AI 编程实时动态与要闻

Glasshand 上线:为 AI Agent 按月租用真机 iPhone / Mac($60 / $90),可接 Claude Code、Codex、Cursor

Solid 团队创始人 Trevor Keith 于 11 月 5 日发布 Glasshand:在数据中心托管真机 iPhone 与 Mac(非模拟器),Agent 经 API 看到屏幕并点按输入。支持 Claude Code、Codex、Cursor 等;可装 App、登 iCloud、加 eSIM 收验证码,适合社媒运营与 Xcode 真机联调。官网定价 iPhone $60/月、Mac $90/月,按月可取消,释放后擦除并恢复出厂。Product Hunt 当日登顶。

Glasshand 上线:为 AI Agent 按月租用真机 iPhone / Mac($60 / $90),可接 Claude Code、Codex、Cursor

核心要点速览

  • 形态:数据中心真机 iPhone / Mac,非 VM/模拟器;经 Glasshand API / 控制器看屏点按
  • 兼容:Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes 或任意 Agent;一句话「Tell your agent to rent」
  • 能力:App Store 装应用、登 iCloud、eSIM 收短信验证码与 iMessage;Mac 可跑 Xcode 真机测
  • 定价(官网):iPhone $60/月、Mac $90/月(美元+税),按月计费可随时取消;不提供按小时/天
  • 安全:设备专属不共享,用户自设密码;释放后擦除数据并出厂重置(厂商口径)
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Mistral Studio 上线 Managed Agents 与 Apps:持久化后台 Agent、自然语言工作流生成、HTTP 连接器与线上评测

Mistral 于 11 月 5 日扩展 Mistral Studio:基于 Agents SDK(mistralai-agents)的 Managed Agents 可在本地、自托管(agents serve)或 Mistral 托管(agents deploy)三种模式运行同一份代码,支持长达数小时到数天的持久化执行、崩溃续跑与人工审批;同时推出 Vibe 驱动的工作流生成器、mistral apps CLI、HTTP API 连接器、Webhook 触发器、托管向量索引以及离线/线上评测,多数为 Public Preview。

Mistral Studio 上线 Managed Agents 与 Apps:持久化后台 Agent、自然语言工作流生成、HTTP 连接器与线上评测

核心要点速览

  • 同一份 Agent 代码三种运行模式:进程内、agents serve 自托管、agents deploy 托管
  • 持久化后台执行:可跑数小时到数天,崩溃后从最后完成步骤续跑,会话由 Mistral 存储
  • 连接器支持 HTTP API,无需自建 MCP 服务器;新增 Webhook/触发器启动工作流或 Agent
  • 托管 Agent 默认上报 Agent/模型/工具 span,并支持从 trace 一键生成评测数据集
  • 可观测性与评测仅 Enterprise 层级;多数新功能为 Public Preview(官方口径)
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BoxWorks 2026:Box 联手 NVIDIA 推出 Box Context Retrieval,用 Nemotron Retriever 给企业智能体做权限感知检索,并发布 Box Architect 与 Box Mount

Box 在 11 月 5 日的 BoxWorks 2026 上宣布与 NVIDIA 扩大合作:新检索引擎 Box Context Retrieval 基于 Nemotron Retriever 嵌入模型,结合关键词与语义搜索,按现有文件权限为 AI 智能体返回最相关段落,预计明年初向 Enterprise Advanced 客户 GA。Box 新闻稿称检索准确率(Recall@5)可提升 20%、token 用量减少 90%、问答快 4 倍。Nemotron 3 Ultra 等开源权重模型即日起进入 Box AI;同时发布描述目标即可设计工作流的 Box Architect、可把 Box 文件夹挂进智能体沙箱并配合 NVIDIA OpenShell 的 Box Mount,以及含 MCP Guardrails 的智能体安全控制。

BoxWorks 2026:Box 联手 NVIDIA 推出 Box Context Retrieval,用 Nemotron Retriever 给企业智能体做权限感知检索,并发布 Box Architect 与 Box Mount

