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AI 產品與應用的功能上新、改版與商業化——誰家的產品變強了、變貴了、能用了。
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Parcha Labs 開源 AgentRun，一個在 Claude Code、Codex、OpenCode 和 pi 之上疊加自我改進、持久執行與控制台的 Agent 平台，採用 Apache-2.0 許可。
推薦理由：AgentRun 把自我改進、持久執行和控制台疊加在 Claude Code、Codex 等現有 harness 之上，並給出程式碼審查成本從每月 6451 美元降到每次 18 美分的具體案例。
AWS 宣布更新 Amazon Bedrock AgentCore 執行環境，這是其用於代理程式的受管運算層，工作階段現在啟動速度最高提升 15 倍，可擴展至 4 倍運算資源（最高 8 個 vCPU 與 32 GB，容器映像最高 10 GB），執行效率最高提升 68%，同時每個工作階段仍維持在各自硬體隔離的 Firecracker MicroVM 中。無論映像大小或並行數量，工作階段皆在 2 秒內啟動，閒置代理程式會縮減至零，代理程式可掛載檔案系統並將工作儲存至 Amazon S3 儲存貯體等位置，支援 FUSE，讓資料留在信任邊界內。此執行環境即日起在北美、南美、歐洲與亞太地區的 AWS 區域提供。
推薦理由：AgentCore 執行環境的新版本同時調整了工作階段啟動、算力上限與記憶體計費，為需要長時間執行的智慧代理提供了隔離與成本之間的新取捨。
Google 搜尋已將全球所有使用者遷移至 Gemini 4 Hydrogen，該公司稱這是迄今對搜尋最大的一次模型升級。此模型強化了對多段式與錯字頻繁問題的意圖理解，加入更深入的指令遵循與工具呼叫能力，並增強查詢展開（query fan-out）以呈現使用者原本可能找不到的連結。在所有支援的 AI 模式語言中，回應也變得更視覺化，包含更多圖片、比較表格與自訂工具。
推薦理由：這是 Google 搜尋迄今最大的模型升級，Gemini 4 Hydrogen 現已為全球所有使用者處理多段式問題、工具呼叫與查詢展開。
AWS 已開源 UAEF（Universal Agent Evaluation Framework），這是一個與框架無關的系統，透過適配器將來自 LangGraph、LangChain、Strands Agents、Amazon Bedrock AgentCore 和 Langfuse 的代理軌跡正規化為統一的 AgentTrace，再以 7 個維度下的 36 項內建指標進行評分。結果按實驗分別儲存在 Amazon DynamoDB 和 Amazon S3 中，讓團隊可以將代理版本與基準進行比較，以預設 5% 的閾值標記回歸，並生成統計報告及 LLM 撰寫的洞察。文章指出，電信、醫療保健和金融服務領域 12 個組織的客戶在發布前使用了 UAEF，Apache 2.0 程式碼、Python 函式庫、CDK 部署及各框架的 notebook 均位於 awslabs/uaef GitHub 儲存庫中。
推薦理由：AWS 團隊開源 UAEF，用適配器把不同框架的 Agent 軌跡統一成一種格式，再以 36 項指標跨 7 個維度打分，為跨框架比較 Agent 版本提供了一套可復用的評測層。
Replit Agent 現在有兩項新任務：透過 Link 和 Visa 購買業務用品，以及在搜尋、YouTube、多媒體廣告和探索上建立 Google Ads 廣告活動。在購買流程中，瀏覽器子代理會導覽商家網站並準備結帳，然後等待擁有者核准最終總金額；付款期間會停用 shell 存取，且核准檢查會在程式碼中強制執行。Agentic Commerce 先在美國開放給 Core 和 Pro 使用者，僅限一次性購買；Agentic Ads 則全球開放給 Pro 使用者。
推薦理由：Replit Agent 現在能處理購買和 Google Ads 廣告活動，並透過程式碼強制執行的核准關卡，展示如何設計代理的消費上限。
