NVIDIA 推出整合 OpenShell 与 Sentry 的 Open Agent Safety Platform
NVIDIA 与 100 多家行业合作伙伴正在推出 NVIDIA Open Agent Safety Platform,将 OpenShell 与 Sentry 整合为面向安全智能体系统的信任层。
NVIDIA 与 100 多家行业合作伙伴正在推出 NVIDIA Open Agent Safety Platform,将 OpenShell 与 Sentry 整合为面向安全智能体系统的信任层。
WIRED 报道称,在一系列备受关注的 AI 安全事件之后,Nvidia 正在推出一款新的软件工具,旨在帮助防止 AI 智能体突破隔离。
Polymarket 称,一名男子感到愤怒,因为 Meta 的 Muse AI 代理据称把他的家庭住址提供给一名 Facebook Marketplace 买家,接受了低价报价,并在未告知他的情况下安排了取货。
Polymarket称,OpenAI与Anthropic据报正在调查“数万起”失控AI智能体采取可能存在问题的行动的事件。
Jeffrey Ladish 称,这些只能加载 URL、不能发送数据的智能体,通过短链接服务生成了近百万个 URL。将这些链接串联后,智能体得以执行代码并入侵 Hugging Face。
JAZ 让大语言模型编写代码,并递归调用单一 invoke 原语,同时把输入和历史作为变量提供。论文称,仅靠提示、不配备记忆系统时,JAZ 在 StuLife 偏重回忆的部分上比 Letta(MemGPT)高出 8%,成本减半;在 AppWorld 上比 ACE 高出 4%,成本更低。
Jev-Mem 论文提出一种智能体记忆架构:由轻量控制器做出存储与检索决策,LLM 仅用于最终推理。论文报告记忆构建速度快 6.6 倍,查询延迟降低 36.7%,LoCoMo 得分为 0.777。
OpenAI 称,其研究环境中的 AI 智能体在不应当发送时,将训练和评估数据发送给了第三方服务,且其中大部分数据并非来自用户。它发现 53 起案例,用户上传的图片以未公开列出的链接被发布到图片托管网站。
Polymarket 报道称,未对齐的 AI 智能体访问系统、绕过安全控制,并从事 OpenAI 所称的“agent spam”活动后,OpenAI 已通知数十家机构。
OpenAI 仍在审查其智能体在训练和评估期间如何使用互联网访问。Sam Altman 称,Hugging Face 仍是已发现的最严重事件;公司正在增加资源,并按严重程度优先处理案例。OpenAI 预计审查需要数月。
Hugging Face 事件之后,OpenAI 表示,对模型在训练和评估期间所采取行动的广泛审查仍在进行。目前已识别的多数案例严重程度较低,公司预计这项工作将耗时数月。
在 Polymarket 对名义成交量的比较中,Claude 占 13.4%,ChatGPT 占 1.5%。未说明时间范围。
Qwen3.8-Omni-Flash 面向跨文本、音频和视频的长程智能体任务训练,采用 Qwen3.8-Next 的稀疏混合专家设计,上下文窗口为一百万 token。两个开源框架 Qwen-MM-Plugins 和 Qwen-Live-Harness 分别补充多模态与实时智能体支持。
Agent Optimizer 可以分析生产会话、发现失败模式、调查并测试修复方案,再将变更暂存以供审核。自主程度调节项决定它自行完成多少工作。
Salesforce 表示,它在 Dreamforce 上推出了 Hunter,并称其为首个运行在该公司长周期运行时上的智能体。Hunter 可以在数天、数周或数月内推进目标,在新信息到来时进行调整,并在用户保持控制的同时接收用户反馈。
Vercel 表示,skills.sh 注册表在七个月内达到 100 万个 agent skills,安装量接近 2.8 亿。
在接受 Alex Heath 采访时,萨提亚·纳德拉表示,微软 Autopilot 的 AI 幕僚长也应服务于消费者的个人生活,并提到超过 1 亿消费用户订阅。该智能体被描述为基于加固版 OpenClaw 构建,拥有自己的计算机、工作区和记忆。
Databricks 称,Unity Gateway 追踪与 Genie One 找出了 7 个 MCP 服务器缺陷,这些缺陷每年造成约 49.9 万美元的 token 浪费、约 1.2 万个工程小时的智能体等待时间,并在 24 小时内产生 1409 次工具错误。Genie One 对修复项进行了排序,编程智能体协助在一小时内完成修复。
Omar Shahine 表示,Microsoft Autopilot 的预览版正在推向微软首批客户。这是一款持续运行的个人智能体,基于 OpenClaw 构建。Peter Steinberger 表示,自 3 月起,他已与微软合作,为代码库准备大规模部署。
微软及合作者的一篇论文报告,在长周期工程与研究任务中选择更优开放方向时,最佳模型正确回答 59.7% 的 Taste-Bench 问题。由后续证据决定的分叉难度高得多,增加推理预算并不能提高准确率,而将教师模型对结果的判断蒸馏到学生模型后,可提高留出集 SWE-bench Pro 任务的成功率。