核心要点速览

  • Box Context Retrieval 基于 NVIDIA Nemotron Retriever,混合关键词与语义检索,遵守原有文件权限
  • 厂商口径:Recall@5 准确率 +20%、token 用量 -90%、问答速度 4 倍;明年初对 Enterprise Advanced GA
  • Nemotron 3 Ultra 等开源权重模型即日起可在 Box AI 中使用
  • Box Mount 把 Box 文件夹挂进智能体沙箱,可配合 NVIDIA OpenShell 安全运行时
  • 新增 MCP Guardrails、分级访问策略和审计等智能体安全控制
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Nemotron 3 Ultra⚡ Nemotron Retriever🌐 box🌐 Nvidia (NIM)

Anthropic:Claude 协助解析首个原核来源 vault 粒子三维结构,纯化约 90 分钟、首版模型约 34 小时

Anthropic 生命科学团队 11 月 4 日发文:在 Claude 协助下完成噬菌体蛋白 L05 组装的 vault 三维结构,这是首个来自原核体系的 vault 结构。官方称纯化约 90 分钟、首版模型约 34 小时,并公开了实验失误与多智能体工作流细节。

Anthropic:Claude 协助解析首个原核来源 vault 粒子三维结构,纯化约 90 分钟、首版模型约 34 小时

核心要点速览

  • Anthropic 官方研究:Claude 协助解析首个原核/噬菌体来源 vault 三维结构(蛋白 L05)
  • 厂商口径:纯化从约 3 天压到约 90 分钟,首版结构模型约 34 小时完成
  • L05 由 96 条链组成约 9.5 MDa 外壳,体积比哺乳动物 vault 大约 25%
  • 官方同时披露失误:培养基添加剂耽误约两周;早期电镜图曾混入镜像
  • 对开发者:展示科学多智能体 harness 的落地边界,而非单纯生物学八卦
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Anthropic Claude🤖 claude🌐 Anthropic
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X 热议:Greg Isenberg 称“和 Agent 说话比和人类同事还多”,晒出整套 Agent 运营公司工具链

创业者、Late Checkout CEO Greg Isenberg(@gregisenberg)11 月 3 日在 X 发长帖,称自己的团队有 50 多人、分布在 12 个国家,但他“和 Agent 说话比和人类同事还多”,并列出从选题、设计、开发、测试、修 Bug 到数据复盘全由 Agent 驱动的工具清单。帖子数小时内获得约 1,050 赞、2,300 次收藏和 183 条回复。这是个人经验分享与观点,不是经过验证的生产力数据。

核心要点速览

  • 互动量:约 1,050 赞、2,300 次收藏、183 条回复、7.5 万次浏览(发帖数小时内,X API 口径),收藏数远超点赞,说明读者把它当清单收藏
  • 流程覆盖:选题、设计、开发、用户测试、修 Bug、数据复盘 6 个环节都交给 Agent,人类负责“创意反馈、关系和指出 Agent 哪里错了”
  • 开发端:用 pingdotgg/t3code 做控制台、stablyai/orca 让多个 Agent 各占一个 git worktree 并行
  • 质量控制:每个输出由 LLM 评委打 1–10 分,低于 8 分打回;每次 Agent 犯错都写成新 skill
  • 这些都是作者自述,未公布可核实的效率或成本数据
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Epic 官宣 Unreal Engine 5.9:下周推出 Preview,重点改进 AI 工作流,Web 重回目标平台

11 月 3 日,Unreal Engine 官方账号宣布 UE 5.9 确定推出,Preview 版下周上线,内容包括改进的 AI 工作流、把 Web 作为目标平台、渲染与动画更新等;GitHub 上的 5.9 分支已开始合入改动,更多细节稍后公布。这改变了今年 6 月 State of Unreal 的口径:当时 Epic 称 5.8 是 UE5 最后一个计划内大版本,只保留出 5.9 的可能。5.8 已带来实验性的 Unreal MCP 插件,让 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端直接操作编辑器,5.9 的「AI 工作流」大概率在此基础上扩展,但具体功能官方尚未公布。

