Parcha Labs đã mã nguồn mở AgentRun, một nền tảng agent bổ sung lớp tự cải thiện, thực thi bền vững và một console lên trên Claude Code, Codex, OpenCode và pi, theo giấy phép Apache-2.0.
Vì sao đáng chú ý: AgentRun bổ sung lớp tự cải thiện, thực thi bền vững và một console lên trên các harness hiện có như Claude Code và Codex, đồng thời cung cấp một trường hợp cụ thể trong đó chi phí đánh giá mã giảm từ 6.451 đô la mỗi tháng xuống còn 18 xu mỗi lần chạy.
Edge0 đã mã nguồn mở Edge0-145B và Edge0-120B cùng khung suy luận thống nhất và các công cụ triển khai, tuyên bố Edge0-145B là mô hình trên thiết bị 145 tỷ tham số mã nguồn mở đầu tiên. Công ty báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB, prefill 1.100+ token/giây, decode 80+ token/giây và công suất tiêu thụ điển hình khoảng 120W trên một laptop tương thích, với ngữ cảnh 128K–256K. Họ dẫn điểm số nội bộ 64,6 trên DeepSWE 1.1, 86,52 trên Terminal-Bench 2.1, 90,4 trên GPQA-Diamond và 80,6 trên IFBench, và cho biết trọng số có trên Hugging Face với hỗ trợ ngay từ ngày đầu cho macOS, Windows và Linux.
Vì sao đáng chú ý: Edge0 mã nguồn mở một mô hình trên thiết bị 145B báo cáo bộ nhớ đỉnh 29GB và decode 80+ token/giây, mang lại một dữ liệu cụ thể về mức độ mà suy luận cục bộ có thể mở rộng.
Anthropic đang triển khai Claude Meetings dưới dạng bản beta trên gói Team và Enterprise, bắt đầu với Google Meet, các nền tảng hội nghị truyền hình khác sẽ theo sau. Claude tham gia cuộc gọi với tư cách là người tham gia hiển thị, tạo tài liệu, bảng trắng và các sản phẩm khác trong khi nhóm vẫn đang trao đổi, và có thể được đặt câu hỏi bằng lời nói hoặc trong chat. Sau cuộc gọi, ghi chú, các mục hành động, bản ghi và bất kỳ nội dung nào Claude đã tạo sẽ xuất hiện trên trang của cuộc họp trong Claude.
Vì sao đáng chú ý: Claude tham gia cuộc gọi video với tư cách là người tham gia hiển thị, tạo tài liệu và bảng trắng trực tiếp, cho thấy các tác nhân cuộc họp chuyển từ ghi chú sang đồng sản xuất công việc như thế nào.
AWS công bố cập nhật cho runtime Amazon Bedrock AgentCore, lớp tính toán được quản lý dành cho agent, với các phiên nay khởi tạo nhanh hơn tới 15 lần, mở rộng lên tới 4 lần năng lực tính toán (tối đa 8 vCPU và 32 GB, với container image lên tới 10 GB) và chạy hiệu quả hơn tới 68%, trong khi mỗi phiên vẫn nằm trong Firecracker MicroVM cách ly phần cứng riêng. Phiên khởi tạo dưới 2 giây bất kể kích thước image hay mức đồng thời, agent nhàn rỗi tự động co về 0, và agent có thể gắn kết và lưu công việc vào hệ thống tệp như bucket Amazon S3 với hỗ trợ FUSE để dữ liệu nằm trong ranh giới tin cậy. Runtime hiện có sẵn tại các AWS Region ở Bắc Mỹ, Nam Mỹ, Châu Âu và Châu Á - Thái Bình Dương.
Vì sao đáng chú ý: Phiên bản mới của runtime AgentCore điều chỉnh đồng thời việc khởi tạo phiên, giới hạn tính toán và tính phí bộ nhớ, mang lại cho các agent cần chạy lâu dài một sự đánh đổi mới giữa cách ly và chi phí.
