AI 编程实时动态与要闻

Google Antigravity 推出 Dynamic Workflows：输入 /run-workflow，主智能体编写一段 Python 脚本，用 parallel() 和 pipeline() 调度多个子智能体，每个子智能体按 JSON Schema 返回结构化结果；脚本运行前需用户审批，可保存复用。面向 Google AI Pro 与 Ultra 用户，App 与 CLI 均可用。

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SpaceXSI 发布 Grok Bot 1.0，官方 @bot 账号随后宣布 Bot 现在能参加会议：把 Google Meet、Zoom 或 Microsoft Teams 链接发给 Bot 并批准后，它会以「转写中」身份入会，旁听记笔记、在会议聊天里回答点名提问，散会后在对话里发送纪要和待办。会议功能面向 Team、Enterprise 和 Ultra 套餐，企业管理员可统一开关；同版本还让 Team Bot 进入 Microsoft Teams，并新增共享连接器和团队学习审核。

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11 月 13 日，Google DeepMind 宣布开放 WeatherNext 3 模型背后的两套数据集。SatWeave 把 GOES、Meteosat、Himawari 等地球静止卫星的图像拼成一张全球拼图，覆盖 17 个可见光、水汽和红外通道，每小时更新，并提供十年以上历史存档。PARDIG 是用 AI 生成的全球降水数据集，以 NASA GPM 星载雷达为训练目标，时间分辨率 15 分钟、空间约 10 公里、平均延迟约 5 小时；官方称在美国、欧洲、日本雷达网和 3.6 万多个气象站上评测，轻到中雨的逐小时检测能力比 NASA IMERG-Final 高 30% 以上，历史存档覆盖 1999–2026 年。两套数据的实时流和历史存档都已放在 Google Cloud Storage，PARDIG 历史目录也上了 Earth Engine。

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Anthropic 宣布自托管版 Claude Managed Agents 进入私测。以前企业只能全托管给 Anthropic，或只把沙箱放在自己这边；现在整套服务（API、智能体循环、会话记录存储、沙箱）都能部署在自己的云账号或本地机房，会话记录存进自家 PostgreSQL。模型请求可以发给 Anthropic，也可以走 Amazon Bedrock、Google 的 Claude 托管服务、Microsoft Foundry 或自建网关。开发者 API 与托管版一致。目前只对符合条件的组织开放，需要通过 Anthropic 客户团队申请。

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Replit 11 月 12 日宣布给 Replit Agent 加两项新能力。一是「智能体代购」：Agent 结合对你业务的了解在商家网站比价、填购物车、准备结账，最后由你在 Link 钱包里批准总价才扣款，目前限美国的 Core 和 Pro 用户、仅限一次性购买。二是「智能体广告」：Agent 读取你的网站或应用，写广告文案、生成图片、建议日预算，经你审核后在 Google 的 Performance Max 活动里投放，Pro 用户全球可用。官方文档称，新建广告账户的日均预算至少 15 美元，广告费从 Replit 额度里扣。

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11 月 12 日，开源推理引擎 SGLang 背后的非营利组织 LMSYS Org 在旧金山首届 SGLang 峰会开幕主题演讲上宣布成立 SGLang 联盟。创始成员包括NVIDIA、AMD、Intel、Google、Meta、Cloudflare、Modal 和 RadixArk，它们将与 SGLang 维护者一起参与路线图制定，重点方向是前沿模型支持、推理与多模态负载、分布式推理和跨硬件优化。每家成员指派一名技术代表，每年参加两次路线图会议；技术决策和代码合入权仍归 SGLang 维护者，项目继续对整个社区开放。

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11 月 12 日，Anthropic 开始推送 Claude Meetings 测试版。团队可以把 Claude 拉进视频会议，它以可见参会者身份旁听，参会者喊一声「Claude」或在会议聊天里提问，它默认用文字作答，还能在获得授权后调用各人已连接的工具。会上可以让它现场起草文档、画白板，散会后纪要、待办、转写稿和成品都在 claude.ai 的会议页里。首发只支持 Google Meet，面向 Team 和 Enterprise 套餐；只保存转写和摘要，不存音频。

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新加坡时间 11 月 13 日 02:02，Google DeepMind、Google AI 和 Gemini 官方账号同时宣布 Gemini 4 Hydrogen 正式上线，Gemini API 更新日志标注为 GA，模型 ID 是 gemini-4-hydrogen。按官方口径，它在默认 high 思考档位下的 Artificial Analysis 智能指数为 51，高于 Gemini 4 Argon 的 50，新增的 xhigh 档位可到 54；完成任务的速度是 Gemini 3.8 Flash 的 2.5 倍，Terminal-Bench 4.1 得分从 18.2% 提高到 57%。价格在 100 万 token 上下文内统一为输入 1.5 美元、输出 7.5 美元（每百万 token），免费层也能用。它同时成为 Gemini 应用、Google 搜索和 Antigravity 托管智能体的默认模型。昨天站内报道过的 SKU 价目表泄露，今天由官方证实。Cursor 官方随后宣布 Hydrogen 已上线编辑器，默认努力档（high）在 CursorBench 4.0 上为 54.3%，高于 Gemini 3.8 Flash 的 39.6%。

