Sakana AI 于 2026 年 10 月 15 日公开第三代 The AI Scientist（The Agentic Scientist），通过 Codex、Claude Code 等多个编码智能体协作，覆盖假设提出、实验、分析到论文撰写，并开源可生成可编辑论文插图的 CLI 工具 AutoIllustrate。系统在 5 个课题上用 9 种大语言模型和 4 种智能体执行工具共运行 70 次研究流程，论文质量由 AI Reviewer 按 1 至 10 分评估，新模型得分更高，Claude 系列尤为明显，同一模型下不同执行工具差异较小。代码以 Apache License 2.0 在 GitHub 的 AI-Scientist-v3 仓库公开，默认使用 Claude Code，可切换 Codex、Gemini CLI，并提供仅用 CPU 即可跑通的示例。
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Anthropic 日本业务拓展代表用 Claude Managed Agents（beta）搭建了一支名为 Nakama 的智能体团队，把线索分流、资格判定、邮件草拟、Salesforce 更新和会后跟进交给 6 个按计划运行的智能体，每天开工前完成大部分工作。他先在 Claude 中用技能、定时任务和共享文件夹做原型，迁移后技能变成系统提示词、共享文件夹变成记忆存储，改动统一在 Slack 频道提出并由协调智能体每约 15 分钟同步一次。
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Attio 发布新 CRM 架构，让 AI 智能体与营收团队在同一份客户数据上协作，团队可向智能体提问并获得 SQL 支持的答案。其 SQL 引擎可在 Attio 内执行 join 和计算，一次查询即可返回加权预测或季度赢单率；同时上线连接器，让 Metabase、Looker 等 BI 工具通过兼容 Postgres 的链路读取实时 CRM 数据。Agent scale 支持每个对象最多 1 亿条记录，可让数千个智能体同时处理同一账户。
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OpenRouter 称，Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argon 和 GPT-6 Astra 各自重建了 Royale: Last Agent Standing 的游戏视觉。三款模型均通过 Ori Harness 在 OpenRouter 上的 Ori Claude 中运行，可访问 500+ 模型。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，仅凭视觉输入零样本操作机械臂，无需 VLA，性能可与前沿模型智能体竞争。在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上 81.4%；作为对比，带任务专用记忆的 RPent 在 RoboTwin 上用 GPT-5.5 和 Opus-4.7 分别为 62.4% 和 58.4%，在 LIBERO-Pro 上用 Opus-4.7 为 82.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片描述各自的几何结构与控制方式。按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，40 个展示片段平均每个 0.13 美元；在低成本机械臂上的初步测试中，它完成了拉开抽屉和把糖果棒放入盒子。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；带任务专属记忆的 RPent 在 RoboTwin 上用 GPT-5.5 和 Opus-4.7 分别为 62.4% 和 58.4%，在 LIBERO-Pro 上用 Opus-4.7 为 82.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体，通过提示词描述机器人与任务、感知与运动工具、以及上下文管理构成闭环，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片适配不同硬件。团队称每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元；在低成本机械臂上的初步测试中，DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%，对比 RPent 搭配 GPT-5.5/Opus-4.7 的 62.4%/58.4% 与 82.4%。同一套框架通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka，每个已解决案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元；初步真机测试中 DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手并把糖果棒放入盒子。
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Hao AI Lab 发布开源机器人智能体 ORA（Open Robot-Use Agents），由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，仅凭视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA，在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体：观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，并通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka 等不同硬件。团队称每个成功案例的模型成本约 0.30–0.35 美元（按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，含失败尝试），40 个展示片段平均每个 0.13 美元；在低成本机械臂的初步测试中，它完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上 81.4%，同一套 harness 通过 robot cards 可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka。团队称每个已解决案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，40 个展示回合平均 0.13 美元，并已在低成本机械臂上完成开抽屉、放糖果棒的初步真机测试。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上 81.4%，与使用 GPT-5.5 或 Opus-4.7 的 RPent 系统同场对比。每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算并包含失败尝试；同一框架已通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka，并在低成本机械臂上完成开抽屉和放置糖果棒的初步实机测试。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），在 LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，每个成功案例的模型成本约 $0.30–$0.35，已包含 RoboTwin、LIBERO 和 LIBERO-Pro 上的失败尝试，40 个展示片段平均每个 $0.13。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈后决定下一步，并已用同一套框架驱动 ARX X5、ALOHA 和 Franka，在低成本机械臂的初步测试中完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。
