MiniMax 将 MiniMax Agent 升级并更名为 Mavis，同时推出 Agent Teams，允许多个角色专属 Agent 在桌面端并行运行，处理长时间、复杂任务。该系统采用 Leader、Worker 和 Verifier 角色，配合状态机 Team Engine，让任务在生成、验证和完成之间循环，并将 TokenPlan 与 Agent Plan 合并为一个订阅，覆盖 CLI、API 和 Agent，横跨 M2.7、音乐、视频和语音。MiniMax 表示该 Agent 即将开源，预计与 MiniMax M3 模型一同发布，桌面应用目前已可用。
推荐理由：MiniMax 解释了其 Leader-Worker-Verifier Agent Team 背后的设计权衡，包括交接、共享和聚合成本，为构建多 Agent 运行时提供了具体参考。
Modal 正在向 Team 和 Enterprise 计划的所有用户提供基于角色的访问控制（RBAC），其构建以环境作为可强制执行的安全边界。受限环境默认使工作区成员为只读，只有被明确授权的用户或代理才能部署和管理资源，并且 RBAC 与审计日志相结合，可完整记录谁在何时做了什么。
Vapi 认为，语音 AI 如今能让语音成为 ACCESS 慢病管理中在经济上可行的渠道，并引用 Hiya 的数据称，42% 的消费者偏好通过语音进行医疗沟通，高于上一年的 33%。该文章详述了三个生产工作流，其中包括 Spring Venture Group 的 Medicare 线索资格审核智能体，由四名工程师在一周内构建完成，将转接至成交率提升了 3%，并带来了超过 580 万美元的综合节省与新增收入。
Modal 宣布 Modal Sandboxes 与 Anthropic 的 Claude Managed Agents 实现一流集成，所有工具调用都在自托管的 Modal Sandbox 中运行，而 Anthropic 的托管 agent 循环负责处理会话状态。Modal 提到自定义镜像的快速冷启动、快照与卷持久化、无空闲成本的突发定价、短期连接令牌，以及每位客户最高 100,000 个并发沙箱。该公司还在同一 Modal 加 Managed Agents 基础上发布了两份参考示例：一个 CLI agent 和一个 Slack 机器人。
Vapi 宣布完成由 Peak XV 领投的 5000 万美元 B 轮融资，YC、M12、Kleiner Perkins 及原有投资方参投，总融资额达到 7200 万美元。此前一年，Vapi 的企业收入增长了 10 倍，其语音智能体处理的通话量突破 1,000,000,000 次。Vapi 表示，Amazon Ring 在两周内从评估阶段转为将其 100% 的呼入电话运行在该平台上，且 CSAT 有所上升。
Vapi 团队审查了数千个语音部署案例，总结出五个能预测语音智能体用例能否成功的特征：高通话量、重复且可预测的对话、明确的成功标准，以及另外两项。缺少一个特征可以弥补，但缺少三个就意味着需要探索其他用例。
OpenAI 发布了面向语音智能体的实时提示指南，涵盖 Realtime 2 推理、前言、工具以及精确实体捕获。该指南说明了如何构建提示词，使实时语音智能体在处理推理和工具使用的同时精确捕获实体。
Vapi Blog 采访 Cartesia 的 Iz Shalom，讨论在集成式与开放模块化语音 AI 栈之间如何选择。集成栈适合窄用例和快速概念验证，开放栈适合多用例、多语言支持以及替换组件。文章敦促团队在自身环境中测量 P99 延迟，并在投产前建立严格的评估。
OpenAI 发布了一款 Developers 插件，让 ChatGPT 和 Codex 能够访问 OpenAI API Platform 和 API 设置指导，并针对 Claude Code 和 Cursor 做了适配，捆绑了可移植的开发者技能和公开的 OpenAI Docs MCP 服务器。该插件涵盖 API 密钥设置、使用 Agents SDK 构建应用、将 API 迁移到 Responses API，以及排查常见 API 故障。
