xAI 发布 Team Bots：可与团队共同学习工作的 Grok 智能体
xAI 推出 Team Bots，让团队共享的 Grok Bots 围绕角色或工作流构建，整合 Context、Plugins、Credentials 和 Memories 四类能力，并可在 Slack 中协作，个人对话仍保持私密。
推荐理由：原文详细拆解了共享 Bot 的上下文、插件、凭证和记忆四要素，并给出内部多部门与客户实例，读者可对照搭建自己的团队工作流。
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MCP 与工具调用
全部主题模型连接外部世界的协议与实践：MCP 生态、function calling、工具链集成的动态。
最新精选
第 1–20 条 · 共 252 条xAI：News（网页）精选AI 评分7272
Claude：Blog（网页）精选AI 评分6666 Anthropic 推出 Claude 插件体系与目录提交门户
Anthropic 推出 Claude 插件（Plugins），作为第三方开发者为 Claude 构建扩展的主要方式，插件可打包 MCP 连接器和 Agent Skills。
推荐理由：官方说明了插件提交入口、审核流程和 MCP 2.0 扩展，第三方开发者可据此了解如何为 Claude 构建扩展。
Google Developers Blog（RSS）精选AI 评分6161 Google Cloud API Gateway 推出 MCP 支持，可将现有 REST API 直接暴露为智能体工具
Google Cloud API Gateway 在 Public Preview 中可充当远程 MCP 服务器，无需单独搭建 MCP 服务器，即可把已有 REST API 暴露为智能体可调用的工具。
推荐理由：原文说明了通过注解 OpenAPI 规格让网关直接充当远程 MCP 服务器的做法，并给出配置示例、安全注意事项和当前限制。
Claude：Blog（网页）精选AI 评分7474 Anthropic 上线 Claude Marketplace：一站式提供插件、智能体与服务伙伴
Anthropic 上线 Claude Marketplace，将插件与连接器、Claude 驱动的智能体和产品、以及服务伙伴集中到一个入口。
推荐理由：官方说明了市场三类内容和承诺额度抵扣的购买方式，读者可以据此评估它对采购流程和工具生态的影响。
Google Developers Blog（RSS）精选AI 评分6363 Google 与 Speakeasy 开源 OpenAPI SDK 生成套件
Google 与 Speakeasy 合作，将 Speakeasy 的 OpenAPI 客户端代码生成套件以 AGPLv3 许可开源，此前原 SDK 生成供应商被收购并突然宣布关停，凸显闭源生成器的平台风险。
推荐理由：原文交代了开源 SDK 生成器的许可、语言覆盖和迁移背景，开发者可据此评估能否替代自有闭源生成管线。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6565 用 MCP 插件让 GPT-6 Pro 分担 Codex 规划任务，节省 Pro 会员周额度
自媒体作者分享一套节省 Codex 额度的工作流：让 Codex 把自己的服务器封装成只读、最小权限、飞书 OAuth 鉴权的 MCP Server，作为插件供 ChatGPT 网页版的 GPT-6 Pro 调用，读取真实生产数据和 GitHub PR 记录做分析与规划。
推荐理由：作者给出一条可复用的工作流，把业务数据封装成只读 MCP 插件，让 GPT-6 Pro 承担规划以节省 Codex 周额度。
Tessl：产品与工程博客精选AI 评分6363 Tessl 工程师在 AI Native DevCon London 提出 Agent 技能应按供应链组件管理
Tessl 作者在 AI Native DevCon London 的演讲中提出，Agent 技能一旦被信任就会影响智能体的读取、修改和工具调用，应视为供应链组件并纳入安全审查。文中给出对约 4000 个公开技能的扫描发现可疑下载、凭据风险和恶意行为等问题，并提出由私有上下文、不可信内容和对外通信构成的风险三要素，以及清单管理、来源审查、行为扫描、权限收窄和出站控制等实践建议。
推荐理由：作者以约 4000 个技能的扫描为背景，把 Agent 技能类比 npm 供应链组件，给出了可信行为的风险模型和管理清单。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分8181 OpenAI 发布 Agents API 公测版
OpenAI 推出 Agents API 公开测试版，将驱动 Codex 的 harness 与基础设施通过单次 API 调用开放给开发者，托管在云端。
