Patrick Erichsen（@Pat_Erichsen）介绍 OpenClaw 新功能 Suggested Task：当编码智能体识别到范围足够清晰的子任务时，会建议开启新会话去执行，便于更激进的多会话/多智能体委托，而不是把一切塞进同一线程。
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说明：本文由 AICoder 编辑部借助 AI 工具整理撰写，依据文中注明的官方及媒体来源，并按人工制定的采编标准核对事实与数字；厂商自报的数据已标明出处。
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OpenAI 官方连发重磅更新：ChatGPT 中的旗舰模型 GPT-6 Astra Pro 迎来全面升级，不仅响应速度更快、插件与工具调用更精准，更在 Chat 标签页中为 Pro 用户原生引入‘并行多智能体协同（Parallel Multi-Agent Execution）’，支持多个智能体同时拆解并推进复杂任务的不同部分，用户可实时追踪各分支进度并审阅交付成果。与此同时，OpenAI 开发者团队展示了内部工程师如何让常驻智能体‘dots’值守夜班（On-Call）：在凌晨 3 点发生线上故障时，dot 自动完成根因调查并拉起 Codex 编程线程，工程师仅需在手机端 ChatGPT App 上远程把关即可化解危机。
OpenAI CEO Sam Altman 11 月 2 日在阿布扎比 ADIPEC 能源大会开幕演讲中说，9 月那次 1 万个 Agent 连续协作约四天的运行，用的是「即将发布的模型，下一代 GPT」，并强调 Agent 之间没有层级、完全去中心化。这是 OpenAI 首次在公开场合把 9 月 Navier-Stokes 证明背后的内部模型与下一款旗舰产品对上号，但官方仍未公布名称、发布日期或价格。
在攻克前沿数学猜想、自动化软件重构与跨学科科研发现等长程复杂任务（Long-Horizon Problem Solving）时，人类科研团队的成功依赖于认知成果的‘跨轮次复利累积’：失败的尝试、部分的推导与中间实验数据均能作为持久资产被后续同伴审视、分叉与整合。然而，现有的推理期扩展（Test-Time Scaling）范式几乎完全局限于孤立的单条探索轨迹（如 Monte Carlo Tree Search 或 Best-of-N 采样），各条路径彼此隔绝，中间算力成果在失败时被全盘丢弃，无法实现知识复利。学术研究团队在最新研究（arXiv:2610.04862）中正式提出了‘复合推理（Compounding Inference）’理论与开源系统 GitSwarm。GitSwarm 首次将开发者熟悉的 Git 版本控制协议深度改造为多智能体底层协作中枢：同构 Agent 群自主决定如何推进任务，并在共享且可自由分叉的 Git 仓库中通过‘原子提交（Atomic Commits）’固化中间产物，通过语义依赖追踪（Semantic Dependencies）跨分支提取经验并验证合成新方案。在数学竞赛 IMOProofBench-Advanced 极限压测中，GitSwarm 驱动 GPT-5.5 在单次运行中以 100% 的成功率全通全部 30 道高难难题；在复杂程序生成基准 ProgramBench 上达成 79.4% 平均得分（大幅碾压同期最强基线的 65.1%），论文已正式公开。
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