LangChain 開源 OpenWiki：自動為程式碼庫寫文件，幫 Agent 掌握上下文
LangChain 釋出開源工具 OpenWiki，可自動為程式碼倉庫生成並維護 Wiki 文件。它只在 CLAUDE.md 等指引檔案中寫入引用連結，並藉助 GitHub Action 隨程式碼變更自動更新，避免把海量上下文硬塞進單個檔案，讓編碼助手隨時掌握最新專案邏輯。
開源專案 · 日報
週三
7月1日 星期三
週二
6月30日 星期二
微軟開源 SkillOpt：把 Agent 技能當引數訓，GPT-5.5 跑分漲 23.5
Microsoft 推出開源框架 SkillOpt，將 Agent 的技能檔案視為模型外部的可訓練引數。系統通過前向執行、反思更新與驗證門控等機制自動打磨技能，不改動任何模型權重，讓 GPT-5.5 的基準測試平均分提升 23.5 分。
OVOW 開源：一段普通影片，直接拆解成可物理模擬的 4D 場景
研究團隊開源無需額外訓練的 4D 場景重建系統 OVOW，能把單段普通影片拆解為帶動畫、可直接做物理模擬的獨立 3D 資產。它串聯 Qwen3-VL 與 SAM 3 等模型完成識別與姿態估計，匯出完整場景。程式碼現已公開，受元件協議限制僅限非商業研究，且需 40GB 視訊記憶體。
美團開源 1.6 萬億引數 LongCat 2.0：脫離輝達硬體訓出前沿大模型
美團開源 1.6 萬億引數 MoE 模型 LongCat 2.0，單 token 啟用約 480 億引數。最受關注的是，其超 35 萬億 token 的預訓練完全基於 AI ASIC 超級叢集完成，沒有使用輝達 GPU，證明前沿大模型訓練能夠依託替代硬體平臺走通。
週日
6月28日 星期日
微軟開源 Resource2Skill：把教程影片蒸餾成 Agent 能跑的技能庫
微軟開源 Resource2Skill，能將教程影片、程式碼與文章自動蒸餾為智慧體可呼叫的執行技能。提取的技能包含程式碼與視覺示例，掛載在 MCP 伺服器上，支援智慧體自主產出網頁、PPT、Excel 及 Blender 場景，實測效能提升 11.9 個百分點。
週六
6月27日 星期六
BrowserBC 開源：把網頁操作提煉為「技能卡」，做 Agent 版按鍵精靈
Einsia AI 旗下 Navers Lab 開源 BrowserBC。它先完整錄製人類在瀏覽器中的操作與頁面反饋，再由模型轉寫成說明書式的自然語言「技能卡」，供任意智慧體在真實頁面上自主執行，而非死板復刻點選座標，相當於 Agent 時代的「按鍵精靈」。
週四
6月25日 星期四
Ornith 1.0 開源：讓模型自造腳手架寫程式碼，最高 3970 億引數
開源模型家族 Ornith 1.0 正式上線，專為智慧體程式設計設計，覆蓋 9B 到 397B MoE 規格。它最大的亮點是能在強化學習中自主生成引導解題的腳手架框架，在 SWE-bench Verified 等測試中比肩前沿大模型。全套權重及 21GB 的 GGUF 量化版已在 Hugging Face 開源。
週三
6月24日 星期三
Meta 開源設計系統 Astryx：支撐內部 1.3 萬個應用，專為 AI 智慧體設計
Meta 開源了內部演進 8 年的設計系統 Astryx，它支撐了 Meta 內部超過 1.3 萬個應用。系統基於 React 19 構建，包含 150 多個無障礙元件與專用 CLI。最值得關注的是它專為人機協作打造，統一了規範與文件，讓 AI 智慧體也能精準理解和呼叫。
Hermes Agent 新增 /learn 命令：給程式碼或文件，自動提煉可複用技能
Nous Research 為 Hermes Agent 引入 /learn 命令，使用者只需提供本地目錄、網頁 URL 或剛才的對話記錄，智慧體就會利用自帶工具將其提煉為規範的技能檔案。該功能不依賴額外的提取引擎，在本地、Docker 和遠端環境都能直接把臨時操作變成可複用能力。
週二
