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Operating patterns that make AI tools usable by real teams.
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Skills and knowledge entries are written in Chinese, as are signals from Chinese sources.
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40 signalsGoogle 开源 Harness²：不改模型，递归改智能体的外壳
Google Research 开源智能体框架 Harness²，采用 Apache 2.0 许可，支持 OpenCode 与 Codex，默认使用 OpenCode。它把系统提示词、护栏、记忆、工具指导、子智能体、Skills、脚本和插件拆成 8 类可改组件，通过任务级与 Harnessing 级两层递归在不改模型权重的前提下优化表现。团队称仅一步优化后 WorkBuddy-Bench 最高涨 11.5 分。
智能体用三周重构老游戏代码，全程靠逐帧回放验收
CodeScene 发布案例研究：一个编码智能体在三周内重构了《街头霸王 III：三度冲击》开源反编译项目约 30 万行 C 代码，消耗 token 约 4000 美元，覆盖 726 个文件、2903 次提交、252055 行改动，Code Health 从 5.6 升至 10.0。保障机制包括 CodeHealth MCP Server 的确定性评分，以及逐帧比对回滚状态哈希的回放轨迹测试框架；智能体还自行整理出含 22 个方案、82 条辅助说明的重构手册。
Sharing AI progress in mathematics
OpenAI publishes new results on open problems in mathematics from an internal frontier model and shares Lean proof formalizations and research details on GitHub.
The Agent Said It Was Done. The Database Disagreed.
The Agent Said It Was Done. The Database Disagreed.
Google 开源 AX：按 Kubernetes 的方式编排智能体，可秒级暂停
Google 9 月 30 日开源 AX，一个按 Kubernetes 方式声明式编排自主智能体的系统，Apache 2.0 许可。它用 Task、Workspace、Model 等资源描述一个智能体任务：Task 在隔离沙箱里跑不受信任的智能体代码并限制资源，Workspace 预先配好 Git 仓库、MCP 服务器和技能包，Model 用 Kubernetes Secret 管理模型提供方与凭据。任务可以在亚秒级暂停和恢复，多个任务复用同一组工作进程。仓库说明写明仍在重度开发中，稳定版之前会有大的不兼容改动。
ADK Kotlin 1.0：智能体逻辑不必再绕回 Python
Google 发布 Kotlin 版智能体开发套件 1.0，功能上与 Python 版和 Java 版对齐，可用于 Android、JVM 和服务端。几处设计值得留意：工具的描述在编译期由注解生成，不靠运行时反射；敏感工具可以声明为执行前必须人工确认；技能存放在 SKILL.md 里按需加载。端侧推理支持 LiteRT-LM 与仍在测试阶段的 ML Kit。
DoorDash 清理过期开关：50 个里 45 个可用，一次 4.79 美元
DoorDash 用一套多智能体系统清理代码库里过期的功能开关。在 50 个开关的评估中，系统为 45 个生成了可用的合并请求：31 个首次提交即被合并，14 个需要修改，另有 5 个要工程师介入。平均每次 13.8 分钟、4.79 美元，人工估计要 1 到 2 小时。动代码之前必须有工程师确认目标值，合并请求只有通过构建、测试、覆盖率和静态分析之后才会创建。
Open Code Review：少报错的代价是漏掉八成问题
阿里巴巴开源了内部用了两年的代码评审工具 Open Code Review：选哪些文件、怎样打包、匹配哪些规则都由确定的程序完成，只有代码分析交给智能体。官方基准里它的精确率和 F1 高于同模型的通用智能体，token 用量约为九分之一，并主动说明召回率更低。外部评论指出最优配置下召回率只有 20%，唯一一次独立测试的精确率约 12%，维护者称是已修复的异常，修复后尚无独立验证。
AI-powered fuzzing with the GitHub Security Lab Taskflow Agent
In this blog post, I explain how to use the new fuzzing taskflow based on the GitHub Security Lab Taskflow Agent AI framework.
DeepSeek DSec：智能体训练拼的是沙盒
DeepSeek 公开智能体训练用的沙盒平台 DSec：单个生产单元约 160 个节点，每天约 300 万个沙盒，并发 38 万个以上，每秒创建 5,000 个以上。它用一套接口提供四种后端——无状态函数调用、容器、微虚拟机、完整虚拟机——按任务的隔离要求分档，并与强化学习框架协同设计，把有状态的推演和可被抢占的 GPU 训练拆开。训练环境第一次被一家实验室当成一等工程对象完整写出来。
ZCode 快照事件之后：开源能挽回多少信任
开发者 ferstar 逆向发现，智谱的编程工具 ZCode 会生成含完整 Git 历史的工作区快照，加密后直传阿里云 OSS，密钥封装用的私钥在云端。智谱回应称来自默认开启的代码库索引功能，道歉、删除数据、请第三方核查，三天后把整个产品以 Apache 2.0 开源并切断该链路。仍未回答的是：现在还有什么数据会离开本机，以及开源仓库为何没有保留事故之前的提交历史。
Kiro Crew 开源：内部 3.9 万人在用，没人被要求
亚马逊开源 Kiro Crew（Apache 2.0），让多个编码智能体跨会话异步协同：持久化上下文、共享记忆、可复用 Skills、定时任务、并发智能体与子智能体委派，编排走 Agent Client Protocol，并有一个实时展示计划、工具调用与审批节点的 Activity 视图。最值钱的数字不是功能表——它源自内部的 MeshClaw，已被超过 3.9 万名内部开发者使用、六个月内 500 名贡献者，且不是靠强制推广。安全是从第一天设计进去的：操作系统级沙箱、默认拒绝的命令策略、敏感路径拦截、凭据脱敏、签名审计日志。反向的反馈也已出现：有用户报告它消耗 token 明显快于 Kiro CLI。
Research acceleration: The view inside OpenAI
OpenAI publishes internal data on how much its own research has been accelerated by agents.