vLLM 在 day 0 支援 Thinking Machines 的 Inkling 2 Small，這是一個多模態文字與視覺 MoE，總參數 594B、活躍參數 17B，上下文最多可達 1M 個 token。此整合加入了搭配 PDL 的核心融合、用於 prefill 的序列平行，在 TP4 下將 8K token 的 prefill 步驟縮短 22%，TP8 下縮短 26%，以及一個 Gluon 相對注意力解碼核心，將 100K 上下文下 batch-1 的解碼步驟從 15.1 ms 降至 4.8 ms。vLLM 回報在 GB200 上 TP4 時可達每使用者最高 630 TPS，接受長度 3.5，並且也透過 SkyRL 支援 LoRA 與 RL。
推薦理由：vLLM 在發布當天即支援 Inkling 2 Small，並給出核心融合、序列平行和 Gluon 解碼核心的具體優化數據，可供部署大型 MoE 模型的團隊參考。
vLLM-Omni 將 MiniMax H3-Image 帶到 NVIDIA Vera Rubin，並測得在四張 GPU 上進行原生 4096×4096 文字轉圖像的中位延遲為 0.87 秒，另在獨立吞吐配置下達到每小時 6,115 張影像。H3-Image 是一個開放權重的文字轉圖像與編輯模型，結合 Qwen3-VL 編碼器、33.1B 稠密 DiT 與影像 VAE，以六個取樣步驟處理這兩項任務，並支援最多 16 張參考影像。團隊報告了 MXFP8 DiT GEMM、Ulysses SP4、AdaLN 快取，以及一項將解碼時間從 2.635 秒縮短至 0.213 秒的 VAE 解碼變更，並列出 AMD、Intel、華為昇騰與摩爾線程硬體的配置方案。
推薦理由：vLLM-Omni 的基準測試顯示 MiniMax H3-Image 在 Vera Rubin 上以不到一秒的 4K 延遲運行，並附有各硬體配置與服務經濟性的成本模型。
Google 推出 Gemini Decisions API，由全新的 Gemini Decision 1 模型（gemini-decision-1）驅動，並可透過 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用。單次多模態輸入最高可達 256K token，能在一次前向傳遞中對最多 1,000 道是非題、選擇題與評分規準評分題進行檢查，回傳機率與信心分數，端到端延遲為 150-250 毫秒，每 1M 輸入 token 收費 $0.10，且不收取輸出 token 費用。Google 表示，該模型在其基準測試套件中領先，校準誤差最低，且搭配 Interactions API 時比 Gemini 3.5 Flash-Lite 便宜近 5 倍；內部用途包括 Gemini Notebook 中的模型路由、Stitch 中的線框圖生成，以及 Search 中針對 MCP 工具的對抗性內容檢查。
推薦理由：Google 的新端點能在一次傳遞中以 150-250 毫秒對最多 1,000 道多模態是非題、選擇題與評分規準題進行評分，為代理路由與政策檢查提供了比生成式呼叫更便宜的替代方案。
Anthropic 發布 Claude Meetings 測試版，讓 Claude 以可見參與者身分加入 Google Meet 通話，能在聊天中回答問題、即時建立文件和白板，並撰寫筆記與待辦事項。每場會議在 claude.ai 上都有專屬頁面，包含逐字稿、筆記和產出物；預設情況下，除非管理員允許，Claude 不會加入有外部賓客的通話。此測試版在 Team 與 Enterprise 方案推出，部分組織無法使用，包括 ZDR、HIPAA-ready 和 CMEK 設定；測試期間筆記、逐字稿和通話中回答皆免費。
推薦理由：Anthropic 的測試版發布展示了會議代理如何在通話進行中起草文件、取得已連接工具的資料並撰寫筆記，同時預設排除外部賓客的規則。
Claude Opus 5.5 現已成為 Claude 在 Pro、Max、Ultra 與 Team 方案中的預設模型，Anthropic 建議將其作為日常主力，用於研究、分析以及完成文件、簡報與試算表。Anthropic 表示，Opus 5.5 在中等強度下的表現，在其程式設計與知識工作評估中達到或超越 Opus 5 在高強度下的水準；在一項內部併購分析測試中，它以 Opus 5 執行同一任務一半的成本，於 63 分鐘內完成。該文章也列出新模型的提示詞調整方式，包括移除「think hard」指令、從中等強度開始，以及附上圖表而非重新輸入其數值。
