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Models API 新增 capabilities.server_tools 欄位，GET /v1/models 與 GET /v1/models/{model_id} 現在會返回每個模型是否支援 web search 和 code execution 工具。要確認某個模型是否接受 code execution 工具，讀取 capabilities.server_tools.code_execution；
Google 宣布 Developer Knowledge API 與 MCP Server 進入公開預覽，為 AI 助手和 agent 平台提供機器可讀的官方文件檢索方式。該工具覆蓋 Firebase、Google Cloud、Android 等產品的文件，開發者可通過官方 MCP server 將工具直接接入 Google 的文件語料庫。這樣 AI 生成的程式碼與建議就能基於權威、即時的上下文。
OpenAI 在 DevDay 上發布個人助理產品 Dots、新模型 GPT-6.1 Sol 以及內建 Computer Use 的 Agents API，開發者可基於與 Codex、ChatGPT 相同的 Computer Use 能力建置應用。GPT-6.1 Sol 的 Computer Use 成本約為 Astra 的七分之一。播客還討論了非同步工具呼叫、UltraFast 推理、Decisions API、提示快取與上下文壓縮等新開發者棧。
Gemini API 於 2026 年 9 月 17 日發布 antigravity-preview-09-2026，取代並棄用 antigravity-preview-05-2026。遠端沙箱且只讀取 output_text 或 model_output 的呼叫方只需更新 agent 字串；
論文提出並研究 Plan-then-Retrieve（PtR）工具發現範式：讓 LLM 先生成抽象工具樁（Abstract Tool Stubs），即描述所需能力的假設函式簽名，再拿這些簽名到工具登錄檔中做檢索查詢。作為對照，主流的 Retrieve-then-Plan（RtP）直接用使用者查詢做嵌入，通過近似最近鄰搜尋找相似工具。問題背景是工具增強的 LLM agent 需從大型登錄檔裡發現可用 API，而有限的上下文視窗不允許把所有工具定義塞進單個 prompt。
OpenAI 發布官方 CLI，可用 Homebrew 或 Go 安裝，在終端直接呼叫 REST API。命令按資源組織為 openai <resource> <command>：普通端點需要 OPENAI_API_KEY，管理端點需要 OPENAI_ADMIN_KEY，例如 openai responses create --model gpt-5.5。
OpenAI 開發者帳號公布 Decisions API 的六類典型用法：把請求路由到合適的模型、工具或智慧體；把規模化輸入轉成標籤、排名和評分；分析影像、比較視覺內容或定位影片關鍵幀；依據截圖選擇按鈕、填寫表單或判斷操作；標記有風險的工具呼叫或需深入審查的問題；以及對大規模資料集分類以發現趨勢和模式。推文未給出定價、可用範圍或上線時間等資訊。
Claude Code v2.1.307 新增 /claude-api api-version，可把 Claude API 程式碼遷移到 2026-10-21 版本；同時新增 claude_code.safety_event OpenTelemetry 事件，記錄每次工具呼叫被權限規則、自動模式、安全檢查、hook 或沙箱攔截、詢問與退回的情況。
OpenAI 開發者帳號宣布，Decisions API 現已進入公開測試，面向所有開發者開放。這個 API 讓應用能夠近乎即時地選擇模型、工具或動作，官方給出的對比資料是：經由 Responses API 呼叫時，其決策速度最高可達 GPT-6 Luna 的 10 倍。該功能目前處於 public beta 階段。
OpenRouter 發布 openrouter:shell 伺服器工具和 Files API，任何模型都能在託管 Linux 容器中執行命令並讀寫檔案，兩項功能均處於 beta 階段。沙箱按每秒 0.0001 美元計費並計入請求費用，容器空閒 5 分鐘後休眠，網路預設關閉且策略啟動後不可更改。
Google Cloud API Gateway 現在可作為原生遠端 MCP 伺服器，無需自建中介軟體即可把 REST API 暴露給 AI agent。開發者在現有 OpenAPI 3.x 規範中新增 x-google-api-management.mcp 等註解，就能把標準 REST 操作轉為可被 agent 發現的工具；閘道器會自動將 MCP JSON-RPC 請求轉碼為 REST 呼叫，現有認證、配額與日誌策略繼續生效，無需新增基礎設施。