Factory 构建了一个开源基准测试，用来自 Sentry、Grafana、Keycloak、Discourse 和 Cal.com 的 50 个真实拉取请求测试 13 个模型，每个模型在高推理强度下对每个 PR 至少审查三次，并由 LLM 评审员根据人工整理的金标准集对发现进行评分。GPT-5.2 以 60.5% 的 F1 领先，每个 PR 成本 1.25 美元，领先于 Claude Opus 4.6 的 59.8% F1 和每个 PR 3.11 美元，而 MiniMax M2.7 以每个 PR 0.15 美元达到 45.6% F1，Kimi K2.5 以 0.41 美元达到 51.9% F1。Factory 表示成本仅解释约 21% 的质量差异，并开源了金标准集、评估脚本以及支持全部 13 个模型的 Droid Action GitHub Action。
Factory 发布了一项自动化 QA 技能，它能像真实用户一样操作应用，填写表单、在终端中输入并调用端点，然后以单条评论的形式在每个拉取请求上发布结构化报告，包含截图、终端快照和 API 追踪。该技能通过 Droid 在每次推送时运行，可配置为可选的 CI 检查，由 PR 标签、评论命令或手动触发，也可在任何 Droid 会话中通过 /qa 在本地使用。设置使用 /install-qa，该功能现已在所有 Factory 计划中可用。
OpenAI 发布了一份 API 部署清单，指导开发者将工作负载迁移到 Responses API 和 GPT-6 模型系列，包括 gpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6 Sol 和 gpt-6 Luna。该指南涵盖从 low 到 max 的 reasoning.effort 级别、text.verbosity、带延迟工具加载的 tool_search、Programmatic Tool Calling、Multi-agent、compaction、prompt caching 和 WebSocket 模式，OpenAI 表示对于包含 20 次或更多工具调用的工作流，WebSocket 模式已显示出端到端执行速度提升最高约 40%。清单还详述了可靠性与安全步骤，例如处理 429 和 503 错误、为长任务设置 background=True、safety_identifier 以及 misalignment 监控。
推荐理由：OpenAI 的官方部署清单将模型选择、推理力度、工具搜索、compaction 和 WebSocket 模式整合为一份针对 GPT-6 工作负载的迁移指南。
OpenAI 发布了 Codex 应用新更新的概述，旨在跨工具、应用、自动化及其他开发者工作流开展工作。该材料仅为简短摘要，因此未描述具体功能、版本和可用性细节。
推荐理由：OpenAI 概述了 Codex 应用的更新，将编码智能体扩展至工具、应用和自动化，显示其范围正从代码生成向外拓宽。
Vapi 发布了 Vapi Monitoring，这是一款监控产品，允许团队为语音代理创建可定制的监控器，并在达到阈值时收到告警。它为企业版订阅提供效果与合规监控，以及技术与基础设施监控，并展示问题所影响的通话数量及建议的修复方案。
Modal 发布了一篇教程，介绍如何在 OpenAI 今日推出的 OpenAI Agents SDK 之上构建自定义编码智能体框架，使用 Modal Sandboxes 为智能体提供隔离的 Linux 环境和 GPU。该指南从一个最小的基于 exec 的智能体开始，随后加入用于记忆的会话、用于并行异步工作的编排器加子智能体池、GPU 配额、用于去重环境配置的文件系统快照，以及技能子系统，最终形成一个能在并行 GPU 子智能体上运行 OpenAI Parameter Golf 挑战的框架。Modal 引用了 Ramp 在 Modal 上运行的后台编码智能体集群，称其目前产出该公司超过一半的 PR。
Vapi 产品管理副总裁 Nathalie Criou 在 HumanX 的一场小组讨论中与 Salesforce、Databricks 和 TinyFish 同台表示，AI 是放大而非取代领域专业知识和判断力等基础要素。她表示，Vapi 的平台建立在数百万次真实世界语音交互之上，形成了单次训练运行无法复制的组织记忆。该小组认为，先发优势等浅层护城河正在被侵蚀，而信任、转换成本和独特交互数据的复利速度更快。