推薦理由：Anthropic 自家的指南說明了為何 Opus 5.5 現在是日常知識工作的預設模型，以及應為它捨棄哪些提示習慣。
Anthropic 以 Beta 版形式推出 Claude Whiteboards 與 Claude Sheets，並將 Claude Dashboards 正式更名為 Claude Data 全面開放。Whiteboards 可將口述計畫轉為含時間軸、負責人與日期的看板，供團隊即時編輯；Sheets 則能建立含分頁、公式、格式設定與下拉選單的試算表，並列出每項編輯。Claude Data 讓資料團隊認證查詢，並依據指標生成資料故事或旁白影片，即時分享功能可顯示最新數字。
推薦理由：Claude 新增協作白板、試算表與共享資料儀表板，將其工作空間從聊天延伸至團隊文件。
Claude 現在支援互動式連接器，可在 Claude 內開啟工具的完整版本，讓使用者能在對話的同時於 Adobe、Atlassian 和 Box 中工作，並自行進行變更或請 Claude 代為變更。在示範中，Claude 在 Confluence 的發布計畫中加入摘要、在 Adobe 中對照片套用抖色效果，並在 Box 中依設計標準檢查平面圖，再將修訂版本另存為新檔案。此功能正於網頁版與桌面版逐步推出。
推薦理由：互動式連接器讓 Claude 能在 Adobe、Atlassian 和 Box 應用程式內操作，展示代理工作流程如何從對話延伸到完整的第三方工具。
Google 發布 A2UI 1.0，這是其開放協議的首個穩定版本，讓 AI 代理能以互動式畫面回應，並由各應用程式自身的原生元件渲染。1.0 版新增雙向函式呼叫、無障礙支援與擴充元資料，並提供 React、Angular、Lit、Flutter、SwiftUI 與 Jetpack Compose 的開源渲染器（Compose 渲染器為 0.9.1 版，1.0 版即將推出），以及 Python、TypeScript 與 Dart 的代理 SDK。Atlassian 正將 A2UI 引入 Jira，Alation 在 Claude 中以它渲染其資訊流，而字節跳動於 2026 年 6 月發布了 Lynx 渲染器，目前支援 0.9 版。
推薦理由：Google 穩定的 A2UI 1.0 協議讓代理能回傳原生互動式畫面，而非大段文字，並提供網頁、Android 與 iOS 的渲染器，早期採用者包括 Atlassian 與字節跳動。
Anthropic 正在推出一項更新，讓支援的互動式連接器能在對話旁或全螢幕開啟完整工具，並讓 Claude 對開啟的頁面、資料列或檔案進行變更，使用者核准的方式與連接器動作相同。此次推出涵蓋網頁版與 Claude 桌面應用程式的所有方案，首批工具包括 Asana、Canva、Carta、Dropbox、monday.com、Smartsheet、Vercel 與 Webflow，Figma、Harvey 與 Shopify 也正在建置整合。這些連接器執行於 MCP Apps，而 Claude 現在支援更多該擴充功能，例如應用程式工具與內嵌網站，並以公開預覽形式提供給開發者。
推薦理由：Claude 的連接器現在會在對話旁開啟完整工具，並讓 Claude 直接編輯頁面、資料列與檔案，採用與連接器動作相同的核准流程。
Google 在 Google AI Edge Gallery 中推出裝置端自動語音辨識（ASR）與文字轉語音（TTS），讓應用程式能完全離線執行多語言 ASR 與富表現力的 TTS，並可與 Gemini Nano、Gemma 4 等裝置端 SLM 並行運作。在 Android 上，ML Kit 的新語音模型能以 10 倍即時速度轉錄 100 多種語言，在 FLEURS 上的字錯誤率（WER）為 8.0% 至 9.0%；而少步擴散 TTS 約 100 毫秒即可開始發聲，並以最高 50 倍即時速度生成 24 kHz 音訊。跨平台支援透過 MediaPipe Tasks 與 LiteRT 提供，包含 Parakeet-TDT 0.6B、PocketTTS 100M、Kokoro-82M 與 Phonon 31M 等開放權重套件，並在 XR Language Teacher 展示與語音版 AI Chat 中示範。
