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DeepSeek 開源 Personal Agent 底層架構 Super-agent，GitHub 倉庫為 dsh-superagent-prototype，Agent 無需被指派即可自主發現 Bug、定位並提交修復 PR。架構分 Router 與 Worker 兩層：前者接收訊息、分配任務並維護全域性上下文；後者並行執行具體任務，並可訂閱 GitHub PR 評論直接接收後續訊息。
DeepSeek 公布下一代 agent harness 的架構理念：Super-agent 打破了 Agent 與單次手動會話的繫結，使其跨會話保留上下文、並行推進多項任務並持續線上。文中提到內部已有基於 DeepSeek Harness 的例項，同一開發任務可在 IM 與 GitHub PR 之間連續推進，無人 @ 時也會主動定位缺陷並提交修復 PR。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 現已在 Ollama 上線，可用 ollama run nemotron-3.5-super 直接拉取執行。該模型同時具備推理與視覺理解能力，覆蓋多種 agent 工作流。官方稱在單張 GPU 上，它的 agent 任務吞吐量最高可達同尺寸其他開源模型的 5 倍。
中國人民大學與復旦等高校聯合團隊提出智慧體系統 CoworkOS，論文與程式碼已公開。它由主智慧體制定策略與驗收、協調執行時排程狀態、子智慧體執行子任務，並讓人與智慧體在同一份 CAD、Blender 作品中協作，藉助工作區、記憶與後臺任務支援跨天推進。在 12 項基準中，其生產力與機器學習程式設計均分最高（57.54、56.26）；作為遞迴自我改進探索，它組織 Qwen3.6-35B-A3B 完成五輪後訓練，八項平均分從 33.19 升至 42.95。
輝達發布 1200 億引數開源模型 Nemotron 3.5 Super VL，主打多模態 agentic 任務，官方稱其準確率接近自家最大推理模型、引數量約為五分之一，吞吐量最高達同類模型 5 倍。同時推出兩款邊緣模型：Bolt 74B-A9B 24GB 採用原生 2-bit 量化，可在 RTX/DGX Spark 的 24GB 記憶體內本地執行 agent，現已可用；Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 等裝置，10 月 23 日發布。
輝達發布 Nemotron 3.5 系列開源權重模型，含 1200 億引數的企業 agent 模型 Super VL，以及面向本地 AI PC 和 DGX Spark 工作站的輕量 Bolt。輝達稱 Super VL 引數少於 Nemotron 3 Ultra，但在指令遵循與工具呼叫上準確率相近；針對文件智慧、財務、科研、醫保理賠等 agent 任務做後訓練後，完成任務快於 Anthropic 與 OpenAI 競品。
SpaceX Super Intelligence（SpaceXSI）將 X Premium、Grok 與 Cursor 合併為一份名為 The X Subscription 的訂閱，分 free、Plus 8 美元、Premium 30 美元、Super 100 美元、Ultra 200 美元五檔，檔位越高 AI 用量上限越高。免費檔僅提供有限的聊天與 agent 用量，最新 Grok 模型需 Premium 及以上；
Veda 是一個把 AI agent 做進系統層的作業系統，從 UEFI 引導、微核心、驅動到視窗系統與應用全部用 Rust 從零編寫，目前支援 x86-64 PC 與 QEMU。agent 作為系統服務隨開機啟動，可用語音、點選工作列圓環或 Super+Space 喚醒，通過 agentapp 協議原生呼叫應用提供的 70 多個動作，不需要讀屏或模擬點選。
NVIDIA 擴充套件其開放模型家族，新增 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt、Nemotron Retriever、Kumo、Cosmos 3.5、Alpamayo 2 Edge、BioNeMo 與 Ising 等模型。Nemotron 3.5 支援文字和影像，面向建置 agent，稱能以更低成本編排工作流、推理並完成專項任務；Kumo 則針對結構化業務資料做預測、欺詐風險評分和行動推薦。