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。
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Tessl 在 AI Native DevCon London 的演讲指出，Agent Skills 不只是 SKILL.md 文档，而是能影响智能体读取、修改、调用工具与信任边界的供应链组件。研究扫描公共技能生态中约 4000 个 skill，发现可疑下载、凭据风险、类恶意行为与安全漏洞等问题。核心风险模型是私有上下文、不可信内容与外部通信三者叠加。
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Tessl 博客提出，把技能铺到各处不是到处散落 markdown 文件，而是要把上下文打包一次、做评测、保持同步并分发给人和其他 Agent。作者称自己已能在 Claude Code、Devin、GitHub Copilot CLI 等 harness 之间携带上下文，瓶颈因此从模型能力转向上下文工程，并主张先用中等推理模型、只在复杂规划或超长上下文时升级到更高端模型。
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Tessl 提出 AI 编程智能体的评估应转向可执行规格：把 Jira、Figma 等处的产品意图转成智能体可执行的验证任务，而非只看代码是否合理。其规格审查器从单智能体改为规划者加多个并行验证者的架构，并主张同时对照规格与代码、以 base branch 而非仅 diff 为基准，同时为验证划定范围并解决预览环境点击未知链接的安全问题。
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Serve AI 把原本跑在 Retell 上、拥有 224 个节点和 600 多条边的对话流程图，重写为 LiveKit 上的单提示词智能体，并用 Agent Simulations 将约 100 通真实生产通话转为测试场景，迭代 10 到 15 次后达到 98% 通过率、中位轮次延迟 1.3 秒（上限 1.5 秒）。上线后该智能体相比 Retell 提升 15% 的 containment，Serve 估算每年为客户多省 32 万美元，首个账号迁移耗时一周且无回滚。
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使用这些额度最快的方式是 Claude Managed Agents。在 Claude Code 中使用 claude-api 技能构建智能体，并用你的额度运行它： /claude-api managed-agents-onboard https://t.co/7Advw0j7rE
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LiveKit 发布 Agent Simulations，用 LLM 驱动的模拟用户跑完整个场景，再由 LLM 裁判按自定义预期给出通过或失败及原因，现已面向所有 LiveKit Cloud 项目开放。该功能按任务而非逐轮对话测试，CLI 可读取智能体代码自动生成场景，文本模式默认运行且可在每次 pull request 时执行，音频模式覆盖背景噪声、打断和附和声，按更高费率计费。Serve AI 曾用它在切换流量前以一百通真实生产通话验证一次完整的智能体重写，10 月前免费使用。
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安全公司 Zenity Labs 发现 Amazon Bedrock AgentCore 存在名为 AgentCorruption 的漏洞链，攻击者只需对一个公开智能体拥有对话权限，用一条提示词就能接管同一 AWS 账号和区域内的所有 AgentCore 智能体，读取私密对话、源代码和存储的凭证。问题根源在于 AgentCore 默认权限未限定到单个智能体，而是覆盖同账号同区域全部智能体，并授予读写删除权限；Zenity 于 2025 年 12 月 25 日向 AWS 报告后，AWS 将 IMDSv2 设为新部署默认，并在 8 月前后调整了默认执行角色，不再允许智能体调用其他智能体、读取私密对话或从 AWS Secrets Manager 取凭证。
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ICANN 公布本轮新顶级域名申请共 1615 个、来自 481 家申请方，Meta 与 OpenAI 等 10 家公司申请 .agent，7 家申请 .agi，OpenAI 还申请了 .chatgpt、.codex、.gpt 等共 15 个 TLD，Meta 申请 21 个。申请结果要到明年才会正式确定。
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Google Cloud 在 Gemini at Work 2026 上发布 Gemini agent，定位为面向工作的通用智能体。它可调用组织的业务上下文，覆盖知识工作、问答、内容创作和编码，能规划任务、使用技能与工具并连接客户的业务系统，把完成结果带回文档、收件箱和开发者环境。该智能体还会自动选择合适模型，内置成本控制，并提供企业客户所需的安全、管理与治理能力。
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Google Cloud 在 Gemini at Work 2026 上发布面向企业客户的 Gemini agent，定位为可在 Gemini Enterprise 应用、Workspace 和第三方服务中使用的通用工作智能体，用户可给它目标而非具体指令。该智能体按任务选择最合适的模型，目前包括 Gemini 和 Claude 系列，未来将支持其他私有与开源模型，并通过子智能体处理多步骤任务、连接第三方工具。它目前处于私有预览，将很快面向部分 Business 和 Enterprise 套餐的 Workspace 客户开放。
