Kimi Code桌面端上线:浏览器、终端、多Agent塞进一个窗口
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微软要把Windows变成Agent工作台:AI能直接操作电脑,还能少花Token
动察 Beating AI 快讯,微软公布 Windows「混合智能」计划,准备让 AI Agent 直接在电脑上执行任务。获得授权后,Copilot 可以读取本地文件和近期活动,还能整理文件、排查故障、编写程序。微软演示中,它自动找齐报税材料,修改文件名、打包附件,并起草了发给会计师的邮件。 这套方案的关键,是让本地 AI 和云端 AI 配合工作。Copilot 负责接收任务,Windows 提供访问文件和执行操作的能力。部分任务可以交给电脑上的模型处理,减少云端 Token 消耗,也让敏感数据留在本地。需要更强推理能力时,再调用云端模型。 为了支撑本地运行,微软将 1370 亿参数的编程模型 MAI Code 1.1 Flash 压缩至 53GB,让它能在搭载 RTX Spark 的高性能电脑上运行。GitHub Copilot 也将通过 HydraFusion 自动选择本地或云端模型,让部分编程任务不再依赖付费的云端推理。 微软还推出 MXC 安全沙箱,限制 Agent 能访问的文件和网络,防止越权操作。目前 MXC 已正式开放。Copilot 读取本地文件、执行电脑操作等新能力,则将在未来几个月陆续登陆 Copilot+ PC。
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。
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。
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%。
Cursor扩展商店遭投毒:Claude Code被植入SSH后门,最多波及5000人
动察 Beating AI 快讯,Cursor 披露,10 月 29 日,其扩展市场出现遭恶意篡改的 Claude Code 2.1.313 版本。这个安装包并非 Anthropic 制作,在商店中上架了约 11 小时。Cursor 估计最多涉及 5000 名用户,将直接联系他们。 安全研究机构 OpenSourceMalware 分析发现,攻击者在插件的正常代码前面插入了 66 行恶意程序。只要编辑器加载该扩展,代码就会执行,甚至不需要用户与 Claude 聊天。 恶意程序会收集电脑名称、Git 邮箱、公网 IP 等信息,还会向 SSH 授权列表偷偷添加攻击者的密钥。随后尝试开启远程登录,通过反向 SSH 隧道连接攻击者服务器,并设置开机自动运行的后台任务,每隔约 60 秒尝试重新连接。 不过,攻击代码本身存在错误。Cursor 表示,大多数 Mac 和 Windows 电脑没有授予它开启 SSH 服务所需的管理员权限,因此攻击者通常无法通过隧道登录。但添加恶意密钥、安装后台脚本和发送设备信息仍可能成功。已经开启 SSH 服务的电脑也不能因此认定安全。 Cursor 已下架恶意版本,一度关闭整个扩展市场,并协助关停攻击者服务器。受影响用户需要检查 SSH 授权文件中是否存在 `svc-telemetry`,并使用官方修复脚本清理。只卸载扩展并不够,后台后门可能继续运行。