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星期二

  1. Latent Space

    Anthropic 发布动态工作流,让 Claude 自行编排多智能体

    Anthropic 在 AI Engineer New York 上介绍了新功能动态工作流(flows),它被定义为面向大规模任务的多智能体编排方式,由 Claude 自行决定如何拆分和编排工作,而不再需要开发者预先配置协调者与子智能体名单。该功能已在 Claude Console 中提供,用户仍可在 agent 配置中传入预配置的子智能体。演讲者表示,flows 的成本远高于单智能体方案,但更擅长找全细节;模型运行时并不知道自己的预算,开发者可设置会话预算,并可用 dreaming 研究预览功能整理记忆库。

    o feel this feeling of being the bottleneck and being the breaking point as we have lots of agents contributing tons and tons of PRs,” Avilla said. “And we’re sitting there in our GitHub trying to approve PRs and make sure that everything works as expected.” From agent rosters to dynamic workflows The pair noted that dynamic workflows began in Claude Code as the “a harness for every task” concept. But flows can run longer than a single agent or a roster. The basic idea is that Claude chooses the

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  2. 智源 FlagOpen:原创开源项目

    智源 FlagOpen 更新 FlagEmbedding 仓库,发布 BGE-VL 多模态嵌入模型

    智源 FlagOpen 在 FlagEmbedding 仓库中发布 BGE-VL 多模态嵌入模型,支持文本到图像、图像到文本、图像加提示词到图像等多种视觉检索场景,采用 MIT 许可,学术与商业用途均可免费使用。同时发布用于训练 BGE-VL 的大规模合成数据集 MegaPairs。该仓库聚焦检索与检索增强 LLM,此前还陆续发布了 BGE-M3、bge-en-icl、bge-multilingual-gemma2 等模型。

    liary models such as pose detection and face detection; 9/10/2024: Introducing MemoRAG, a step forward towards RAG 2.0 on top of memory-inspired knowledge discovery (repo: https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG, paper: https://arxiv.org/pdf/2409.05591v1); 9/2/2024: Start to maintain the tutorials. The contents within will be actively updated and eariched, stay tuned! 📚; 7/26/2024: Release a new embedding model bge-en-icl, an embedding model that incorporates in-context learning capabilities, which,

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  3. The New Stack

    X 推出整合 Cursor、Grok 与 X Premium 的 X Subscription,第三方模型需额外付费

    SpaceXAI 宣布推出 The X Subscription,将 Cursor、Grok、Grok Bot 与 X Premium 打包为同一订阅,共五档,从免费到每月 200 美元,最低付费档为 8 美元。新方案下第三方模型不再包含在订阅费内,从第一次请求起按各家 API 标准价格计费,通过预付额度支付,100 美元和 200 美元档同样如此。SpaceXAI 开发者体验岗位的 Matt Palmer 表示,如果大部分用量集中在第三方模型上,新方案可能更贵,建议切换前先查看用量。

    升至 Plus 档的 15 倍,而 200 美元的 Ultra 档则提升至 50 倍。 SpaceXAI 表示,Premium 档整合的权益此前若分别通过 SuperGrok、Cursor Pro 和 X Premium+ 购买,每月需花费 90 美元。 这里还值得注意,此前其 20 美元的 Pro 方案包含云代理和 Origin——该公司于 8 月推出的 GitHub 替代产品。 在 The X Subscription 下,这两项功能至少需要 30 美元的 Premium 档,这意味着从旧 Pro 方案切换的开发者每月需多付 10 美元才能保留这些功能。 对更广泛的开发者群体而言,这些不同额度的运作方式存在一个相当重要的区别。 订阅方案每周分配一定的 Grok 模型用量,客户可在 Cursor、Grok 应用和 X 上使用。 在符合条件的方案中,Grok Bot 也会消耗该额度。 因此,如果某人大量使用 Grok 处理其他活动,可能会发现可用于编码的包含用量减少。 不过,SpaceXAI 声称,新方案使用其自有模型时提供的编码用量至少是旧版同类 Cursor 订阅的两倍。 第三方模

