Krea@krea_aiAI 评分2626

@thesystms 的团队在 48 小时内构建了一个创意智能体。 @ingi_erlingsson 写下了他如何解读情绪板：先看感觉，然后是色彩、色调和镜头，接着 @armandgw 将其做成了一个 Krea Agent 技能。 在下方了解如何做👇

ServiceNow CoreAI 介绍 AutoSynthData：把企业智能体失败转化为训练数据

ServiceNow CoreAI 介绍 AutoSynthData，用目标模型的失败和更强教师模型的成功轨迹生成并验证企业智能体训练任务。流程先从诊断任务提炼能力规格卡，再分 Target 和 Multiply 两阶段生成任务，通过正反向验证、有限修复和批次级覆盖审查后用于 SFT。

如何在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移

Amazon Bedrock AgentCore 上的四智能体模式将 300+ 应用迁移项目中每应用的 IaC 开发时间从 3 至 4 周缩短至数分钟。该模式基于 Strands Agents SDK，通过 AgentCore Gateway 调用自建 MCP 工具，并与 AWS Transform、AWS DMS 配合，覆盖 Intake、IaC、治理与 SRE 四个环节。

The Den 借助 ChatGPT Work 每周节省 10-15 小时以支持扩张

丹佛社交俱乐部 The Den 在筹备第二家门店时使用 ChatGPT Work，领导团队每周节省 10-15 小时。其资助申请耗时从 3 天降至 2 小时，酒牌材料从 4 天降至 3 小时，耗时分别减少 92% 和 91%。团队还通过 Gmail、Slack、Google Drive 插件整合信息，并计划探索 Codex 搭建会员签到等定制系统。

Replit ⠕@ReplitAI 评分2424

用户正在注册。帮助更多人获得他们的第一次成功。 在 Replit 中分析你的漏斗数据，并提问：“我们可以在哪里提升激活？” 然后追问：“把它做成一个仪表盘。” 你不需要在开始前知道最终产出。一个问题可以带来一个洞察，然后带来有用的东西。

Amazon Quick Apps 推出 Live Data in Apps，可在 AI 构建应用中实时查询受治理数据

Amazon Quick Apps 推出 Live Data in Apps，让已发布的 AI 构建应用在每次打开时实时查询受治理的 Quick Sight 数据集，而不是使用构建时固化的数据快照。

SpaceXAI@SpaceXAIAI 评分3737

Grok 4.7 现已在 Gemini Enterprise Agent Platform 上线

Lakebase Postgres 基于分支的恢复如何实现大规模快速恢复

Lakebase Postgres 推出基于分支的恢复机制，将恢复变为在指定时间戳创建分支的元数据操作，即使数据库达 100 TB，恢复时间也可降至秒级。其架构将计算与存储解耦，由 Safekeepers、pageserver 和对象存储分别负责 WAL 持久化、页面重构与长期历史保存，避免传统 PITR 部署实例、拉取快照和重放 WAL 的多小时等待。

Claude Code 推出 mods，可用 TypeScript 自定义提示词、界面和内置功能

Claude Code 发布 mods，开发者可用小型 TypeScript 函数挂钩事件，在事件前、后、替代或包裹执行，从而改写提示词、拦截工具调用、处理权限请求、脱敏工具输出并新增界面。

用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆

AWS 教程展示如何把 Amazon S3 Vectors 实现为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 的自定义持久记忆后端，并部署到 Amazon EKS。

Replit ⠕@ReplitAI 评分2424

简单构建你所需的东西。 你可以获得更贴合自身需求的自定义工具，无需购买市场上的通用方案。 这就是自驱动公司的愿景。 看看我们在 Replit 是如何做到的：https://replit.com/blog/self-driving-company

Amazon Bedrock AgentCore 实践：构建从事件触发到人工介入的环境型智能体

AWS 教程展示如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境型智能体，让 S3 文件上传或定时事件自动生成任务，并在需要审批或澄清时通过 ask_human 暂停。

