技术方向
让模型自主规划、调用工具、完成多步任务的技术方向——从 Claude Code、Manus 到各家 Agent 框架与评测基准的全部动态。
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Google 在 Cloud 活动上宣布在 Gemini 中推出统一智能体，可接收目标而非指令，自主规划、调用自定义技能并接入企业内部系统完成任务，默认由系统挑选最适合的模型，用户也可手动切换，初期先支持 Anthropic Claude，后续会扩展到开源和私有模型。
推荐理由：给出了 Gemini 智能体在企业侧的接入方式与可观察到的协作行为，可对照 ChatGPT 等同类产品评估落地差异。
Anthropic 的 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 正式可用，被定位为 Claude 5.5 系列中速度最快、成本最低的型号，主打 subagent 和高吞吐、成本敏感型任务。
推荐理由：把 Claude Haiku 5.5 接入 Amazon Bedrock 的可用区域、计费方式和与 Opus 5.5 的搭配用法集中讲清，便于在 AWS 上做模型选型。
NVIDIA 与 Microsoft 在旧金山 Windows AI 与 Surface 活动中发布 RTX Spark，将 Blackwell RTX GPU 与 Grace CPU 整合的统一内存最高 128GB，FP4 AI 性能达 1 petaflop，可本地运行 Qwen 3.8 Flash Next 等模型。
推荐理由：原文给出 RTX Spark 硬件规格、上市时间以及 MXC 等系统级能力，可据以判断端侧 AI 形态如何改变现有 PC 工作流。
微软研究院发布并开源 Agent Lightning v1.0，提出 Harnessed Agentic RL 训练范式，让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习，开发者无需把 agent 重新实现到训练框架中。
推荐理由：框架以约 3,500 行代码实现与真实 agent harness 直接对接的 RL 控制平面，并用 SWE-bench Verified 上的 14.6 个百分点提升给出可复现的工程样例。
Mistral 推出 Mistral Large 4（昵称 Le Chonk）公开预览 API，模型为 1 万亿参数、52 亿激活参数的原生多模态架构，训练使用 Mistral 欧洲自建数据中心中的 3800 颗 NVIDIA Grace Blackwell GPU。
推荐理由：公开预览同步给出网络与编码等多维度基准与排名，读者可横向对比当前主流闭源与开源模型的能力差距。
Google Research 发布一套面向长视频生成的多智能体框架 AI video co-director，将长视频创作建模为全局优化与世界状态追踪问题，包含 Co-Director、CANVAS、A²RD 和 VQQA 四个组件，分别负责层级化编排、视觉分镜、长时间序列外推与插值、以及基于视觉问答的闭环提示词优化。
推荐理由：原文以统一框架把多镜头分镜、长时间序列生成与闭环修复拆成四块，给出了可直接对照的多镜头一致性基准结果。