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  4. The New Stack

    OpenCode 2.0 发布:终端、桌面与网页端共用同一后台服务

    开源编码智能体 OpenCode 发布 2.0 正式版,将终端、网页和桌面界面接入同一个自动启动的后台服务,开发者可在不同界面间延续同一会话,脚本也能自动发现并连接该本地服务。新版重建了 API 并推出 @opencode/client 与 @opencode/sdk,同时把 Code Mode 设为所有 MCP 服务器的默认方式,让智能体用一段 JavaScript 调用多个工具,减少上下文占用。此外新增子智能体与 shell 命令的后台执行,1.0 插件与旧服务器 API 集成需更新,用户可通过 opencode upgrade --major 或 /update 手动升级。

    ted for The New Stack in May, these restrictions coincided with a surge of interest in OpenCode, which allows developers to switch between competing AI models. Today, the OpenCode GitHub repository has accumulated north of 212,000 stars and almost 30,000 forks. More broadly, there are signs of growing commercial interest in this category of coding agents. In July, Anaconda acquired Kilo , another such open-source coding agent that allows developers to choose their preferred AI provider. Interest

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  5. Latent Space

    Anthropic 推出动态工作流,让 Claude 自行编排多智能体

    Anthropic 在 AI Engineer New York 上介绍了新功能动态工作流(flows),它被定义为一种面向高负载任务的多智能体编排方式:由 lead agent 制定计划并编写编排程序,启动子智能体、收集结果并管理信息流,开发者不再需要自行配置协调者和子智能体名单。该功能位于 Claude Console 中,开发者仍可在 agent 配置里传入预配置的专用子智能体。演讲者表示 flows 比单智能体方案成本高得多,但更擅长找全细节,开发者可设置会话预算,模型在运行中并不知道自己的预算。

    工作流提供持久性,使其能够自适应并合理配置基础设施资源,并在无需重跑已完成工作的情况下从故障中恢复。 欲了解更多,请到 AI Engineer New York 第 48 号展位找我们。 “我想,我们当中许多如今在编排和管理大量智能体的人,可能会开始感受到一种成为瓶颈、成为崩溃点的感觉,因为大量智能体在贡献成堆成堆的 PR,”Avilla 说。“而我们坐在 GitHub 里,努力审批 PR,确保一切按预期运行。” 从智能体名单到动态工作流 两人指出,动态工作流最初在 Claude Code 中以“为每项任务配备一套 harness”的概念起步。但 flows 的运行时间可以超过单个智能体或一份名单。其基本理念是,由 Claude 来选择智能体的组织方式。 “Flows 本质上是多智能体编排的下一个版本,”Stall 说,“你可以让 Claude 完全编排它自己的整个多智能体拓扑结构。” 其运作方式是,主导智能体(lead agent)制定一个完成任务的计划。随后 Claude 编写一个编排程序,由它启动智能体、收集结果并管理信息流。 图片来自 Anthropic 此前,Claude M

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星期一

  1. The Verge AI

    微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300,2027 年起量产部署

    微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300,定位为微软产品与服务的“主要 AI 推理系统”,将于 2027 年开始量产部署。微软云业务执行副总裁 Scott Guthrie 称,Maia 300 每兆瓦 token 数比主流 GPU 系统高 40%,在 96 加速器整机架配置下机架级 token 吞吐量最高可达 Maia 200 的 7 倍。该芯片采用 chiplet 架构、基于台积电 N2P 工艺,将计算、内存控制器与 I/O 功能分离,面向长上下文推理、低延迟对话和持续多步智能体任务。

    ie. Maia 300 is a successor to the 200, which was only announced in January . Maia 200 is already running on production AI workloads across Microsoft, including Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry, and Microsoft’s own AI models. “Maia 200 is the best performing AI infrastructure in our fleet, measured in real world metrics for AI services,” says Guthrie. “Maia 300 is a complete AI system designed for the new types of AI workloads emerging today: Long-context reasoning, latency-s

