2026年10月28日 · 5 条新闻
Akamai 是一家在全球 4 300 多座城市加速网站访问的网络公司，它为 AI 智能体推出两项服务。第一项把智能体写的代码单独隔离起来：它在一个独立房间里运行，默认断网，内存和算力都设了上限。就像一个学徒在上了锁的车间里干活，时间和工位都有定额。第二项让你用一个标准接口调用十几个开放模型，其中包括 NVIDIA、OpenAI 和 Google 的模型，一行代码都不用改。两项服务都还在测试阶段。来源：Akamai。
在年度大会上，IBM 展示了一个统一的指挥中心，管着企业的 AI 智能体，包括那些跑在竞争对手云平台上的。这一天的重点不在治理本身，而是一份能自动找出已经在跑的智能体的清单：每个智能体有自己独立的身份，目录里只显示通过安全检查的那些。每个智能体都会被测量，还拿到一份用量预算。全程不用团队放弃自己手里的工具。来源：IBM。
被 2 500 多家公司使用的 Hex 做了一次大清理。团队删掉了几百万行代码——旧有的画图工具和写查询语句的工具——然后围绕一个简单的想法重建了整个软件：现在动手处理数据的是 AI 智能体，不是人。六年前设计的产品已经不合适了。与此同时，这家公司正在融资 1 亿美元，估值 12 亿。来源：hex.tech。
NVIDIA 向 Meta 投入 30 亿美元。但钱不是重点，这笔交易谈的是两个产品：OpenShell 用来安全地部署智能体，Sentry 用来监视它们的举动。换句话说，那家卖硬件的显卡厂商，一脚踩上了执行层和观测层——那里原本是软件厂商的地盘。一个在工地上，一个在瞭望塔上。来源：NVIDIA。
Liquid AI 发布一族约二十亿参数的模型，压缩后的体积只有 1 GB。它们能在手机、树莓派 5、笔记本电脑或普通处理器上跑。最小的那个模型一次能记住 25.6 万个词。所有权重从 10 月 27 日起可以免费下载，官方指南还演示了怎么把它们跑在本地智能体里——我们自己的工具 Hermes 就在上面被提到。来源：Hugging Face。
这家中国实验室把最新模型里教它如何发现并利用软件漏洞的数据清空了。在他们自己的测试中，交付版本得分 81%，未过滤版本是 90.5%——但仍比上一代 Kimi 高出两倍半。完整权重要到 11 月 4 日才公布，模型从 10 月 23 日起就能通过程序调用。来源：Moonshot。
有限简单群的分类耗费了约一百位数学家数十年时间，成果横跨约 15 000 页论文。Axiom Math 表示，智能体集群在 24 天内把它翻译成了一种每一步都由计算机核对的语言，共 4 310 万行代码。过程中他们还发现了一篇已发表论证中的错误并予以修复。来源：Axiom。
Socure 推出一套工具，能识别出 AI 智能体——哪怕它们不主动亮明身份——评估它们有多可信，再把它们连到授权它们的那个人或那家公司。9 月份，智能体流量同比涨了超过 1 700%，互联网流量第一次有一半以上不再来自人类。来源：Socure。
Genie 4 能实时生成一段模拟：你描述一片风景，它就带着声音和会反应的登场出现，运行中还能随手改向。背后由 Gemini 3.8 Flash 担任驾驶员：它把目标拆成步骤，一路核对每一步是否完成，情况有变就重排计划。目前仅向少数测试者开放。来源：Google DeepMind。
今天的主线：智能体正从屏幕中央退到管道里。Akamai 隔离智能体写的代码，IBM 给公司里跑着的一切各自一个身份，NVIDIA 登上监督的那一层，Liquid AI 把它们压缩进 1 GB，让它们住进你的手机。与此同时，中国实验室 Moonshot 选择让自己的模型更不擅长搞破坏软件，数学家们则让机器核验了一份人类写了数十年的证明。反复出现的问题是：一个智能体在什么时候，从你用的工具，变成你要监督的同事？