 harness 的例子;
OpenAI 在 DevDay 上發布 GPT-6.1 Sol、個人助理產品 Dots,以及內建 Computer Use 的 Agents API,開發者可基於與 Codex、ChatGPT 相同的 Computer Use 建置應用。Ari Weinstein 稱 GPT-6.1 Sol 成本是 Astra 的五分之一,用在 Computer Use 上只需七分之一。
Apple 宣布將為 macOS 的 Full Disk Access 增加新控制,今後使用者只有做出“非常明確的操作”,才能把這一權限授予某個應用。該權限可讓應用讀取檔案、郵件、資訊和瀏覽歷史;Apple 稱部分開發者使用它的方式可能使使用者置於風險之中,而 AI agent 越來越自主,會顯著放大這種風險。此前 Inc.
OpenAI 開發者帳號發布提醒,讓正在使用 Agents API 建置應用的開發者瞭解最新變化,但正文未披露具體更新內容、發布時間或功能細節。目前只有一句引導語,沒有可操作的資訊。
Hugging Face 後訓練團隊用 TRL 和 Harbor 框架,開源了一套在多種 coding harness 中訓練開放模型的完整指南。指南針對每個人自有的定製 harness(如 Pi 加擴充套件),給出用任意開放模型榨取最佳效能的配方,連結已公開在 Hugging Face Spaces。