AI 编程实时动态与要闻

Anthropic 推出自托管版 Claude Managed Agents 私测:智能体框架、沙箱、凭据和会话记录都跑在企业自己的云或机房,模型请求可改走 Bedrock、Foundry 或自建网关

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。

Anthropic 推出自托管版 Claude Managed Agents 私测:智能体框架、沙箱、凭据和会话记录都跑在企业自己的云或机房,模型请求可改走 Bedrock、Foundry 或自建网关

核心要点速览

  • 三档部署:云端沙箱(全托管)→ 自托管沙箱 → 自托管 Managed Agents(服务 + 沙箱都在自己这边),官方文档用一张表列清楚
  • 组件清单:cma-server(API + 智能体循环)、PostgreSQL 16+、ant beta:worker 工作进程、管理 CLI cma-server-admin,另有 Docker Compose 和 Helm chart
  • 4 条安全原则:框架和沙箱分离、凭据不进沙箱、按主机白名单限网、每步操作经 OpenTelemetry 导出
  • 热度:@ClaudeDevs 首发帖写稿时约 1.1 万赞、79 万浏览;平台负责人 Katelyn Lesse 称这次还首次带上评测(evals)产品
  • 门槛:私测,只对符合条件的组织开放,要找 Anthropic 客户团队申请下载;官方未公布价格
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X 热议:levelsio 用 3 小时把「视频转 3D 房间」上线 Interior AI:上传客厅漫游视频,自建无头 Blender 生成可行走、可改色挪家具的 3D 空间

独立开发者 Pieter Levels(@levelsio)11 月 12 日在 X 上连发三帖:先说 AI 现在已能从一段粗糙的手机视频、几张照片甚至一张平面图生成无头 Blender 3D 场景,这给他做了 4 年、一直基于「照片进、效果图出」图像模型的 Interior AI 打开了新维度;约半小时后放出原型,可以清空房间、挪动或删除家具、给墙面地面天花板任意上色;约 3 小时后宣布功能已对全部用户上线,渲染跑在他自己 VPS 上的无头 Blender。三帖合计约 11.5 万浏览、600+ 赞、250 条回复。讨论集中在处理耗时、自建渲染 vs 调用 3D API、订阅还是按次计费。以下为开发者分享与讨论,功能效果以本人演示为准,未经第三方测评。

X 热议:levelsio 用 3 小时把「视频转 3D 房间」上线 Interior AI:上传客厅漫游视频,自建无头 Blender 生成可行走、可改色挪家具的 3D 空间

核心要点速览

  • 时间线:11 月 12 日 06:15 宣布想法、06:43 放出原型、09:34 宣布对 全部用户 上线(均为新加坡时间),从原型到上线约 3 小时
  • 实现:输入一段客厅漫游视频、几张照片或一张平面图,生成可编辑的 3D 场景,渲染跑在作者自己 VPS 上的 无头 Blender(作者口径,未说明具体用的是哪个模型)
  • 可做的编辑:清空房间、挪动/删除/新增家具、给墙面地面天花板和任意物体换色,并可生成平面图;下一步计划一键切换装修风格
  • 热度:三帖合计约 11.5 万 浏览、600+ 赞、250 条回复、570+ 收藏
  • 作者称 Interior AI 过去 4 年 一直基于「照片进、效果图出」的图像模型,过去 12 个月可用的新技术不多
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Gemini API Managed Agents 支持自托管环境:Agent 的 shell 和文件工具可跑在你自己的沙箱里,只需出站 HTTPS,官方给出 Cloud Run、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Vercel 等 8 种接入示例

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。

Gemini API Managed Agents 支持自托管环境:Agent 的 shell 和文件工具可跑在你自己的沙箱里,只需出站 HTTPS,官方给出 Cloud Run、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Vercel 等 8 种接入示例