核心要点速览

  • 时间:官方帖发于 11 月 3 日 13:05 UTC,称 5.9 Preview「下周」推出,具体日期与正式版时间官方未公布
  • 内容范围(官方口径):改进的 AI 工作流、Web 作为目标平台、渲染与动画更新等;5.9 分支已在 GitHub 上合入改动
  • 背景:6 月 State of Unreal 称 5.8 是 UE5 最后一个计划内大版本,UE6 目标 2027 年底 Early Access,正式版再晚 12–18 个月
  • AI 基础:5.8 的实验性 Unreal MCP 插件在编辑器内嵌 MCP 服务器,默认 http://127.0.0.1:8000/mcp,仅限本机、无鉴权
  • 热度:截至抓取时约 2552 赞、251 转发、114 引用、21.5 万次浏览
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Sarvam 发布开源决策模型 Prism:基于 Sarvam 105B,单次前向只输出选项概率,中位响应 44 毫秒,Apache 2.0

印度 AI 公司 Sarvam 于 11 月 3 日发布 Sarvam Prism,一款面向企业工作流的「System One」决策模型:给定上下文和若干带固定选项的问题,它在一次前向计算里直接返回每个选项的概率,不生成文本。官方称在其测试的 25 个决策模型中,Prism 三项指数平均 71.8 分、在单张 B200 上中位响应 44 毫秒,是 100 毫秒内得分最高的模型;印度语言基准 82.5。权重以 Apache 2.0 发布在 Hugging Face,同时提供托管 API。以上分数均为 Sarvam 自测。

Sarvam 发布开源决策模型 Prism:基于 Sarvam 105B,单次前向只输出选项概率,中位响应 44 毫秒,Apache 2.0

核心要点速览

  • 基于 Sarvam 105B(105B-10B MoE 基座)训练,只输出选项概率,答案一定落在给定选项内。
  • 官方口径三项指数:Jev Decision Index 67.0、自建的 Artificial Analysis 决策指数复刻版 65.9、内部印度语言基准 82.5,平均 71.8;Perplexity Decider v1.2 平均 68.0 但响应约 117 毫秒。
  • 校准:英文 90% 以上置信度回答,预期错误 3.3%、实际 2.2%;印度语言预期 5.4%、实际 4.4%,对比模型低估错误 1.5 到 4.8 倍。
  • 先把选项排成固定顺序再打分,2,000 道题四次打乱选项顺序后 0 道答案改变。
  • 评测 700 条 Agent 运行记录,整体判断准确率 78.5%,Claude Haiku 5.5 为 70.7%。
  • 本地部署需一张支持 FP8、约 120GB 空闲显存的 GPU(如 B200/H200),权重约 106GB。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
⚡ Sarvam Prism⚡ Sarvam 105B⚡ Perplexity Decider v1.2⚡ Jev 1.14⚡ Microsoft-Decision-1⚡ Claude Haiku 5.5🌐 Sarvam
g
guregodevo (Memdoor author)github.com·
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Memdoor 复现 GVS5H:5 个 Qwen3.8-27B 组队在 LiveCodeBench Hard 前 10 题均分 9.8/10,高于 Fable 5 单次调用的 8.0

开源编码 Agent 工具 Memdoor(GitHub guregodevo/memdoor,Apache 2.0)10 月 31 日公布 team-solve 工作流:用 GVS5H 论文作者的原版提示词和循环,让 5 个 Qwen3.8-27B 实例分别担任规划、两路构思、求解和管理,只通过磁盘文件沟通,由脚本跑测试判定成败。在 GVS5H 列表的前 10 道 LiveCodeBench Hard 题上各跑 5 轮,平均 9.8/10,作者原版 harness 为 9.6,Fable 5 单次调用为 8.0;50 次运行 49 次解出,总花费 35.79 美元,全部请求和回复都已公开。该帖在 Hacker News 约 200 分。这是社区复现,仅 10 题,作者自己也提示不能排除训练数据污染。

