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智能体运行时与协议
智能体的运行时、编排框架、沙箱与 MCP 等协议：智能体跑在哪里、怎样接工具。
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22 条AnyLanguageModel 1.0 发布：本地与云端共用一套 API
Hugging Face 为 Apple 平台推出的 AnyLanguageModel 到达 1.0，作为 Foundation Models 框架的替代实现，开发者只改一行 import 就能切换系统模型、llama.cpp/MLX/Core ML 本地模型以及 OpenAI、Anthropic、Gemini 等托管服务。一年间补齐了所有提供方一致的工具调用、引导生成与图像输入，并支持 Linux。
记忆张量开源 MemT 1.0：把记忆原生写进 Transformer
记忆张量开源记忆原生模型 MemT 1.0，含 36B 总参数、激活 3B 的 Nano 与 288B 总参数、激活 17B 的 Flash 两个型号，在 Transformer 模块中加入与注意力并行的记忆分支，把经验编码为可读写的内部状态。论文称这是记忆原生模型首次完成近 300B 参数规模的工程验证。
Google 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。
vLLM v0.32.0：结构化决策接口，KV 缓存精度再降
vLLM v0.32.0 包含 814 个 commit、363 位贡献者（其中 121 位首次参与）。新版本加入 POST /v1/systemone 结构化决策接口和通用 hf 工具与推理解析器，并将 NVFP4、FP8 等低精度 KV 缓存扩到更多硬件，GLM-5.x 在 SM100 上默认使用 FP8 KV 缓存。
Reflection 放出 Beam：501B MoE、1M 上下文
美国新实验室 Reflection 发布首个模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持 1M token 上下文，以 Apache 2.0 许可开放权重，主打编码与智能体场景。BF16 checkpoint 约 1 TB，另有 FP8 与面向 Blackwell 的 NVFP4 版本，transformers、SGLang、vLLM 首日支持。
华为 Memento 3：把规则写成代码，打满 ARC-AGI-3
华为诺亚方舟实验室联合 UCL 等团队的智能体 Memento 3 打通了 ARC-AGI-3 公开集全部 25 款游戏、183 个关卡，RHAE 满分 100，总操作 7518 次，比人类的 17135 次少约 56%。底模 Claude Opus 5 不更新权重、不做游戏微调，靠「代码即模型」（一份规则手册加一个可执行的世界模型）递归地自我改进。
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。
何恺明团队 VISTA：让模型回看原始画面，打满 ARC-AGI-3
MIT 何恺明团队的 VISTA 是一套视觉原生的智能体外壳：环境返回的每一帧都原样存档，模型推理时可以按需调回、放大、并排对比，基础模型不用重新训练。配上 Claude Opus 5.0，ARC-AGI-3 的 25 个公开游戏全部通关，相对人类动作效率得满分 100，比人类首次游玩的基线少用 57.4% 的动作。
Agent Lightning：线上 harness 直接参与强化学习
微软亚洲研究院开源 Agent Lightning v1.0，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式：不改动部署时的智能体 harness，只把模型端点指向框架的代理，即可让真实 harness 参与强化学习。框架约 3500 行代码，原生支持 Kubernetes，在 SWE-bench Verified 上把 Qwen3.5-9B 从 41.8% 提升到 56.4%，仅用约 6000 条训练样本。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
LLM 0.32：一个命令行工具长成了智能体框架
Simon Willison 发布 LLM 0.32，称其为该项目自诞生以来最重要的一版：推理轨迹打到 stderr 因而不污染可管道的标准输出、接入供应商的服务端工具（含由供应商代跑远程 MCP 调用的 AnthropicMCP）、仿 Git 的内容寻址消息存储解决长对话的重复日志、以及分型的流式事件。工具链还能为人工审批暂停并从存储的消息历史恢复——作者由此写道「我猜 LLM 现在是个智能体框架了」。
MCP 2.0：协议核心改为无状态
2026-07-28 版规范把 MCP 从有状态的双向协议改成无状态的请求/响应协议：废除 initialize 握手与会话 id，每个请求自带协议版本与能力，于是任何一个请求都可以落到轮询负载均衡后的任意实例，不再需要共享存储。这是 MCP 发布以来最大的一次改动，同时收紧了鉴权、定下了 12 个月的最短弃用窗口。
Shippy 复盘：Ai2 高风险场景智能体的四条工程经验与三件开源工件
Ai2 Skylight 团队复盘海事态势感知智能体 Shippy 的工程实践：智能体三分解剖（soul/skills/config）、确定性 CLI 工具层、按会话隔离的沙箱部署、专家加权评分的活数据评估，并开源了 OpenClaw（智能体框架）、Harbor（评估框架）与 Mothership（托管平台）三件工件。
Gemini API Managed Agents 扩展：后台任务与远程 MCP 接入
Google 扩展 Gemini API 的 Managed Agents：单端点调用即可让 Gemini 在隔离云沙箱内完成推理、代码执行、包安装与文件管理；新增长时程后台执行（background:true 异步运行，凭 ID 轮询/流式/断线重连）、远程 MCP 服务器直连（与内置沙箱工具混用）、自定义函数调用与跨交互凭证刷新。