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星期日

  1. The New Stack

    Anthropic 的 OSS Scanner 在开源项目中发现 2.9 万个疑似漏洞,仅 516 个被修复

    Anthropic 上周随 Cyber Mission 推出 OSS Scanner,用 Claude 等模型扫描广泛使用的开源项目,六个月内发现超过 2.9 万个候选漏洞,人工复核管线仅处理约 6000 个,截至 10 月 2 日只有 516 个漏洞在上游被修复。该工具为符合条件的项目提供免费定期扫描,报告直接发给维护者而无需 Anthropic 预先验证,并附带可复现脚本、二分定位和候选补丁;OpenSSL、wolfSSL、PostgreSQL 和 curl 的维护者均反馈报告质量较高。Anthropic 承认维护者曾报告严重性评级虚高和威胁模型理解偏差的问题,且参与项目需满足 OSS-Fuzz 式资格标准并由核心维护者申请。

    nfirmed 5,674 of the 6,123 findings they reviewed as valid, but only 516 vulnerabilities had been patched upstream. The company sent 6,157 findings to maintainers, and 584 CVE and GitHub Security Advisory identifiers were issued, though some findings received both. Roughly 23,000 candidates remain unreviewed. Claude is finding potential vulnerabilities faster than human researchers can verify them. How the fast track works Instead of making maintainers wait for its researchers to work through th

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星期六

  1. gihyo.jp

    Windows 版 Codex 支持 MXC 沙箱,Auto-review 面向全计划免费

    OpenAI 为 Windows 版 Codex 引入基于 Microsoft Execution Containers(MXC)的新沙箱模式,可加快安装、强化网络限制并提供细粒度文件访问控制,需搭配兼容的 Windows 11 设备。MXC 方式不再需要专用 Windows 账号和本地防火墙规则,Codex CLI 0.162.0 及以上可用命令验证设备是否支持。同时,通过 ChatGPT 账号登录的所有用户可免费使用 Auto-review,其审批判断不消耗计划额度;Pro 用户还可试用 Composer predictions 预测下一条消息。

    スを参照のこと。 既存のポリシーに指示を追加する extra policyには、承認判断に追加したいルールだけを書く。基本のポリシーはそのまま使われるため、全文をコピーする必要はない。 次の例をconfig.tomlに記述し、山括弧内を実際の指示文に置き換える。 ポリシーを置き換える policyに指定した内容は、基本のポリシーを置き換える。標準のポリシーはGitHubで公開されているが、実際に適用される内容はモデルや組織の設定によって異なる場合がある。 公式ドキュメントは、適用中のポリシー全文を確認し、既存のルールを保って調整するよう案内している。全文を確認できない場合は上書きしない。 コラム⁠:次のメッセージを予測する「Composer predictions」 OpenAIは2026年10月9日、Codexの「Composer predictions」のベータ提供を案内した。現在の会話の内容やユーザーの話しかけ方を基に、次に送るメッセージ全体を予測し、入力欄に予測候補を表示する[7]。ベータ版では、入力途中の文章を逐次補完することはできない。 Now in beta: compo

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星期五

  1. TensorZero 工程博客

    TensorZero 在 LLM 网关中引入多臂老虎机自适应实验

    TensorZero 在其开源 LLM 网关中提供自适应实验(A/B 测试)功能,采用多臂老虎机算法解决传统实验固定停止规则和流量分配次优的问题,可在证据充分时自动停止并动态分配推理流量。官方称在多种真实环境中,自适应实验将正确识别最佳 LLM 变体(提示词、模型等)的平均时间比简单 A/B 测试缩短 37%。该功能基于固定置信度最佳臂识别(BAI)的 Track-and-Stop 策略,用 Rust 实现,通过概率采样、周期性更新采样概率和 GLRT 停止规则适配生产环境的异步反馈与并发请求。

