Agent Substrate 是 Google 开源（非官方支持）的一个专为大规模 AI Agent 部署而设计的。它的核心命题很清晰：AI Agent 绝大多数时间处于空闲等待状态，传统 1:1 "一个 Agent 绑一个 Pod" 的做法极度浪费资源，而 Agent Substrate 通过，让 8 个物理 Pod 跑起 250 个有状态 Agent（演示中达到 30× 超配比），从而将基础

Agent Substrate 是 Google 开源（非官方支持）的一个专为大规模 AI Agent 部署而设计的。它的核心命题很清晰：AI Agent 绝大多数时间处于空闲等待状态，传统 1:1 "一个 Agent 绑一个 Pod" 的做法极度浪费资源，而 Agent Substrate 通过，让 8 个物理 Pod 跑起 250 个有状态 Agent（演示中达到 30× 超配比），从而将基础

2026 年 8 月，OpenAI 发布了一个 Asana 的客户案例：这家工作管理平台公司，用 OpenAI Codex 驱动的 AI 编码智能体，——将老旧的 Enzyme 测试库全面替换为 React Testing Library（RTL）。模型与基础设施总成本约，而此前人工方案的预估费用约（3 名高级工程师 × 5 年）。

2026 年 8 月，OpenAI 发布了一个 Asana 的客户案例：这家工作管理平台公司，用 OpenAI Codex 驱动的 AI 编码智能体，——将老旧的 Enzyme 测试库全面替换为 React Testing Library（RTL）。模型与基础设施总成本约，而此前人工方案的预估费用约（3 名高级工程师 × 5 年）。

2026 年 8 月，OpenAI 发布了一个 Asana 的客户案例：这家工作管理平台公司，用 OpenAI Codex 驱动的 AI 编码智能体，——将老旧的 Enzyme 测试库全面替换为 React Testing Library（RTL）。模型与基础设施总成本约，而此前人工方案的预估费用约（3 名高级工程师 × 5 年）。

AI 安全工具链、MCP/Agent 威胁检测、LLM 越狱评估、企业 DevSecOps来源：GitHub Tencent/AI-Infra-Guard · 腾讯朱雀实验室。

原文发布：2026年8月18日，OpenAI 官方公告笔记整理日期：2026年8月21日。

原文发布：2026年8月18日，OpenAI 官方公告笔记整理日期：2026年8月21日。

它不是要替代编辑判断，而是把编辑判断封装进一个精准的 System Prompt，此后让机器循环执行。

它不是要替代编辑判断，而是把编辑判断封装进一个精准的 System Prompt，此后让机器循环执行。