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Hao AI Lab 发布开源机器人智能体框架 ORA（Open Robot-Use Agents），由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，仅凭视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。在初步测试中，ORA 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果棒放进盒子的任务。基准上 ORA 在 RoboTwin 得 69.2%、LIBERO-Pro 得 81.4%；带任务专属记忆的 RPent 用 GPT-5.5/Opus-4.7 在 RoboTwin 为 62.4%/58.4%，用 Opus-4.7 在 LIBERO-Pro 为 82.4%。按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算，每个成功案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，可与前沿模型智能体竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），在 LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。其工作方式类似编码智能体，通过提示词、感知与动作工具及上下文管理完成闭环，同一框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，每解决一个案例的模型成本约 0.30–0.35 美元。初步真机测试中，DeepSeek-V4.1-Flash 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果放进盒子。
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Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，与前沿模型智能体同台竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片描述各自的几何与控制。每个已解决案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算并包含失败尝试，40 个展示片段平均每个 0.13 美元。团队还在低成本机械臂上做了初步真机测试，DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。
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Dan Shipper 发布长文，复盘 OpenAI Codex 团队一年内的发展：云产品未找到 PMF 后从头开始，先后做出云、终端、IDE 侧边栏和无代码编辑器的桌面应用四种形态，Codex 与 ChatGPT for Work 周活用户超过 4000 万，负责人 @thsottiaux 升任统管 ChatGPT、Codex 和 API 等核心产品。文章基于对 @gdb、@thsottiaux、@embirico、@mia_glaese、@aambrosino、@edbayes 数月的采访，并采用 agent-native 形式，完整收录访谈记录，可在 ChatGPT 应用内浏览器中配合智能体阅读。
Dan Shipper 发布长文，复盘 OpenAI Codex 团队一年内的发展：云产品未找到 PMF 后从头开始，先后做出云、终端、IDE 侧边栏和无代码编辑器的桌面应用四种形态，Codex 与 ChatGPT for Work 周活用户超过 4000 万，负责人 @thsottiaux 升任统管 ChatGPT、Codex 和 API 等核心产品。文章基于对 @gdb、@thsottiaux、@embirico、@mia glaese、@aambrosino、@edbayes 数月的采访，并采用 agent-native 形式，完整收录访谈记录，可在 ChatGPT 应用内浏览器中配合智能体阅读。
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Perplexity 宣布 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL 已在其平台上线，Pro 和 Max 订阅用户以及 Agent API 均可使用。原文未披露该模型的具体能力参数与定价。
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Grok Bot 上线邮箱别名功能，现在可以把消息路由到不同的 bot。此前作者曾分享用电子邮件让不同平台的个人 agent 相互通讯：给 Grok Bot 配置 xxx@mail.grokbot.com 邮箱，并以 Gmail 别名（xxx+muse@gmail.com）作中介，通过邮箱和签名验证让 agent 互信。Gmail 目前无法推送消息，需每 15 分钟检查一次新邮件。
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SpaceXSI 发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0，面向客服通话场景，官方称响应时间低于 1 秒、延迟降低 40%；Grok Bot 市场同步开放开发者提交连接器、插件和 MCP server。Anthropic 为 Claude Code Desktop 增加 sessions hub，并让 Claude Managed Agents、Messages API 和 Claude SDK 支持 OpenTelemetry traces，同时在新加坡设立亚太第五个办公室。GitHub Copilot 更新 HydraFusion 模型池并新增 HydraFusion Max 选项，二者仍处于研究预览阶段。
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Kimi 官方发布 Kimi Work 教程第 3 期，介绍如何把 Kimi 融入日常工作流：跨本地项目、浏览器和电脑工作；用 Swarm 拆解复杂任务，在 Goal 模式下迭代；通过 Plugins、AGENTS.md 和 Dashboard 自定义 Kimi 的工作方式。官方还在评论区征集下一期主题。
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Every 联合创始人 Dan Shipper 判断 newsletter 已死：借助 dots（GrokBots、Muse 等）这类持久化智能体，他几乎不再看收件箱，预计一年内全部邮件都这样过滤。他认为拿到用户邮箱不再等于建立关系，创作者需让内容装进读者的 agent harness 才能直接触达；Every 已在用 MCP 和 Slack 智能体的 frontier alerts 做实验，AI 也让创作者能以 100x 的量产出高质量内容、自建平台生态。
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