AI快訊

Databricks 推出面向程式編寫代理的 Unity Gateway CLI

管理員可在 Unity Gateway 管理模型、工具、政策與預算，開發者則可繼續使用 Claude Code、Codex、OpenCode 及其他程式編寫代理。一次設定更新會套用至所有受支援的代理。

LangChain 表示，LangSmith Custom Apps 可以用提示詞，根據代理數據建立介面，包括標註執行、比較實驗及檢視追蹤的視圖。

在 Salesforce Lightning 中，Slackbot 可在 Salesforce 記錄旁使用，無需切換分頁即可更新交易或起草個案解決方案。

ComfyUI 表示，Recraft V4.1 Flash 可於 1.3 秒生成一張圖像，並稱其為市面上最快的圖像模型。選定結果其後可精修至 2048×2048 Pro 質素。

Fireworks 表示，其為 LangChain 的 LangSmith Fine-Tuning 與 smithtune 的發佈訓練合作夥伴，並描述一條以單一 CLI 從 LangSmith traces 進入 Fireworks 上受管 SFT、再進行評估與部署的路徑，無需另建訓練基礎設施。

--tile 更新為 v8.1 與 v8.2 加入無縫圖案，新版 inpainting 只會改動用戶所選像素。即時模型是 Midjourney alpha 網站上的早期預覽，並非正式全面發布。

Managed Deep Agents 0.8 新增用戶記憶，並可控制記憶的儲存位置。Nathan Drezner 表示，在私人情境中建立的記憶絕不會分享；Context Hub 則讓開發者檢視一般代理記憶，同時保持用戶記憶私密。

該模型完全在他的 Mac 上透過 Ollama 運行；據他所述，端到端分類任務約需 50 毫秒。權重和基準測試尚未公開，Hassan 表示兩者很快就會發布。

SmolDataEnvs 是一套開源任務集，收錄逾 5,000 項可驗證的強化學習環境任務，用於在程式與數據科學領域對小型模型進行爬山式優化。今次發布包括環境、評估與訓練內容。

Gemini 3.8 Flash 在 Cline 可免費使用。Cline 表示，該模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 41，運行速度為每秒 291 個 token，上下文視窗為 100 萬個 token。

DeepLearning.AI 報道，Meta AI 使用專用記憶代理記錄工具與過往錯誤，並插入簡短提示，使 Claude Sonnet 4.5 的基準測試成績由 37.6% 升至 45.9%。

David Singleton 表示，每位 Muse 用戶現已獲贈一部免費雲端電腦，即 Muse Secure VM：這是與用戶的 Muse 代理共享的獨立 Ubuntu 環境，敏感操作及已儲存的密鑰則置於其外。

Perplexity 的 Portable Computer 在其 Windows 應用程式內運行，並向所有 Consumer 與 Enterprise 的 Pro 及 Max 訂閱用戶開放。

Perplexity 表示，Portable Computer 可跨已連接的應用程式運作，包括 Slack、Gmail 和 Google Drive，亦可處理裝置上的檔案。完全在本機執行的任務會把檔案、資料和答案留在裝置上，而且不會使用 Computer 額度。

Perplexity 的 Portable Computer for Windows 現可在 AMD Ryzen AI Max 系列處理器上運行，其本地 AI 代理可使用已連接的應用程式和本機檔案，並能完全在裝置上執行排程工作。

標記為 defer_loading 的函數會在模型需要時才被搜尋，而不是每一輪都傳送全部定義。OpenRouter 表示 tool search 不另收費。

OpenRouter 的 Server Tools Marketplace 亦包括 Advisor、Subagent、Web fetch、Image generation、Apply patch 及 Datetime。大部分於請求期間在伺服器端運行，不使用客戶端工具迴圈。

OpenRouter 推出 Server Tools Marketplace，提供為智能體建立依據的工具，包括網絡搜尋 API、Shell 和工具搜尋。

Managed Deep Agents 0.8 新增用戶自有憑證與記憶、供內部工具使用的 HTTP 通道、原生 slackhq 檔案傳輸，以及透過 p0 的內建網頁搜尋。

elvis 表示，世界模型 Agora-2 現可讓最多 20 名人類與智能體同時置身同一個模擬世界。elvis 形容，它可用來一同訓練機械人、自動駕駛汽車與網絡防禦智能體，並在投入現實應用前研究智能體串謀。