Databricks 示例：用 Temporal 与 Lakebase Postgres 构建可长期存活的云智能体
Databricks 出了个示例项目，用 Temporal 加 Lakebase Postgres 让智能体在容器重启后还能接着跑，人工审核隔几天补上也行。
#智能体
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信息流里打上「智能体」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
10月9日
SAP 在 Alibaba Cloud 云栖大会谈 AI 智能体落地企业
SAP 高管在云栖大会上讲企业数据怎么接 AI 智能体，还官宣了和 Alibaba Cloud 的合作，做企业数字化的可以看看思路。
Qdrant 推出 LangGraph 长期记忆存储集成
Qdrant 给 LangGraph 做了个记忆存储集成，让智能体跨会话记住上下文，靠语义检索而不是关键词匹配，做 Agent 的开发者可以试试。
Jerry Liu 提出评测驱动开发：先定义 eval 再爬坡优化
LlamaIndex 的 Jerry Liu 说了个新打法：别手写 agent 流程，先写个 eval 然后对着它爬坡优化就行，挺值得试试。
Harrison Chase 谈 Goodhart 定律：自主智能体的评估困境
Harrison Chase 转发了一条很扎心的观察：eval 驱动开发对窄任务好用，自主智能体就失灵了，看看这个死循环怎么破。
Google Cloud 发布 Gemini Agent，一个通用智能体覆盖企业工作
Google Cloud 把问答、写代码、生成媒体全塞进一个 Gemini Agent，一个框一个 API，企业用户可以试试。
Webflow、TELUS 等 4 支团队分享 AI Agent 生产化经验
Webflow、Bosch 这些公司在 n8n 的活动上讲怎么把 Agent 从 Demo 推到生产，四个真实团队踩坑实录，做落地的值得听。
openJiuwen 开源企业级 AgentOS，支持多智能体集群与多租户隔离
华为系团队 openJiuwen 把企业级 agent 运行时开源了，swarm 调度、沙箱、多租户隔离都内置，想搭智能体平台的可以看看。
阿里云 Apsara 大会展示 Qwen3.8-Max 等模型从对话走向执行
阿里云在 Apsara 大会上讲了 Qwen3.8-Max 和 Qwen-Audio-3.1-Realtime 怎么做任务规划和执行，做 Agent 的可以看看完整视频。
用 Claude Code 和 GitHub 做“营销工程”的 11 个练习方向
一个营销方向的博主总结了 11 个练习，教你用 Claude Code 加 GitHub 搭自己的营销 Agent，适合想上手自动化的营销人。
Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 解释 Muse 智能体的安全沙箱机制
Meta 的 Muse 智能体每个都跑在独立沙箱里，还有个 sentinel 专门拦截信用卡号，做智能体安全的可以看看这套设计
用 Claude Code 学习 marketing engineering 的 11 步入门路径
Ira Bodnar 用 Claude Code 加 GitHub 就能搭营销智能体，还给出 11 步教程，做营销的朋友可以照着练。
Mistral Large 4 发布：1T 参数，进入 Agent Arena 前十五
Mistral 上了个 1T 参数的大家伙，激活只有 49B，Agent Arena 排名升了 11 位，10 月底开源，可以等等看。
逆向工程 MCP 工具 REA 更新 v6.1.0：从二进制到 Electron 交给 agent 拆解
一个叫 REA 的 MCP 工具更新了，agent 能直接拆二进制、APK、抓包甚至 EVM 字节码，每条结论还附带汇编和调用链证据，不是瞎猜。
Unsloth 与 Windows 团队合作集成微软开源沙箱 mxc 隔离 Agent 代码执行
Unsloth 把微软开源的 mxc 沙箱接进了 Windows，AI Agent 跑代码不到 100ms 开销，还带资源限额防 fork 炸弹，玩 Agent 的可以试试。
OpenAI、Anthropic 与 Google 智能体安全事件比较研究提出 PASAC 框架
三家公司真实翻车案例都拆给你看了，还给出 PASAC 框架教你怎么在智能体运行中持续验证边界，做安全评估的必看。
国庆七天AI盘点：Claude Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argon 密集发布
国庆七天AI圈一口气出了 Sonnet 5.5、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argon，中档模型半价反超旗舰，还有 OpenAI 安全负责人辞职，一篇看完全部大事。
Mine Odyssey 基准用 Minecraft 重建真实地点评测空间智能体
拿 Minecraft 重建曼哈顿、白金汉宫这些真实地点来考模型找路，GPT-6 Astra 考了 85.6 分，开源的 DeepSeek-V4.1-Flash 才 23.9，差距很直观。
论文提出按失败构成判断该改 harness 还是训练权重
论文教你看 agent 失败原因来决定改运行时框架还是微调模型，Qwen3.5 上从 0.16 拉到 0.30，做 agent 的都该看看这套诊断方法。