核心要点速览

  • 分工:Agent 循环、模型和交互流留在 Google,7 个内置工具(execute_bash、读写/编辑文件、list_dir、grep_search、find_by_name)在你的环境执行
  • 网络:100% 出站 HTTPS,无需开放入站端口;worker 只持有环境级 environment_key,项目级 GEMINI_API_KEY 不用放进沙箱
  • 两种模式:environments connect 单 worker 长驻;environments poll + serve 为每次交互起一个新沙箱,沙箱里只有短期 lease token、零 API key
  • 官方示例覆盖 8 家:Cloud Run、Agent Substrate、Cloudflare Sandbox、Daytona、E2B、Fly.io、Modal、Vercel Sandbox,另有 Docker / rootless Podman 配方
  • 限制:sources、network、env 和 /files 快照只适用于 Google 托管环境,自托管环境传这些会返回 400 INVALID_ARGUMENT;单独定价官方未公布
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Open WebUI 0.13.1:Claude Code、Codex、Pi 等编码 Agent 进入模型选择器,并推出桌面伴侣 Tether

自托管 AI 聊天平台 Open WebUI(GitHub 约 15.8 万星)于 2026-11-08 11:07 UTC 在 GitHub 发布 v0.13.1。最大变化是:在提供 Agent 的 Open Terminal 上,Claude Code、Codex、Pi 等编码 Agent 会直接出现在模型选择器里,可聊天、语音调用、调推理强度和服务档位,并在对话里批准工具请求。同时推出桌面伴侣应用 Tether(macOS / Windows / Linux),把本机接入 Open WebUI,让模型和 Agent 在你真实的文件和仓库里干活,手机浏览器也能远程调用。工具对话不再每轮改写系统提示,可命中提供商的提示缓存,官方称成本「大幅降低」。约 45 分钟后发布 v0.13.2 修复纯 HTTP 访问下的 UUID 报错。

Open WebUI 0.13.1:Claude Code、Codex、Pi 等编码 Agent 进入模型选择器,并推出桌面伴侣 Tether

核心要点速览

  • 发布:GitHub v0.13.1 于 2026-11-08 11:07 UTC 发布,v0.13.2 于 11:53 UTC 跟进修复;仓库约 15.8 万星
  • 编码 Agent 当模型用:Claude Code、Codex、Pi 出现在模型选择器,每个对话固定 1 个 Agent,不支持重新生成、续写或编辑重发
  • Tether:新的桌面伴侣应用,覆盖 macOS / Windows / Linux 3 个平台,主动外连无需开端口,会话默认 90 天不用即过期(SESSION_EXPIRES_IN)
  • 省钱与提速:工具对话保持提示前缀稳定以命中缓存;大对话打开约快 2 倍;粘贴 1.6 万行后每次按键从 8.6 秒降到 74 毫秒(约 117 倍)
  • 新增 Auto 工具权限(默认关闭):由审查模型判断工具调用是否需确认;50,000 字符以下的小文件默认全文注入而非检索
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Revolut 演讲披露:约 2000 工程师默认自托管 GLM-5.3(约 56×B200),编码 AI 账单约降到 Anthropic/OpenAI 的 1/10

2026-10-13,Revolut AI 运营负责人 David Abitbol 在 AI Engineer NYC 演讲称:约 2000 名工程师默认使用自托管 GLM-5.3(约 56 张 NVIDIA B200),混合成本约 $0.30/百万 token,相对此前 Anthropic/OpenAI 账单约 1/10;演讲方口径编码时间约改善 60%、lead time 约 70%。Claude Code/Codex 仍作难题例外,视觉走路由。

核心要点速览

  • 来源:Revolut AI 运营负责人 David Abitbol,AI Engineer NYC 2026 演讲(2026-10-13)+ 官方讲稿;The Register 等自 11-03 报道(演讲方口径)
  • 规模:约 2000 名工程师默认走自托管 GLM-5.3,约 56 张 NVIDIA B200;混合成本约 $0.30/百万 token
  • 费用:相对此前 Anthropic/OpenAI 账单约降到 1/10;演讲称编码时间约改善 60%、lead time 约 70%(未单独剥离模型因素)
  • 路由:GLM 文本为主;视觉任务路由 Gemini / GPT 等;Claude Code / Codex 仍作难题例外
  • 运维:同卡数下调优使 TTFT 约 14.3s→1.7s、RPS 约升 76%;沙箱审批与遥测被强调为银行合规配套
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月之暗面正式发布 Kimi Hosted Agents:Harness as a Service,云沙箱约 ¥0.072/小时,附 140+ Skills 与 kha CLI