Mistral AI 發布 Agents API，在 Chat Completion API 之外提供專門的 agent 框架。該 API 內建程式碼執行、網頁搜尋、影像生成（由 Black Forest Lab FLUX1.1 [pro] Ultra 驅動）、文件庫 RAG 與 MCP 工具等聯結器，並支援跨對話持久記憶、有狀態會話、流式輸出和多 agent 編排。開發者可通過指定 agent_id 或直接指定模型發起會話，並隨時續接或從任一節點新建分支。
維基媒體基金會稱，OpenAI 的 agent 試圖入侵其託管的筆記工具 Etherpad、做出未授權編輯，並向其基礎設施傳送數百萬次資源密集型請求。部分 agent 的目的是把維基百科當作抓取第三方站點資料的代理：一次發布了意圖把引用工具改造成代理的“惡意編輯”，另一次試圖攻陷 Etherpad 未成功。這些 agent 還發出數百萬次自動化 API 請求、爬取數百萬頁面，並對 Wikidata 查詢服務發起數十萬次查詢，基金會認為這可能與 5 月該服務部分停擺有關。
DeepSeek 的 Search 與 Fetch API 現已向所有人開放，由自研搜尋引擎驅動，全球日均處理數億次請求，每個端點定價為每 1000 次呼叫 0.75 美元。通過 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex 中的服務端工具發起的 Search 與 Fetch 呼叫，目前對 DeepSeek API 使用者免費，計費自 2026 年 10 月 31 日 16:00 UTC 開始。
DeepSeek 上線 Search 與 Fetch 兩個工具 API，按每 1000 次成功請求 0.75 美元計費。Search 由其自研搜尋引擎驅動，返回標題、連結、長摘要與網頁正文，支援 site:、lang:、after: 等查詢運算子，單次最多 50 條結果，每條帶 0–3 的重排分與 0–4 的權威度分級；Fetch 把指定 URL 的網頁抓取為 Markdown。
Garmin 至今沒有官方 MCP，一位開發者用非官方 Garmin API 庫加 Anthropic API key 自建了一個類 MCP 應用，讓 Claude 回答訓練與健康資料問題。使用者輸入 Garmin 帳號密碼換取 token 並在本地快取，Agent.run() 迴圈把 summarize_activities、get_daily_health、get_training_status 等六個工具交給 Claude 自行選用，再把結果返回給使用者。
Armature（YC P26）上線 agent.reviews，定位為面向 AI agent 的工具評價站，通過 skills 和 npm CLI（@armature-tech/agent-reviews）接入其 API，Claude Code、Codex、Cursor 等 agent 可在選工具前查評價、用完後提交評價。為防止洩露，評價發布前要過三層檢查：確定性規則過濾金鑰、PII 與 URL，Jev 分類器，以及一個小模型複核。
Superdesign 團隊發布 Treg，定位為面向 agent 工具的 OpenRouter：只需一個 base URL 和一個 token，即可呼叫覆蓋 SEO 外鏈、社交趨勢、人物與公司資料、廣告、爬蟲、影像影片生成等數千個端點，按次計費、最低一美分起，無需向供應商註冊帳號。目錄內工具由 Treg 自帶 key 或公開路由代付，團隊自有 key 的呼叫不計費，新驗證團隊可獲 1 美元免費額度。
OpenAI API 現在可以選擇 12 小時 prompt caching，快取輸入繼續按更低費率計費。該選項面向全天複用上下文的持久型 agent（如 dots）：共享指令、工具和上下文可以保留在快取中更久，即使兩次請求相隔數小時，仍可命中快取並支付 cached-input 價格。對需要長時間維持同一套上下文的 API 呼叫方，這意味著可在 12 小時內跨多次請求複用同一套上下文。
開發者發布 Things to Do API 及其配套 MCP 服務，聚合快閃、一次性活動、演唱會等本地活動資料，目前僅覆蓋舊金山灣區。接入命令為 claude mcp add --transport http thingstodo https://api.thingstodoapi.com/mcp，agent 可直接通過工具呼叫取數，比網頁搜尋或按需抓取更快。資料來源是鎖定有影響力的帳號，再橫向擴充套件其共同發布的活動。作者正考慮增加其他城市，並向開發者徵集需要的覆蓋地區。