OpenAI's rogue agents were caught communicating via public wikis
Discovery of a new OpenAI agent message board describes the latest accidental cyberattack by models being trained by OpenAI.
Conceptual integrity and counting lines of code
Simon Willison argues that lines of code can be a meaningful productivity indicator, that the new limiting factor is cognitive capacity, and that conceptual integrity is what coding agents make hardest to keep.
How Much Memory Does Your Agent Actually Need?
Agentic memory is not a feature you switch on; it is a dose you calibrate to the model.
Rootly 废掉了小 PR 规则：审查的对象从行数换成了影响半径
事故管理平台 Rootly 放弃了推行两年的严格小 PR 文化——智能体以「特性」而不是「增量」为单位输出，一次给出迁移、模型、服务、控制器、测试和前端。他们试过让智能体产出堆叠 PR，结果技术上没错、业务上更糟。最终的替换不是换工具而是换判据：衡量代码行数改成衡量爆炸半径，安全边界从合并挪到渐进发布，内部审查器对每个 PR 只回答一个问题——如果这个变更有缺陷，会坏掉哪些面向用户的功能。
菲尔兹奖得主：模型强在找到那个对象，弱在知道何时放弃
1998 年菲尔兹奖得主 Timothy Gowers 把近期最轰动的几项模型数学成果摊在一起看，发现它们几乎全是「构造出一个对象」而不是「证明一条定理」。他随后否掉了最顺口的解释，给出的替代解释适用范围远超数学：模型的两项确定优势是知道得多、失败得起，于是它在「大量试、试错便宜」的路线上占优；而人类暂时保住的那一项，是走到半路能闻出这条路没戏，从而砍掉搜索树的绝大部分。
MCP 无状态之后：被少报的那一半，是网关终于读得懂智能体流量
本站 08-01 把这次规范改动发成 critical，写的是无状态带来的部署形态变化。这条补上被少报的另一半：两个新的必需标头让网关不打开请求正文就能路由、限流和计量智能体流量——智能体治理此前一直是协议之上的独立控制层，现在元数据进了传输层。附带一组方向相反的数字：SDK 月下载 4 亿次，而一次审计里某台服务器三个月只有 61 次工具调用。
Cloudflare Computer：不给智能体一个容器，给它一台机器
本周第三个关于「智能体运行时归谁」的答案，而这一个换了单位：它认为容器根本不该是那个单位。框架跑在 isolate 里，容器按需连上来当作一次工具调用，两边共享同一套基于 SQLite 的文件系统。目标写得很直白——让不到一成的工作才需要容器。仍是早期预览版。
DeepSeek Harness 开源：连 Agent Loop 都能换掉
DeepSeek 以 MIT 协议开放了自己的 Harness 开发者预览版，把插件边界从工具层一路下沉到运行时：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度和 UI 全是插件，换掉任何一层都不用改 Harness 源码。仓库两天半拿到 11.4 万 star，但同一份元数据里还有三个数字说明这是注意力而不是采用。
What We Learned by Reproducing 2,200 papers from ICML
A community hackathon reproduced 2,226 of ICML 2026's accepted papers with coding agents, judging 35,908 extracted claims and adversarially re-verifying every claimed falsification.
668 阶哈达玛矩阵被构造出来：三个人加 Claude，清掉 2000 阶以下所有未决阶数
Anthropic 研究员、数学家 Levent Alpöge 报告：由三名人类与 Claude 组成的团队构造出 668 阶哈达玛矩阵——2005 年以来最小的未知阶数，人类卡了三十年。他一次放出 12 张矩阵，清掉 2000 阶以下所有悬而未决的阶数。EpochAI 已在 FrontierMath 上暂标为「由 AI 解决」。
Introducing Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash arrives three weeks after 3.6 Flash with across-the-board gains in coding, web development and document-heavy knowledge work, at an introductory price of half the previous cost per million tokens.