Modal 演示了在弹性 GPU 上运行自动研究智能体：借助 Modal Skills，Claude Code 在 OpenAI 的 Parameter Golf 挑战中运行了 113 次实验，共消耗 238 GPU 小时，核心训练运行速度比单台工作站快 5 倍，而使用的资源仅为专用集群的一小部分。智能体通过 API 调用配置 GPU，可从一块 H100 自动扩展到数十块，并自动缩减至零。
Modal 已收购 Butter，创始人 Erik Dunteman 与研究员 Raymond Tana 加入 Modal 的 Sandbox 团队。Butter 团队带来了 agent harness 工程经验，包括 bVisor——一个用 Zig 从零编写的虚拟 Linux 内核，用于轻量、临时的沙箱。Modal 表示，此次招聘推进了其让 Modal Sandboxes 成为一流产品体验的目标。
Modal 现已提供 NVIDIA 的 RTX Pro 6000 Blackwell，配备 96GB 显存和强劲的 fp4/fp8 吞吐能力，只需一行代码即可用于推理和微调工作负载。此次更新还新增了仪表盘命令面板（CMD+K）、改版后的 Sandbox 文件系统 API（测试版，支持最高 5GB 的读取和双向流式传输），以及支持历史日志拉取的 CLI 日志命令。
Runway 正与 Modal 合作，为 Runway Characters 提供实时推理支持。Runway Characters 是一个基于 Runway 的 GWM-1 世界模型构建的实时视频智能体 API，能够仅凭一张图片、无需任何微调即可生成富有表现力的数字角色。Modal 的无服务器平台让 Runway 在不到 30 天内从概念验证推进到生产环境，并在所有区域使用具备 RDMA 网络的单行多节点 GPU 集群。Characters 现已面向开发者和企业开放，网址为 dev.runwayml.com；面向消费者的网址为 runwayml.com。
Vapi 举办了一场网络研讨会，首席产品经理 Nick Robin 在会上演示了 Composer——其产品内助手，无需编写代码即可构建语音智能体，并在 30 分钟的演示中生成了一个可用的呼入客服智能体。Composer 可编写系统提示词、配置电话号码、设置日程安排，并标记自身错误以供审批。它目前处于 alpha 阶段，支持呼入和呼出助手、CRM 与日历集成，以及通过助手 ID 编辑现有智能体。
Modal 为 Sandboxes 新增了目录快照功能，用户可对单个目录创建快照，并将其独立于基础镜像挂载到新的 Sandbox 中。Modal 还与 Z.ai 合作发布了一个免费的公共 GLM-5 端点，有效期至四月底，兼容 OpenCode、Claude Code、OpenClaw 和 Vercel AI SDK。modal billing report CLI 和 modal.billing.workspace_billing_report API 现已面向 Team 和 Enterprise 工作区正式可用。
Vapi 发布了 Vapi Skills，这是一个遵循 Agent Skills 标准的代码库，同时推出一个 Model Context Protocol 连接器，让编码代理能够实时访问 Vapi 的文档。一条安装命令即可加载分步说明以及精确的 API schema，用于 create-assistant、create-tool、create-call 和 setup-webhook 等工作流，该技能包可在 Claude Code、Cursor、VS Code Copilot 和 Gemini CLI 上运行。
OpenAI 发布了一份 Codex 提示指南，面向通过 API 直接调用经 Codex 调优的 gpt-5.3-codex 模型的开发者，建议交互式编码使用中等推理强度，最难的任务使用高或 xhigh。该指南涵盖将现有 harness 迁移到开源 codex-cli，包括标准 Codex-Max 提示、apply_patch、shell_command 和 update_plan 工具，以及通过 Responses API 中的 /compact 为多小时的会话提供一流的压缩功能。它还介绍了新的 phase 字段，该字段仅在 gpt-5.3-codex 上受支持，用于将助手条目标记为 commentary 或 final_answer，且必须在历史记录中保留以避免性能下降。