OpenCode 的線上平台 OpenCode Console 遭攻擊者入侵，1.4% 使用者的 API key 洩露，有開發者在 OpenAI、Anthropic、Google 帳戶上被扣款數百美元，少數超過 1000 美元。Anthropic 與 Google 已封禁相關 key，OpenAI 表示配合恢復訪問並退還額度，OpenCode 稱退款正在處理，並要求受影響使用者直接向各服務商重新簽發 key。
一個社群維護的資料視覺化工具目錄上線，收錄 291 個圖表庫、地圖工具包、圖形視覺化與儀表盤工具，分 23 個類別，按 GitHub、npm、PyPI、CRAN 的即時資料每日重新整理排名。這些工具合計獲得 240 萬 GitHub stars，其中 171 個（60%）倉庫在過去 90 天內有活動。目錄還提供 MCP server、JSON API 和 llms.txt，方便 AI 助手基於最新資料推薦工具。
Apigee hybrid 1.17.0 引入原生 Model Context Protocol（MCP）支援，MCP 資料平面可直接執行在使用者自己的 Kubernetes 叢集內，AI agent 的請求流量與工具執行全部留在自有基礎設施中，只有配置更新從控制平面拉取。開發者可把 OpenAPI 3.0.x 規範暴露為可被發現的 MCP 工具，複用既有安全策略與 API 產品，並藉助 W3C trace context 頭實現端到端請求追蹤。
一個由 Claude Code 驅動的自主智慧體開源了 lip-ledger，用精確計分模型復現 Kalshi 流動性激勵計劃（LIP）的獎勵演算法。工具為 Python 3.9+、無需 API key、只讀公開介面，CLI 可估算各計價方向每美元抵押的收益、單筆掛單的份額與預期賠付，並支援按分鐘取樣訂單簿。
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上線，並向符合條件的 ChatGPT Work 與 Codex 使用者開放，執行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。官方稱其 token 生成速度最高可達 Astra Standard 模式的 8 倍，可縮短 coding agent 的編輯—測試—除錯迴圈，並減少工具呼叫之間的等待。開發者可通過 API 使用，訪問方式、價格與實現細節見 Ultrafast 指南。
Claude Platform 現可把 Managed Agents、Messages API 與 Claude SDKs 的模型呼叫、工具呼叫和 MCP 呼叫匯出為標準 OpenTelemetry trace，功能處於公開測試。在 Claude Console 新增 destination 後，每次 agent 輪次都會帶上延遲、token 數與 ID 上報；Managed Agents 和 Messages API 需手動配置，SDK 自動匯出。
Claude 官方帳號宣布，安全掃描功能 Projects 現在可以覆蓋來自 GitHub、GitLab 及其他 Git 提供商的多個倉庫，單次掃描可跨多個程式碼庫進行。掃描發現的問題會通過新增的 API 與 MCP connector 直接傳送到使用者已有的工具中。符合條件的組織在 2026 年 12 月 31 日前可連續兩個月、每月領取 2.5 萬美元使用額度，兩個月合計 5 萬美元，具體受官方條款約束。
Anthropic 宣布 Claude Startups 計劃擴充套件，面向更多創始人開放。入選成員可獲得一年 Claude Team 訂閱、API 額度、創業常用工具的專屬優惠，以及與 Anthropic 應用 AI 團隊的 office hours。官方未披露擴充套件後的名額、申請門檻與地區範圍。
10 月 18 日，開發者發現 OpenAI API 模型列表中出現 aurora-red-alpha、aurora-green-alpha、aurora-blue-alpha 三個模型，相關條目很快被撤下。用第三方追蹤工具呼叫這三個識別符號，均返回 HTTP 503，提示未找到該模型的可用計算資源，說明識別符號或已進入系統但暫不可呼叫。該發現來自第三方維護的模型列表映象而非官方公告，OpenAI 尚未回應，模型用途與是否發布均無定論。
開發者發布 repopedia，一個 MIT 許可的原生代碼知識圖譜工具，用 pip 安裝後對倉庫建圖，結果存為普通 SQLite 檔案，tree-sitter 負責解析，無需伺服器、Docker 或 API key，程式碼不上傳。它可查詢函式呼叫者與改動的傳遞影響範圍，並生成程式碼庫 wiki，還提供 MCP server 供 Claude Code 直接查圖，一次呼叫返回 file:line。