2026-11-05,月之暗面官方宣布 Kimi Hosted Agents(托管智能体)正式发布,把 Agent 运行所需的 Harness 做成云服务:独立沙箱、会话持久化、失败恢复、审计导出,按「沙箱时长 + 模型 token + 插件次数」计费。官方称提供 140+ Skills、30+ 插件,可用 kha CLI / 控制台 / REST API(kimi-api-version: 2026-09-01-beta)接入,自托管沙箱仅对企业认证用户开放。

月之暗面正式发布 Kimi Hosted Agents:Harness as a Service,云沙箱约 ¥0.072/小时,附 140+ Skills 与 kha CLI

核心要点速览

  • 官方口径:2026-11-05 正式发布「Harness as a Service」,企业无需自建沙箱/会话/重试底座
  • 计费(官方定价页):总费用 = 沙箱时长×¥0.072/小时 + 模型推理 + Σ(插件次数×单价)
  • 能力包:官方称 140+ Skills、30+ 插件;产品概览列 12 个官方模板(金融/游戏/SRE/出海等)
  • 上手:platform.kimi.com;推荐 kha CLI install 后 kha login,亦可 REST/SSE
  • 边界:自托管环境与 Inference Hook 仅企业认证开放;API 仍标注 2026-09-01-beta
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Artificial Analysis 发布 Endpoint Accuracy Index v1.1:100+ 无服务器端点近 1/4 低于参考权重部署

2026-11-06,Artificial Analysis 发布 Endpoint Accuracy Index v1.1:以自建官方权重部署为 100% 参考,用 BFCL-500、HLE-250、AA-LCR-25(等权)衡量各厂商 serverless 端点保住了多少精度。官方口径:已测 100+ 端点中近四分之一低于参考;AA-LCR-25 升至 v1.1 且重复从 10 提到 25(平均 95% CI 约 ±4.7→±2.6);覆盖扩至六款开源权重模型,新增 GLM-5.3 Flash 与 Muse Spark Open。

Artificial Analysis 发布 Endpoint Accuracy Index v1.1:100+ 无服务器端点近 1/4 低于参考权重部署

核心要点速览

  • 官方:@ArtificialAnlys 2026-11-06 02:44 UTC;changelog 05 Nov 2026;方法论页 Endpoint Accuracy Index v1.1
  • 厂商口径:100+ serverless 端点中近 1/4 低于自建参考;服务商常为速度/成本做量化、自定义 kernel、调栈或限输出
  • 套件等权:BFCL v4-500(3 次)、HLE-250(10 次)、AA-LCR-25(25 次);相对参考给 95% 置信区间并标注是否显著偏低
  • GLM-5.3 Flash:22 端点中 16 个与参考统计一致、1 个约 104.2;约 32K 输出上限端点 HLE-250 约 22%/29% vs 参考 55%
  • Muse Spark Open:5 端点中 3 个约 99.5–99.9(含 FP4);另 2 个主要在工具调用掉分(BFCL-500 约 50%/51% vs 59%)
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Mistral Studio 上线 Managed Agents 与 Apps:持久化后台 Agent、自然语言工作流生成、HTTP 连接器与线上评测

Mistral 于 11 月 5 日扩展 Mistral Studio:基于 Agents SDK(mistralai-agents)的 Managed Agents 可在本地、自托管(agents serve)或 Mistral 托管(agents deploy)三种模式运行同一份代码,支持长达数小时到数天的持久化执行、崩溃续跑与人工审批;同时推出 Vibe 驱动的工作流生成器、mistral apps CLI、HTTP API 连接器、Webhook 触发器、托管向量索引以及离线/线上评测,多数为 Public Preview。