Google DeepMind giới thiệu Gemini 4 Hydrogen, một mô hình Gemini 4 được xây dựng cho lập trình hàng ngày nhanh và thực thi tác tử thay vì suy luận tầm xa của Gemini 4 Carbon và Argon. Nó đạt 51 điểm trên Chỉ số Trí tuệ Artificial Analysis ở mức suy nghĩ cao mặc định so với 50 của Argon, đạt 54 ở cài đặt xhigh mới, và có giá cố định 1,50 USD mỗi triệu token đầu vào và 7,50 USD mỗi triệu token đầu ra trên cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Google cũng ra mắt Orchestrator trong Google Antigravity, công cụ chuyển đổi giữa các mô hình như Carbon và Hydrogen trong một phiên và đạt mức thành công nhiệm vụ gần bằng Carbon trên Terminal-Bench 4.0 trong khi sử dụng ít hơn 24% hạn mức và hoàn thành nhanh hơn 19%.
Vì sao đáng chú ý: Gemini 4 Hydrogen của Google nhắm đến lập trình hàng ngày nhanh và công việc tác tử, với giá cố định 1,50/7,50 USD mỗi triệu token trên cửa sổ ngữ cảnh 1M và Orchestrator mới chuyển đổi giữa các mô hình Gemini 4.
AWS đã mã nguồn mở UAEF (Universal Agent Evaluation Framework), một hệ thống độc lập với framework sử dụng các adapter để chuẩn hóa dấu vết tác nhân từ LangGraph, LangChain, Strands Agents, Amazon Bedrock AgentCore và Langfuse thành một AgentTrace chuẩn duy nhất, sau đó chấm điểm chúng bằng 36 chỉ số tích hợp trên 7 khía cạnh. Kết quả được lưu trữ theo từng thử nghiệm trong Amazon DynamoDB và Amazon S3, để các nhóm có thể so sánh các phiên bản tác nhân với một đường cơ sở, đánh dấu các hồi quy với ngưỡng mặc định 5 phần trăm, và tạo báo cáo thống kê cùng các thông tin chi tiết do LLM viết. Bài viết cho biết khách hàng trên 12 tổ chức trong lĩnh vực viễn thông, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ tài chính đã sử dụng UAEF trước khi phát hành, và mã Apache 2.0, thư viện Python, triển khai CDK cùng các notebook theo từng framework nằm trong kho GitHub awslabs/uaef.
Vì sao đáng chú ý: Nhóm AWS đã mã nguồn mở UAEF, sử dụng các adapter để thống nhất quỹ đạo tác nhân từ các framework khác nhau thành một định dạng duy nhất, sau đó chấm điểm chúng trên 7 khía cạnh bằng 36 chỉ số, cung cấp một lớp đánh giá có thể tái sử dụng để so sánh các phiên bản tác nhân across frameworks.
Replit Agent hiện có thêm hai nhiệm vụ mới: mua vật tư kinh doanh qua Link và Visa, và xây dựng chiến dịch Google Ads trên Search, YouTube, Display và Discover. Trong luồng mua hàng, một subagent trình duyệt sẽ điều hướng trang web của người bán và chuẩn bị thanh toán, sau đó chờ chủ sở hữu phê duyệt tổng số tiền cuối cùng; quyền truy cập shell và duyệt web thông thường bị vô hiệu hóa trong quá trình thanh toán và các bước kiểm tra phê duyệt được thực thi trong mã. Agentic Commerce khả dụng cho người dùng Core và Pro bắt đầu từ Hoa Kỳ, chỉ với các giao dịch mua một lần, trong khi Agentic Ads khả dụng cho người dùng Pro trên toàn thế giới.
Vì sao đáng chú ý: Replit Agent giờ đây xử lý việc mua hàng và chiến dịch Google Ads, với các cổng phê duyệt được thực thi bằng mã cho thấy cách thiết kế giới hạn chi tiêu của agent.