Grok Voice 3.0 上線 API 與語音 Agent 建置器,每分鐘 0.08 美元
Grok Voice 3.0 即日起在 xAI 的 API 和 Voice Agent Builder 中開放,定價為每分鐘 0.08 美元。開發者可直接通過 API 呼叫該語音模型,或在 Voice Agent Builder 中搭建語音智慧體,詳細說明見 xAI 官方部落格。
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Grok Voice 3.0 即日起在 xAI 的 API 和 Voice Agent Builder 中開放,定價為每分鐘 0.08 美元。開發者可直接通過 API 呼叫該語音模型,或在 Voice Agent Builder 中搭建語音智慧體,詳細說明見 xAI 官方部落格。
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。
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;
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。
Cloud Agent 現在能在執行任務的過程中直接建置互動式畫布,完成後把畫布連結發給團隊即可分享。官方同時開放 Environments API 的 beta 版,可用於以程式設計方式建立和管理 agent 所執行的雲環境。雲環境單個最多支援 300 個倉庫,大型環境的載入速度提升 5 倍;以上更新發布於 10 月 16 日的 changelog。
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。
Google 的 Gemini 4 Argon(gemini-4-argon)已正式開放 GA,官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態,API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon,未在此列出具體價格或額度細節。
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。
Anthropic 發布基於 Claude Managed Agents(beta)的 agent 自動化參考實現:按 cron 計劃讀取 Slack 頻道與 GitHub PR,依據上次執行留下的書籤只取新增內容,再把簡報發到指定 Slack 頻道。配套程式碼含 agent、部署、環境、記憶與 vault 等配置,用 ant apply 寫入 Claude API 工作區,憑據存於 vault、沙箱內只留佔位符;
Gemini 3.7 Flash 已棄用,由 gemini-3.8-flash 取代,API 請求會自動路由到新模型,Google AI Studio 中也不再可選;同樣棄用的 gemini-3.5-flash 則被路由至 gemini-3.6-flash,開發者需更新模型字串。
Cloudflare 的 Web Search API 進入公測,讓 AI agent 與應用能聯網搜尋,用即時資訊替代猜測 URL 或依賴模型訓練截止日期。上線時可選 Ceramic.ai、Exa、Linkup 三家搜尋提供商,三家均支援通過 Cloudflare 發起的請求零資料保留,並承諾遵守 Cloudflare 的驗證爬蟲標準。
Cloudflare 與 Ceramic.ai、Exa、Linkup 合作,通過 AI Gateway 推出 Web Search API,讓 agent 用搜尋抓取即時網頁內容並注入上下文,而不是猜 URL 再 curl 而返回 404。呼叫計入 AI Gateway 額度與可觀測日誌,支援 BYOK 和 Zero Data Retention 標識,按合作方原價提供、不加價,可在 Workers 裡一行繫結或直接調 REST 端點。
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。
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。
LiteRT 發布 Tensor API,這是一個輕量 C++ 編寫層,開發者可以逐個運算元手工建置計算圖;同一份程式碼經 LiteRT 能跑在 CPU、GPU 與 NPU 上,不必為新硬體重寫。官方用 SAM 2 演示:模型全部用 C++ 編寫,在瀏覽器 WebGPU 上配合 Gemma 4 E2B 做即時多目標分割;coding agent 把它在 512×512 下的幀率從不足 10 提升到 30 以上。
OpenAI 在 Codex/Work 連續 28 天更新計劃的第二天一次性放出四項更新:Auto-review(即 Approve for me)對所有用 ChatGPT 帳號登入的使用者免費,不再消耗套餐額度;API 付費等級從五檔簡化為 Build、Launch、Grow 三檔,累計付費門檻分別為 5、100、500 美元,最高檔由 1000 美元減半至 500 美元並自動升級;
MiniMax 正式發布 M3.1 Flash,即此前在 OpenRouter 匿名屠榜的 Space Bunny(玉兔)。Agents' Last Exam 得分 29.6%,位列國產模型第一;DeepSWE v1.1 拿到 73.7%,BankerToolBench 以 76.2 分與 Claude Opus 5 並列第一。