Databricks 解析智能体营销如何打通客户上下文与可衡量 ROI

Databricks 提出以身份解析为基础的智能体营销方案，让 AI 智能体基于客户、业务、决策与控制四类上下文实时采取并衡量下一步最佳行动，从而证明营销带来的增量收入。Acxiom 将 Real ID 引擎及数据身份服务原生构建在 Databricks 上，使可执行客户洞察的上市时间缩短约 30%，运营成本降低约 15%。

Claude Platform 版本说明（2026 年 10 月 1 日）

Claude Platform 于 10 月 1 日为 Models API 新增 line 字段，可直接返回模型所属系列。近期还推出 Claude Opus 5.5，默认 1M token 上下文窗口、128k 最大输出 token，价格为每 MTok $4/$20；Claude Sonnet 5.5 也已上线，Claude Sonnet 4.5 将于 11 月 30 日停用。

Claude Platform 版本说明（2026 年 9 月 30 日）

Anthropic 在 Claude Platform 版本说明中宣布 Claude Sonnet 4.5 将于 2026 年 11 月 30 日从 Claude API 退役，建议迁移至 Claude Sonnet 5.5。

ClaudeDevs@ClaudeDevsAI 评分4040

https://Claude.dev 是我们为使用 Claude 进行开发的开发者打造的新主页。 你可以在这里找到工程深度解析、Claude Code 和 API 指南、构建 Claude 的团队分享的技巧，以及一些有趣的彩蛋。

Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，输出上限提升至 1M tokens

Google DeepMind 宣布前沿模型 Gemini 4 Argon，将先通过 Fairwind Program 面向可信网络防御者开放，并参与美国政府自愿的发布前模型访问流程，随后逐步面向付费 API 客户和 Google AI Ultra 订阅者推出。

Databricks 推出 AI Function ai_decide，用于在受治理数据上快速决策

Databricks 发布新的 AI Function ai_decide，并已在 Databricks 中以 Beta 版本提供。该函数由决策模型驱动，可针对文本评估一个或多个问题，直接返回概率、命名选项或有序评分，适用于不需要复杂推理和文本生成的高频结构化决策。

Manus@ManusAIAI 评分2424

用 Manus Game Dev 把一个创意变成有趣的 3D 赛车游戏。🏎️ 赛车？由我们的合作伙伴 @tripoai 生成的 3D 模型。

Anthropic 宣布 Claude for Government 正式可用

Anthropic 宣布 Claude for Government 面向联邦和州级机构正式可用，服务运行在 FedRAMP High 授权环境中，提供与商业客户相近的编码和智能体工作能力。

如何规模化扩展智能体应用而不造成 AI 蔓延

Databricks 联合 OpenAI 与 Stellantis 探讨企业在生产环境规模化扩展智能体应用所需的基础设施，核心是选择、上下文与控制三项能力。

Runway@runwaymlAI 评分4747

Runway 推出 Runway Ads，一个面向效果营销的自主引擎。自 7 月内部使用以来，其广告投放规模扩大 1,000%、广告支出回报翻倍，转化提升 34%、点击率保持稳定，单订阅用户成本降低 41%，并新增 $100M ARR。该产品现面向部分企业合作伙伴开放，未来几周将广泛推出。

Microsoft Research 用机器学习预测电网空间天气风险

Microsoft Research 开发出端到端机器学习管线，可基于太阳风预报为美国本土 66,935 座变电站生成位置级空间天气风险估计。系统结合 AE、Dst 指数预报与纬度、地质和电导率数据，可在风险出现前 30-60 分钟告警，重大事件检出率达 76.5%。

Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 构建多智能体音乐制作流水线教程

AWS 教程演示在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Instances 上部署三个协作智能体，共同生成、母带处理并审核可播放的 .wav 音乐文件。

如何用 Amazon Bedrock Knowledge Baces 以自然语言查询理赔信息

一篇技术教程展示如何用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 构建理赔助手，通过自然语言查询 Amazon S3 中的理赔文档并返回带引用的答案。

CoreWeave 在 CoreWeave Cloud 推出 NVIDIA Vera Rubin NVL72、Vera CPU 与 Forge 智能体开发环境

CoreWeave 宣布在 CoreWeave Cloud 提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统，并搭配 Spectrum-X 102.4T Ethernet；Cognition 是首个在 Vera Rubin 上运行生产工作负载的客户。

