如 Amazon Bedrock Agents 能在不管理基础设施的前提下，基于任意基础模型创建生产级代理，这些代理可安全地链式调用任务与服务，将“代理范式”引入 AWS 生态中，大大缩短从实验到生产的路径。尽管存在安全挑战，但它已成为主流，如用于运行测试的 Playwright MCP 服务器、或让代理读取 Figma 原型的应用，都是当前热门场景。语言模型如今具备多模态能力，可同时处理文本、图

OpenAI 表示，当前发布的是早期版本，学习模式的实现主要依赖系统指令，而非模型层面的训练。OpenAI 推出了 ChatGPT 的学习模式（Study Mode），这是一项旨在通过循序渐进的方式引导用户解决问题的功能，而不是直接给出答案。该功能是在教师、科学家和教学专家的参与下开发的，基于学习科学的核心原则，包括控制认知负担、鼓励参与以及促进自我反思。目前，学习模式已向登录用户开放，适用于 F

本文介绍了Quest团队开发的自主编程AI系统Quest 1.0，该系统通过26小时复杂任务验证了自主编程能力。文章指出，真正的自主编程需要AI产出完整可交付产物，而非需要人工调试的代码片段。Quest通过三大核心设计实现这一目标：1)智能上下文管理，让模型自主压缩和动态提醒；2)精简工具集，优先使用Bash处理系统级操作；3)Spec驱动的开发闭环，包括需求澄清、编码实现和自动验证。此外，系统支

ChatGPT 可以在多轮对话中记住有用信息，让回答更贴合你的兴趣和需求。，即可体验 ChatGPT 的语音助手，快速获取关于 ChatGPT 及 OpenAI 产品的帮助。对于在欧盟、英国、瑞士、挪威、冰岛或列支敦士登的免费用户，会看到提示让你启用记忆功能，或可在。万事万物都经不起审视，因为世上没有同样的成长环境，也没有同样的认知水平，更。不要急着评判文章列出的观点，只需代入其中，适度审视一番自

OpenAI发布GPT-5.1升级版，包含GPT-5.1 Instant和GPT-5.1 Thinking两个版本。新版本在对话体验、指令遵循和自适应推理方面有显著提升：Instant版本更温暖智能，能根据用户需求调整语气风格；新增"先思考再回答"功能，在处理复杂问题时表现更优。测试显示，新版在数学和编程评测中表现优异，能提供更精准实用的回答。OpenAI将持续优化AI的智能性

Strands 的设计既适用于简单应用，也能扩展到复杂的智能体场景，支持从本地开发到生产部署，为开发者提供从原型到生产级别智能体的一站式路径。tools 包提供了扩展智能体功能的示例实现，而 builder 包内置了一个智能体，可协助开发者创建自己的 Strands 智能体和工具。该框架还支持高级功能，如“多智能体协作和自主智能体”，可实现“智能体团队协作，以及智能体随时间自我优化”的能力。实际运

亚马逊在Amazon Bedrock AgentCore Runtime中引入A2A协议支持，实现不同框架智能体间的互操作。该协议采用松耦合设计，支持动态发现与编排，通过Agent Card和Task Object实现标准化通信。同时，文章也指出其状态化设计可能带来安全风险，并提供了相关开发资源。这一创新推动了多智能体生态系统的标准化发展，为构建复杂分布式AI系统奠定了基础。

在此版本中，我们继续推进增强模型在敏感对话中的回应能力⁠这项工作，让它在面对自杀、自残、心理困扰或对模型产生情绪依赖等相关提示时，能够做出更恰当、更稳妥的回应。与以往模型相比，GPT‑5.2 Thinking 对图像中各元素的空间位置有更强的理解能力，这在需要依赖相对布局来解决问题的任务中尤为重要。在测试中，我给它抛出了一个其他顶尖模型都无法解决的 bug。在多项智能体评测中，我们发现，尽管 GP

智能助手（Agent Assistant），利用LLM的推理能力，自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，在无人类干预的情况下完成任务。

其次，它会增加 AI 流水线的复杂性，降低团队的开发效率，一旦出现问题，排查和修复也更困难。前两者专注于“自我反思”，而 RAG-fusion 则是将多个检索到的资源（如文档、维基条目等）融合成一个批次，通过互惠排名融合（RRF）算法处理，扩展模型能够检索到的信息范围和细节。GraphRAG 并不是简单地检索数据块，而是将数据抽取后构建成知识图谱，使得 LLM 能够像阅读地图一样理解和检索数据，提