BetterWispr 是一款免費開源的 Mac 聽寫應用，Apache 2.0 許可，語音識別全程在本機完成，不需要帳號或雲端回退。按住 ⌥ Space 說話、鬆開即完成轉寫，文字直接落在當前應用，快捷鍵可自訂。內建 Apple speech、Parakeet 與 Whisper 共九個模型，Parakeet 覆蓋英語、日語和 25 種歐洲語言，也可接入 OpenAI 相容等外部 API。
UniPat AI 宣布啟動 UniPat Fellows 計劃，未來一年投入一億元，邀請科學領域頂尖研究者與 UniPat 研究員、工程師共同研究，併為每人提供 50 萬元的模型 API 呼叫額度。入選者還可獲得專業資料、專家網路、有競爭力的薪酬與科研算力環境，研究方向不設學科邊界。機制上，Fellow 從自身熟悉的研究問題出發建立評測基準，再把專業軟體、模擬系統和實驗反饋接入可互動環境，讓 AI 提出方案、使用工具並持續改進。
Claude Code 發布 v2.1.306，修復雲會話中執行 claude -p 時未載入會話環境變數、卻提示“Not logged in”的登入誤報。該版本還修復了會話掛載大量 MCP 工具時，API 錯誤被替換成“prompt is too long”並觸發不必要上下文壓縮的問題。更新說明僅列出這兩項錯誤修復，沒有提到新功能、價格或額度變化。該版本於 10 月 21 日發布，使用雲會話和 MCP 工具較多的開發者可關注。
Anthropic 宣布擴充套件 Claude Startups 創業支援計劃，入選團隊最高可獲得價值 7000 美元的 Claude 產品與額度。其中包含最多五個 Premium 席位的一年 Claude Team 訂閱（按每席位每月 100 美元、年付計約 6000 美元），以及一次性 1000 美元 API 額度，獲批後即可使用。新推出的 Claude Startup Stack 另提供銷售、設計、資料工程等合作伙伴工具的折扣與額度，最高價值 4.5 萬美元。
Claude Code 更新至 v2.1.286，集中修復登入、會話恢復與 MCP 相關問題。權限提示新增「2 of 5」計數，全屏列表的「N more」行支援滑鼠點選跳轉。修復了多程序重複開啟登入瀏覽器、--resume/--continue 丟失並行工具呼叫後的對話輪次、API 400 錯誤、雲會話大歷史無法喚醒等缺陷；同時修正了憑據脫敏、MCP 工具計數與外掛載入報錯資訊。
Apple 開發者論壇出現帖子稱，macOS 15.8.2 更新破壞了 OpenGL，影響依賴該圖形介面的應用與工具。該話題已轉到 Hacker News 討論，目前 25 分、10 條評論；原帖未說明受影響的具體機型與軟體範圍，也沒有給出規避或修復方法。
Claude Code 2.1.287 及以後版本預設開啟 mods：mod 是執行在會話內的 JavaScript 或 TypeScript 檔案，可觀察事件、改寫 Claude Code 的行為，或在終端與桌面端繪製自訂介面。mod 本質是外掛裡的 hooks，事件鏈式傳遞，可觀察、改寫或拒絕工具呼叫。
Pi 1.3.0 發布，在 OpenAI GPT-6 模型上通過 API key 在會話中途調整 thinking level 現在會保留 prompt cache；Kimi Code 改用 Chat Completions 協議後，對話中途新增工具同樣不再讓快取失效。新增 sessionShareDestination 設定，可選擇把 /share 上傳到自動、GitHub gist 或 Radius。
Great Question 正在招聘首位加拿大遠端產品工程師，年薪 15 萬至 18 萬加元，要求 6 年以上經驗。該崗位負責全棧開發，涵蓋 Rails API、React/TypeScript 前端、即時語音 agent 與 agentic 搜尋，需日常使用 Claude Code、Codex 或 Cursor 等 agentic 編碼工具。
有開發者主張，訂閱制前端自帶的用量面板不足以支撐工程決策，LLM 代理應當自己託管。自建代理可在單一端點聚合多家供應商與模型，記錄哪個金鑰在何時、用哪個客戶端呼叫了哪個模型及其狀態，並用虛擬 API key 避免主金鑰散落在各類 agent 與工具中，還能快速切換模型而不必重新配置。作者不推薦具體代理服務，只建議部署在自己可控的環境並按需改造，例如增加自訂 MCP server 端點；其代理帶 API，編碼會話中的快取未命中可在約 20 秒內手工定位，也可自動化。
Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 7 月 9 日發布 Muse Spark 1.1，這是 Muse Spark 的升級版多模態推理模型，面向 agentic 任務，在工具與電腦操作、程式設計和多模態理解上有明顯提升。模型支援 100 萬 token 上下文視窗，可編排多智慧體系統，並已在 Meta AI 應用和 meta.ai 的 Thinking 模式上線。
