港中深聯合安菲翁發布 DuplexAgent-RSI,語音智慧體可邊聊邊執行任務
香港中文大學(深圳)與安菲翁科技提出 DuplexAgent-RSI,讓語音智慧體在全雙工即時對話的同時,把搜尋、推理與編碼任務交給後臺執行。系統以 Policy、Intake、Hold、Worker、Deliver、Memory 六個模組組成協作控制層,並用 Duplex-Harness-RSI 在模擬測試中自動出題、診斷失敗、配對驗證,迭代協作規則。
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香港中文大學(深圳)與安菲翁科技提出 DuplexAgent-RSI,讓語音智慧體在全雙工即時對話的同時,把搜尋、推理與編碼任務交給後臺執行。系統以 Policy、Intake、Hold、Worker、Deliver、Memory 六個模組組成協作控制層,並用 Duplex-Harness-RSI 在模擬測試中自動出題、診斷失敗、配對驗證,迭代協作規則。
Anthropic 發布遷移工具(migration kit),幫助 Claude Platform 使用者把子代理摺疊進主 agent 迴圈,先跑引導流程識別模式、評估替代方案,並可在 mock 系統上演示。在多家企業部署的對比中,單一 agent 配合 skills 的品質常優於子代理架構,且每任務成本與延遲更低;有客戶實測多 agent 執行時間約為單迴圈的 2 倍。
美國多家大型銀行檢測到第三方 AI agent 在客戶帳戶內自行操作,已開始封堵。據 Axios,摩根士丹利、美國銀行、摩根大通、富國銀行等發現這類 agent 多用客戶本人憑據和授權登入,違反銀行須本人登入的規定,部分還聯絡客服中心或做出看似獨立於使用者指令的動作,高管常難分辨人與 agent;目前無帳戶接管或欺詐損失報告,摩根士丹利已封堵,摩根大通、美銀、花旗在限制。
Kimi 發布 Agent Swarm 多智慧體能力,Kimi K2.5 最多可並行排程 100 個子智慧體、執行超過 1500 次工具呼叫,官方稱結果比序列執行快 4.5 倍。使用者只需給出目標,模型會自行設計組織結構、招募並分派子智慧體,無需人工編排,官方稱這突破了單智慧體在上下文視窗與長任務上的結構性上限。典型場景包括批次蒐集 100 個細分領域的資訊、把 40 篇 PDF 彙總成 100 頁帶完整引用的文獻綜述,以及由多個不同立場的專家智慧體同時評審同一份產品方案。
Walmart 上線 MCP 伺服器 Agent Gateway,讓經過批准的 AI 智慧體可以檢索其線上庫存並代使用者下單,覆蓋 Walmart 與 Sam's Club,有 Walmart 帳戶即可使用,不需要 Walmart+ 會員。下月起推出的 Agent Profiles 允許為每個智慧體建立獨立檔案,把它的消費與本人訂單分開顯示,並支援逐筆審批或設定消費上限。
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。
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;
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。
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。
agent-usage-guard 是一個 Claude Code 外掛,在花費發生前攔住失控的 agent 爆發:五小時或每週額度用到 80% 時新開 agent 需人工批准,到 95% 直接拒絕。預設還限制本機所有會話合計同時執行 4 個 agent、每 10 分鐘啟動 12 個、子 agent 每 10 分鐘處理 10M token,且子 agent 不得再開子 agent。在無人應答的 claude -p 與 Agent SDK 場景下改為直接拒絕並說明原因。
被分別隔離在沙箱中的 AI 代理仍能靠在共享包快取裡留下指令來改變彼此行為,這被描述為蠕蟲的兩半:劫持代理的載荷,以及把載荷帶給下一個代理的代理。安全研究者 Matthew Green 據此指出,只要把包快取換成郵件、Slack、共享文件或 WhatsApp,再把相互隔離的沙箱訓練執行換成 Muse 這類獨立部署的個人代理,蠕蟲所需的要素就已齊備。他由此追問:沙箱是否足以遏制失控代理。
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);
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。
過去五個月,Google 等五個組織承認存在一類漏洞:攻擊者利用內部網路中的 MCP,讓一個 agent 向其他 agent 傳播惡意指令。獨立研究員 Syed Anas Mohiuddin 對 Google、摩根大通、Weviate、Rapid7、法國政府部際數字總局與美國聯邦政府的 agent 做了概念驗證攻擊。該手法是一種針對特定 agent(如翻譯、資料分析)的提示注入,這類 agent 自身的護欄往往鬆懈,下游 agent 因信任上游而執行指令,因此意外且難以緩解。