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独立评测机构 Artificial Analysis（AA）11 月 12 日中午（新加坡时间）在官方账号发帖：Google 的 Gemini 4 Carbon 在 AA-Robotics v0.1 实验室里一共跑了 7 小时 33 分钟，过程中把机械臂「撞来撞去」，弄坏了一个夹爪，AA 给了它一次重试。帖子附 11 秒现场视频，约 2 万浏览、300 余赞、40 余条回复。讨论集中在三点：重试成绩是否该单列、通用模型连续操控真实硬件 7 个多小时意味着什么、以及物理评测里的设备损耗和安全看护成本。AA 尚未公布 Carbon 在该榜的得分。以下为评测方分享与社区讨论，不代表最终榜单。

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Google 11 月 11 日发布 A2UI 1.0，这是其生成式 UI 开放协议（Apache 2.0）的首个稳定版。Agent 不再只回一大段文字，而是描述要显示的卡片、选择器或图表，由各个 App 用自己的原生组件渲染。1.0 新增双向函数调用和无障碍支持，提供 React、Angular、Lit、Flutter、SwiftUI 渲染器，以及 Python、TypeScript、Dart 三套 Agent SDK。Google Cloud Tech 官方文章称，新的默认推理格式 A2UI Express 在 54 个样本的测试中让生成的 UI 代码 token 减少 63.2%。Atlassian、Alation、Bloomberg、字节跳动已在使用。

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Google Antigravity 官方账号 11 月 11 日宣布，浏览器操控（Browser use）正在向 Antigravity App 用户推送：Agent 可以在侧边栏的内置浏览器里打开网页、操作你正在跑的应用、查看控制台报错和失败的网络请求、截图，并在交付前亲自验证修复效果。官方文档显示，内置浏览器 Agent 需要 App v2.30.0 及以上，正向 macOS、Windows、Linux 上 Free、Plus、Google AI Pro、Ultra 的个人账号逐步开放，企业账号和 CLI 仍通过 /browser 连接本机 Chrome 144+。

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Google AI Studio 11 月 11 日（北京时间 12 日凌晨）宣布，Gemini API 的 Managed Agents 现在可以“自带沙箱”。以前 Antigravity 等托管 Agent 的工具只能在 Google 托管的 Linux 沙箱里执行；现在 Agent 循环和模型调用仍在 Google 一侧，执行 shell 命令、读写文件这些工具调用则可以交给你自己的容器、VM 或 microVM。接入方式是先调用 POST /v1beta/environments 并传 {"mode":"self_hosted"}，拿到环境 id 和只返回一次的 environment_key，再在沙箱里运行开源 gemini-api CLI 的 environments connect。全程只走出站 HTTPS，不需要开放入站端口。

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Google 11 月 11 日（北京时间 12 日凌晨）由 Sundar Pichai、@Google、@GoogleAIStudio 和 Logan Kilpatrick 正式宣布 Gemini Decisions API 与专用判定模型 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）。它不逐 token 生成文字，而是一次前向计算给最多 1,000 个是否、单选（2–255 个选项）、打分题给出概率和置信度，支持文本、图片、音频、视频和 PDF，上下文 256K。官方称端到端延迟 150–250 毫秒，1 到 100 题延迟几乎不变；输入每百万 token 0.10 美元，输出不计费，在共享评测集上总成本约为 Gemini 3.5 Flash-Lite 的五分之一。官方跑分表中，它在 9 项评测里 7 项第一，7 项共享评测的 Top-1 校准误差 0.0250，低于 TypeSafe Jev 1.14 和 OpenAI 的 GPT-6 Luna。此前本站依据 API 更新日志报道时官方尚未公告，现已正式发布，此前「模型被撤下」的说法不成立。第三方 Artificial Analysis 测得其 Decision Index 为 66 分，尚未登顶。

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Google DeepMind 11 月 11 日发布第二代 DNA 序列模型 AlphaGenome 2。与一代对整片组织做平均预测不同，它是条件模型：输入百万碱基的 DNA 序列加一个目标细胞类型或状态，逐一预测基因表达、染色质可及性、组蛋白修饰，并新增 DNA 甲基化。模型用人和小鼠的 bulk 与单细胞数据训练，含 1.07 亿个单细胞档案、覆盖 68 种组织。官方称在 TenK10K 免疫细胞数据集上，因果变异检出率 30%（前代 16%），方向性基因效应 43%（前代 23%）。只需几十个细胞的单细胞 RNA-seq 数据，无需重训即可推广到新的细胞状态。今起通过 AlphaGenome API 开放非商业研究，商业研究为私有预览，仅限科研、不可用于临床。

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