    halfway through and at the end. (These charts are very similar to the ones you’d find in the open-source TensorZero UI!) You can also find the code to reproduce this experiment on GitHub. Halfway Through the Experiment ( 1,000 samples) At this point, the algorithm is still exploring all four variants, with sampling probabilities concentrated most heavily on the two best-performing variants, claude-sonnet-4-5-detailed-prompt (39.7%) and claude-sonnet-4-5-simple-prompt (38.4%). Note that the varia

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  2. TensorZero 工程博客

    TensorZero 推出自动化 AI 工程师 Autopilot,称在多项基准上提升 LLM 智能体表现

    TensorZero 正在构建自动化 AI 工程师 TensorZero Autopilot,它分析 LLM 可观测性数据、搭建评测、优化提示词与模型并运行 A/B 测试,由其 11.5K 星开源 LLMOps 平台驱动。团队在 terminal-bench、航空与零售客服、NER、FHIR 医疗、中文法律选择题、ReplicationBench 和猜词游戏等任务上,以 GPT-5 mini 为基线各采集 100 次 rollout,再用 5 个独立种子运行 Autopilot 并在留出任务上以 100 次新 rollout 评估,称每个任务都有提升,例如 terminal-bench 从 0.404 提升到 GLM-5 变体的 0.637。实验限定在成本相近的固定模型集合内并关闭微调,团队计划将 Autopilot 做成持续异步流程并推出自助产品。

    orZero Autopilot with 5 independent seeds and evaluated the optimized variants it generated with 100 fresh rollouts on held-out tasks. You can find the code for this experiment on GitHub. For this experiment, we constrained Autopilot to a fixed set of models of comparable cost and disabled custom model training (e.g. fine-tuning): Here are the results: TensorZero Autopilot dramatically improved performance across every task. What actually happened under the hood? terminal-bench presents diverse

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  3. Anthropic Research精选

    Anthropic 推出开源软件漏洞扫描服务 OSS Scanner

    Anthropic 推出 OSS Scanner,一个面向开源生态的可选漏洞扫描服务,加入的项目可免费获得由最强模型定期执行的安全扫描。该服务输出完全由模型生成,不经人工审核或分诊,报告包含可复现样例、漏洞说明和候选补丁。Anthropic 称过去六个月用模型扫描发现超过 29,000 个候选漏洞,仅人工复核约 6,000 个;在 97 个严重和高危漏洞的验证中,85 个(88%)达到其 CVD 流程标准,仅 1 个为误报。

    but we’ll keep refining the system based on maintainer feedback and as models improve. Getting started Core maintainers of eligible projects can enroll by submitting a PR to this GitHub repo following the standard project template, with additional guidance provided in our extended FAQ . Projects are eligible based on a similar set of criteria that OSS-Fuzz uses: briefly, projects should have a “critical impact on infrastructure and user security” and we will make decisions on a case-by-case bas

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  4. AWS Machine Learning

    AWS 正式发布 Amazon Bedrock AgentCore payments,支持智能体按次付费调用推理

    Amazon Bedrock AgentCore payments 正式可用,为 AI 智能体提供按需付费的托管能力,支持 x402 协议端点,包括 Amazon Bedrock 推理端点。Incarna 借助该服务让智能体逐次向 BlockRun 支付模型推理费用,集成工作从原计划的 2 至 3 个月缩短到 3 天,约 200 行应用代码。测试期间智能体已处理超过 1000 笔支付,单次金额在 0.001 至 0.05 美元之间,每笔在链上独立结算,花费上限由基础设施层强制执行。

    he payment details. AgentCore payments handles the signing and returns proof the agent can present to access the service To explore the code, see the AgentCore payments samples on GitHub. Learn more Amazon Bedrock AgentCore payments is now generally available: Enabling agents to transact safely and autonomously at scale; Technical deep dive: AgentCore payments and innovation in agentic commerce; Enable safe agentic payments with built-in guardrails using AgentCore payments About BlockRun and Inc