Mistral Studio 上线 Managed Agents 与 Apps:持久化后台 Agent、自然语言工作流生成、HTTP 连接器与线上评测

核心要点速览

  • 同一份 Agent 代码三种运行模式:进程内、agents serve 自托管、agents deploy 托管
  • 持久化后台执行:可跑数小时到数天,崩溃后从最后完成步骤续跑,会话由 Mistral 存储
  • 连接器支持 HTTP API,无需自建 MCP 服务器;新增 Webhook/触发器启动工作流或 Agent
  • 托管 Agent 默认上报 Agent/模型/工具 span,并支持从 trace 一键生成评测数据集
  • 可观测性与评测仅 Enterprise 层级;多数新功能为 Public Preview(官方口径)
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GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

GitHub 于 10 月 28 日(Universe 2026)宣布 GitHub Next 的开源项目 GitHub Agentic Workflows 正式 GA,面向 GitHub Free、Team 和 Enterprise。开发者用自然语言 Markdown 描述 issue 分拣、CI 失败分析、文档更新、写测试等任务,gh aw 把它编译成标准 Actions YAML,由 Copilot 或自带的编码 Agent 执行。GA 新增 ARC 自托管 runner 和 Docker-in-Docker 支持、正式版 gh aw forecast 成本预估、按工作流选模型和模型路由,以及 Cloud Hypervisor / NVX micro-VM 隔离。

GitHub Agentic Workflows 正式 GA:用 Markdown 写自动化、编译成 Actions YAML,支持 Copilot 或自带编码 Agent,新增 ARC 自托管和 micro-VM 隔离

核心要点速览

  • 适用范围:github.com 上的 GitHub Free、Team 和 Enterprise 均可用;用默认的 Copilot CLI 引擎需要 Copilot 许可
  • 工作方式:Markdown 写需求,编译成标准 Actions YAML,复用已有 runner 组和策略;可用 Copilot 或自带编码 Agent
  • 安全默认值:只读权限、沙箱容器加 Agent Workflow Firewall、safe outputs 校验,以及应用变更前的威胁检测作业
  • GA 新增:ARC 自托管 runner 加 Docker-in-Docker、gh aw forecast 转正(含威胁检测额度和月度区间)、按工作流选模型提供方、模型路由、micro-VM 隔离和跨仓库 enclave
  • 客户案例(Accenture 口径):一位负责人每周省约 29 小时,团队 91% 的 commit 由 AI 编写,生产错误从每天约 11,000 个降到 1,000 以下
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Vercel 开源 durable-harness:让 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等编码 Agent 在云端崩溃后从日志续跑

10 月 20 日,Vercel 发布开源包 durable-harness(Apache 2.0,npm 0.0.1-beta.6,官方标注实验性)。它从外部给 Pi、OpenCode、Codex、Claude Code 等现有编码 Agent harness 加上持久化:每次模型调用和工具调用前后都写入 Workflow SDK 的 World 日志,函数超时或崩溃后由队列把这一轮交给新函数,从日志接着跑,已完成的模型调用不会重复计费。可跑在 Vercel、本地文件或自建 Postgres 等后端上。

Vercel 开源 durable-harness:让 Claude Code、Codex、OpenCode、Pi 等编码 Agent 在云端崩溃后从日志续跑

核心要点速览

  • 支持 5 种 harness:Pi、OpenCode、Codex、Claude Code、libfx 的 fx(eve 和 fx 本身已自带持久化)
  • 机制:每次模型/工具调用前记录 intent、结束后记录 outcome;每一轮由队列消息兜底,函数挂掉后新函数读日志续跑
  • 已完成的模型调用直接读日志结果,官方称不会为同一次调用的 token 付两次费;只有标记 replay: 'safe' 的工具会被重跑
  • 后端可换:Vercel World、本地文件、Postgres,以及 MongoDB、Redis、Turso;改 2 个环境变量即可切到 Postgres
  • 状态:Apache 2.0 开源,npm 版本 0.0.1-beta.6,README 明确标注实验性、API 可能变化
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llm-d 1.0 发布:Red Hat、IBM、Google 主导的 Kubernetes 原生开源分布式推理栈进入生产可用,按厂商口径自托管 3,000 个编码 Agent 比商用 API 便宜 5–10 倍

