MiniMax Code突然宣布今晚开源,源码即将上GitHub
相关推荐
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。
Codex Cloud接入Tailscale:云端Agent也能访问本地服务了
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 为 Codex Cloud 加入 Tailscale 支持,让云端编程 Agent 可以访问用户本地电脑和公司内网中的开发服务。 此前,Codex 虽然能在云端读取 GitHub 代码、修改项目,但遇到只在私人网络中开放的 API、测试服务器等资源,就无法直接调用。 现在,用户可以通过 Tailscale 将 Codex Cloud 接入自己的私人网络。比如,你在 Mac 上运行了一个测试服务,Codex 修改代码后,就能直接调用它来检查结果、排查问题。企业也可以让 Codex 访问内部 API、测试环境和私有软件包仓库,无须把这些服务暴露到公网。
GitHub 推出 Copilot Fusion,评测接近 Claude Code
火星财经消息,据动察 Beating 报道,GitHub 在 Universe 2026 大会上正式推出多模型调度系统 Copilot Fusion。简单任务会交给合适的模型处理;复杂任务可先由成本较低的模型尝试,效果不足时再切换至更强模型,或让不同模型互相检查。独立评测机构 Artificial Analysis 的测试显示,Fusion Max 编程综合得分为 60,接近 Claude Code 搭配 Opus 5.5 Max 的 62 分。Fusion Max 平均每题 API 成本为 5.59 美元,耗时约 36 分钟;Claude Code 搭配 Opus 5.5 Max 为 11.42 美元、约 60 分钟,成本降低约 51%,耗时缩短约 40%。评测中 Fusion 缓存命中率为 97%,Claude Code 为 95%。原文同时注明,频繁切换模型可能造成缓存损失,上述结果只代表特定基准测试,不意味着实际使用时所有任务都能节省一半成本。
OpenScience自测75.7%超过Codex:科研Agent开始自己循环跑实验
动察 Beating AI 快讯,Y Combinator 2026 冬季批次(YC W26)公司 Synthetic Sciences 正式发布开源科研 Agent OpenScience。它能查论文、处理数据、写代码和调用科研数据库,新加入的 Autoresearch 还能让 AI 自己连续跑实验。 比如训练一个模型,研究者只需要告诉它「把验证集 loss 降下来」。OpenScience 会先跑基线,再自己提出修改方案,一轮轮执行实验。结果变好就保留,变差就回退,再根据前面的结果决定下一步试什么。用户也可以提前限制运行次数、总时长和停止条件,或者规定「接下来只改优化器」。 OpenScience 把原本需要研究者反复盯着做的实验迭代自动化了:提出方案、执行实验、比较指标、淘汰失败方案,再继续下一轮。实验可以在本机运行,也可以交给远程 GPU、SSH 服务器和 Slurm/PBS 集群。每轮实验的代码、结果和判断都会留下记录,方便后续检查。 它还支持直接登录 ChatGPT/Codex 订阅,也可以接入自己的 API Key、本地模型,或使用官方按量付费的 Ace。 官方自测中,OpenScience 在 70 道 Terminal-Bench Science 任务中完成 53 道,得分 75.7%。作为对比,Codex + GPT-6 Astra 的公开成绩为 68.1%。
Claude Code 被曝将密码写入设置文件,GitHub 现 2539 个真实凭据
PANews 11月10日消息,据 Ars Technica 报道,安全公司 Apiiro 发现,超过 10 万份 Claude Code 本地设置文件被上传至公开的 GitHub 仓库。其中约 1100 份含有数据库密码、API Token、私钥或 root 登录信息,涉及 1994 个代码库中的 2539 个真实凭据,波及 63 个组织。用户选择“是,且不再询问”后,包含密钥的命令原文可能被写入 .claude/settings.local.json,随后被误提交到仓库。
Claude Code开始让AI审查AI:90%代码由Claude编写,低风险修改无需人工批准
动察 Beating AI 快讯,Anthropic 披露,Claude Code 约 90% 的代码已经由 Claude 编写。今年 6 月至 9 月,Claude Code 团队合并的代码变更请求(PR)数量增长超过一倍,需要撤销的比例反而下降超过 40%。 为了跟上 AI 写代码的速度,Anthropic 重构了代码审查流程。每次提交前,Claude 会先运行测试,并让独立的子 Agent 检查修改。提交后,多名 Agent 并行寻找 Bug,再由另一组 Agent 交叉验证。安全审查和自动化测试也会阻止有问题的代码合并。 人工审查则按风险分级。对可信开发者提交的文档修改等低风险变更,通过自动检查后可以直接合并;普通产品改动需要 1 人批准,高风险代码需要 2 人。AI 的审批不能代替人工,开发者仍需对最终代码负责。 不过,AI 审查也会陷入死循环。Anthropic 披露,一次 Claude Code 修改曾在一夜之间经历超过 50 轮审查和修复。团队检查发现,约 59% 的问题涉及首轮审查时就已存在的代码,而非后来修改引入的新问题。团队随后调整规则,超过 3 轮审查就要求作者重新考虑方案,并限制重复反馈,避免 Agent 相互纠缠。