核心要点速览

  • 成绩:5 轮平均 9.8/10(逐轮 10、10、10、10、9),GVS5H 作者原版 harness 9.6,Fable 5 单次调用 8.0(team-solve README,项目方口径)
  • 成本:50 次运行 49 次解出,共 35.79 美元、1,530 万输出 token;单次中位耗时约 40 分钟模型时间、0.39 美元,最长 4 小时
  • 方法:规划、两路构思、求解、管理 5 个角色加修复 worker,各自从全新上下文开始,只经磁盘文件交流,测试由 shell 脚本判定,不让模型自评
  • 局限:只测了 10 题而非论文的 100 题;题目来自 2025 年 3–4 月的比赛,可能已进训练数据;Fable 5 的分数取自 GVS5H 作者的结果文件,没有在这个 harness 里重跑
  • 热度:HN 帖子约 200 分(截至 11 月 1 日 16:10 SGT);GVS5H 原论文为 arXiv 2608.26480,10 月 25 日曾登 HN 第一
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Karpathy 用 Claude Code + Opus 5.5 约 2 小时做出 HackerTube:只收录 HN 推荐过的 6,454 个 YouTube 视频

Andrej Karpathy 10 月 31 日在个人博客发布 HackerTube(hackertube.org):一个 YouTube 风格的视频站,只收录 2007–2026 年间被 Hacker News 评论推荐过的 6,454 个 YouTube 视频,分 150 个主题。他说整件事由 Claude Code 里的 Opus 5.5 完成:下载全部 HN 评论、用 Workflow 让 Sonnet 批量筛选出约 4 万条推荐视频的评论,再套上 YouTube 界面、部署到 VPS 并做加固,耗时约 2 小时。他本人只手动做了三件事:申请 YouTube API key、开 VPS、买域名。他把帖子发到 HN 后冲到首页,约 1,005 分、308 条评论。

核心要点速览

  • 来源:Karpathy 个人博客《HackerTube》(10 月 31 日),站点 hackertube.org
  • 数据规模:从全部 HN 评论中筛出约 4 万条推荐 YouTube 视频的评论,得到 6,454 个视频、150 个主题,时间跨度 2007–2026(作者自述)
  • 做法:Opus 5.5 负责下载和整体流程,用 Claude Code 的 Workflow 功能调度 Sonnet 批量过滤评论、去掉垃圾内容,再生成 YouTube 风格前端并部署、加固 VPS
  • 产品细节:用视频 50% 处的截帧代替原始缩略图;无账号的 For You 推荐,状态只存在浏览器本地;支持快捷键;提供全站数据导出,方便交给自己的 Agent 再做一个版本
  • 工作方式:Karpathy 说默认用 Opus 5.5 Medium effort,已不再读写代码或敲终端命令;HN 帖子约 1,005 分、308 条评论(HN 公开数据,截至 11 月 1 日 14:10 SGT)
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Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

月之暗面 Kimi 官方账号 10 月 30 日 03:14(UTC)发布 3D Make,称 Kimi 可连接 Blender 和 CAD 等工具来建模、组装场景和开发游戏,已在 kimi.ai 和 Kimi Work 上线。官方同步发布的 3D 教程说明,K3.1 Pro 经过专门训练,通过 Python 脚本操作 3D 软件,即使没有 MCP 支持的专业软件也能纳入工作流;人物、动物等网格模型则自动调用 Tripo 等扩散模型生成。需要本地软件的插件仅在 Kimi Work 中可用。

Kimi 推出 3D Make:K3.1 Pro 可直接操作 Blender、CAD 和 Unreal/Unity/Godot 引擎建模、搭场景、做游戏

核心要点速览

  • 上线范围:3D Make 已在 kimi.ai 和 Kimi Work 提供,依赖本地软件的插件仅限 Kimi Work
  • 两种建模路线:参数化建模由 K3.1 Pro 写 Python 脚本完成(家具、机械件、建筑),网格建模自动调用 Tripo、Meshy、Hyper3D 等服务
  • 引擎适配:官方称已适配 Unreal Engine、Unity 和 Godot,可导入模型、搭场景、逐步实现玩法
  • 官方案例:K3.1 Pro 发布视频里的天宫场景用 Unreal Engine 5.8 制作,源模型合计 3600 万个三角形,用 Nanite 和 Lumen 渲染
  • 跑分:官方未公布 3D 相关基准,教程也承认部分任务需要多轮修改,骨骼绑定和复杂材质仍是短板
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Claude Code 负责人 Boris Cherny 回应「额度消耗过快」:逐个排查用户会话,未发现回归,几处小问题的修复正在推送