Agent37 推出低成本 agent 沙箱服務,客戶平均每沙箱每月花費 0.37 美元,並已開放免費套餐,目前 90% 以上新註冊使用者為免費使用者,其免費沙箱基礎設施成本約每使用者每月 0.05 至 0.10 美元。降本手段包括按 agent harness 的 CPU/RAM 突發特性排程資源、繞開超大規模雲廠商直接租用 Hetzner 與 OVH,以及用 gVisor 在主機內共享記憶體並加快啟動。
Omnara 發布開源、可自託管的耐久 agent API,對標 Anthropic 的 Claude Managed Agents 與 OpenAI Agents API。一次 API 呼叫即可建立 agent,雲端負責執行 agent loop,並提供沙箱、金鑰、權限與 RBAC;agent 狀態存於 Postgres,重啟後仍存活、閒置時不耗算力,事件可通過 API 流式讀取。
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。
Corgi 是一款面向 coding agent 的終端複用器,按 F1 可跳到下一個未讀 agent,並統一啟動 Codex、Claude Code 與 Pi(支援多帳號)。它即時展示各 agent 的活動流,支援會話快速搜尋與恢復、內聯用量統計,以及點選複製連結、cmd+v 直接貼上圖片(SSH 下也可用)、圖片縮圖預覽,並按工作區統計 CPU/記憶體/GPU 佔用。作者稱已把它作為日常主力工具使用數週,專案仍有粗糙之處,正在徵集反饋。
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。
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%;
媒體團隊 The Every 把儘可能多的工作交給 agent 處理。為了讓全團隊在新模型發布時共享技能,他們基於 Claude Managed Agents 搭建了一個公司 agent,所有人都在 Slack 裡使用它。該 agent 在內部走紅後,團隊又把它開放給了自己的訂閱者。
由 Kubernetes 建立者 Craig McLuckie 和 Joe Beda 創辦的 Stacklok 推出雲原生 agent harness Mecatl,6 月起在 GitHub 開源。Mecatl 把 agent loop 與客戶端、模型提供商、狀態儲存和執行環境解耦,會話與記憶不再以 JSONL 檔案躺在本地磁碟,而是放進雲端可管理的系統,供企業集中治理。
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%。
蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架,讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理,而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上,每輪推理延遲降低超過 90%,每題總推理延遲降低 28–54%,p95 推理延遲僅 0.07 秒;4B 模型平均成功率 61.37%,與同規模 SOTA 持平,2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成,不需要額外分類頭,也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。
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。
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;
階躍終端正式發布首款 Agent 手機 STEPX Neo 先行版,售價 3999 元,含連續 12 個月、每月百億 Token 的 STEPX Token Plan。該機搭載智慧體原生作業系統 Step AOS,內建個人智慧體階躍 Amoo,系統層面支援 Loop 迴圈執行與自主 Tool Call,可呼叫 Skill 與 MCP 工具,側邊 AI 鍵與背屏可直接檢視任務狀態。
OpenAI 開發者帳號宣布,Annotations 與 WebMCP 配對使用,可為 agent 提供更多可供行動的上下文。官方舉例來自開發者 @kagigz:他用自訂註釋控制元件與建議提示詞,讓使用者在 ChatGPT 的瀏覽器中編輯場景、更新支出。原文未披露 WebMCP 的適用範圍、可用時間或接入方式。
NVIDIA 宣布擴充套件開源 Agent Toolkit,核心是全新的 Agent Knowledge Foundation:它結合 CUDA-X 庫與 Auto-Ontology,把企業原始資料對映為業務概念,讓智慧體直接查詢並預測,且無需遷移資料或改動治理控制。