#智能体
Qwen 团队放出了 QwenGyre，一个训练编程智能体的弹性 RL 框架，能跑几小时的 rollout、处理近百万 token，值得做智能体训练的开发者看看。
Notion 上线了 Skills API，团队所有人共用一套智能体技能库，不用再各搞各的黑盒，已经在用 Notion 的团队接上就行。
LlamaIndex 晒了 SF Tech Week 战报，Agent Economy Gala 拉来 500 多个创始人和投资人，想混湾区圈的可以看看名单。
沃顿教授 Ethan Mollick 发了个观点：OpenAI 和 Anthropic 会用高低搭配的智能体组合把成本打下来，思路挺值得琢磨。
Anthropic 把 Unix 老经验搬来管 Claude 多 Agent 协作，讲怎么拆任务不乱套，搭工作流的人能直接抄思路。
Meta 的 Muse 留存数据出来了，次日回访 73.3%，14 天 22.5%，跟 ChatGPT 的 26.8% 已经很接近，看看它的智能体凭什么留住人。
YC 掌门人 Garry Tan 给创业者的新思路：让智能体循环帮你省钱盈利，一年赚 1000 万美元就等于不稀释股权的 A 轮。
做 agent 或 evals 的开发者如果在纽约可以去现场，10月14日下午有自主 agent 的实战分享，还能当面对 Gemini 提反馈。
Perplexity 把每个 Project 当 Git 仓库用，智能体自己提交代码，还能看他们用 grep 打赢语义搜索的实测数据。
Scale AI 的 Alexandr Wang 实测了 Meta 新模型，说它跟 astra、fable 和 Opus 打平甚至更强，还断言 Meta 会赢下消费级智能体市场。
Restless 把修复步骤直接写进 API 报错里，Agent 调用卡住能自愈，做智能体的开发者应该会喜欢这个思路。
Meta 新出的 Muse Wonder 专门干长链条的活，记忆能跨对话延续，卡住了还会自己换路子重试，做智能体的可以看看这两个设计。
LMArena 给出实测数据：Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash 用不到一成的成本追平了 Claude Fable 5，做 agent 选型前可以看看这份榜单。
Perplexity 写了篇博客，讲他们怎么给 Projects 里的智能体搭了一套 Git 式文件系统，每个 agent 有沙箱还能互相接力，做 agent 开发的可以看看思路。
FactoryAI 上线了 Environments，专门给云端智能体做沙箱环境，做 agent 开发的可以看看这套基础设施。
Perplexity 分享了个实用思路：让智能体在沙盒里用 grep 直接翻财务文档，内部测试准确率 0.627，比语义搜索的 0.37 高出一大截。
readme 团队做了个叫 Restless 的工具，能抓智能体调 API 的失败请求，自动给出修复步骤和文档链接，还同步到 Linear。
OpenAI 演示了 WebMCP 加注解的新玩法，智能体能直接在 ChatGPT 浏览器里改场景、记开支，做智能体开发的可以看看
Meta 放出 Muse Wonder 两个版本，作者实测说能打 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，做编程和智能体的可以关注一下。
Meta 放出了新模型 Muse Wonder，主打智能体任务，在 WANDR 评测上和 Fable 5.1 掰手腕，做 agent 的可以看看成绩单。
Abacus.AI 做了个反刷分的长程智能体基准 LiveBench 2.0，还会算每任务成本，等 Argon 发布时一起上线，选模型时可以盯着它看。
Meta 一次发了两款新模型 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full，主打智能体任务，API 和 Muse Code 都能用上了。
Meta 六周内又发了新模型，智能指数涨到 56，代理类任务进步明显，比 Claude 便宜但比 GPT-6 贵，做 agent 的可以看看。
Alexandr Wang 出的 MUSE WONDER，主打个人和专业智能体场景，号称智能体和编程任务上比过全球最强模型。