推荐理由：OpenAI 的官方指南详细说明了如何为 gpt-5.3-codex 调整提示、工具和压缩，为团队提供了针对自身编码智能体的具体迁移路径。
OpenClaw 智能体现在可以通过 Vapi 兼容 AgentSkills 的技能拨打和接听电话，借助 npx skills CLI 或直接向智能体提出请求，约五分钟即可完成安装。Vapi 的处理流程目标是将语音响应控制在 500 毫秒以内，并支持通话中调用工具，共有八项技能，涵盖助手、通话、电话号码、工具、小队、webhook 和工作流。
Modal 公测推出 Directory Snapshots，允许用户对运行中的 Sandbox 内特定目录做快照，并将其挂载到另一个 Sandbox，且独立于基础镜像和文件系统其余部分。该功能面向需要在沙箱重启之间保留项目状态的编码智能体和 vibe coding 平台；Modal 表示，它可将系统依赖与应用代码分离、预热沙箱池，并更快预加载关键文件。Directory Snapshots 在最后一次使用后保留 30 天，可即时挂载，其内容在 Modal 的懒加载容器文件系统上会优先预加载。
Ramp 构建了 Ramp Inspect，这是一个运行在 Modal Sandboxes 上的内部后台编码代理，如今 Ramp 前端和后端仓库中约有一半已合并的拉取请求由它发起。每个会话都能在几秒内启动包含 Postgres、Redis、Temporal 和 RabbitMQ 的全栈环境，因为一个 Modal 定时任务每 30 分钟克隆仓库并保存文件系统快照。Modal Functions、Dicts 和 Queues 负责处理快照构建、会话锁和提示路由，使 Inspect 能够支持多人会话和数百个并发会话，且彼此互不影响。
Vapi 发布了 Composer，这是一款内置于 Vapi Dashboard 的 AI 助手，可根据描述构建语音代理，撰写提示词、配置设置、开通电话号码、构建工具并设置集成。Composer 还可以调取通话日志来解释失败的通话并应用修复，以及生成在 Vapi 基础设施上运行的自定义代码工具，用于 HubSpot 等集成。它现已以 Alpha 版本提供，无需设置或引导流程。
Modal 推出 GLM-5 的免费 OpenAI API 兼容端点，可用至 4 月底，限单个并发请求，同时发布在单节点 8 张 B200 上用 SGLang 部署的可复现代码。
推荐理由：Modal 为 Z.ai 的 GLM-5 提供免费 OpenAI 兼容端点，并给出在 OpenCode、OpenClaw、Claude Code 和 Vercel AI SDK 中接入的具体配置。
OpenAI 在其官方开发者博客文章中介绍了 Codex 应用，这是为其 Codex 编程智能体打造的专属应用。该文章是一篇入门导览，介绍该应用及其核心工作流程，完整视频托管在 YouTube 上。
推荐理由：OpenAI 的官方导览展示了 Codex 应用如何组织核心编程工作流程，对于正在将其与现有编程智能体进行比较的开发者很有用。
Modal 现可通过 AWS 和 Google Cloud 市场购买，企业客户可将现有云支出承诺用于 Modal 使用量。平台还发布了沙箱 UI 更新，提供更清晰的资源和区域详情以及新的执行时间线，客户端 1.3.1 新增对 Python 3.14 的支持，包括在 Modal 容器中实验性支持自由线程 Python（3.14t）。
Factory 推出了 Agent Readiness，它从八个技术支柱和五个成熟度等级评估代码库对自主开发的支持程度，可通过 Droid 中的 /readiness-report、组织仪表盘或 API 运行。每项标准均为二值判定，只有当某一等级 80% 的标准以及所有先前等级全部通过时，该等级才会解锁；将每次评估建立在仓库此前的报告之上，使 9 个基准仓库在六周内的评分方差从平均 7% 降至 0.6%。报告可触发一个智能体，由其发起拉取请求来修复未通过的标准，例如缺少 AGENTS.md、linter 配置或 pre-commit 钩子。
