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Kトークンが必要となる。Museは現在、米国、カナダ、メキシコで提供されており、日本は提供対象に含まれていない。Home Linkの無料配布は、米国のMuse契約者に限られる。 ESP32やRaspberry PiでMuse用の機器を自作 ESP32向けの「ESP32 Device SDK」とLinux向けの「Linux Device SDK」を、MetaのGitHub組織「Meta Incubator」のリポジトリで公開している。 ESP32向けSDKで作成するファームウェアは、Museとの通信に加え、ボードの機能に応じて画面への画像表示や音声の入出力、センサーとの接続に対応する。 Linux向けSDKを導入すると、Raspberry PiなどのLinux端末上でMuseがコマンドを実行し、ファイルを読み書きできる。Linux向けの説明によると、Museはセットアップ時に指定したLinuxのユーザーアカウントと同じ権限で端末を操作する。そのアカウントがsudoで管理者権限を使える場合は、Museも管理者権限で操作できる。 SDKトークンは、Muse Gadgetsのサイトで取得する。

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IDIA’s own benchmarks run it on 4 64 GB clustered Sparks. 1. An always-on personal agent Install Hermes and point it at Muse Glimmer or Nemotron 3.5 Lightning. Give it tools: your GitHub repos, a test runner, an RSS feed of arXiv categories. Let it run overnight. By morning it has triaged new issues, reproduced a failing test, and drafted a pull request for review. It has also summarized the 30 papers you would never have opened. Your private notes, code, and email never leave the machine. 2. Fi

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the model portfolio and add multi-model routing. Treat that as roadmap, not a shipped feature. Interactive Explainer Sources: IBM, GitLab docs, Mistral Vibe, Mistral coding stack, GitHub changelog, GitHub Docs. The differentiator is scope. GitLab and GitHub bring agents to their own DevOps platforms. Mistral pairs its agent with its own open-weight models. IBM targets modernization of long-lived estates, especially Java, IBM i and mainframe code, inside environments that cannot touch the public

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移行した。 Cloudflareは、多数のエージェントが同じコードに並行して変更を加える際、互いの作業状況の把握や競合の処理、変更のレビューが課題になると説明している。何が変わったかに加え、なぜ変更したかを追う仕組みも必要になるとしている。そのため同社は、Artifactsのリポジトリ管理機能を土台に、エージェント間の作業調整やレビュー・マージを支える「次のGitHub」の開発を呼びかけている。 [1] リポジトリをまとめる名前空間の作成時に米国またはEUを指定すると、その名前空間に属するリポジトリのデータは、指定した地域内で保存・処理される。 エージェントごとにリポジトリを作成⁠・分岐 Artifactsのリポジトリは、通常のGitクライアントからcloneやpushで操作できる。リポジトリの作成やインポートなどはAPIから行える。 WorkersからArtifactsを操作するためのバインディングも用意している。たとえば、エージェントにタスクを割り当てる際に、Workerのコードから共通のリポジトリをフォークし、作業用リポジトリへのアクセストークンを渡す処理を実装できる。 エージェ

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ベントの前後、あるいはイベントを置き換えて処理を実行でき、ボタンや入力フォーム、ペインなどのUIの追加/変更やプロンプトの書き換え、ツールのブロックや再試行、権限要求の自動承認/拒否が可能。 またClaude Code自体にもAGENTS.mdのサポートやサイドバーに表示される/diffペインなど、modとして構築されている機能がある。これらのソースコードはGitHubで公開されているので、mod作成のサンプルとして確認できる。 modはユーザー自身で作成できるほか、Claude Codeに作成を依頼することも可能。プロンプトから作成したmodは、動作を見ながら調整することもできる。なお、この方法で作成したmodはそのセッション限りの一時的なもので、継続して使うには、フォルダーを別の場所へコピーし、通常のプラグインとしてインストールする必要がある。modの詳しい作り方はチュートリアルを参照。 公開されているmodのプラグインはClaudeディレクトリから入手、インストールが可能。また作成したmodは、通常のプラグインと同様にマーケットプレイス経由で共有できるほか、Claudeディレクト

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nd them are open too. For a deeper look at the systems design, experiments, ablations, and approaches we tested along the way, read our technical report and explore Olmo-core 3 on GitHub . At Ai2 we’re building the future of transparent, open-source AI — built in the open to empower scientific progress and fundamental understanding of this world changing technology. We’re not here to make profits, we’re here to make sure benefits of AI are shared widely and for the benefit of humanity. If this a

