Prime Intellect 发布开源编码智能体 Prime Agent，围绕递归语言模型（RLM）和 Continual Harness 两个抽象构建，把上下文当作变量、把子智能体调用当作 REPL 中的函数调用，并允许智能体对自身的提示词、技能、记忆和子智能体做增删改查。其 /refine 流水线会读取自身轨迹并施加最小的 CRUD 编辑来改进 harness，基础系统提示词保持不变且支持按 ID 回滚。评测中 Prime Agent 配合 Opus 5 在 ARC-AGI 3 上取得 95.5% RHAE Best@1，三次运行区间为 [95.0, 95.2, 95.5]，Best@3 达 99.97%，183/183 关卡全部完成，且整体 token 用量低于各模型原生 harness。
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xAI 将编码智能体与 TUI 工具 Grok Build 开源，源码已发布在 GitHub。公开的代码涵盖智能体循环、工具调用分发、终端 UI 以及 skills、plugins、hooks、MCP servers 和 subagents 等扩展系统。Grok Build 现可完全本地运行，用户可自行编译并指向本地推理，通过 config.toml 驱动。
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Amp 推出 Orbs，用户可从网页、CLI 和移动端远程启动并管理编码智能体。每个新线程会获得包含代码、插件和所需工具的独立机器，按分钟计费，并可在闲置时休眠。用户还能审查变更、浏览文件、使用终端，并将远程修改同步到本地。
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Linear 推出编码会话、自动分诊和 Diffs，让 Linear Agent 能从 issue 出发调查代码库、编写代码并创建 pull request。任务在云端使用 Claude Code 或 Codex 等模型与工具执行，团队成员可共同跟进、补充上下文和审查变更。Linear 称其上月已有近 700 个由该智能体完成的 PR 被合并。
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小米 MiMo 发布并开源终端编码助手 MiMo Code V0.1，采用 MIT 许可，附带限时免费的 MiMo V2.5 多模态模型，支持百万 token 上下文窗口。该工具提供无限上下文、Agent 与模型协同、Compose Mode、自进化系统以及基于 MiMo-V2.5-ASR 的语音输入，并兼容 Claude Code，可自动加载已有的 skills、MCP 服务器和命令并复用 API 配置。Mac 与 Linux 可用一行 curl 命令安装，Windows 通过 npm install -g @mimo-ai/cli 安装，同时支持 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等模型提供方。
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小米 MiMo 团队基于 OpenCode 构建并开源了终端编码智能体 MiMo Code，采用 MIT 许可，面向数十甚至上百步的长程自动化编程任务。它围绕计算、记忆、进化三个主题设计：Max Mode 每轮并行采样 5 个候选方案并由模型评判择优，在 SWE-Bench Pro 上比单次采样提升 10–20%，代价是约 4–5 倍 token 消耗；Goal 机制在智能体尝试终止时用独立模型校验停止条件，死循环概率低于 0.5%。记忆层面通过检查点与重建让逻辑会话可无限延长，并维护会话、项目、全局、历史四层记忆。内部双盲 A/B 测试覆盖 576 名开发者、474 个私有仓库，产生 1213 组对比，执行步数超过 200 时 MiMo Code 胜率升至 65% 以上。
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xAI 发布编码智能体 Grok Build 的早期测试版，面向专业软件工程和复杂编码任务。它支持计划模式，可先审批或修改计划再执行，每次改动以 diff 呈现；兼容 AGENTS.md、插件、hooks、技能和 MCP 服务器，并可将任务分派给并行运行的子智能体，支持独立 worktree。此外提供 headless 模式（-p）用于脚本和自动化，以及完整 ACP 支持。
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Google 发布 Empirical Research Assistance（ERA），一个基于 Gemini 的科研编码工具，可搜索文献、写代码、组合方法并评估结果，用树搜索在数千个方案中优化输出代码。相关成果已发表于 Nature，在基因组学、公共卫生、卫星图像分析、神经科学预测、时间序列预测和数学等基准上达到专家级表现。基于 ERA 和 AlphaEvolve 构建的 Computational Discovery 原型即日起通过 Google Labs 可信测试者计划逐步开放，Google 目前已有八篇应用 ERA 的论文手稿。
