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千问披露Agent训练框架QwenGyre，通过弹性调度和轨迹处理，将Qwen 3.8 2.4T的48步强化学习训练耗时从134.55小时降至75.42小时、效率提升78%，并计划优化后开源。
阿里云上的Salesforce发布Headless 360架构并推出百炼Agents能力，通过API、MCP和CXG连接数据、业务流程及本地渠道，同时以权限体系约束AI Agent的访问与执行范围。
亚马逊CTO Werner Vogels在深圳表示，企业不应因担心错过AI转型窗口而仓促采用AI，而应先评估任务适配性、模型能力和成本，并以权限约束、结果验证及责任机制控制Agent风险。
厦门大学ASC Lab团队提出的FlowMAS获NeurIPS 2026录用，通过GFlowNet、好奇心驱动模块和信息引导优化模块自动生成多样且低成本的大模型多智能体工作流拓扑，并在六个基准实验中取得领先成绩。
360推出AI办公平台纳米Work，通过原生Office、超级画布、云端专属电脑及多Agent协同和五道安全防线，让任务持续执行并由人主导验收。
苹果与卡内基梅隆大学团队提出SSR（Selection-based Structured Reasoning），让多模态搜索Agent从预定义选项中选择推理，在7个benchmark上将每轮推理延迟降低超90%，同时保持相当的任务成功率。
会写代码的 Agent，正在走向物理世界。
从视觉观察到策略生成，再到物理执行与完成判断，CodeActionBench 在统一条件下评测通用多模态 Agent 的机器人操作能力。在双臂仿真评测中，GPT-6 Astra (Codex CLI) 的尝试成功率达到 73.3%，Claude Opus 5 在 Reference harness 和 Claude Code 下分别取得 49.3% 和 45.3%。
说实话，最近我们都已经看腻了美国AI公司Agent「失控」的新闻了。
就在刚刚，OpenAI晒出了一份打破纪录的Agent极限实测。