推荐理由：原文给出环境选择、子智能体和上下文管理等具体能力与定价方式，读者可据此评估是否迁移现有 Agent 基础设施。
OpenAI：官网动态（RSS · 排除企业/客户案例）精选AI 评分7070 OpenAI 在 API 中推出全双工语音模型 GPT-Live-1
OpenAI 在 API 中发布语音模型 GPT-Live-1，可同时听和说，支持将推理和工具调用委派给 GPT-6 Astra 等后端模型，前端语音层定价为每分钟 $0.05。
推荐理由：原文给出单模型全双工语音架构、基准变化和定价，读者可以据此评估它能否简化现有语音 Agent 的分层方案。
OpenRouter@OpenRouter精选AI 评分6666
推荐理由：OpenRouter 官方介绍新 Shell 工具和 Files API 的能力与开放方式，模型调用方可以据此判断如何接入有状态命令执行。
Tripo@tripoai精选AI 评分6666引用🍣お寿司職人｜AIゲーム・アニメ@SushiNFTart話題の「GPT-6 Astra × Blender」、実際に触ってみました。 これ、かなり衝撃です。 Blender初心者でもできる。ほぼ視点移動（ビュー）の操作だけでここまで作れました。 モデルはTripo製、ステージはBlender上で作ってます。 GPT-5.6 Solでは何度指示してもうまくいかなかった作業が、Astraでは普通に通るようになっててヤバい…！ 今回は ・GPT-6 Astra ・Blender MCP ・Tripo スマートメッシュ P2.0 を組み合わせて、AI中心で制作しています。 ※モーションのみお借りしています Blender側で自分がやるのは、ほぼビュー操作。 基本的には、 「気になる箇所をビューで見せる」 ↓ 「AIに修正を指示」 ↓ 「結果を確認」 ↓ 「また修正」 これの繰り返しです。 もちろん、すべてが一発でうまくいくわけではありません。 意図通りになるまで何度も指示する必要があるので、根気よく詰めていく熱量は必要だと感じました。 それでも、 「Blenderをほぼ触れない人でも、AIと対話しながら3Dモデルを仕上げていける」 ところまで来たのは、かなり大きいと思います。 ざっくり制作手順👇 1. Images 2.5でキャラの全身リファレンスを生成 2. 髪・頭部・体（Tポーズ）に分けて画像を生成 3. 各パーツの右側面・左側面・背面図を生成 4. Tripo スマートメッシュ P2.0で3パーツを3D化 設定：四角形 / 25,000 5. Blender MCPでAstraに3パーツを渡して合体 6. 自然なシルエットになるようサイズ調整 7. メッシュの欠損・隙間・貫通を補修 8. リグ・ウェイト設定 9. まばたき・口パクをシェイプキーで作成 10. 髪や衣装などの揺れものを設定 11. モーションを適用して、足の接地・衣装貫通・揺れを調整 12. テクスチャを修正（どのタイミングでもいい） 使うツールはざっくり、 1〜3 → Images 2.5 4 → Tripo 5〜12 → Astra × Blender × Images 2.5 という感じです。 そして今回、かなり有効だったのが、 「修正したい箇所をスクショ → その画像を元に理想形のリファレンス画像を生成 → Astraで修正」 という方法。 これが形状修正にもテクスチャ修正にもかなり効きました。 長文で細かく説明するより、 リファレンス画像を添付して 「ここをこれに寄せて」 くらいの指示の方が、意図が伝わりやすい場面も多いです。 ただ、テクスチャ修正は普通に沼です。ある程度で妥協した方が良さそう。細かく見ると、まだ粗いです。 3D制作のハードル、AIでかなり下がってきた感があります。 Blender初心者の方こそ、一度試してみてほしいです。
推荐理由：原文给出完整的 12 步 3D 角色制作工作流和截图生成参考图的修正方法，Blender 初学者可以照着复用。
OpenRouter：Announcements（RSS）精选AI 评分7373 OpenRouter 推出 shell 沙箱工具与 Files API，任何模型可在托管 Linux 容器中执行命令
OpenRouter 发布 openrouter:shell 服务端工具和 Files API，OpenRouter 上任何支持工具调用的模型都可在托管 Linux 容器中运行命令，两者现已在 beta 阶段开放。
推荐理由：原文给出定价、容器网络策略和文件生命周期等落地细节，读者可以据此评估在自己的 Agent 工作流中怎么用这套沙箱。
Together AI 研究与产品博客（RSS）精选AI 评分6868 Together AI 深度解析开源模型 AI 编码栈 MIGHT