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nd them are open too. For a deeper look at the systems design, experiments, ablations, and approaches we tested along the way, read our technical report and explore Olmo-core 3 on GitHub . More from this author BenchMIRT: What are LLM benchmarks actually measuring? 27 September 1, 2026 Introducing OlmoEarth embeddings: Custom embedding exports from OlmoEarth Studio for downstream analysis 19 August 12, 2026 Community Edit Preview Upload images, audio, and videos by dragging in the text input, pa

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作体験をWebとモバイルにも広げる。環境の準備はデスクトップアプリかWebで行い、準備後はモバイルでもその環境を選んでタスクを開始できる。進行中のタスクは別の端末から開き、進捗を確認したり、追加の指示を出したりできる。 従来版は「Codex Cloud（Legacy⁠）⁠」として当面残る。移行期間中、コードレビュー、セキュリティレビュー、既存のLinear・GitHub連携は従来版を使う。対応する既存環境は利用者の操作で新しい環境へ移行でき、元の環境と過去のタスク履歴は残る。 発表時の対象プランはPlus、Pro、Business、Healthcare、Education、Enterprise。dotsからCodexのクラウド環境でタスクを作成することもでき、その場合はあらかじめCodex側で環境を作っておく必要がある。 レビュー画面を刷新⁠、GitLab対応はプレビュー ChatGPTデスクトップアプリのコードレビュー画面を刷新した。Code Reviewプラグインでは、複数のリポジトリから自分やチームに依頼されたレビューを探し、プルリクエストの概要、差分、コメント、チェックの結果を

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dex命令行工具还新增了/agents界面。 一个任务可以拆给多个Agent并行处理，用户在一个界面里查看进度和结果。 代码评审也成了正式功能。 用户可以在ChatGPT桌面端查看代码改动和差异，让Codex排查问题；开启自动评审后，Codex还能在云端先完成一轮检查。 安全方面， OpenAI推出Codex Security Cloud，可以按需或定期扫描GitHub代码仓库，持续检查新增提交，发现风险后进一步核查并生成修复方案。 到这里，Codex已经从“帮你写代码”，扩展到云端执行、多Agent协作、代码评审和安全扫描。 下一步，OpenAI还准备 把上述的Codex能力开放给外部开发者 。 Codex的Agent能力开始塞进API Agents API这边也值得关注。 这次OpenAI 给API加入了Computer Use ，开发者可以通过API构建能操作软件界面的Agent，让AI自己看界面、点击、输入并完成任务。 同时，Codex里的几项核心能力也被搬进Agents API，包括multi-agent、tool search、tool calling和context co

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netes基盤で利用できる。既存のエージェントを動かせるほか、エージェントや必要なツールを組み込んだ独自のイメージも使える。 インストールしてOpenCodeを動かす例 公式の初回起動ガイドでは、コーディングエージェントのOpenCodeと、モデルAPIサービスのOpenRouterを使う例を紹介している。ほかにも、Piを動かす例やClaude CodeからGitHubへの書き込みを許可する例が公開されている。 ここでは、OpenCodeの例に沿って、導入から応答の確認までを示す。OpenCodeはローカルのサンドボックス内で動かし、AIモデルはOpenRouter経由で利用する。 この例では実行基盤にDockerを使う。LinuxにDocker Engine 28.0以降を導入・起動した環境と、OpenRouterのアカウント・APIキーを用意する。以下のコマンドは、サンドボックスを動かすLinuxホストのBashで順に実行する。サンドボックスのコンテナはOpenShellが作成・起動する。 まず、OpenShellのインストールスクリプトを実行すると、CLIやポリシーの検証ツールが

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h benchmark, 100 English tasks, live Exa retrieval. Latency medians over 336–493 calls per model, each on its own provider's public API. Harness and per-call timing are public at: github.com/apoorvumang/retrieval-vs-recall Mercury 2 is the fastest model at every step of the pipeline, almost 2x faster than Gemini 3.1 Flash Lite on query planning, 4.7x faster than Claude Haiku 4.5, 10x faster than GPT-5 Mini. That per-step gap is where the end-to-end numbers in the next section come from: a pipeli