Replit 现已入驻 ChatGPT，用户可在任意消息中 @replit，让 Replit Agent 直接在对话中创建、更新和部署 Replit 应用。构建进度和交互式预览会显示在聊天中，添加深色模式或支付表单等每个请求都会即时更新应用，应用存储在用户的 Replit 账户中以便后续发布。该集成需要 ChatGPT 账户（Free、Plus、Pro 或 Teams）和 Replit 账户，在 ChatGPT App Store 可用的地区均可使用，并消耗 Replit Agent 额度。
推荐理由：Replit 的 ChatGPT 集成让用户在聊天中描述应用，由 Replit Agent 完成构建、预览和部署，无需离开对话。
Modal 认为，那些帮助人类的开发者体验原则——紧密的反馈循环、通过 CLI/SDK/API 的程序化访问、可操作的错误信息，以及与代码一致的示例——同样能让编码智能体更快。由于智能体通过生成、运行和观察代码来迭代，模糊的错误或仅限 UI 的配置会让它们停滞，因此为智能体设计意味着应用同样的原则，而不是重新发明它们。
Vapi 现已为所有语音 AI 助手支持结构化输出，确保每通电话返回的数据都符合开发者定义的 JSON schema。Schema 在运行时借助 OpenAI、Anthropic、Gemini 等厂商的原生能力强制执行，并可在多个助手之间复用。提取的数据会通过通话完成 webhook 和 REST API 送达。
Replit 推出了 Fast Mode，这是一种更快的方式，用于指示其 Agent 进行小型、精确的更改。它运行在一个高效的 agentic 模型上，比 Build 模式便宜得多，并经过优化以用最少的步骤完成请求，面向快速修复、视觉迭代和小型功能。Fast Mode 从今天起对所有 Replit 用户开放，通过闪电图标激活。
Modal 构建了 Modal Vibe，这是一个基于 Modal Sandboxes 的开源演示型 vibe 编程平台，可在约五分钟内从 0 扩展到 1,000 个 AI 编码应用。一次创建 1,000 个应用（每个应用位于各自的 Sandbox 中）的负载测试耗时约 300 秒，其中 AI API 是限速环节。Modal 表示，Team Plan 可运行 1,000 个并发 Sandbox，足以支持每月超过一百万次会话。
Modal 发布了多项产品更新，包括支持最高 8 块 B200 GPU 的云端 Python 实验环境 Modal Notebooks，以及为 modal.Sandbox.create() 新增的可选 idle_timeout 参数。客户端还为 @app.function() 和 @app.cls() 装饰器新增了 startup_timeout 参数，并提供了用于以命令式方式管理 Modal 资源类型的新 API 模式。Modal Notebooks 此后已被关停，但现有 notebook 仍可下载为 .ipynb 文件。
Modal Notebooks 在上个月有限测试后，现已向所有 Modal 客户全面开放。这个协作式笔记本环境运行在支持 GPU 的 Python 内核上，可在任意容器镜像和最高 256 vCPU、8 块 H100/B200 GPU 的硬件上于 5 秒内达到就绪状态，并具备自动空闲关机、共享 Volumes 和 Secrets 以及实时多光标编辑功能。Modal 表示，在 8 月测试期间，超过 5,000 个账户运行了 200,000 个代码单元，即将推出的功能包括内存快照、一键导出到 Modal Apps 以及定时运行。
AI 代码沙箱是一个隔离环境，在运行时执行 LLM 生成的代码，将错误或注入漏洞的影响范围限制在沙箱内。现代实现运行在虚拟机或容器上，通常使用 gVisor 等安全运行时来拦截系统调用并保护主机。大多数公司选择托管沙箱服务，而不是用 Kubernetes 自建，因为冷启动和扩展到数百万并发会话的处理成本很高。