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DeNovoSWE是一个用于训练代码智能体从零生成完整仓库的数据集，包含4818个真实任务实例。它通过结构化文档和严格验证机制，帮助智能体掌握复杂系统构建能力，而不仅仅是修复代码。这为代码智能体迈向更高阶的软件工程任务提供了关键支持。
当 AI 智能体（Agent）从实验室走向真实应用，我们面对的安全问题也正在发生变化。
一个模型能模拟7种环境。
豆包大模型2.1 Pro正式发布。但字节这次没有像某些厂商那样疯狂堆参数、刷榜单，而是把刀锋对准了一个更硬核的方向：让AI真正能“干活” 。作为本次大会发布的主力模型，豆包2.1 Pro 在 Coding（编程）、Agent（智能体）、VLM（视觉语言模型）三大核心方向实现能力跃升，多项评测表现优于Claude Opus 4.6
SoulAgent要做的是一个真正面向个人的专属智能体：越用越懂你。微信小程序或网页登录后，它就开始记录你、理解你、替你感知世界。未来，每个人都能拥有持续进化的专属数字分身。
做了一年 Agent 基础设施，踩了无数坑，我终于想明白了一件事：好的 Agent 架构不是把所有功能塞进一个进程，而是让每一层都能独立演化。
当 AI 智能体真正开始干活，它的每一次请求，都要经过一个你看不见的「中间人」。
据悉，AI 推理芯片公司上海淬思科技有限公司（Trace Intelligence，以下简称“淬思”）近日完成孵化轮融资，砺思资本（Monolith）与启盈同创基金联合领投。本轮资金将用于首款面向智能体（Agent）推理的专用芯片研发与流片，以及核心团队扩充。
近期，在 LangChain 举办的智能体大会 Interrupt 上，吴恩达与 LangChain 创始人 Harrison Chase 进行了一场关于 AI Agent 的对谈。整场交流的核心并不是简单讨论 Agent 有多强，而是围绕一个更现实的问题展开：当 AI Agent 让软件开发变快之后，真正的瓶颈会转移到哪里？
近年来，大语言模型（LLMs）在长篇视觉叙事中展现出卓越潜力，生产方式正迅速从单一模型生成转向面向生产的智能体系统。但长视频剪辑仍然是一个极难控制的长期任务。模型有时会在缺乏素材依据的情况下强行生成，甚至在面对明显断档的转场或人物不一致时依然“盲目拼接”。