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Anthropic 基于 Claude Managed Agents（beta）给出一个参考实现，让智能体按计划读取 Slack 和 GitHub 等自定义来源、跟踪上次运行以来的变化，并把要点发到 Slack。文章逐步讲解来源、目标、智能体、调度、记忆和护栏六个组件，并给出可在 Claude Code 中运行的配置命令。文中还列出常见失败模式及六条规则，例如按书签而非固定时间窗口读取来源、读取失败要报告为不可读而非当作没有新内容、发布需 Slack 确认后才更新书签和台账。
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Jev Router 若进入 Agent Arena 榜单，将录得 +3.6% 净提升，每任务中位成本 $0.155。它排名低于其最常路由到的 DeepSeek V4.1 Flash，但在 Steerability（+10.0% vs -0.2%）和 Praise vs Complaint（+6.3% vs +2.1%）上胜出；DeepSeek 则在 Confirmed Success（+8.3% vs +2.2%）、Bash Recovery（+7.8% vs -0.7%）和 Tool Hallucination（+0.4% vs +0.2%）上更强。其 Steerability 得分距 Claude Opus 5.5 (High) 仅低 0.48 个百分点。
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Arena 宣布 Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 已接入 Arena，可在 Agent Arena 中测试，分数稍后公布。Agent Arena 基于全球用户数百万条真实长程智能体任务评测模型，模型可调用网页搜索、文件系统和终端工具，排行榜用因果追踪方法衡量模型相对平均模型的结果表现。Claude Haiku 5.5 同时已在 Code Arena 的 WebDev、Text、Document 和 Vision 中提供。
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在 Battle Mode 和 Agent Mode 中测试 Claude Haiku 5.5：https://t.co/jFTd7gG8UU
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微软研究院亚洲团队开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的同一套 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重新实现智能体。框架包含 API Gateway、Rollout Controller 和基于 verl 的 Customized Trainer 三个核心组件，支持以标准 Kubernetes job 运行智能体，并引入 Collocated Async RL 让 rollout 与模型更新共用同一组 GPU，实验中相比同步 RL 取得约 2 倍端到端加速。在 SWE-smith、mini-SWE-agent 和 Qwen3.5-9B 上构建的端到端编码智能体流程，仅用约 6000 条训练样本就把 SWE-bench Verified 的 Pass@1 从 41.8% 提升到 56.4%，提升 14.6 个百分点。
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AWS 推出六周结构化培养计划，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock、Strands Agents SDK 和 AWS Lambda 构建可运行的 AI 原型，每周投入约 4 小时。四名无工程背景的客户岗位员工六周后做出多智能体财务顾问工具 WealthWise，采用 Node.js + Python Flask 双服务架构与 Amazon Nova 模型，复杂金融推理响应时间低于 5 秒。AWS 称完成分阶段计划的参与者保留的实用技能是两天集训形式的 3 倍。
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AWS 展示如何用 AWS Lambda Durable Functions、Amazon EventBridge 和 Amazon Bedrock 搭建自动化修复工作流，把 AWS DevOps Agent 的调查摘要转化为预验证的修复方案，供一键审批。只读操作由智能体自主执行，涉及基础设施变更的操作会挂起等待人工批准，函数可暂停数分钟至数天且不消耗计算资源。该方案旨在降低 MTTR，部署需 Python 3.14 或更高版本及 AWS CDK。
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AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代 RPA 时代的 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量智能体自动化的价值。文中引用 AWS 指南数据：纠错成本可达原交易的 1.5–4 倍，人为错误占运营成本 2–15%；并以年处理 20 万件、单件约 12 分钟、时薪 $45 的理赔分诊流程为例，说明释放工时并不等于节省成本。
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Kubernetes 联合创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda 所在的 Stacklok 推出开源云端 agent harness Mecatl，将 agent 循环与客户端、模型提供商、状态存储和执行环境解耦。Stacklok 此前已开源管理 MCP 服务器的 ToolHive，并正在构建 AI Gateway 以控制访问和成本，其商业产品是统一这些开源组件的企业控制平面。McLuckie 表示，这一思路是帮助大型企业减少对 Codex、Claude Code 和 GitHub Copilot 等前沿实验室与超大规模云厂商的依赖。
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