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DeNovoSWE是一个用于训练代码智能体从零生成完整仓库的数据集，包含4818个真实任务实例。它通过结构化文档和严格验证机制，帮助智能体掌握复杂系统构建能力，而不仅仅是修复代码。这为代码智能体迈向更高阶的软件工程任务提供了关键支持。
当 AI 智能体（Agent）从实验室走向真实应用，我们面对的安全问题也正在发生变化。
一个模型能模拟7种环境。
6 月 11 日凌晨，小米 MiMo 团队公开了一个叫 MiMo Code 的项目，定位是终端编程 Agent，MIT 协议开源。官方宣传重点有三处，14 天 5 人团队投入的“vibe coding”开发叙事、Claude Code 之上的 SWE-Bench Pro 跑分。以及“无限上下文”的记忆架构。
有这么一组数据，是真真儿地戳到了用Agent这件事的爽点。
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
6 月 23 日，腾讯云发布全新边缘 Web 与 AI Agent 托管平台 Tencent Cloud EdgeOne Makers（以下简称Makers），进一步强化面向Agent时代的 AI 全链路布局。
今天 Seed 2.1 Pro 正式发布，我提前用它做了一些测试。
刚刚，在维也纳落幕的机器人顶会ICRA 2026上，最佳论文奖（自动化方向）颁给了一支中国团队。
故事是这样的。 这个端午节在家，终于可以休息了，然后几乎就是疯狂的用Agent来做自己好玩的东西。