OpenAI 携手 America’s SBDC 帮助小企业应用 AI，并发布小企业 AI 使用报告

OpenAI 与 America’s SBDC 达成合作，初期计划培训约 150 名顾问，并通过线下培训覆盖至少 1,000 家小企业。OpenAI 同时发布《Small Businesses, Bigger Capabilities》报告，显示 9 月 9 日至 15 日当周约有 400 万小企业员工使用其工具。

Anthropic 销售团队如何用 Claude Managed Agents 重构入站销售流程

Anthropic 基于 Claude Managed Agents（beta）搭建购买智能体，将客户从意向引导至完成购买，目前每天处理数千次对话。该智能体升级给销售团队的线索转化为商机的概率是旧表单线索的两倍以上，成交速度快约 5 天，并支持直接购买、转交销售和快速解答三种结果。

Manus@ManusAIAI 评分5757

Manus 发布 Manus Flex，支持用户将自己的 API key 带入 Manus。用户可通过受支持的提供商使用 Manus 的智能体框架、工具和执行环境；公告同时给出博客链接 https://manus.im/blog/introducing-manus-flex。

Replit ⠕@ReplitAI 评分3636

模型越来越聪明。但 harness 不会消失。 相反，它的工作从替模型做决策，转变为给模型提供选项。 在 Replit Agent 中，主智能体决定何时更深入思考，何时把工作交给子智能体，以及该子智能体应投入多少精力。

Krea@krea_aiAI 评分2727

Window Lab，使用 Krea Agent 创建的应用。 只需上传你的视频并调整运动控制，即可获得你想要的结果。 在下方体验 👇

Replit ⠕@ReplitAI 评分4040

直接在 Replit 中分析你的应用漏斗。 探索已发布应用的激活情况，然后告诉 Agent：“把它做成一个仪表板。” 从你的数据开始。然后持续提问。

Replit ⠕@ReplitAI 评分3636

Replit 现已在 Meta Muse 上可用。 ✔️ 你的下一个应用从一次对话开始。 连接 Replit，告诉 Muse 你想创建什么，把你的想法变为现实。https://replit.com/partners/meta

Replit ⠕@ReplitAI 评分1818

这就是智能模型路由。

GPT-6.1 Sol 在 Amazon Bedrock 正式可用

GPT-6.1 Sol 已在 Amazon Bedrock 正式可用，面向智能体编码、电脑操作和高频专业工作负载提供更强推理。OpenAI 称其在 DeepSWE v1.1 上匹配 GPT-6 Astra，单任务成本约为五分之一，并较 GPT-6 Sol 最高分提高 6.4 个百分点。

OpenAI DevDay 2026 发布 Dots、GPT-6.1 Sol 及 Codex 与 ChatGPT 多项更新

OpenAI 在 DevDay 2026 汇总超过 20 项发布，覆盖 ChatGPT、Codex、模型和新的 AI 协作方式，并面向 1.2B 周用户开放 ChatGPT 作为人与智能体协作的共享界面。

Runway@runwaymlAI 评分4747

如果你有备注，Runway Agent 会处理好。借助 Agent Tagging。 现在你只需在素材所在的任意位置标记 Runway Agent，即可请求编辑、备选方案和修复。就是这么简单。 立即前往 https://runway.com 体验

用 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 合同智能平台

AWS 推出基于 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 的合同智能平台，用 AI 智能体将合同 PDF 转为可查询的结构化数据，解决 RAG 无法跨数百份合同聚合统计的问题。

Amazon Quick 分组件提示词工程：模式与常见陷阱

Amazon Quick 系列文章逐组件讲解提示词工程，覆盖 Quick Research、Quick Flows、Quick Sight 等能力对提示词的不同解析方式与最佳模式。

Amazon Quick 提示词工程基础：CRISPE 等通用框架与实践方法

AWS 介绍 Amazon Quick 的提示词工程基础，强调通过具体性、业务上下文、少样本示例和结构化输出提升 AI 功能的首次结果质量。