10 月 21 日起不少开发者在 X 上抱怨 Claude Code 额度消耗明显变快。Anthropic 的 Claude Code 负责人 Boris Cherny 于 10 月 28 日(UTC)在 X 上回复:团队看完了用户提交的全部会话 ID,没有找到单一根因,也没有发现 Claude Code 的回归;找到几处让部分会话多耗 token 的小问题,修复正在推送。多数「掉得快」的情况可追溯到一两个重度会话,如 xhigh effort、/goal、Workflows、Agent Teams 和长时间 SDK 任务。

核心要点速览

  • 引发讨论的原帖称额度「掉得快 5 倍」,获约 1,660 个赞、240 多条回复(用户说法,非官方数据)
  • Boris Cherny:逐一检查了用户提交的会话 ID,未发现单一根因或 Claude Code 回归,几处小问题的修复正在推送
  • 重度用法是主因:xhigh effort、/goal、Workflows、Agent Teams、长时间 SDK 任务
  • 子智能体默认继承会话的 effort 等级,容易叠加;/usage 可查看 token 去向
  • 官方文档称 Agent Teams 在 plan 模式下约比普通会话多用 7 倍 token
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

GitHub 于 10 月 28 日(Universe 2026)宣布 GitHub Next 的开源项目 GitHub Agentic Workflows 正式 GA,面向 GitHub Free、Team 和 Enterprise。开发者用自然语言 Markdown 描述 issue 分拣、CI 失败分析、文档更新、写测试等任务,gh aw 把它编译成标准 Actions YAML,由 Copilot 或自带的编码 Agent 执行。GA 新增 ARC 自托管 runner 和 Docker-in-Docker 支持、正式版 gh aw forecast 成本预估、按工作流选模型和模型路由,以及 Cloud Hypervisor / NVX micro-VM 隔离。

GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

核心要点速览

  • 适用范围:github.com 上的 GitHub Free、Team 和 Enterprise 均可用;用默认的 Copilot CLI 引擎需要 Copilot 许可
  • 工作方式:Markdown 写需求,编译成标准 Actions YAML,复用已有 runner 组和策略;可用 Copilot 或自带编码 Agent
  • 安全默认值:只读权限、沙箱容器加 Agent Workflow Firewall、safe outputs 校验,以及应用变更前的威胁检测作业
  • GA 新增:ARC 自托管 runner 加 Docker-in-Docker、gh aw forecast 转正(含威胁检测额度和月度区间)、按工作流选模型提供方、模型路由、micro-VM 隔离和跨仓库 enclave
  • 客户案例(Accenture 口径):一位负责人每周省约 29 小时,团队 91% 的 commit 由 AI 编写,生产错误从每天约 11,000 个降到 1,000 以下
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GitHub Universe 2026:Copilot Fusion 正式 GA,自动路由与编排多模型,Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数拿 60 分,成本约为 Claude Code + Opus 5.5 Max 的一半

GitHub 10 月 28 日在 Universe 2026 宣布 Copilot Fusion 正式可用(GA)。它把此前研究预览的 Project HydraFusion 多模型编排和 Copilot auto 模型选择合并:用户在模型选择器里选 Copilot Fusion 和努力档位(Standard / High / Max),由系统按任务决定用哪些模型、走 Single、Cascade 还是 Critique 流程。官方称 Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数得 60 分,比 Claude Code + Opus 5.5 Max 低 2 分,但每任务 API 成本约一半、token 约一半、耗时少约 40%。按所用模型标准价计费,付费用户到 11 月 30 日享 30% 折扣。

GitHub Universe 2026:Copilot Fusion 正式 GA,自动路由与编排多模型,Fusion Max 在 Artificial Analysis 编码智能体指数拿 60 分,成本约为 Claude Code + Opus 5.5 Max 的一半

