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就在刚才，Moonshot AI（Kimi 团队）推出了 Kimi Claw（目前为 Beta 版）。这项服务让普通用户无需本地安装或维护服务器，就能快速获得一个类似 OpenClaw 的云端 AI 助手，随时在线、具备长期记忆和实际执行能力。

AIME 2026 是基于美国数学邀请赛（American Invitational Mathematics Examination）2026 年问题的评测基准，用于评估大语言模型在高中水平数学推理方面的表现。该基准包含 15 个问题，覆盖代数、几何、数论和组合数学等领域。模型通过生成答案并与标准答案比较来计算准确率。

OpenAI 发布了一个全新的帮助企业构建AI Agent的平台：OpenAI Frontier。这个平台不再是一个强大的模型或者单体应用，而是一种“基础设施能力”，是旨在改变企业如何使用 AI 的平台。

Moltbook 是一个创新的社交网络平台，专为 AI Agent 设计，在这里它们可以分享内容、参与讨论，并进行投票和点赞活动。人类用户仅限于观察者角色，无法直接互动。这个平台类似于 Reddit 的结构，允许 AI Agent 创建子社区（称为 submolt）、发布帖子、评论，并通过 API 接口进行操作，而不是视觉图形界面。

Andrej Karpathy预测2026年AI将主导软件编码工作流，带来巨大效率提升，但可能引发低质代码泛滥（slopacolypse）。Anthropic的Boris Cherny以Claude Code团队实践回应，展示近100% AI生成代码、通用工程师招聘策略，以及通过模型迭代有效控制质量问题。

本文整理了 Andrej Karpathy 在 2025 年底关于 AI Agent 编程的核心观点。基于其使用 Claude Code 等大模型的真实工程经验，Karpathy 认为软件工程正从“手动编码”转向“由 AI Agent 执行、人类定义目标与约束”的新范式。文章同时分析了 AI Agent 在效率提升之外带来的工程风险、技能退化与内容质量问题，并指出 2026 年将是行业系统性消化 AI Agent 能力的关键一年。

ClawdBot 是一款开源AI代理工具，旨在帮助用户在本地设备上处理各种任务，在科技社区中迅速获得关注。它于2025年底由开发者Peter Steinberger（@steipete）推出，基于Anthropic的Claude模型，名称结合了“Claw”（龙虾钳子）和“Claude”，并以龙虾作为吉祥物，象征其适应性和本地运行特性。该工具强调本地优先的设计，用户可以完全控制数据和过程，避免对云服务的依赖。

就在大家还在争论 AI 编程上限的时候，Cursor 团队发布了一份非常值得大家关注的内部测试报告，展示了当我们将 Agent 的规模和运行时间推向极致时，会发生什么。这不仅仅是简单的代码生成，而是让 AI 像人类团队一样协作，构建百万行级别的项目。这项实验为我们揭示了 AI 在编码领域的潜力与局限，值得每位开发者关注。

本文系统梳理了大模型工具使用（Tool Use）的三个演进阶段：循环式工具选择（Function Calling）、计划驱动执行（Plan-then-Execute）和程序化工具编排（Programmatic Tool Calling）。从 OpenAI Function Calling 的单次调用模式，到支持并行调度的计划-执行范式，再到最新的代码驱动编排方式，工具使用正在从"逐步决策"走向"计划驱动、代码驱动"。

AI Agent 的一个关键趋势正在浮现：从“快速回答问题”转向“长时间稳定执行复杂任务”。本文系统梳理了为什么 Anthropic、OpenAI 等企业开始强调“长时运行 Agent”，并解释其真实含义并非模型一直思考，而是通过作业化、异步执行、可恢复运行和动态上下文管理，实现跨会话完成复杂目标。文章深入对比了长时 Agent 与传统脚本化 LLM Loop 的本质差异，分析其在自治能力、上下文工程、耐久执行与治理上的核心价值，并总结构建长时运行 AI Agent 所需的关键技术等。

本文基于 Manus 一线工程成员的真实实践，总结并分析了 大模型时代 AI 产品在工程与复用层面发生的关键变化。文章并不关注模型参数或算法细节，而是聚焦于真实生产环境中的工程问题：功能交付的责任边界如何变化、为何原型验证比完整规划更重要，以及在 Agent 系统中个人角色与系统边界如何被重新定义。这些经验揭示了一个趋势——在大模型具备“执行能力”之后，AI 产品的可用性越来越依赖工程体系本身，而非模型能力本身。本文适合关注 AI 工程实践、Agent 架构以及大模型落地问题的技术读者参考。

就在昨天，Anthropic 发布了一套非常重要的工程方案，专门针对这些挑战而设计：基于“Initializer Agent + Coding Agent”的双 Agent 架构。