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  5. TechCrunch AI

    Goodfire 推出 inside-out 监控器,拦截失控 AI 智能体

    Goodfire 发布一类监控器,通过读取模型内部激活信号来发现 AI 智能体的异常行为,而非让第二个模型逐字审查输出,该监控器面向 Baseten 客户开放。在 Kimi K3 上的测试中,监控约 1500 个会话成本约 51 美元,对比用较便宜模型逐步检查的 233 美元和顶级模型的约 10000 美元,探针捕获了 94% 的恶意黑客会话,并将 8.7% 的无害会话送交二次检查。客户可选择监控攻击性黑客、化生武器滥用和 reward hacking 等风险,并设定记录、人工复核或直接拒绝等响应方式。

    nts that breached Hugging Face . Kimi K3, the open model Goodfire built its first monitor around, took advantage of a leak in its sandbox to access the internet and information on GitHub this summer. Goodfire’s system works a bit like airport security. Small detectors called probes read the model’s internal signals at every step of an agent’s work, the way a walk-through scanner checks every passenger. Only when a probe flags something does a separate AI model, the equivalent of a hand search, t

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星期四

  1. gihyo.jp

    Microsoft 为 Windows ML 加入 llama.cpp 与 GGUF 模型实验性支持

    Microsoft 于 2026 年 10 月 7 日宣布,在 Windows 本地 AI 推理基座 Windows ML 中实验性集成推理引擎 llama.cpp,开发者可通过 Windows ML 在 PC 上运行 GGUF 格式语言模型。同时新增 Text Generation API,让应用以统一流程调用 GGUF 与 ONNX 模型,Windows ML 会自动为 GGUF 选择 llama.cpp、为 ONNX 选择 ONNX Runtime。目前 llama.cpp 在 Windows ML 上仅验证了 CPU 与 CUDA 的 NVIDIA GPU 执行,GGUF 模型不支持 NPU,Text Generation API 也只提供贪心解码,不支持采样、temperature、投机解码与结构化输出,相关 API 为实验性、暂不支持生产使用。

    ber 7, 2026 Microsoftは、8月に発表したMAI-Code-1.1-Flashのローカル版を今回用意した。モデルの重みを少ないビット数で表す3ビット量子化などにより、同モデルのクラウド版と比べて容量を約80%削減したという。 処理の振り分けを担うHydraFusionは、性能、費用、応答時間を考慮して、使うAIモデルとその組み合わせ方を選ぶGitHub Copilotの機能。1つのモデルでタスクを解くほか、必要なら高性能なモデルに引き継いだり、別のモデルに回答案をレビューさせてから修正したりする。 HydraFusionは、クラウド上のモデルを対象にリサーチプレビューで提供されている。今回の拡張では、PC上のローカルモデルも自動選択の対象に加え、タスクに応じてローカルとクラウドを使い分ける。この拡張の実験的プレビューは、10月後半にGitHub Copilotアプリ、GitHub Copilot CLI、Visual Studio Codeで提供する予定。 同日にWindows 11での一般提供が発表されたMicrosoft Execution Containers(

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  2. MarkTechPost

    Unsloth Studio 公布四道加载前安全检查机制

    Unsloth 发布 Unsloth Studio 与 Unsloth Desktop 的安全概览,说明模型从下载转入执行时会触发四道检查:代码指纹绑定审批、独立的权重文件拦截、操作系统沙箱探测和包内容扫描。代码指纹变化后需重新授权,Hugging Face 的恶意扫描结论会拦截加载路径中被标记的权重文件,工具则在 bubblewrap、Seatbelt、MXC 等系统级沙箱中运行。文中提到 deepseek-ai/deepseek-ocr 与 moonshotai/Kimi-VL-A3B-Instruct 在加载时会弹出审批并列出发现项,Unsloth 也在其适配仓库中移除了 eval 调用等问题代码。