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Augment 推出 Prism 模型路由选项，在模型选择器中自动为每个用户轮次选择最合适的底层模型，声称每月可节省约 2 万美元或降低 30% 成本，同时质量与前沿推理模型相当。Prism 采用缓存感知路由，仅在切换收益超过缓存驱逐成本时切换模型，并在内部多轮编码基准、Terminal Bench 2.0 和 SWE-Bench Pro 上验证了质量与成本表现。
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Block 推出的开源 AI 编码智能体 Goose 提供与 Claude Code 相近的功能，但可完全在本地运行，无需订阅费、无速率限制。Goose 在 GitHub 上已获得超过 26,100 颗星，有 362 名贡献者和 102 个版本，最新版本 1.20.1 于 1 月 19 日发布。它支持任意 LLM，可通过 Ollama 搭配 Qwen 2.5 等开源模型本地运行，并集成 MCP 连接外部服务；代价是模型质量、上下文窗口和速度仍不及 Claude 4.5 Opus 等商业方案。
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LMSYS 在 SGLang 中推出 Encoder-Prefill-Decode（EPD）分离架构，将视觉编码从语言处理中拆出，编码器可独立横向扩容，并支持 ZMQ、Mooncake 等传输后端与视觉嵌入向量缓存。在 8× H20、Qwen2.5-VL-72B、每请求约 4 张 1080p 图像的测试中，图像密集场景下 1 QPS 时 TTFT 比同机部署低约 6–8 倍，0.8–1.0 QPS 吞吐约翻倍；图像较少的场景则可能因跨节点传输嵌入向量而变慢。
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MiniMax M2 已在 Ollama 云端上线，定位编码与智能体工作流。该模型总参数 230B、激活参数 10B，据 Artificial Analysis 基准其综合得分在开源模型中排名第一，在 Terminal-Bench 与 (Multi-)SWE-Bench 类任务上表现较强。Ollama 同时给出在 VS Code、Zed、Droid 中调用 minimax-m2:cloud 的配置步骤，并支持通过 ollama.com 云 API 直接访问。
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Vercel CEO Guillermo Rauch 发文说明 Vercel CI 如何解决 AI 编码瓶颈，分三层：快速稳定的基础设施（全球 20 个集群、每天运行数百万个 microVM）、Turborepo 集成（自动计算依赖图并跳过、缓存已有工作）、Agentic CI。他表示 CLI 中的 vercel ci 是第一步，智能体现在可以检查、中止、触发和重放 CI，Vercel Agent 可协助优化，后续还会加入更多能力，让 CI 具备工程师式的判断力。Vercel 官方账号此前宣布 Vercel CI 进入 beta，内部仓库 CI 提速 2-6 倍，并通过 Vercel MCP 和 CLI 面向智能体优化。
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GitHub 在 Universe 大会上发布 Copilot Fusion，由系统自动选择并编排编码任务所用的模型，现已正式可用。GitHub 称 Fusion Max 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分 60，与使用 Opus 5.5 Max 的 Claude Code 相差不到 2 分，而平均 API 成本约为后者一半、每任务耗时少约 40%。开发者只需选择 Fusion Standard、High、Max 三档投入级别，企业管理员可限制可选用模型并设定是否为默认。
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Google 在 Android Dev Summit 上宣布，Android Studio 与 Android CLI 向第三方编码智能体开放，Bring Your Own Agent 已支持 40 多个遵循 Agent Client Protocol 的智能体，包括 Claude Agent、Codex 和 Google 自家的 Antigravity，并在 Android Studio Rabbit 2 中转为稳定。新增的 android preview 命令可让智能体在终端渲染 Jetpack Compose 预览，Google 称完成 UI 任务快 77%、token 用量最多减少三倍，但未说明测量方式；android device remote 则让智能体访问 Google 实验室的实体设备。演示中 Claude Code 借助 LeakCanary 排查内存泄漏并自行修复复测，Google 称此类调查快近一倍、token 减少最多 25%，同时推出 Android Bench 2.0 评测模型与智能体在复杂 Android 任务上的表现。
