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AI 正在学着操作电脑。由清华大学计算机系博士团队创立的非十科技，最近发布了一款桌面 Agent 产品 ———Agivar。与多数产品试图优化 Prompt 不同，它选择从另一个方向切入：让 AI 主动学习用户的工作流程。
AI Agent 正在从 "单兵作战" 走向 "团队协作"—— 让多个 Agent 分工配合，去完成单个 Agent 难以独立扛下来的复杂任务，也是近期最受关注的方向之一。
多智能体协作对于解决复杂问题虽然具有巨大优势，但是其架构本质上易出现错误传播，因为由不正确的工作流生成或单智能体幻觉输出引起的错误会沿着协作链蔓延，影响最终结果。
Liquid AI 近期推出的 LocalCowork，正是直面这一矛盾的产物：单台笔记本，无需云端 API，数据绝不离机。凭借 67 个本地工具、13 个 MCP Servers，配合最新发布的 LFM2.5-8B-A1B 模型，它通过本地调用工具、解释结果以及可审计的工作流，解决了上述难题。
今天，MuleRun正式上线Messages。作为MuleRun Enterprise版的AI协作IM，Messages的核心设计是让人类员工与AI Agent在同一个工作空间里像同事一样协作——Agent可以被@、可以被拉群、可以持续参与工作流程。
今天，扣子 3.0 正式上线，扣子手机端 （iOS / Android）、电脑端（Mac OS / Windows）、网页端（coze.cn）三端全量更新。这一次，扣子带来了全新电脑端，扣子 App 也全面升级，我们把 Agent 带进了更完整的工作现场：
Anthropic今日正式上线Claude Code动态工作流预览版，这项功能面向超大型任务推出，Claude会根据任务自动编写脚本，调用数十到上百个智能体处理任务，无需手动设置。
就在今天，科大讯飞在澳门发布了旗下首款 AI 眼镜。这副 40 克的眼镜没有卷像素、卷全彩大屏、卷时尚联名，把核心能力押注在一个看起来十分常见的能力上——翻译。
大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说，问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的，而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
TRAE Editor for Unity 是一款专为 TRAE IDE 开发的，并内嵌于 Unity 编辑器的插件。它打通了 TRAE IDE 与 Unity 编辑器之间的协作链路，将 TRAE IDE 的基础功能、AI 辅助编码能力以及对 Unity 项目的深度理解融为一体，让你能够通过 Unity 编辑器直接唤起 TRAE IDE 编写代码，并便捷地回到 Unity 编辑器进行预览与调试。