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团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
视频Agent赛道又来新玩家，但这次有点不一样。
「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。
近日，由清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM，登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，成功率与过程分双双位列榜首，成绩超过VLA-DM0.5等同期方案。同时，LoopWAM在仿真榜单RoboTwin 2.0和RoboCasa365上同样取得SOTA表现。
上月发布 GPT-6-Astra 时，OpenAI 称它为「全球智能程度最高且最符合人类意图的模型」。具身社区则是惊讶的发现，VLA vs WAM 的路线之争，被通用大模型用文字模态「降维打击」了，大家不禁想问：
谷歌今年的一篇论文，愣是把存储芯片巨头的股价都给整出动静了。
Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。
据 The Information 报道，Anthropic 正筹备一款尚未公布的新模型，据称其推理和直觉判断能力超过现有商用模型，并能推断用户未明确表达的意图；Google 正开发 Gemini 4 Carbon，OpenAI 预计未来几周推出 Terra 系列新模型。
MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash，并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本；官方称新模型线上推理速度提升近3倍，Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。
谷歌，终于把这块最硬的骨头啃下来了。