企微CLI、MCP全面开放，WorkBuddy、DeepSeek等均可接入
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阶跃星辰开源Step Code：自测追平DeepSeek Harness，token更省
动察 Beating AI 快讯，阶跃星辰开源 AI 编程工具 Step Code v0.1.0，采用 MIT 许可证。它直接跑在终端里，可以读写代码、跑测试和执行开发任务，还支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。内置的 StepPage 可以一条命令把本地静态网站发布到线上。 Step Code 主打少用 token。在阶跃自己的 Terminal-Bench 2.1 横评中，它完成 72/89 个任务，得分 80.9%，与 DeepSeek Harness 并列最高，但 token 用量更低。 阶跃自建的 Multi-Frame 长任务测试共有 150 道题，Step Code 完成 110 道，得分 73.3%，平均每题消耗 509 万 token，在对比的 6 款 harness 中同时拿到最高通过率和最低 token 用量。 不过阶跃没有公布这轮横评具体用了哪个底层模型，也没有拆解这些 token 是怎么省下来的。官方只提到 Step Code 与 Step 系列模型一起针对 token 消耗做过调优。 源码里也能看到不少「节流」设计：文件读取和命令输出会限长，搜索尽量缩小返回范围，长对话默认会压缩上下文，system prompt 也要求能直接调用工具就不要额外开 Agent。 还有一套更激进的 contextProjection，可以裁掉旧工具输出、重复结果和历史 reasoning，不过默认关闭。 综合来看，它的 token 优势来自模型和 harness 多处优化叠加。
DeepSeek Harness底座Cordis有了Rust实现：DimAgent准备用它重构
动察 Beating AI 快讯，DimAgent 创始人 Han Cheng 开源插件运行时 Rutis，并表示接下来会用它支撑 DimAgent 的新架构。Rutis 用 Rust 重新实现了 Cordis 的核心设计，后者正是 DeepSeek Harness 使用的底层插件框架。 DeepSeek Harness 用 Cordis 管理模型、工具、会话、Agent Loop 等组件。每个组件都可以做成插件，只声明自己需要和提供哪些服务，Cordis 负责启动、卸载、依赖变化和资源清理。 Rutis 把这套机制搬到了 Rust，同时支持 TypeScript、JavaScript 和 Python 插件。不同语言的插件可以互相调用，也可以分布在不同进程和机器上运行。现有 Cordis 插件也可以直接接入，不需要全部重写。
MiniMax把OpenAI新Agents API做成开源版，Codex、Claude Code都能接
动察 Beating AI 快讯，MiniMax 开源 OpenAgentCore，做了一套兼容 OpenAI Agents API 的自托管实现。开发者可以继续使用 OpenAI 官方 SDK，只需要换掉 API 地址，后台运行的 Agent 可以选择 Codex、Claude Code 或 MiniMax Code。 Agents API 可以理解成一套「调用 Agent 的统一接口」。普通模型 API 主要负责一问一答。Agent 要连续干几个小时甚至几天，还要管理上下文、调用工具、协调子 Agent、保存任务进度。OpenAI 的 Agents API 把这些能力放到一个长期运行的 Session 里统一管理。 OpenAI 官方版本使用 OpenAI 托管的 Codex 执行框架。开发者可以自己选择代码在哪运行，但 Agent 的任务编排、上下文管理和运行状态仍由 OpenAI 负责。OpenAgentCore 则把这套后端也交给开发者自己部署。
DeepSeek把AI编程卷进「许愿时代」：从零造3D游戏，DeepSWE跑分超Opus 5
动察 Beating AI 快讯，DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 1017 版本，网页端、App 和 API 已同步切换，新模型权重也已按 MIT 协议开源。 官方测试中，DeepSWE v1.1 软件工程任务通过率从 74.2% 提升至 77.0%，超过 Claude Opus 5 的 74.0%。Terminal-Bench 4.0 从 31.2% 提升至 42.3%，但仍低于 Opus 5 的 51.8%。按照官方公布的成本曲线，达到 77% 通过率的配置，每题平均仅花费约 1.3 元。不过，对比对象是 Opus 5，而非更新的 Opus 5.5。 新版本重点强化了「许愿式编程」，也就是只给出简单需求，让 AI 自行规划并完成整个项目。DeepSeek 利用自反馈强化学习改进这类能力，并展示了故宫 3D 场景、网页版赛车游戏，以及基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻。官方称，新模型完成任务的时间和输出长度均有所减少，还针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化。 此外，DeepSeek 首次向开发者开放自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API。开发者可以让 Agent 直接搜索网页、抓取正文。两个接口均按成功请求计费，每千次 5 元。通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的 Search 请求，前两周暂免接口调用费。
Cloudflare重做CLI给AI用：Agent已占48%使用量
动察 Beating AI 快讯，Cloudflare 大幅补全了今年 4 月推出的 `cf` CLI。它从最初只支持少量产品，扩展到 Cloudflare 全部 3000 多个 API 操作，并准备接替现有的 Wrangler。相比之下，Wrangler 目前只有约 280 个命令路径。 `cf` 很多设计都直接面向 Coding Agent。命令结果默认返回 JSON，Claude Code、Codex 等 Agent 可以直接读取。新增的 `cf cli search` 还能让 Agent 用自然语言描述想做的事，再自动找到对应命令，不需要提前知道 Cloudflare 有哪些 API。 Cloudflare 也披露，Agent 已经快占到 Wrangler 使用量的一半。今年 3 月这一比例约为 25%，最近一周升到 48%。Agent 平均使用的不同命令接近人类的两倍，执行 6 个以上命令的可能性接近人类的 4 倍。 配置方式也一起改了。`cf` 改用 TypeScript 格式的 `cloudflare.config.ts`，Agent 可以直接利用类型检查和代码补全发现配置错误。现有项目可以通过 `cf migrate` 迁移，但部分依赖 Wrangler 构建流程的 JavaScript 项目，以及 Rust、Python Workers，目前仍会交给 Wrangler 处理。 Cloudflare 计划在 `cf` 稳定后发布 Wrangler 最后一个主要版本，随后继续维护 18 个月。
MiniMax Code突然宣布今晚开源，源码即将上GitHub
动察 Beating AI 快讯，MiniMax Code 突然宣布将在今晚开源。 MiniMax Code 是 MiniMax 的桌面 AI 编程 Agent，可以直接改项目文件、运行命令和审查代码，也支持多个 Agent 分工协作。用户还可以通过手机远程查看任务进度和批准操作。 MiniMax 早已建好 minimax-code GitHub 仓库，但此前主要用来收集 Bug 和功能建议。目前仓库里仍只有 README 和 Issue 模板，还没有客户端源码。