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Google 在 Android Dev Summit 上为 Android Studio Rabbit 2 推出 Bring Your Own Agent 功能，开发者可通过开放 Agent Client Protocol 在 IDE 内同时运行 Claude Agent、Codex、Google Antigravity 等 40 多个编码智能体，并直接访问项目结构、模拟器和 Logcat。Google 称内部测试中智能体在终端渲染 Compose 预览后完成 UI 任务快 77%、token 用量最多降至三分之一；使用 Claude Opus 5.5 的 A/B 测试中，内置 LeakCanary 的 CLI 查找并修复内存泄漏快近一倍、token 减少约 25%。面向端侧，Google 在 ML Kit 中加入由 Gemini Nano 4 驱动的 Agentic API alpha，并推出基于 MCP 的 AppFunctions API beta 与 Agent-to-UI 接口；同时与 XREAL 合作发布 Android XR 智能眼镜 XREAL AURA，售价 1,099 美元，11 月中旬发货。
Google 在 Android Dev Summit 上为 Android Studio Rabbit 2 推出 Bring Your Own Agent 功能，开发者可通过开放 Agent Client Protocol 在 IDE 内同时运行 Claude Agent、Codex、Google Antigravity 等 40 多个编码智能体，并直接访问项目结构、模拟器和 Logcat。Google 称内部测试中智能体在终端渲染 Compose 预览后完成 UI 任务快 77%、token 用量最多降至三分之一；使用 Claude Opus 5.5 的 A/B 测试中，内置 LeakCanary 的 CLI 查找并修复内存泄漏快近一倍、token 减少约 25%。面向端侧，Google 在 ML Kit 中加入由 Gemini Nano 4 驱动的 Agentic API alpha，并推出基于 MCP 的 AppFunctions API beta 与 Agent-to-UI 接口；同时与 XREAL 合作发布 Android XR 智能眼镜 XREAL AURA，售价 1,0
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Artificial Analysis 在旧金山发布 Intelligence Index v5 和新的 Progress Index。Intelligence Index v5 新增两项基准、三项升级，加大了对智能体编码和科学的权重，并且首次让指数的大部分基于私有测试集或留出答案。Progress Index 使用项目反应理论，在数十项随时间测量的评测上为每个模型估算通用能力分数，包括已退役或被排除在 Intelligence Index 之外的评测，它建立在 Epoch AI Research 和 Anthropic 此前工作的基础上，把模型放在单一能力尺度上。官方表示 Intelligence Index 仍是选择当下用哪个模型的旗舰指标，Progress Index 更适合描绘长期趋势。
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AI/ML API 推出面向智能体工具的 Jev Router，把 1 万多个工具和模型放在一个 MCP server 后面，由 Typesafe 的 Jev 决定每个任务交给谁处理。智能体只需连接一次，不必为每一步硬编码服务商，也不用在提示词里携带工具目录。官方称其每美元可完成的任务数比 Claude 多 28 倍，每分钟回答数多 4 倍。
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GitHub 将 Package Firewall 作为公开预览开放给 Enterprise Cloud 客户，按集中安全策略检查包查询与下载，目前仅支持 npm 包。管理员可设置新版本发布后的等待期，依据 GitHub Advisory Database 的恶意软件与漏洞信息拦截，并在新版本首次出现 preinstall、postinstall 等安装脚本或缺少此前版本已有的 SLSA 证明时阻止下载。防火墙位于客户端与上游包源之间，编码智能体和 CI/CD 主机需把请求改走该服务才能生效；预览期免费，正式运营将按用量计费，GitHub 未公布正式可用时间和具体价格。
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Anthropic 开放 Claude Duet 研究预览，这是一款让 Claude 以主动型智能体方式工作的新应用。它会主动带来需要关注的事项、完成用户交代的任务、在用户离开后继续工作，并在代用户行动前先确认。开发者 Ado 称其已成为自己处理非编码事务的主力工具。
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