DeepSeek 上線 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,官方稱其基準測試更強、任務完成更快、輸出更短,在效能與成本上實現帕累托改進,已在官網、App 和 API 提供,並在 Hugging Face 與 ModelScope 開源。該模型針對 DeepSeek Harness、騰訊 CodeBuddy、WorkBuddy 等最佳化,需升級到 DeepSeek Harness v0.2.1-rc.1 及以上獲得最佳體驗。
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。
Meta 發布 Muse Wonder 系列兩款模型 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full,稱在個人與專業 agent 任務、記憶與編碼基準上達到當前最優;Muse Wonder 即日起通過 Meta Model API 和 Muse Code 提供,Muse Wonder Full 僅面向 Muse Code 訂閱者。
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。
Ollama Cloud 現在可在 Fly.io Sprites 的 Linux 沙箱虛擬機器內呼叫,新增的 Ollama Connector 由 Fly.io 閘道器代注入 API 金鑰,沙箱內只暴露閘道器 URL 與 connection ID,agent 無法洩露金鑰。金鑰加密存在 Fly.io 組織下,新建 connector 預設遮蔽所有 Sprite,可按標籤、名稱字首或全部授權,且僅限沙箱內部呼叫。
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。
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。
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。
Google Maps Scraper 發布遠端 MCP 伺服器,AI agent 可通過 https://gmapscrawl.com/api/mcp 搜尋商家並獲取結構化資料。單次最多返回 20 條商家資訊,包含地址、聯絡方式、評分與評論數,以 JSON 格式輸出。使用 Bearer API key 認證,支援 Claude Code、Cursor、VS Code、Codex 等相容遠端 HTTP MCP 的客戶端。實際使用需 API 權限,線上訂閱不包含該服務。
DeepSeek 於 10 月 17 日把 V4.1 Flash 升級為 V4.1-Flash-1017,網頁端、App 與 API 同步切換,API 呼叫方式不變。新模型引數量 763B,高於 V4.1F 的 552B;Terminal-Bench 4.0 從 31.2 升至 42.3,max 檔每任務平均費用從約 3.3 元降至約 1.3 元,API 單價保持不變,權重以 MIT 許可在 Hugging Face 與 ModelScope 開放下載。
Meta 發布 Muse Wonder 系列,包含 Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 兩個前沿模型,官方稱是迄今能力最強的模型,面向個人與專業 agentic 任務。Muse Wonder 即日起通過 Meta Model API 和 Muse Code 提供,Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 訂閱者開放。Muse Wonder 之後還將驅動 Meta 的個人 agent 產品 Muse,首批向訂閱者推出。
開源個人 agent nanoMuse 發布 0.1.40 版,手機、桌面、網頁與 relay 的程式碼全在同一倉庫,採用 GPL-3.0-or-later,可自託管。它不止問答:帶 Linux shell、瀏覽器、MCP,並能在手機和電腦螢幕上直接操作沒有 API 的應用,刪除、傳送、付款前先詢問;手機上的指令可交給 PC 執行。
上海交通大學任麒冰課題組提出「智慧體資源劫持」攻擊:攻擊者不竊取憑證,只誘導 Agent 代為呼叫 API、GPU 算力和內部通訊權限,GPT-5.5、DeepSeek-V4-Pro、Qwen3.8-Max、Gemini-3.5-Flash 的被劫持成功率介於 70.0% 至 89.6%。
OpenAI 開發者帳號公布 GPT-6.1 Sol 在 Ultrafast 模式下的 API 定價:輸入每百萬 token 12 美元,輸出每百萬 token 60 美元。該模式面向速度與智慧都要緊的工作,官方舉例包括排查線上故障、agent 在應用中導航操作,以及每秒都關鍵的即時體驗。本條披露的資訊僅限價格與適用場景,上下文視窗、速率限制等引數尚未提及。
DeepSeek 發布新模型 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,網頁端、App 與 API 已同步切換。相比上一版 V4.1 Flash,程式碼與 Agent 任務等基準測試全面上漲,同時任務執行時間和輸出長度下降,官方稱其為效能—費用的帕累托改進;完整使用需把 DeepSeek Harness 升級至 0.2.1-rc.1 及以上,新使用者首次登入 Harness 可領 6 元贈金,7 天內有效、限量發放。
