NVIDIA 推出 NeMo Switchyard：給智慧體配「排程員」，成本直降 74%
NVIDIA 推出智慧體模型路由框架 NeMo Switchyard，可根據任務難度與階段把多輪對話動態派發給最合適的模型。不用每次都呼叫前沿大模型，LangChain 實測能把智慧體呼叫成本壓低 74%。
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Raindrop 推出 Signals 2.0：監測智慧體故障，成本比 GPT-5.6 低 1600 倍
Raindrop 釋出 Signals 2.0 與 rd-signal-2 流水線，專門在生產軌跡中檢測智慧體的長上下文多輪故障。其分類準確率接近 GPT-5.6 Sol xhigh，但成本僅為其 1/1600，中位延遲僅 100 毫秒。該功能已向 Raindrop 全體客戶免費開放。
HKUDS 開源 AutoSwarm：讓 Claude Code 與 Cursor 等協同幹活
港大 HKUDS 團隊開源多智慧體協作框架 AutoSwarm，能將 Codex、Claude Code、Cursor 等各自為戰的 AI 智慧體整合成統一團隊。它支援跨智慧體共享上下文與記憶，按特長分發並並行跑任務，最後整合輸出。目前支援主流作業系統與命令列環境。
Claude Code 上線跨會話通訊：AI 智慧體能直接互通訊息協作
Claude Code 推出跨會話通訊功能，支援多個會話之間直接收發訊息。使用者無需再向另一個會話重複背景，Claude 會自動生成摘要傳遞給對方並接力任務。該功能支援雙向問答，並能在改動程式碼時自主提醒受影響的會話。
騰訊開源 Octop：單程序多智慧體，接微信飛書且資料本地化
騰訊開源本地 AI 助理平臺 Octop，單程序即可跑通 Web 控制台、桌面端與定時任務。它支援多專家 Agent 協作，並能直接接入微信、飛書、釘釘等主流聊天軟體。所有對話、知識庫與記憶資料完全儲存在本地，兼顧多端協作與隱私安全。
Claude Code 預設開啟 auto mode：危險指令攔截率達 89%，不再收分類器費
Anthropic 宣佈自 8 月 14 日起，Claude Code 將在 Pro、Max 和 Team 計劃中預設開啟 auto mode。系統通過內建分類器攔截破壞性操作，測試中危險指令攔截率達 89%，遠高於人類稽核的 13.6%，同時使團隊 PR 交付量提升約 25%。
Perplexity 上線 Computer for Builders：打通寫程式碼到監控全流程
Perplexity 推出面向獨立開發者與小團隊的 Computer for Builders。它能排程 15 款以上前沿模型，並接入 GitHub、Datadog、Stripe、Supabase 與 Slack 等常用工具，自動完成寫程式碼、部署、生產監控與每週增長彙報。目前已向 Pro 與 Max 訂閱使用者開放。
Anthropic 公測 Claude Code 自託管環境：在自有算力跑智慧體，內網原始碼不出門
Anthropic 為 Team 與 Enterprise 使用者公測 Claude Code 自託管環境。團隊可在自有算力中執行程式碼智慧體，直接連通內網服務與資料庫，且原始碼留在企業本地。不過模型推理仍經由 Anthropic 處理，且功能預設關閉，需團隊自行搭建 runner 運維。
Prime Intellect 開源 Prime Agent：把上下文當變數的自我進化智慧體
Prime Intellect 開源了智慧體框架 Prime Agent。它將上下文抽象為變數，通過持久 Python 環境直接呼叫子智慧體；執行軌跡沉澱為技能與記憶後，還能自動微調 harness 實現自我進化，支援在本地後臺常駐執行長期任務。
Meta 推出終端程式設計智慧體 Muse Code：基於 Muse Spark 1.2，能獨立跑大專案
Meta 釋出終端程式設計智慧體 Muse Code 測試版，由專攻程式設計的模型 Muse Spark 1.2 驅動。它能處理大型程式碼庫的規劃、編碼與驗證全流程，並支援子智慧體並行作業。這意味著開發者在終端就能讓 AI 獨立接管複雜的工程任務。
