一个崭新的战场——AI支付又慢慢浮出水面。Stripe宣布将推出自己的支付L1，Tempo，Paypal宣布投资了Kite.AI，而就在前几天，Google宣布将推出自己的开源支付协议Agent Payments Protocol(AP2, 智能体支付协议），并将于Coinbase之前推出的X402一起合作，将X402整合到Google自己开发的A2A框架中去。
智能体开发平台3.0（ADP3.0）面向全球上线，腾讯优图实验室的关键智能体技术也将持续开源。据说，这次新版本打磨了3个月，完成近600个功能上线，从RAG能力到Workflow，从Multi-Agent协同到应用评测，再到插件生态，看样子是把所有模块都更新了一遍。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
这篇题为《Nav-R1: Reasoning and Navigation in Embodied Scenes》的新论文，提出了一个新的「身体体现式（embodied）基础模型」（foundation model），旨在让机器人或智能体在 3D 环境中能够更好地结合「感知 + 推理 + 行动」。简单说，它不仅「看到 + 听到＋开动马达」，还加入清晰的中间「思考」环节。
以腾讯元器平台上的「公众号智能体」为例，它提供了一种可能的解决方案。它最大的特点，是经过公众号创作者授权后，可自动读取该公众号发布的文章，并实时更新为知识库。对于我们前面提到的困惑，这个功能简直是打瞌睡送来了枕头。
昨天OpenAI正式发布了GPT-5-Codex，一个专门为Codex编码智能体研发的GPT-5版本。在看了全球网友实测效果后，基本结论就是可以告别Claude Code，放下Cursor，直接来拥抱Codex了！为了验证网友们的说法和GPT-5-Codex的真实能力，我们全面的测评了一下。
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
人类的大脑，会在梦里筛选记忆。如今，AI也开始学会在「睡眠」中整理、保存，甚至遗忘。Bilt部署数百万智能体，让科幻小说里的设问——「仿生人会梦见电子羊吗？」——逐步成真。那么，当AI也能选择忘记时，它会变得更像人，还是更陌生？
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层？谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示：是的。在这里，智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