    working with Jev and users managing their own decision model. Unsloth’s security-audit workflow uses read-only repository permissions and non-persisted checkout credentials. Every GitHub Action is pinned to a full commit hash, and outbound-network allowlists block unexpected egress. CodeQL covers Python, JavaScript/TypeScript, Rust and GitHub Actions. Unsloth says it runs Codex Security and repeated Codex reviews during development to catch security issues and bugs. Library Access and Changes Un

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  3. Google Developers Blog

    Google 开源 AQuA:诊断生产环境智能体的环境质量智能体

    Google Developers Blog 发布 AQuA(Ambient Quality Agent),一个在 Google Cloud 项目内旁路运行的质量智能体,按计划、部署后或按需扫描 Cloud Trace、Cloud Logging 或 BigQuery 中的生产轨迹,不进入请求路径也不回写智能体。它通过采样、评审、聚类、验证、跟踪五阶段流水线,把失败会话聚成候选问题簇,再由独立模型对照最多三条完整轨迹验证,并以 NEW、RECURRING 或 14 天未见自动 RESOLVED 跟踪。在 travel-concierge 的 32 会话多智能体扫描中,42 条发现聚成 9 个候选簇、验证后保留 6 个已核实问题,修复后座位选择绕过从 15 个会话降至 2 个、纯素偏好遗漏从 7 个降至 0、整体通过数从 5/32 升至 13/32。

    Figure-0-Blog-Header-1600x900

    gravity, Gemini CLI, Claude Code, or Cursor), install the agents-cli-aqua skill (skills/agents-cli-aqua/SKILL.md) alongside the inner-loop evaluation skill (npx skills add https://github.com/google/agents-cli --skill google-agents-cli-eval). We are sharing AQuA in the open to collaborate with teams running agents in production and shape where this goes together. As you try it on your stack, we'd love to hear what you think: Does a side-by-side quality agent fit your architecture? Which parts of

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  4. Google Developers Blog精选

    Google 开源端侧 GPU 推理引擎 ML Drift

    Google AI Edge 团队以 Apache 2.0 协议开源端侧 GPU 计算引擎 ML Drift,它抽象 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU,是 LiteRT 的核心 GPU 加速引擎,也可作为独立库使用。相比旧版 TFLite GPU delegate,它引入张量虚拟化统一 shader、可扩展自定义算子框架、5D 张量支持和针对 LLM 的阶段性优化,并新增 Windows 和 Linux 桌面预览。官方称 Gemma 基准中内存开销最多降低 12%,YouTube Shorts 平均帧延迟最多降低 40%,Google Photos 提速最多 2 秒,Adobe Lightroom 与 Photoshop 端侧性能最多提升 30%,Snapchat 镜头模型延迟改善 30%。旧版 TFLite GPU delegate 将不再获得新功能更新。

    ML Drift banner

    orward paths: Community feedback and Contributions ML Drift is fully open source under the Apache 2.0 license. We welcome contributions, RFCs, and community feedback: Source Code: github.com/google-ai-edge/ml-drift; Issue Tracker & Feature Requests: File an Issue on GitHub; Discussions & Q&A: Google AI Edge Community Forum; Contributing: Review our Contributing Guide to add new UCL operators or hardware-specific optimizations Acknowledgments: Bring multimodal semantic search to the edge with Emb

