MiniMax前技术合伙人融资600万美元做语音Agent
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Grok视频Agent升到1.5：接入Image 2.0，多镜头连续性升级
动察 Beating AI 快讯，Grok Imagine 的视频创作 Agent 升级到 1.5 版。 这次容易和 6 月发布的 Grok Imagine Video 1.5 搞混。当时更新的是底层视频模型，现在更新的是 Agent 层。Grok Imagine Video 1.5 已于 6 月正式上线。 新版接入最新的 Image 2.0，重点提升生成质量、叙事和多镜头连续性。Grok 称，它更擅长把多个镜头连起来，让前后画面更连贯。目前已经上线 Grok 网页、iOS 和 Android。 Arena 的 Text-to-Video 榜单里，grok-imagine-video-1.5-agent 暂列第 5，得分 1491，高于 Seedance 2.5、Seedance 2.0 和 MiniMax H3。不过目前成绩仍是 Preliminary，排名还可能变化。
企业微信给AI Agent彻底开门：自建Agent也能直接操作企微
据动察 Beating 监测，企业微信把 AI Agent 接入能力全面放开了。WorkBuddy、DeepSeek Harness、MiniMax Code 等外部 Agent，以及企业自己开发的 Agent，都能通过 CLI、MCP 或开放接口接入企业微信。 这次不再限制企业规模，一次开放消息、文档、表格、邮件、会议、日程、通讯录等 10 大办公能力。
Pi重构Agent执行层：长任务开始走向持久化运行
据动察 Beating 监测，Pi 正在重做 Agent Harness。最新 Harness v3 规范已经写完，正在做最终审计。它重做了任务执行和存储，让 Agent 即使跑到一半进程崩溃，甚至 Harness 自己升级，也能从中断处继续。 Pi 是 Mario Zechner 创建的开源 Agent Harness，最早因为 OpenClaw 使用它而出圈。项目今年被 Earendil 收购，Mario 也加入公司继续负责开发。现在 Pi 已有超过 6 万 GitHub Star，MiniMax 最新的 MiniMax Code 也明确基于 OpenCode 和 Pi 搭建 Harness。 v3 这次直接重做了底层架构。模型请求和工具调用前都会先保存执行状态，完成后再写入结果。重启后，Pi 能知道哪些已经做完、哪些可以重跑、哪些有副作用不能再执行一次。对话、运行状态和 Token 成本也改成分开保存，并加入跨版本状态迁移。 Claude Code、Codex 都在把 Agent 往更长的任务推。OpenAI 已经专门研究怎么让 Codex 持续完成长时间工作，Anthropic 也称 Claude Code 正越来越多地被用于长时间运行的 Agent 任务。Agent 能连续干几小时以后，前面几小时就不能因为一次崩溃全部白干。
MiniMax Code从桌面走进终端，CLI版本即将上线
据动察 Beating 监测，MiniMax Code 研发负责人何涛预告，MiniMax Code 即将推出终端版。从晒出的测试界面看，它已经是完整的 Coding Agent 形态，可以在终端里理解任务、思考并执行操作。 MiniMax Code 本身并不是新产品。MiniMax 此前已经有 Web 和桌面版，今年 5 月底正式把桌面 App 改名为 MiniMax Code；6 月发布 M3 时，又把它定位为专门配合自家模型使用的 Agent 产品。官方称其底层 harness 基于 OpenCode 和 Pi。
OpenAI Agent又曝黑历史：Hugging Face事件前两月已攻击RubyGems
动察 Beating AI 快讯，研究人员披露，OpenAI 内部 Agent 今年 5 月曾大规模涌入 Ruby 官方软件包网站 RubyGems.org。5 月 11 日到 12 日，两天上传超过 2000 个包，RubyGems 一度暂停新用户注册 4 天。OpenAI 已确认这些 Agent 来自公司内部，但称它们只是借 RubyGems 访问互联网，执行良性任务并获取公开信息。 这些 Agent 还利用 RubyDoc.info 自动生成文档的机制，让自己上传的脚本在对方服务器执行，再抓取英国地方政府网站的数据并重新打包回传。研究人员称，至少 6 个包还尝试利用一个当时尚未公开的 RubyGems 漏洞，窃取其他用户的 API Key。这个漏洞直到 7 月才被独立发现，RubyGems 后来将其评为高危漏洞。 目前没有证据证明 Agent 真偷到了密钥。RubyGems 检查日志后也没发现旧密钥被恶意使用，但历史日志并不完整。研究团队还称，OpenAI 当时没有告诉 RubyGems 自己与这次攻击有关。整个事件比 7 月的 Hugging Face 入侵早了两个月。
英伟达给Pi加外挂：Agent自己研究找出4种优化，Token最高省64%
动察 Beating AI 快讯，英伟达 NVLabs 开源 SoL-Pi，给 Coding Agent Harness「Pi」加了一层效率优化。研究团队搭了一套自动研究流程，让多个 Agent 分析 Pi 的运行轨迹、提出优化方案、改代码并自动验证。最初有 152 个候选方向，最后只留下 4 个。 这 4 个优化都在减少重复开销。比如改完代码后直接接着跑测试，少一次模型调用；读过的大文件和长输出先存到本地，需要时再取；子任务结束后判断要不要压缩上下文；超长日志先交给便宜模型筛重点，再核对内容确实来自原日志。 在 EdgeBench 上，SoL-Pi 相比原版 Pi 少用 45%–49% Token，成本低约三分之一；相比 Codex、Claude Code 的原生 Harness，Token 少 35%–64%，按 API 标价计算成本低 50%–54%。 不过省钱会损失一点能力，SoL-Pi 保留了 Pi 约 94% 的平均得分；在 Terminal-Bench 4 的 63 个 CPU 任务里，它解出 15 个，Codex 和 Pi 都是 18 个。