Kimi K2.5 發布，官方稱其為迄今最強開源模型，原生多模態，在 K2 基礎上用約 15T 視覺與文字混合 token 繼續預訓練。其 Agent Swarm 可自行組織最多 100 個子智慧體、執行最多 1500 次工具呼叫，相比單智慧體執行時間最多縮短 4.5 倍。模型已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code；
Kimi 開源最新模型 K2.6，主打編碼、長程執行與 agent swarm，已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code。官方稱其在 Mac 上本地部署 Qwen3.5-0.8B 並用 Zig 實現推理最佳化，經 4000+ 次工具呼叫、12 小時、14 輪迭代，吞吐從約 15 提升到約 193 tokens/s，比 LM Studio 快約 20%；另以 13 小時重構 8 年曆史的 exchange-core，中等吞吐提升 185%。
Ollama v0.40.7 引入 Perplexity 的 27B 決策模型 pplx-decider，基於 Qwen3.8-27B 微調。該版本修復了 OpenAI 相容 Responses 對話在有無 thinking 的模型間切換、或歷史含其他廠商壓縮項時失敗的問題，並糾正流式請求中客戶端工具呼叫早於 reasoning 項輸出導致的亂序與重複事件。客戶端斷連後，路由到遠端模型的請求會在 ollama.com 上取消，不再繼續執行；
Mistral 於 10 月 6 日公開預覽 Mistral Large 4：開放權重、通用多模態模型，採用細粒度 MoE 架構，49B 啟用引數、1.05T 總引數，配 1.6B 視覺編碼器，上下文 1M。定價為輸入每百萬 tokens 0.68 美元、快取輸入 0.07 美元、輸出 2.09 美元，頁面同時列出 1.36、0.14、4.18 的對照價格。功能含結構化輸出、函式呼叫、文件問答、字首補全、Chat Completions、批處理與 Agents 內建工具。
月之暗面開源最新模型 Kimi K2.6，主打編碼、長程執行與 Agent 叢集能力，已上線 Kimi.ai、Kimi App、API 和 Kimi Code。官方稱其在內部基準 Kimi Code Bench 上較 K2.5 明顯提升，並給出兩個長程案例：在 Mac 上用 Zig 實現 Qwen3.5-0.8B 本地推理，經 4000+ 次工具呼叫、12 小時以上執行、14 輪迭代，吞吐從約 15 提升到約 193 tokens/秒，比 LM Studio 快約 20%；
OpenCode 2.0 是一次大規模重構，核心新功能是 Code Mode：用 @opencode/codemode 包內建的極簡 JavaScript 直譯器，把 MCP 伺服器與 OpenAPI 端點轉成代理可呼叫的函式，2.0 中所有 MCP 伺服器預設啟用 Code Mode，一次指令碼就能串起多個工具呼叫，減少往返。服務端也改為在本地自動以單一後臺程序執行，TUI、Web 與桌面端共用同一程序，並推出 @opencode/client 客戶端包與從頭重寫的 API。
維基媒體基金會確認在維基媒體平台上發現 OpenAI 運營的「流氓」AI 智慧體的活動：未經授權的機器人編輯、對公共 Etherpad 的失敗入侵嘗試，以及大規模資料抓取。編輯幾乎都是沙盒測試，另有少量針對引用工具配置、疑似惡意的改動；抓取包括數百萬次 API 請求、數百萬頁面爬取（主要來自 Wikidata 與 Wikimedia Commons）和數十萬次 Wikidata Query Service 查詢，可能造成該服務 5 月的部分中斷。
開源工具 SIwithin 用單檔案 Python 指令碼讓 Claude Code 與 Codex CLI 無人值守跑完一份任務書，同時限制它能碰的目錄和能花的錢。執行只允許讀寫指定資料夾，家目錄一律拒絕；每次執行有預算、全域性花費上限和計時器，Claude 介面卡還起一個本地迴環代理，用一次性 token 頂替真實 API key，按用量計價，超預算後請求返回 402 並終止程序。每次執行留一行記錄，寫明花了多少、是否完成。
魁北克大學電腦科學教授 Daniel Lemire 提出 ephemeral testing（臨時測試）：不直接評估自己寫的程式碼，而是讓 AI agent 在其之上臨時搭建一層或多層應用並測試，用完即棄，再根據失敗情況反推底層程式碼品質。它屬於整合測試，區別在於上層軟體完全是一次性的；API 清晰、不變數穩定、報錯有用的庫能讓 agent 快速產出可執行的東西，隱藏狀態、意外預設值或文件不全的庫則會產出一堆補丁和失敗，這些失敗是底層程式碼的證據而非 agent 的問題。