盘点能"住进"短信里的主流 AI 智能体:Caddy、Comma、Fambot、Folk、Instinct 等
越来越多 AI 智能体无需下载独立 App,直接通过 iMessage、RCS、SMS、WhatsApp、Telegram 等短信通道接收任务并代为执行。
越来越多 AI 智能体无需下载独立 App,直接通过 iMessage、RCS、SMS、WhatsApp、Telegram 等短信通道接收任务并代为执行。
Postman 披露其 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上的生产架构,用于支撑 4000 万开发者的 API 测试、文档、发现与实现工作。
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments,让智能体通过 x402 按次向 BlockRun 支付模型推理费用,将接入 x402 支付支持的工作量从数月缩短到数天,并已把端到端按次付费推理流程投入生产。
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox,它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行,再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分,并让每个任务重复 20 次。
微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准,用数据库终态而非模型自述来判定任务成败,并给出可复现的 OpenEnv 运行方式。
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
canvas 会保存为扩展,可随项目共享或作为个人扩展复用,社区已在 Awesome Copilot 分享现成扩展。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow,一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线,只需指向一个 GitHub 仓库,它就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness,最后对每个崩溃做去重与漏洞报告。
原文完整披露了自主模糊测试流水线的架构与覆盖反馈循环,读者可据此判断 LLM 智能体在安全自动化中的分工边界。
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点:AI 生成的代码仍需阅读和负责,但审查力度应随风险变化;Skills 与 MCP 解决不同问题,前者是打包的专家经验,后者为智能体提供连接工具和数据的标准接口;RAG 并未消亡,它与 Agent、Skills、MCP 可以共存于同一工作流。