扛住5000万次Agent调用！阿里等 14 位专家拆解 AI Infra 生产难题
9 月，DeepSeek 公开了一套名为 DSec 的生产级 Agent 沙箱平台。它不是新模型，却支撑着一个惊人的运行规模:单个规模单元约有 160 台 CPU 节点、3 万颗 CPU 核心和 250 TB 内存，单日服务约 300 万个沙箱，峰值并发超过 38 万，创建速度超过每秒 5000 个。
从一句话到可打印的 .3mf：print3d 让 Agent 替你建模、检查、切片
print3d 是一个开源工具：Agent 写 Blender 脚本，负责运行脚本、检查网格、调用 Bambu Studio 切片，不过检就带着修改建议打回重做，最后交出一个能在 Studio 里直接打开打印的 .3mf。想法、照片、商品页都能作为起点。
GEAR：打造 Scikit-learn 式的模块化RSI框架 Agent从真实任务中进化
在固定 GPT 5.6 Luna 模型、使用 medium 推理档位时，经过 GEAR 进化的 DeepSeek Harness将营销任务通过率从 27.0% 提高到 40.0%，客服任务从 17.0% 提高到 25.0%，代码任务从 52.8% 提高到 62.9%。
Kimi 把 Agent 运行环境做成云服务：不用自建 Harness，7×24 长程任务
11 月 5 日，月之暗面发了两样东西：K3.1 Pro 的完整权重到货，以及 Kimi Hosted Agents（托管智能体） 正式发布。前者的热闹在意料之中，但对企业里真正要落地 Agent 的人来说，后一条可能更值得看。
人大高瓴开源新型Agent世界模型，执行前自动纠正错误决策！
智猩猩AI整理 核心作者投稿 Agent 的问题，有时不是不会行动，而是一直在沿着错误的理解行动。搜索了一轮又一轮，却始终围绕一个未经验证的候选答案；执行了大量排查命令，故障判断却从一开始就错了；局部功能已经跑通，遗漏的任务要求却迟迟没有被发现。
模型可以买，扛住5000万次Agent调用的生产系统得自己建！阿里云、小红书、蚂蚁、亚马逊云科技等 14 位专家拆解 AI Infra 生产难题
责编 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 9 月，DeepSeek 公开了一套名为 DSec 的生产级 Agent 沙箱平台。
Agent，“重做”数据库
对于一名熟悉业务的财务人员来说，这或许是个再简单不过的问题。但在某数据库厂商测试的企业级Agent场景中，AI给出的答案与真实情况相差了近15倍。
80%新增实例由Agent创建！专访阿里云杨辛军：当数据库不再为人设计
9 月 22 日，阿里云数据库在云栖大会上推出 Agent Context、ApsaraLakebase 两大重磅新品，并对 AI 原生数据库服务进行全新升级。
又一款开源的神级 Skill，一句话让 Agent 画出 CAD
QUOTE画完之后那份东西，下一道工序接不接得住？在 AI 里说一句「帮我画一个模数 2、19 齿的直齿轮」，它就在本地生成一个 STEP 文件。浏览器里能直接转着看，觉得哪里不对，补一句「齿宽加厚到 15mm」，它改完再生成一遍。这是 text-to-cad 干的事。