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of your coding workflow Mar 30, 2026 Product We evaluated Mercury 2 on PinchBench, the open-source benchmark built on top of OpenClaw — the fastest-growing open-source project in GitHub history, with 250K+ stars in under 60 days. Mar 24, 2026 Product We evaluated Mercury 2 on PinchBench, the open-source benchmark built on top of OpenClaw — the fastest-growing open-source project in GitHub history, with 250K+ stars in under 60 days. Today, we're introducing Mercury 2 — the world's fastest reason

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ect the rules. Agents write and run their own code, and when one path is blocked they look for another. In one of NVIDIA's tests, an agent that wasn't allowed to push code through GitHub's API simply switched to git instead. We've now seen countless examples of this behavior. For now, safety can't live only inside the agent. It has to be built around it. That's the concept behind OpenShell (open source, Apache 2.0): - the agent runs in a Linux sandbox (Landlock + seccomp): no root, no direct net

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Anthropic integrated Claude Managed Agents with OpenShell and BlueField. SpaceXAI uses it for Cursor coding agents and Grok models. Salesforce connected OpenShell to Slack for approving agent permission requests. SAP is embedding OpenShell in the Joule Studio runtime. Red Hat, SUSE and Canonical are integrating it into their operating systems. The effort feeds the Open Secure AI Alliance , governed by the Linux Foundation. OpenShell and its skills are available on GitHub and the OpenShell docs .

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r Docker and Kubernetes, and trusted middleware for identity services. Next Steps Start the quickstart to run an agent with OpenShell and configure its service access. Explore the GitHub repository to examine the code and contribute. Join the CNCF Slack openshell-dev channel to ask questions and connect with other developers. Powered by NVIDIA Nemotron. AI-generated content may summarize information incompletely. Verify important information. Learn more AI agents can be given a goal, write code,

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Stop building environment registries Every RL paper or framework uses its own way to find environments. Custom hubs, runtime registries, independent task datasets, or a GitHub list of tasks with a custom loader. This means that many of the published environments are siloed: if you publish an environment for one framework, users of the other three can’t load it. If you want to train on an environment from another framework or a new paper, you’ll need to port it by hand. We think this is the wrong

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思決定の背景を調べたり、部門をまたぐ検討事項や担当者、未解決の課題を整理したりする。 Codeで業務アプリを作成⁠、組織の管理下で実行 Codeは、作りたいアプリやダッシュボード、自動化の仕組みを自然言語で伝えると、Copilotが作成する機能。デスクトップに常駐するウィジェットから、チームで共有するクラウド上の社内アプリまでを想定する。AI開発支援ツールのGitHub Copilotと共通の基盤技術を使い、他の環境から隔離した実行環境（サンドボックス）で動作する。 作成したアプリの運用を支える仕組みとして、Microsoftは「Copilot Managed Runtime」のパブリックプレビューも開始した。組織専用のMicrosoft 365環境（テナント）内でコードを実行するための基盤で、Microsoftがホスティングを担い、IT部門がアプリを利用できる人や、接続できるデータ・サービス、運用状況を管理する。 この基盤では、CoworkやCode、Copilot Studioで作成したアプリを実行できる。Copilot StudioはAIエージェントや業務フローを作成・管理するツ

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ummary and a follow-up question. The next step depends on the answer to the last one, so there's no way to lay out the process in advance. The same goes for a support email, a new GitHub issue, or any request where you know the domain but not the task. For those jobs, you want to describe the goal in plain language, give the agent access to what it needs, and let it work out the steps as it goes. Until now, taking on a job like that in n8n meant fitting an open-ended conversation into a workflow

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ned on your examples can often perform as well as or better than a general purpose frontier model on specified tasks, often at lower cost and latency. Try LangSmith Fine-Tuning on GitHub and have your coding agent drive the fine-tuning process end to end by installing the smithtune skill from the repository. One of the biggest drivers of fine-tuning gains is data selection. With the launch of smithtune, it’s easier to connect that loop — from curated production traces in LangSmith to managed tra

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an end-to-end validation using NVCRE documentation to certify your GPU cluster before production workloads arrive. Contribute catalog entries, workload adapters, or tests via the GitHub repository to extend coverage for new architectures and inference workloads. Powered by NVIDIA Nemotron. AI-generated content may summarize information incompletely. Verify important information. Learn more A GPU cluster can pass every health check and still fail to run an AI workload. Even when every GPU, netwo

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