Cloudflare 代币化网关开放封闭测试，支持 AI Agent 按量付费
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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。
Cloudflare给Coding Agent自动开「临时测试服」
动察 Beating AI 快讯，Cloudflare 上线 Worker Previews。 Worker 可以简单理解成跑在 Cloudflare 上的后端程序，比如处理 API、登录、数据库和网页请求。现在开发者或 Coding Agent 每新建一个 Git 分支，都能给这套程序临时开一个独立测试环境，改完代码直接部署进去试，不用碰正式网站。 这套测试环境有自己的网址、日志和运行状态，Durable Objects、Containers 等资源也能单独创建。Agent 因此可以自己完成改代码、部署、打开网页测试、看报错，再继续修改。 Cloudflare 以前也有 Preview URLs，但主要只是给某个 Worker 版本生成一个临时网址，背后的资源仍可能连着正式环境。现在每个分支都能单独跑一套，Agent 测试新代码时，就不用担心把线上服务一起搞坏。
X-Agent 发布白皮书，介绍产品架构与 XAGT 代币应用场景
Foresight News 消息，AI Agent 链上操作系统 X-Agent 发布最新白皮书，介绍其产品架构、MCP 生态、商业模式及 XAGT 代币应用场景。白皮书内容显示，X-Agent 允许用户通过自然语言创建具备上下文、记忆、技能、API 及钱包连接能力的 AI Agent，无需编写代码。 在商业模式上，X-Agent 计划打通 Agent 创建、MCP 能力接入、分发、支付和变现的完整链路，开发者可将 API、数据和专业服务封装为 MCP 能力，通过按次调用、订阅或交易佣金获得收入。XAGT 计划用于计算费用、LLM 与 API 调用、Agent 交易结算、MCP 服务付费及开发者部署等场景，未来还将拓展至服务质押、多 Agent 结算和生态治理。 据项目方披露，X-Agent 目前注册用户超过 100 万，累计完成自主任务超过 110 万次，LLM Token 消耗量超过 840 亿。X-Agent 表示，未来其还将推进 Super-Agent、企业沙盒、去中心化 Agent Store 及多 Agent 协作体系。
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。
阿里云：Token Plan个人版升级，新增12类Agent Harness工具
火星财经消息 9月11日，阿里云Token Plan个人版升级。据介绍，原有价格及Credit额度保持不变，Standard和Pro套餐新增Agent Harness工具权益与用量，覆盖搜索、网页解析、图像生成、语音处理、代码执行等12项Agent开发常用能力。（广角观察）
Qwen27B改成扩散Agent：速度拉到500+Token/s，厂商自测单项超Sol
动察 Beating AI 快讯，专攻超高速大模型的 Celeris 发布一款基于 Qwen3.8-27B 改出来的混合扩散 Agent 模型 Celeris-1 Magnus，官方称在不少场景能跑到 500+ Token/s。 在 τ³-Banking 的 97 个银行客服任务上，Magnus 开启 low reasoning 后完成率达到 41.2%，中位耗时 55 秒。同场的 GPT-5.6 Sol 是 38.1%、79 秒。 传统模型基本一个 Token 一个 Token 往后写，Magnus 能一次生成多个 Token，再反复修正。需要严格按顺序生成的内容再串行处理，因此一次计算可以往前推进更多 Token。