不用再让Agent反复刷网页,TinyFish推出AI监控工具Monitor
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给 Agent 克隆 Slack 和 GitHub,Arga Labs 融资 1000 万美元
动察 Beating AI 快讯,Arga Labs 完成 1000 万美元种子轮融资,由 General Catalyst 领投,BoxGroup、Emergence、Gradient 和 SV Angel 等参投。这家只有 4 人的 YC 创业公司,专门给 AI Agent 搭测试沙盒(与真实系统隔开的测试环境)。它会复制 Slack、GitHub、Salesforce、Stripe 等软件,让 Agent 上线前先在里面反复操作。 传统测试通常只是伪造几个 API 返回结果,很多意外情况覆盖不到。Arga 则会连软件里的数据状态、账号权限、Webhook 和报错情况一起复制。比如销售 Agent 可以同时操作测试版 Salesforce 和 HubSpot,看它会不会认出两个联系人来自同一家公司,避免重复发邮件。 目前 Arga 已支持 30 多种软件。官方称,现在最快不到 12 小时就能复制一个 SaaS 的后端行为。过去 16 周,客户已经启动超过 10 万个测试环境,Slash、Monaco、Y Combinator 等团队都在使用。 新融资会继续砸在自动造环境上。Arga 正在开发新的生成系统,想把复制一个 SaaS 的时间从几小时压到几分钟。最终它希望做到,Agent 自己发现一个新 API 后,系统就能自动生成对应的测试环境,让 Agent 先在里面反复试错,再真正接触生产系统。
Firecrawl融资7500万美元:给AI Agent建一个「数据源总入口」
动察 Beating AI 快讯,Firecrawl 完成 7500 万美元 B 轮融资,由 Smash Capital 领投,同时推出 Alexandria。它把网页搜索、第三方数据源和 Firecrawl 自建索引接进同一套接口,让 AI Agent 不用再为每种数据单独接 API。 比如 Agent 查一家公司,可以先搜网页,再直接调用 Fiscal.ai 获取财务数据;查经济数据可以找 FRED 和 World Bank;写代码则能搜索 GitHub 和 Firecrawl 的 Developer Index。目前 Alexandria 还覆盖科研论文、政府数据、商品、房产、招聘等数据,可以通过 API、MCP 和 CLI 调用。 Firecrawl 称,同一模型和 prompt 在 845 个任务上测试后,使用 Alexandria 的回答质量比模型自带 Web 工具高 21%。 这轮融资还会用来购买和接入更多数据。Firecrawl 已经付费使用 Wikimedia Enterprise,接下来还准备让更多研究者、出版商和数据提供方把内容接进 Alexandria,并在 Agent 使用这些数据时获得收入。
DeepSeek开始模型和Agent一起训:V4.1 Flash为Harness专项优化
动察 Beating AI 快讯,DeepSeek Harness v0.1.5 发布。V4.1 Flash 在训练阶段就针对 Harness 做了专项训练和优化,覆盖标准、PTC 和极简三种模式。Harness 已经直接进入模型训练环节,不再只是模型发布后再接一个 Agent 外壳。 新版还加入实验性的 Agent Teams。父子 Agent 可以双向通信,主 Agent 能给不同子 Agent 指定模型和推理强度;多个 Agent 还能共享任务、互相发消息,最后由主 Agent 汇总。 V4.1 Flash 还有一个很特别的长任务优化:Agent 跑到一半修改系统提示词,也可以尽量保留已有 KV Cache。长任务不用因为前面的规则改了一点,就把后面大段上下文重新计算。 Web 端也加入文件上传和预览,支持 PDF、图片、代码等格式。插件可以往左右 Sidebar 和内容区接入自己的 UI,长会话的加载、恢复和内存占用也一起做了优化。
Cursor云Agent终于有真Mac了:每个会话都能拉起一台M5
动察 Beating AI 快讯,Cursor 给 Cloud Agents 接上了 Namespace Devboxes。现在运行 Agent 时,可以直接选择 macOS 环境。Namespace 会为每个会话临时拉起一台 Apple M5 Mac,让 Agent 在真正的 macOS 上改代码、编译和跑测试。 这解决了 Cloud Agent 很实际的一个限制。Cursor 默认的云端开发环境一直是 Ubuntu。写 Web、后端问题不大,但碰到 iOS 和 macOS 原生开发,Linux 根本做不了完整构建。此前 Cursor 社区已经有人专门追问,Cloud Agent 什么时候才能跑 Mac。 这次也不是在 Linux 上套一层 Mac 兼容。Cursor 仍负责模型推理和任务规划,真正的 shell 命令、文件修改、Git 操作、编译和测试全部交给 Namespace 的 macOS DevBox。任务结束后,这台 DevBox 会被销毁。
前Yandex高管融资2600万美元,要把1000亿网页喂给AI Agent
动察 Beating AI 快讯,AI 搜索公司 Keenable 结束隐身,拿到 2600 万美元种子轮融资,由 Accel 领投、Conviction 参投。公司自建了超过 1000 亿篇网页的独立索引,Agent 可通过 API 或 MCP 搜索,并直接拿到整理后的网页正文。 创始人 Andrey Styskin 曾负责 Yandex 搜索和广告业务,后来又在 Amazon AGI 做 Web 基础设施。 Styskin 还宣布上线 Web Query Language(WQL)。简单说,它想让 Agent 不再一个个搜网页,而是直接把整个 Web 当数据库查。哪怕答案分散在不同网站,也能一次筛出来再拼到一起。可以把它理解成「给互联网加了一层类似 SQL 的查询接口」。Search API 和 WQL 免费开放到 9 月底。 Keenable 不是第一个做 Agent 搜索的。Exa 也自己维护约 1000 亿篇网页的索引。Keenable 现在一个直接优势是价格:每 1000 次搜索 4 美元,Exa 是 7 美元,便宜约 43%。
Chromium太重,Cloudflare给Agent重造浏览器
据动察 Beating 监测,Cloudflare 给 AI Agent 重造了一套浏览器引擎 Kitesurf。它不再依赖 Chromium,直接运行在 Cloudflare Workers 上,目前已开放测试,之后还会开源。 Cloudflare 认为,Agent 上网不需要标签页、主题、扩展这些功能,也不追求像素级还原网页。继续启动完整的 Chromium,白白浪费大量算力和内存。 测试中,Kitesurf 的 CPU 用量降到 Chromium 的约三分之一,内存最低只有约七分之一。不过它并没有更快,完成任务反而要多花约 70% 到 80% 的时间。优势主要是省资源,可以同时跑更多 Agent。 Kitesurf 已接入 Cloudflare Browser Run,Puppeteer、Playwright、MCP 和 CDP 都能调用,目前测试期免费。但它还不支持视频、WebGL、部分反机器人验证和长期登录会话,复杂网页仍要用 Chromium。