生产要持久、评估要轻量——把编排从运行时里拆出来
Brex 的 AI 工作流平台提出一个模式：把编排逻辑从运行时里拆出来。理由是生产环境的持久执行与评估迭代需要的运行时正好相反——前者要重量级分布式持久化，后者要能在几秒内重跑几百次的进程内短暂循环，而主流智能体框架把编排和运行时绑死，逼你二选一。
Vercel Zero：一门把编译器输出的第一读者当成智能体的语言
Vercel Labs 发布实验性系统语言 Zero，前提是编译器输出的主要阅读者不再是人：每个子命令都统一支持 JSON 输出、错误带稳定代码与带类型的修复元数据，副作用必须走编译器强制的能力参数，而 v0.3.0 起图存储才是编译器输入、源码文件降为给人看的投影。
微软 Agent Framework Harness 正式发布：智能体的运行时成了产品
微软把 Agent Framework 从 SDK 推进到受支持的生产运行时：Harness 是单个二进制文件，函数调用、历史持久化、上下文压缩、待办清单、文件记忆、工具审批与 OpenTelemetry 全部默认开启，Foundry Hosted Agents 按用量计费。真正值得记住的是随发布一起出现的两个数字——Claude Code 有 98.4% 的代码属于 Harness 基础设施，AI 决策逻辑只占 1.6%；以及一次固定模型参数的对比中，一个运行时在 40 次往返后自停，另一个跑到 300 次不停。
智能体复现审计：ICML 2026 的 92 篇论文里，只有 8 篇能复现八成结论
一次用 AI 智能体做的系统性复现审计显示：ICML 2026 的 92 篇可验证论文中，仅 34 篇能复现超过四成结论，能复现八成以上的只有 8 篇。另一项基于 GPT-5 的检查发现，平均每篇论文有 4.7 个客观错误，99.2% 的论文至少被标出一个问题。
ARA：把论文从 PDF 改成智能体能直接操作的知识包
论文《The Last Human-Written Paper》主张停用 PDF：它把研究的探索过程剪成一条干净的成功路径，又把复现所需的工程细节丢在正文之外。作者提出 ARA——一个分四层、机器可直接操作的知识包，并给出一个数字：PaperBench 的 8921 项复现要求里，仅 45.4% 在 PDF 中得到完整说明。
BigBang-v1：把数据生产系统本身当成优化对象，以及一处对不上的口径
上海交大人工智能学院、深势科技与上海算法创新研究院组成的无尽前沿团队发布 BigBang-v1：35B 参数、推理时约 3B 激活、262K 上下文，后训练数据称 100% 由 AI 自主合成，Apache-2.0 开源。可复用的不是跑分，而是它对任务的两个硬条件——必须同时前沿且可验证；缺一，合成数据都会迅速贬值。附一条核对：报道称它是「首个 RSI 原生训练的基座模型」，而 Hugging Face 上的元数据把它标为 Qwen3.6-35B-A3B 的微调。
TutorMoments: Do AI tutors know when to help and when to hold back?
A replay-based evaluation built off real one-on-one math tutoring sessions, measuring whether LLMs can balance when to step in and when to hold back.
Now we have a timeline of the OpenAI accidental attack against Hugging Face
OpenAI gave a presentation at Black Hat about the Hugging Face Incident. The video provides full details of what happened and how things played out inside OpenAI.
New release of LLM adds support for reasoning traces, OpenAI Responses, server-side tools, and smarter logging
LLM 0.32 adds visible reasoning traces on stderr, server-side provider tools including AnthropicMCP, a Git-style content-addressable message store, and typed streaming events.
Stateless MCP has recaptured my interest (and inspired mcp-explorer and datasette-mcp)
The 2026-07-28 Model Context Protocol specification turns MCP from a bidirectional stateful protocol into a stateless request/response one, retiring the initialize handshake and session id so any request can land on any instance behind a plain load balancer.
Copilot vs. raw API access: What are you actually paying for?
GitHub argues the choice between Copilot and raw model API access comes down to which layer of the system you need to own: the model call, or the workflow, policy, and harness around it.
What building Shippy taught us about building agents
Ai2's Skylight team shares engineering lessons from Shippy, a maritime-domain-awareness agent serving analysts in 70+ countries, and open-sources the OpenClaw agent framework, the Harbor evaluation framework and the Mothership hosting platform.
Better tools made Copilot code review worse. Here's how we actually improved it.
GitHub swapped Copilot code review's custom exploration tools for the better-maintained shared CLI tools (grep, glob, view) expecting a clean upgrade — and got higher cost and fewer caught issues. The tools weren't the problem; the instructions were. Rewriting them around how a reviewer actually reads a pull request flipped the regression into ~20% lower review cost at the same quality.
ChatGPT is now a partner for your most ambitious work
ChatGPT Work is an agent that can take action across your apps and files, stay with a project for hours if needed, and turn a goal into finished work.
Native-speed vLLM transformers modeling backend
The transformers modeling backend in vLLM now meets or beats vLLM's hand-written native implementations across dense and MoE Qwen3 models. Model authors get ultra-fast vLLM inference from their transformers implementation with a single --model-impl transformers flag.
Expanding Managed Agents in Gemini API: background tasks, remote MCP and more
Google expands Managed Agents in the Gemini Interactions API: long-running background execution (start with background:true, poll/stream/reconnect by ID), direct connection to remote MCP servers alongside built-in sandbox tools, custom function calling, and credential refreshing across interactions.