6月23日 星期二
Krea 開源 Krea 2 影像模型權重：分微調版 Raw 與快速版 Turbo
Krea 宣佈開源影像生成模型 Krea 2 的權重，推出 Raw 與 Turbo 兩個版本。Raw 是訓練中期的未蒸餾模型，專供開發者微調；Turbo 則是蒸餾後的快速版本，兼顧速度與審美多樣性。這意味著外部開發者可以直接本地部署並做定製開發。
Domain Shuttle：輸入參考圖生成影片，多角色跨風格也能保持一致
開源影片生成專案 Domain Shuttle 釋出，支援輸入多張參考圖生成影片並保持主體一致。它能把真人、2D 動漫和 3D 角色放進同一場景互動，還支援通過文本跨風格轉換。模型基於 Wan 2.2 構建，權重約 35GB，已在 GitHub 開原始碼。
週一
6月22日 星期一
InternScience 開源 Agents A1：35B 智慧體模型，部分基準逼近萬億巨頭
InternScience 開源 350 億引數的混合專家智慧體模型 Agents A1，專為長流程自主任務和工具呼叫打造。它在 GAIA、Frontier Science 等測試中逼近甚至超越部分萬億級大模型，且提供僅 21GB 的量化版本，能在消費級硬體上本地離線執行。
週四
6月18日 星期四
Liquid AI 釋出 LFM2.5 檢索模型：350M 引數支援 11 種語言
Liquid AI 釋出兩款 350M 引數的多語言檢索模型 LFM2.5-ColBERT-350M 與 LFM2.5-Embedding-350M，支援阿拉伯語、日語等 11 種語言。二者分別針對極速檢索和高精度匹配設計，在 NanoBEIR 評測中拿下同類第一，並提供 GGUF 格式支援端側執行。
週三
6月17日 星期三
Ai2 開源 MolmoMotion：聽語言指令預測 3D 物體軌跡
Ai2 推出 3D 運動預測模型 MolmoMotion 及 116 萬條軌跡資料集。它基於 Molmo 2，輸入影片首幀、指定點與文字指令，即可預測物體未來數秒在 3D 空間中的運動軌跡。在模擬抓取任務中，其成功率達 76.3%，還能用於輔助可控影片生成。程式碼與權重均已開源。
週一
6月15日 星期一
PermaVid：拆分外觀與 3D 結構記憶，解決 AI 影片編輯「改完就忘」
影片編輯框架 PermaVid 開源，專門解決 AI 影片編輯裡的時序一致性難題。它把空間上下文拆分成外觀和 3D 深度結構兩個獨立記憶庫，不管是全域性換風格還是區域性改物體，都不會丟失原有的幾何結構，程式碼已支援本地部署執行。
週六
6月13日 星期六
Kimi 開源 Kimi-K2.7-Code：萬億引數 MoE 架構，對標頂級閉源模型
Moonshot AI 開原始碼模型 Kimi K2.7 Code。該模型擁有 1 萬億總引數和 320 億啟用引數，權重檔案近 600GB，思考 Token 消耗比前代減少約 30%。它針對複雜長週期程式設計任務最佳化，在多項基準上逼近 GPT-5.5 和 Opus 4.8。
週五
6月12日 星期五
Zyphra 開源語音模型 ZONOS2：8B 引數 MoE，支援 44.1 kHz 聲音克隆
Zyphra 開源語音合成模型 ZONOS2，採用總引數 80 億、啟用 9 億的 MoE 架構，基於超 600 萬小時音訊訓練。它能以低延遲實現 44.1 kHz 高保真聲音克隆，首批支援中英日等多種語言，遵循 Apache 2.0 協議並提供本地推理服務。
週三
6月10日 星期三
Google 釋出 DiffusionGemma：改用文本擴散，生成提速 4 倍
Google 開源實驗模型 DiffusionGemma。它摒棄逐字生成，改用文本擴散一次並行輸出 256 個 token，在 GPU 上推理提速最高 4 倍，單張 H100 每秒超 1000 token。該模型為 26B MoE 架構，量化後可塞進 18GB 視訊記憶體，但輸出質量略遜於標準 Gemma 4。