11 月 13 日，SimilarWeb 发布了最新的 GenAI 访问流量分布。从数据走势可以明显看到，大模型行业正在经历从“ChatGPT 绝对统治”向“多极竞争”的结构性转变。 一年前，ChatGPT 占据了超过 86% 的流量份额，整个行业几乎处于单中心状态。然而在过去的 12 个月里，大模型的多样化发展、不同厂商的产品升级、企业用户需求变化，都推动了新一轮的流量重分配。

2025 年 11 月 13 日，OpenAI 团队在 Reddit 上进行了一场针对 GPT-5.1、模型自定义能力、开发者 API、未来路线图 的公开 AMA（Ask Me Anything）。这次交流并不是简单的功能答疑，而是罕见地从内部视角解释了他们如何思考安全策略、模型行为塑形、推理模式优化、人格定制逻辑、多模态进展以及实际工程实现细节。

OpenAI 于 2025 年 11 月正式发布 GPT-5 系列的阶段性更新版本 —— GPT-5.1。这一更新并非针对模型架构的全面重做，而是围绕“对话体验、一致性、任务适配性”进行的系统化优化。在 GPT-5 推出后，业界对其不稳定回复、语气波动、任务深度控制不足等表现提出了不少批评，因此本次更新可视为 OpenAI 对这些问题的集中调整。

BrowseComp是一个用于评估AI代理网页浏览能力的基准测试。它包含1266个问题，这些问题要求代理在互联网上导航以查找难以发现的信息。该基准关注代理在处理多跳事实和纠缠信息时的持久性和创造性。OpenAI于2025年4月10日发布此基准，并将其开源在GitHub仓库中。

Anthropic正式发布最新一代入门级模型Claude Haiku 4.5。相较上一代小模型，Haiku 4.5 在编码、推理与“计算机使用/子代理编排”等关键生产力场景上实现逼近甚至局部追平 Sonnet 4，但价格更低、速度更快，定位于“面向规模化落地的高性价比主力”。

Anthropic 正式推出全新功能 Claude Skills，旨在让通用 AI 代理（Agent）具备专业领域能力。该功能允许用户通过创建包含 SKILL.md 文件的技能文件夹，为 Claude 注入可执行脚本、模板与资源，实现 Excel 处理、PPT 生成等特定任务的自动化操作。与传统提示词不同，Skills 采用结构化加载与本地沙箱执行机制，兼顾安全性与效率。

就在昨天，2025年10月7日，Google DeepMind 正式发布其最新模型——Gemini 2.5 Computer Use。该模型基于 Gemini 2.5 Pro 的视觉理解与推理能力，新增了“界面交互（UI 控制）”能力，能够在浏览器或移动端界面上像人类那样点击、输入、滚动、选择控件等操作。

就在今日，OpenAI正式推出了 Sora 2 ——其旗舰级视频与音频生成模型。相比2024年2月发布的初代 Sora，本次升级带来了断层级的真实感与显著增强的可控性。它不仅能更好地遵循物理规律生成视频，还首次实现了同步对话与环境音效的生成，并通过全新 iOS 应用“Sora”开放给公众使用。

智谱AI于2025年7月发布了Zread。这款产品能够利用其大模型能力，结合类似Deep Research的Agent技术，对GitHub项目进行深度解读和问答。其价值在于将强大的模型能力通过优秀的工程化设计，变成了一个真正“好用”的工具。它解决的正是那种“代码就在那里，但我就是看不懂”的尴尬，这种体验是单纯聊天机器人无法替代的。

根据TheInformaiton的披露，近期OpenAI更新了他们最新财务预测（截至2025年第三季度）。这份收入预测展示了当前OpenAI的收入情况，并描绘了一幅引人注目的未来图景。与2025年第一季度OpenAI自己的预测相比，新数据不仅上调了收入预期，也揭示了公司因基础设施投入而面临的巨大现金消耗压力。本文将简单解读一下这份数据，包括OpenAI的收入情况，不同产品占比，如ChatGPT的比重等。

今日，Moonshot AI正式发布了最新旗舰模型 Kimi K2-Instruct-0905。这是一款基于混合专家架构（MoE）的前沿大语言模型，总参数规模达到 1万亿，激活参数为 320亿，不仅在编码智能上实现了断层式提升，更凭借 256K超长上下文 成为当前同类产品中的佼佼者。官方称其在公共基准和真实智能体任务上的表现均有显著突破，已对标并超越部分国际顶尖模型。

就在几个小时前，OpenAI 发布了全新的 GPT Realtime 大模型。这是一个 Speech-to-Speech（S2S）模型，能通过单个模型与 API完成从音频输入到音频输出的全流程，显著降低交互延迟并充分保留语音细节。 GPT Realtime 以“端到端语音理解—推理—合成”为核心路径，解决了传统“识别—推理—合成”多阶段带来的延迟与风格割裂问题。