VEED 推出 OpenEdit：不用剪輯軌，用 Claude Code 直接剪影片加字幕
VEED 推出開源編輯管線 OpenEdit，支援用 Claude Code、Codex 等 AI 智慧體直接剪輯影片。排版基於 HTML/CSS，配合本地專用渲染器生成 MP4，無需開啟傳統時間軸。8 月 19 日加入 Fabric 支援後還能直接生成畫面與音效，目前僅支援 Apple Silicon Mac。
Genspark 開源辦公套件 GenOffice：單人一週寫完，內建智慧體且全免費
Genspark 開源 AI 辦公套件 GenOffice Alpha 版，支援 PC 與 Mac。套件涵蓋文件、表格、幻燈片及 PDF 編輯，內建 Super Agent 處理調研與排版生成。團隊稱該版本由一名工程師用一週、消耗 1 萬美元 token 開發完成，無廣告且完全免費。
LongHorizon-Harness：拆出獨立審計角色，專治 AI Agent 長任務越做越跑偏
LongHorizon-Harness 框架開源。它將長任務拆解為管理、執行和獨立審計三個獨立角色，執行端單次跑完就丟棄上下文，只由審計端核查真實環境後更新記錄。在 WeaveBench 評測中，該框架讓 Qwen 3.7-Plus 的通過率從 51.8% 飆升至 80.7%。
阿里推出 QwenWork：打通桌面與釘釘的一站式辦公智慧體平臺
阿里巴巴在中國開啟一站式辦公智慧體平臺 QwenWork 公測。它整合桌面、雲端與釘釘協同生態，支援自主智慧體、多模態生成並能直接構建 Web 應用，同時開放最新旗艦大模型 Qwen3.8 Max 供體驗。未來還將推出獨立移動端與國際版。
阿里釋出 Qwen3.8-Max：2.4 萬億引數 MoE 旗艦，僅啟用 950 億
阿里巴巴正式釋出 Qwen3.8-Max 旗艦多模態模型。新模型總引數達 2.4 萬億，採用 MoE 架構僅啟用 950 億引數，支援 100 萬 token 上下文，在 Vision Arena 位列第二。目前已在阿里雲百鍊開放 API，模型權重定於下週開源。
Frontis 開源 OpenRSI：35B 模型搞 AI 自我進化，逼近 GPT-5.6
Frontis 開源遞迴自我進化專案 OpenRSI 及 Frontis-MA1 模型。它圍繞起草、改進、除錯和交叉四大運算元構建閉環，在單張限 12GB 視訊記憶體的 RTX 4090 上，35B 模型在 MLE 基準上超越 GPT-5.5，把「AI 改進 AI」做成了可執行、可復現的工程體系。
Thinking Machines 開源 Inkling-Small：啟用 12B，表現反超大號前代
Thinking Machines 開源多模態模型 Inkling-Small，總引數 276B、啟用僅 12B。其計算成本僅為 Inkling 的約四分之一，並在推理與智慧體編碼等測試中反超大模型，同時原生支援圖文音與 1M 上下文。
微軟亮出自研 MAI 模型家族：最高砍掉 89% GPU 成本
微軟披露自研專精模型體系 MAI 的最新進展，已在影像、語音、程式碼等場景上線十餘款模型，最高削減 89% 的 GPU 成本。其中網路安全模型 MAI-Cyber-1-Flash 在 CyberGym 基準登頂。微軟正通過針對具體產品調優小模型，擺脫對昂貴前沿通用模型的全面依賴。
Replit 推出 Replit Design：用 AI 讓所有人都能做設計
Replit 推出全新 AI 設計套件 Replit Design。該工具旨在降低創作門檻，幫助使用者直接將構想轉化為視覺設計。這意味著 Replit 正從程式設計助手向全流程創作工具擴充套件，讓沒有專業背景的使用者也能輕鬆上手。
YC 開源協作智慧體框架 QM：支援多員工獨立沙箱與頻道協同
YC 開源多人協作智慧體架構 QM。它將 AI 從個人助手轉為團隊基建，每個員工擁有獨立的記憶、金鑰與沙箱工作區，同時能在 Slack 頻道和專案中與同事協同呼叫同一個 Agent，並在不同作用域間自動切換許可權。