工具调用[14]
谷歌推出AP2协议 为AI助手与商家安全合规交易奠定技术基础
谷歌推出AP2协议，赋能AI助手实现安全自动支付，重塑商业交互。其核心为“授权书”机制，明确用户、AI身份及商品类型、价格上限等约束，基于W3C可验证凭证防篡改。联合万事达、银联国际、阿里等60+企业，覆盖支付、电商等领域，推动AI从信息处理迈向价值交换，开启智能支付新时代。
MCP社区激辩工具信任标注：SEP-1487提案提议新增trustedHint明确安全边界
Model Context Protocol（MCP）协议在AI工具生态扩张中面临工具安全与数据信任挑战。SEP-1487提案引发热议，核心为新增trustedHint注解明确工具信任状态，默认“不信任”以解决当前协议信任定义模糊问题。这场争辩不仅关乎技术细节，更推动AI工具生态对安全边界的深层探索。
Rowboat发布AI辅助IDE 推动多智能体系统开发进入新时代
多智能体系统成AI开发新趋势，破解单智能体上下文污染、知识盲区等痛点。Rowboat IDE作为一站式开发工具，以“AI工作流操作系统”定位，通过Skipper自动拆解任务、集成数百种外部工具、RAG增强信息准确性，降低开发门槛。支持会议助手、客户支持等场景，无需编写“胶水代码”，让多智能体协作开发更高效。
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace文本模型趋势榜
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking登顶HuggingFace全球文本模型趋势榜，总榜位列第三，中国AI技术再获国际认可。该模型采用MoE架构与稀疏激活设计，210亿总参数仅激活30亿，实现轻量高性能。支持128K长上下文（约25万字）及高效工具调用，开源降低应用门槛，推动金融、医疗等复杂场景落地。
Anthropic Claude AI重大升级：可直接生成Excel/PPT/PDF办公文件
Claude AI迎来重大升级，新增服务器端隔离沙箱环境，支持直接生成和编辑Excel表格、PowerPoint演示文稿、PDF文档等20+格式办公文件，从智能顾问升级为主动协作者，大幅缩短需求到交付流程。通过独立Linux容器、完整工具链及原生文件引擎，实现“对话即生产力”——用户仅需自然语言描述需求，即可自动完成数据清洗、图表生成、格式排版，3分钟内交付可下载的成品文件，避免多工具切换。实测电商数据可视化、财务模型搭建等场景，可快速生成带动态公式的Excel或含趋势图表的PPT。相比ChatGPT等工具，其优势在于原生格式兼容、独立沙箱数据自动销毁保障安全，且直接输出成品文件。目前Max/Team/Enterprise版本已开放预览，Pro版即将上线，助力企业用户提升办公效率，实现人机协同新体验。
MIT团队DSPy框架：以模块化编程重塑LLM应用开发流程
DSPy框架是MIT主导的开源LLM应用开发工具，以“签名式编程”为核心，通过结构化代码替代传统提示词工程，显著提升复杂AI任务开发效率。其“签名-模块-优化器”三位一体架构，支持任务接口标准化（签名定义输入输出）、LLM调用逻辑封装（内置ChainOfThought、ReAct等模块）及自动化性能优化（如BootstrapFewShot、GEPA等工具），解决了提示词碎片化、系统难维护等痛点。GEPA框架结合遗传算法与帕累托优化，实现多目标（准确率、延迟等）平衡，适用于客服智能体等复杂场景。实战案例Support-Sam客服智能体基于DSPy构建，以不足200行代码实现工单分类、知识库检索等全流程自动化。目前，Shopify、DeepLearning.AI等机构已将其用于生产环境，推动LLM应用开发从“作坊式调优”迈向工程化、模块化新阶段。
Interfaze LLM Alpha：模块化多模态架构成开发者工具链新选择
2025年9月推出的Interfaze LLM Alpha，是专为开发者打造的多模态AI工具链。其核心创新在于Router-Modules架构，通过“小模型专精+大模型统筹”模式，高效解决结构化数据提取、网页信息抓取、代码安全执行及OCR解析等开发痛点，冷启动延迟降低75%，内存占用节省70%。工具兼容OpenAI API协议，开发者可无缝迁移现有应用，无需重构代码。实测显示，其LinkedIn公司描述抓取准确率达92%，结构化数据提取F1值95.3，成本较GPT-4.1低57%，适合高频爬虫与批量处理场景。作为模块化架构代表，Interfaze推动AI模型从“参数竞赛”转向“架构优化”，为开发者提供高效、低成本的多模态开发解决方案。
上海AI Lab发布自主科学发现综述，提出Agentic Science框架并上线Intern-Discovery平台
上海人工智能实验室（上海AI Lab）联合顶尖机构发布综述《A Survey on Autonomous Scientific Discovery》，首次提出“Agentic Science”（科研智能体）理论框架，揭示AI从“被动工具”到“主动科研驱动者”的进化路径，标志科学研究迈入AI自主发现新纪元。综述将AI科研角色划分为四阶段：Level 1计算工具（如AlphaFold）、Level 2自动化助理、Level 3自主合伙人（如斯坦福Coscientist系统7分钟合成药物）、Level 4生成式架构师（如伯克利A-Lab 8个月发现41种新材料）。
AI科研智能体依托规划推理、工具使用等五大核心能力，通过动态闭环科研流程，已在生命科学（酶催化效率提升10倍）、材料科学（缩短超导材料发现周期）等多领域突破。上海AI Lab同步上线的Intern-Discovery平台，兼容38种实验室设备接口，支持AI直接操控硬件，降低自主科研门槛，推动跨学科协作。该综述为AI驱动的自主科学发现提供理论蓝图，开启科研范式革新新阶段。
Slashy AI：自然语言跨应用自动化，解放办公30%耗时
Slashy AI：跨应用智能执行者，破解职场多应用切换效率困境。据调研，职场人日均切换8-10个应用，30%工作时间耗于重复数据搬运。Slashy AI通过连接Gmail、Notion、LinkedIn等15+主流办公应用，以“自然语言驱动的自动化”实现跨平台任务主动执行，从被动回答转向主动行动。其自研工具链直连应用底层API，单一智能体架构提升任务准确性，错误率较多智能体降低40%，响应速度提升30%。对比Zapier需手动配置、ChatGPT仅输出信息，Slashy可动态拆解任务（如“整理会议attendees背景生成Notion文档”），自动调用工具完成闭环。典型场景如会议背景生成，5分钟替代1小时人工；LinkedIn批量获客自动筛选发送邮件。用户反馈重复性操作减少60%，每天多2小时深度工作。现公测中，免费版每日100积分，企业版提供定制化方案，助力职场人告别复制粘贴，提升办公效率。
Anthropic Claude Code四个月11.5万用户：揭秘“自用自改”产品增长逻辑
Anthropic的Claude Code成2025智能编程赛道黑马：发布四月用户破11.5万，73%为付费企业用户，从Cursor夺取38%市场份额，周活增长12%。其秘诀在于“自用自改”哲学：团队60%工作时长用产品，24小时反馈bug、36小时修复，红队测试组通过极端场景训练，使复杂边界案例正确率提升27%。面对“智能退化”争议，48小时推出Expert Mode，专业用户留存回升至92%。产品以“极简入口+深度扩展”设计，从CLAUDE.md上下文注入演进到Hooks系统与子智能体，支撑任务分解与多步骤执行。它正推动编程范式变革，从代码生成转向目标导向、交互式协作，重新定义开发者与AI协同模式。