跳到正文
只看一手#Agent
10月2日周五
10月1日周四
  1. Google DeepMind87

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。

    推荐理由：官方给出 Gemini 4 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和分阶段开放方式，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML40

    GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的共享界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。canvas 支持双向协作，agent 与用户可同时更新同一界面状态，创建后还能保存为扩展供团队共享或个人复用。

9月25日周五
  2. GitHub Blog · AI & ML66

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体流水线

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，它就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。

    推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的建靶、读覆盖率、崩溃分诊交给 LLM 智能体，读者可了解其分层设计与安全边界。

9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP

    GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，但审查力度应随风险而定；Skills 与 MCP 解决不同问题，MCP 提供工具与数据的标准连接，Skills 打包团队流程与最佳实践；RAG 并未消亡，它与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。

9月16日周三
7月26日周日
  1. Berkeley AI Research38

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互

    Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以应对长程交互中上下文无法无限扩展的问题。在协作编程基准 CollabBench 上，采用基于重构的信念评分后，ABBEL 把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也显著低于全上下文设置。

7月7日周二
  1. Berkeley AI Research36

    智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统

    伯克利 AI 研究团队指出，GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。作者提出近零推理成本下的三大挑战：为智能体设计的数据系统、运行智能体集群的数据系统、以及由智能体合成的数据系统。