核心要点速览

  • 跑分(Artificial Analysis 编码智能体指数 v2.0):Fusion Max 60 分,Claude Code + Opus 5.5 Max 62 分;每任务成本 5.59 美元对 11.42 美元,Devin Fusion 组合 62 分、8.00 美元
  • 分项:Terminal-Bench 4.0 得 71 分略领先;FrontierCode 51 分排第三(Claude Code 56、Devin Fusion 54);SWE-Atlas-QnA-AA 57 分偏弱
  • 效率:每任务约 720 万 token,约为 Claude Code + Opus 5.5 的一半,比 Devin Fusion 少 30%;GitHub 称耗时少约 40%
  • 模型池含 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol 等;管理员可单独禁用某模型供 Fusion 使用,并把 Fusion 设为默认
  • 可用范围:所有 Copilot 套餐,VS Code、Copilot app、Copilot CLI 和 JetBrains;原 auto / HydraFusion / HydraFusion Max 设置自动迁移到对应档位
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X 热议:Box CEO Aaron Levie 称企业工作流里真正用上 AI 智能体的不到 1%,呼应 Sarah Guo「仍处于早期 Claude Code 时代」

Conviction 创始人 Sarah Guo 10 月 27 日发帖说,企业工作流自动化「仍处在自动补全 / 早期 Claude Code 时代,但不会太久」,约 8 万浏览、近 500 赞。Box CEO Aaron Levie 次日引用并展开,认为绝大多数企业流程还没有被智能体实质性改造,整体部署可能不到 1%,瓶颈主要在 AI 能力本身;他认为计算机操作、长时运行智能体和智能体集群正在改变这一点。Levie 的帖子约 635 赞、486 收藏、6.3 万浏览、150 多条回复。这是两人的观点和估计,不是统计数据。

核心要点速览

  • Sarah Guo(Conviction 创始人):企业工作流自动化仍处在「自动补全 / 早期 Claude Code 时代」,但不会持续太久
  • Aaron Levie(Box CEO):多数企业流程还没被智能体实质改造,经济整体部署「可能不到 1%」,这是他的估计
  • Levie 认为主要瓶颈是 AI 能力本身,其次才是企业采用速度
  • 他看好计算机操作、长时运行智能体、harness 改进和智能体集群,让更复杂的流程可以交给智能体
  • 他的判断:重点不在用户给智能体下指令,而在组织重构底层流程,金融、生命科学、医疗等信息密集行业受影响最大
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Runway 推出 App Studio:用自然语言描述就能生成自带界面的创意应用,调用 Runway 图像、视频、音频模型和品牌资产

Runway 10 月 26 日在官方博客发布 App Studio:用户用自然语言描述想要的工具,App Studio 会编写、测试并部署一个带独立界面的应用,用 Runway 的图像、视频、音频模型,结合团队的 Brand Kit、Workflow 和素材生成内容。已有的 Agent 会话或 Workflow 可一键转成应用;应用默认私有,可分享给团队或发布公开链接,访客用自己的额度运行。首发自带 Character Swap、AutoComp、3D Camera Control 等内置应用。所有付费套餐即日可用,不另收费,构建和运行都从现有 Runway 额度扣除。

Runway 推出 App Studio:用自然语言描述就能生成自带界面的创意应用,调用 Runway 图像、视频、音频模型和品牌资产

核心要点速览

  • 定价:所有付费套餐即日可用,无需加购;构建、运行和托管都从现有 Runway 额度扣除,公开链接的访客用自己的额度生成
  • 首发 6 个内置应用:Character Swap(换角色)、AutoComp(替换商品并保持包装准确)、Product Portfolio、3D Camera Control、Precise Edit 和可定制的 Runway Pro,都可直接用或二次改造
  • 一键转换:已有的 Agent 会话或 Workflow 可锁定提示词、模型链和参数,变成只暴露必要输入的应用;代码对想检查的人可见,支持预览和回滚
  • 企业管控:应用沿用账号的模型开关,管理员可按工作区关闭 App Studio、禁止公开链接、查看全部应用用量;企业应用链接必须登录 Runway 账号
  • 早期用户(Runway 口径):建筑事务所 KPF 做了把效果图变成带运镜视频的应用,设计伙伴在早期访问中共做了数十个定制应用
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