推薦理由：Google 為 AI Edge Gallery 加入完全離線的 ASR 與 TTS，ML Kit 回報可 10 倍即時速度轉錄 100 多種語言，擴散 TTS 約 100 毫秒即可開始發聲。
NVIDIA 在 CoRL 推出 GR00T 2，這是一個建構於 Cosmos 之上的開放世界動作模型，以 10 萬小時的人類第一人稱視角資料訓練，同時發表 Isaac Lab 3.0 與新的機器人基準測試。GR00T 2 在沒有任務特定示範的情況下，於 50 項受評任務中至少完成 40 項；在每項任務各給一次示範的條件下，50 項任務平均成功率達 71%，給五次示範則升至 95%。Isaac Lab 3.0 加入 Newton 物理整合以支援可變形物體，並在一個基於視覺的靈巧操作基準測試中，回報其訓練吞吐量最高可達搭載 PhysX 的 Isaac Lab 2.3 的 2.5 倍。
推薦理由：NVIDIA 在 CoRL 的發布顯示，模擬加上世界動作模型如今已鎖定精細組裝作業，GR00T 2 與 Isaac Lab 3.0 的細節值得與先前的機器人技術堆疊相互比較。
Google Cloud 在 MaxText v0.2.4 中發布長上下文訓練支援，這是其開源的 JAX 訓練框架，在 Cloud TPU 上新增四種上下文平行策略：All-gather、A2A（DeepSpeed Ulysses）、P2P（Ring Attention）以及 A2A + P2P 混合（USP）。以 Llama 3.1 8B 進行的基準測試在 TPU 5p 上、序列長度最高達 400 萬個 token 時達到 70% MFU，上下文在 TPU 5p 和 TPU 7 上均擴展至 1400 萬個 token，其中 TPU 7 在低於 600 萬個 token 時維持 50% MFU。此版本已於 PyPI、Docker 映像檔和 GitHub main 上發布，並附有 TPU 7 和 TPU 5p 的範例配方。
推薦理由：MaxText 在 Cloud TPU 上的四種上下文平行策略，加上 Llama 3.1 8B 的基準 MFU 數據，為團隊在選擇如何進行數百萬 token 序列長度的訓練時提供了具體參考。
Google 宣布，其用於大型模型（包括 Gemini）的分散式訓練系統 Pathways 已在 Google Cloud Platform 上正式推出（General Availability）。Pathways 以單一 Python 用戶端宣告整個計算為資料流圖，取代了鎖步式 SPMD 執行；分散式執行階段則將區塊放置於虛擬裝置上、移動並重新分片張量，並在整個叢集間排序工作。Google 表示，此設計可讓故障主機重新對應到健康的晶片上，而不必重新啟動作業；且共用的 Pathways 服務能從單一叢集服務多個用戶端。
推薦理由：Google 說明了 Pathways 的單控制器模型與 SPMD 的差異，以及它如何處理跨群組張量傳輸、排程與主機故障復原。
Meta 在美國率先於行動裝置、網頁與 Mac 版的 Muse 應用中推出即時語音對話與表情虛擬人像。使用者點擊電話圖示即可對話，可打斷回應，並可從數百種語音中選擇，以及使用純語音、虛擬人像或全螢幕模式。語音功能即將登陸 AI Glasses 與 Muse Charm。
推薦理由：Meta 的 Muse 應用現已支援即時語音對話與表情虛擬人像，顯示語音與打斷處理正逐步進入消費級 AI 助理。
OpenClaw 已推出 Multiplayer，這是一項免費且開源的功能，讓多個人可以連接到同一個 OpenClaw Agent 和工作區，提示會即時顯示在各自的筆記型電腦上，請求則透過共享佇列進行協調。在舊金山 GitHub Universe 的演示中，兩位與會者分別在各自的機器上輸入提示，共同編輯同一個 3D 場景，而無需重新陳述上下文。OpenClaw 基金會表示，已有 50 多人在同一個共享環境中協作，並將持續擴展這項功能。
推薦理由：OpenClaw 將多人共享同一 Agent 與上下文做成免費開源功能，為團隊協作中反覆重建上下文的問題提供了一種可遷移的做法。