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。
隨著 coding agent 和 personal agent 普及,按量付費的 API 和託管服務容易產生失控賬單,作者主張硬性預算上限應成為預設功能,而非僅發警告郵件的軟上限。AWS 已於 9 月 16 日推出每月支出上限,專案超限即暫停;Google Cloud 也在 7 月上線 Spend Caps,可對專案內特定服務設定月度財務上限。AWS 該功能目前僅向有限客戶開放。
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%。
Graphicle 是 Graphify 的 Rust 重寫版,把倉庫對映成程式碼圖,並記住專案文件、決策與過往 agent 會話,向 Claude Code、Codex、Cursor 等 MCP 客戶端返回帶檔案和行號的引用摘錄。它完全本地執行,無需 API key、帳號或遙測;brew 安裝後執行 graphicle setup 即可索引倉庫並接入檢測到的客戶端,graphicle disconnect 可撤銷全部改動。
Anthropic 於 10 月 7 日發布 Claude Haiku 5.5,百萬輸入 Token 最低 0.1 美元,較上代降價 90%,並首次在 Haiku 系列引入可調節推理強度,支援 100 萬 Token 上下文與 12.8 萬 Token 輸出。官方基準顯示其在 OSWorld 2.1 取得 72.4% 成功率,高於 GPT-6 Luna 的 48.9%,但最高成績對應最大推理強度,中等強度下 Terminal-Bench 成績從 39.2% 降至約 20%。
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。
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%;
Pollo AI 推出影片創作 Agent,呼叫 OpenAI 的 GPT-5.6、GPT-6 Astra 與 GPT-Image-2.5 完成從創意到成片的全流程。系統用 GPT-5.6 做任務路由,GPT-6 Astra 負責敘事與分鏡等複雜推理,影像統一交給 GPT-Image-2.5,官方稱使用者挑選或切換模型的時間減少 50% 以上。平台已有超 2600 萬使用者,30% 的創作會話從模板開始;
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。
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。
Terminal X 基於 GPT-6.1 Sol 的 Eval Agent 在 500 條評分判斷中與資深投資人一致率達 88.6%,比次優模型高 220 個基點。該評估按 54 項標準逐條打分,多抓出約 25% 偏離基金投資授權的建議,單次查詢成本低約 30%。其 Capital Memory 系統把每家機構的投資流程編碼成數百個 Agent,GPT-6.1 Sol 負責需要長上下文判斷的環節,GPT-6.1 Luna 跑高頻步驟。
DeepSeek V4.1 Flash 1017 以 MIT 許可發布,552B 總引數、16B 啟用的 MoE,支援 100 萬 token 上下文,API 價格維持每百萬輸入/輸出 token 0.30/1.20 美元,快取命中 0.006 美元。Artificial Analysis 智慧指數提升 6 分至 45,與 GLM-5.3 並列開源第二,Code Arena WebDev 與 Agent Arena 均為開源第一,非幻覺率從 4% 升至 33%。
YC S25 團隊 Alter 上線訪問控制產品,為代多個使用者執行操作的 AI agent 管理身份與權限。它以代理方式為每次 API 請求單獨管理下游憑證,把終端使用者身份帶入每個動作,並執行細粒度的執行時策略、記錄達到合規級要求的審計日誌。官方稱已端到端人工測試支援數百家服務商,提供 1 萬次請求免費額度,超出後按用量計費,並開源了自家內部使用的 OpenClaw 外掛。
一位使用者用同一提示詞讓 Opus 5.5 和 Sol 6.1 在 15 分鐘內用 three.js 建置簡化版布萊德湖城堡,要求可環繞旋轉相機並保持寧靜氛圍。Opus 5.5 用時 5 分 46 秒,約 30 萬輸入加 1.8 萬輸出 token,估算 API 成本約 1.56 美元;Sol 6.1 用時 11 分 2 秒,約 40 萬輸入加 1.6 萬輸出 token,估算成本約 0.96 美元。
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;
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。
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。
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。