Together AI 发布深度解析文章，介绍开发者从闭源模型转向开源模型所需的 AI 编码栈，提出由 Model、Inference、Gateways、Harness、Tools 组成的 MIGHT 框架。
推荐理由：原文给出开放权重模型编码栈的分层框架，读者可据此按任务选模型、按价格选供应商并保持工作流稳定。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分7676 GPT-6 Astra操控Blender保姆级教程：三种玩法与踩坑实录
作者数字生命卡兹克发布GPT-6 Astra操控Blender的小白教程，介绍前期安装、官方MCP与Computer Use插件配置，并实测三种玩法。Computer Use花约4小时搭出天坛祈年殿，但耗掉200美刀Pro会员近半额度；MCP更快，可完成摩托车建模与组装动画，但复杂任务会单次运行超时，可拆分步骤或用CLI执行Python脚本解决。
推荐理由：作者实测了Computer Use、官方MCP和CLI三种方式并给出各自的速度、成本与适用边界，方法可直接照做。
Google Developers Blog（RSS）精选AI 评分6464 Google 复盘 AI Agents Challenge：最强参赛作品背后的 4 种工程模式
Google for Startups AI Agents Challenge 评审团队从各赛道头部参赛作品中提炼出 4 种共同工程模式。
推荐理由：从获奖参赛代码中提炼出四个可直接套用的工程模式，涵盖 MCP 双向暴露、事件驱动并发、回退校验和分层路由。
Cohere Labs：官方研究博客精选AI 评分6565 Cohere Labs 发布 ATE 数据集：69.6 万 MCP 工具中仅 2.6% 能完整执行职业任务
Cohere Labs 聚合七个公开目录，构建含 696,291 个工具、123,069 个 MCP 服务器的 Agentic Task Ecosystem 数据集并对外开放。
推荐理由：研究用近 70 万个 MCP 工具构建供给侧数据集，给出自动化落在职业哪个环节的证据，可与曝光度研究互补阅读。
Google AI：DEV 作者专属（RSS）精选AI 评分6969 什么是 harness 工程？Google 用 ADK 2.0 与 Antigravity SDK 演示自动修复编码循环
Google 员工 Shir Meir Lador 介绍 harness 工程，即用确定性组件包裹 LLM，包括编排层、执行沙箱、状态持久化和验证工具，让 Agent 不需逐行人工审查即可安全生成代码。
推荐理由：原文解释了 harness 工程的构成要素，并给出可运行的沙箱与修复循环示例代码，方法可直接迁移到自己的 Agent 工作流。
公众号：腾讯混元精选AI 评分8282 腾讯混元发布 Hy4 preview：770B 总参数、1M 上下文，开源上线
腾讯混元发布新一代旗舰模型 Hy4 preview，总参数 770B、激活参数 49B、上下文长度 1M，现已开源并在腾讯云 TokenHub 和 OpenRouter 上线。
推荐理由：官方盲测中它与 GLM-5.3、Kimi K3 的分差不足 0.1，选型时 1M 上下文和开源部署成本可能比榜单排名更实际。
OpenRouter：Announcements（RSS）精选AI 评分6868 如何在编辑器里实时挑选最佳 AI 模型
OpenRouter 提出一套模型选型框架：先定义任务，从实时用量和第三方基准中筛选候选，再对比各提供商的定价与延迟，最后用自有提示词测试。判断标准是“每完成任务的成本”而非“每 token 成本”。其 MCP 服务器可直接在 Claude Code、Cursor 等编辑器中查询实时排名、价格和基准，并用 openrouter/auto-beta 按请求路由。
推荐理由：比 token 价格更实际的是成本按完成任务的次数计算，把重试与失败率纳入对比，这让团队评估模型经济学时有了可量化指标。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6969 飞书与豆包合并后首款Agent产品“豆包工作”发布
字节正式发布办公Agent产品“豆包工作”，这是7月30日飞书与豆包产品团队整合后的首个重要产品，也是继WorkBuddy、千问办公之后办公Agent领域的第三个巨头玩家。该产品由豆包原“工作任务”独立而成，与飞书原生打通，支持飞书账号登录，完整继承企业AI额度、文档、多维表格、知识库、聊天、邮件及飞书权限系统，并具备电脑操控功能，可将固定流程封装为可反复调用的Skill。
推荐理由：对比需要频繁配置飞书 CLI 的路径，豆包工作直接继承飞书文档、权限与企业 AI 额度，把已有组织数据变成可调用的工作上下文，可能改变飞书企业部署 Agent 的门槛。