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星期三

  1. Mastra Blog精选

    Mastra 发布 Connect,可将 Linear、Notion、Slack 等接入智能体

    Mastra 发布 Mastra Connect,用户可通过 CLI 单次授权流程把 Linear、Notion、Slack 等服务连接到 Mastra 项目,并让智能体和 workflow 直接获得现成工具,例如 linear_list_issues、notion_create_page、slack_post_message。Connect 首发支持 23 个 provider、近 900 个工具和 7 个托管 MCP provider,后续将加入 Figma、GitLab 和 Google Analytics。凭据可用 mastra connect add 或仪表盘管理,运行中的应用数秒内即可识别新工具,新增连接无需重新部署。

    nt. By default, the agent gets tools for every provider connected to the project; you can limit which providers and tools it uses. This example limits the agent to Notion, Linear, GitHub, and Slack, and removes delete, archive, and merge tools: Tool entries accept globs, and new connections show up in the running app without a redeploy. Channels Connections can also put your agents in Slack, Discord, or Telegram. Pass channels() to the Mastra constructor and the platform supplies each channel's

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星期二

  1. Publickey

    微软在 VS Code 1.140 中预览实现多模型编排功能 HydraFusion

    微软在 9 月 30 日发布的 Visual Studio Code 1.140 中以研究预览形式加入 HydraFusion,通过编排多个 AI 厂商的模型来完成编码任务,以兼顾质量与成本。该功能会先用高效模型生成方案,再由另一模型家族独立评审并决定是否升级到更强模型;与 Copilot Auto 模式按请求自动选模型不同,它是在任务工作流中组合多个模型。HydraFusion 面向 Copilot Pro、Pro+、Business 和 Enterprise 用户,Business 与 Enterprise 需管理员启用预览功能。

    マイクロソフトは9月30日付けでリリースされたVisual Studio Code 1.140(以下、VS Code)で、複数のAIベンダから提供されているAIモデルをオーケストレーションすることでより高品質で低コストを実現するという「HydraFusion」機能をリサーチプレビューとして実装したことを明らかにしました(VS Codeのリリースノート、GitHubブログ)。 HydraFusion is now available in @code as a Research Preview. Instead of relying on a single model, HydraFusion orchestrates multiple models and workflows to tackle coding tasks. Give it a try today! HydraFusionとはマイクロソフトの研究プロジェクトであり、GitHubのブログ「Project HydraFusion: Frontier quality via multi-model orchestration」

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  2. 科学网精选

    DeepSeek Harness 国庆更新,加入实验性 Claude Code Mods 兼容层

    10月3日,DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本,强化插件化和跨平台能力,并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层,使 Anthropic 旗下 Claude Code 的部分扩展功能理论上可经适配后在 DSH 中运行。负责人崔添翼4日回应称,该兼容层主要目的是验证 Claude Code Mods 向插件作者提供的扩展能力是否大致是 DSH 一切皆插件架构能力的子集,目前还无法让所有 Mods 无缝运行。他同时表示,DeepSeek Harness 组的目标是从 Harness 角度推进 AGI,希望做出让世界上的 AI 巨头也会认可和跟进的创新。

    构建的一套软件支撑框架,旨在帮助AI Agent管理和执行更加复杂的任务。简单来说,它可以被理解为让一个大模型真正成为Agent所需要的整套运行系统。 8月13日,DeepSeek Harness v0.1(简称DSH)开发者预览版正式向全球开发者开放测试,并同步以MIT协议公开源代码。项目发布后,迅速在X等社交平台引发开发者热议,不到24小时内,在开发社区GitHub狂揽超过7万颗星。 (原标题:DeepSeek Harness国庆假期上新!90后负责人回应:希望做出让世界AI巨头跟进的创新) 1; 印度尼西亚不同作物的社会经济效益:西米淀粉在生物塑料开发中的机遇 | MDPI Sustainability 2; 文献清单:2025 “神经精神病学”栏目编辑荐读 | Brain Sciences 3; 2025年高引文章荐读 | MDPI Sustainable Chemistry 4; 对话Cells最佳论文奖得主Maik Hüttemann教授:线粒体调控的未解之谜与转化前景 | MDPI 人物专访 5; AI赋能罕见眼病筛查:轻量级卷积神经网络在视网膜色素变性分类中的应用 |

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