MobileUseAgent通过Skill赋能智能体移动端操作能力，打通AI落地最后一公里。可在云手机自主完成界面操作、处理复杂场景，适配各类高频移动任务。支持标准化接入工作流，形成完整执行闭环、留存审计记录，实现智能体从认知到落地执行的关键突破。

中国人民大学与字节跳动合作发布Scale-SWE数据集，该数据集包含100k真实软件工程任务数据，是目前规模最大的开源高质量SWE数据集。研究团队利用火山引擎Sandbox基础设施实现高并发调度，通过多Agent系统（环境构建、测试生成、问题描述三个模块）高效完成数据采集与验证。基于该数据集训练的Qwen3-30A3B-Instruct模型在SWE-bench评测中取得64%准确率，超越同类模型。

火山引擎veStack混合云平台完成DeepSeek-V4大模型适配，支持本地化私有部署。提供全栈版与轻量智算版方案，优化推理性能与智能路由，集成ArkClaw助手与AgentKit平台。三步实现部署：获取模型、上传至仓库、一键启动服务，确保数据安全合规。

本次更新，我们在多个公开评测基准上，对 Doubao-1.5-pro 的性能进行评估。相比上一版本，Doubao-1.5-vision-pro 在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上进行了全面的技术升级，进一步增强了模型在视觉推理、文字文档识别、细粒度信息理解、指令遵循方面的能力，并让模型的回复模式变得更加精简、友好。豆包大模型 1.5 全产品，包括 doubao-1.5-pro，d

a. 在 OpenClaw 的 Web UI 中，选择 Settings -> Config -> Authentication，在底部选择 Raw 方式查看配置信息。这个网站，上面写 AI Agent 的，他们都在沟通什么？A16z 合伙人 Bryan Kim 分享他的一个观点，moltbook 是如何打破了冷启动的问题，而且非常像 TikTok。b. 选择“批量导入/导出权限”，复制下侧代码块

《从“猜”到“看”：Agent可观测性新范式》针对AI Agent系统黑盒化问题，提出了一套全链路可观测解决方案。传统监控手段在Agent复杂推理链路中失效，ArkClaw团队创新性地构建了分层SLI指标体系（控制/执行/AI面），通过深度采集运行时数据、标准化处理和多维关联分析，实现了从宏观指标到微观Trace的根因定位。

火山方舟 Coding Plan 新增 Embedding 模型，解决大模型长对话失忆、信息检索不准问题。支持语义检索与多模态向量化，降低 Token 成本，兼容 OpenAI 接口，可快速集成 OpenClaw、OpenViking 等工具，提升 AI 编码助手长期记忆与检索能力。

火山引擎MilvusServerless提供开箱即用的向量数据库云服务，专为生成式AI和多智能体系统设计。其核心优势包括：1）无服务器管理，免除运维负担；2）秒级实例创建，加速开发验证；3）弹性伸缩和按需计费，资源自动匹配业务流量，闲置时成本归零。该服务支持快速集成到Agent系统，实现高效向量检索，适用于RAG、智能客服等场景，显著降低AI应用的开发门槛和运营成本，让开发者专注于业务创新而非基础

广告素材处理面临多源采集、批量识别、合规判断等复杂挑战，传统流程效率低下且存在风险。火山引擎AgentKit通过模块化AI能力实现全链路自动化，显著提升素材巡检效率。倍孜网络基于该平台开发的素材巡检Agent将处理时间缩短至分钟级，并计划扩展至广告投放优化等更多场景。这一实践为行业提供了AI Agent应用的示范案例，推动广告运营向智能化方向发展。

OpenClaw 星数达 24.8 万超越 React，近两周新增 14 种神仙玩法，涵盖云端部署、办公适配、记忆增强等，同时需警惕安全风险，生态已成为 AI Agent 时代基础设施。