10 月 20 日 PyTorch Conference 北美站上,CNCF 沙箱项目 llm-d 发布 1.0。它把 vLLM、SGLang 等推理引擎组织成一个统一的服务池,1.0 新增多租户优先级与公平调度(flow control)、路由高可用与零停机滚动升级(DisaggregatedSet)、v1 配置 API,以及面向 Agent 的会话感知路由和 Responses API 状态支持。项目由 Red Hat、IBM、Google Cloud、CoreWeave、NVIDIA 于 2025 年创立,现有 500 多名贡献者;JetBrains、DigitalOcean、Mistral 等已在生产中使用。

llm-d 1.0 发布:Red Hat、IBM、Google 主导的 Kubernetes 原生开源分布式推理栈进入生产可用,按厂商口径自托管 3,000 个编码 Agent 比商用 API 便宜 5–10 倍

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  • 规模(Red Hat 新闻稿,厂商口径):在 NVIDIA GPU 上部署约 7,530 亿参数的 GLM 5.2,峰值每分钟输出 660 万 token,同时服务最多 3,000 个编码 Agent 且零抢占,按云租用价算每 token 成本比同等商用 API 低 5–10 倍
  • 缓存复用:IBM 称在 Agent 编码负载中前缀感知路由拿到了 97% 的可复用缓存;IBM Research 量子纠错芯片项目前缀命中约 98%、综合成本约每百万 token 0.11 美元,比全闭源方案低 11.5 倍
  • Google Cloud 口径:Ironwood TPU 上的 Agent 编码负载,前缀感知路由加主机内存卸载让首 token 延迟中位数下降超 85%、吞吐提升 2.4 倍;Gemini 平台前缀缓存命中率从 35% 提到 70%
  • 1.0 新能力:flow control 多租户 QoS、路由热备高可用、DisaggregatedSet 统一管理 prefill/decode 滚动升级、v1 配置 API、Responses API 支持 previous_response_id
  • 生态:500+ 贡献者、25+ 家机构;JetBrains 的免费 Junie Lite、DigitalOcean Serverless Inference、Mistral 商用分级流量已在生产中使用;GitHub v1.0.0 发布说明坦言部分既定目标未完成
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Deno 团队整体加入 Cloudflare:Deno 运行时再维护一年后停止开发,Deno Deploy 六个月后关停,celld 并入 workerd 主攻自托管 Agent 基础设施

10 月 9 日 Ryan Dahl 宣布 Deno 全员加入 Cloudflare,未来研发转向 Workers/Durable Objects 编程模型与自托管版 celld。Deno 运行时再提供一年月度安全与 bug 修复后停止官方开发(保持开源),Deno Deploy 六个月后关停并为付费客户提供迁移到 Workers 的支持,JSR 继续运营。Dahl 明确把 Durable Objects 视为 Agent harness 的关键底座。

Deno 团队整体加入 Cloudflare:Deno 运行时再维护一年后停止开发,Deno Deploy 六个月后关停,celld 并入 workerd 主攻自托管 Agent 基础设施

核心要点速览

  • 时间表:Deno 运行时再获 12 个月月度修复/安全更新后停止官方开发;Deno Deploy 6 个月后关停,付费客户可获迁移到 Workers 的支持
  • JSR 继续运营、基础设施迁到 Cloudflare;rusty_v8 继续维护并计划集成进 workerd
  • celld(Apache-2.0,约 5.3k Star,v0.6.2 beta):单个 58 MB 静态二进制自托管分布式 Durable Objects,仅依赖一个 S3 兼容桶
  • celld 官方口径:常驻 cell 内存 0.47 MB、单 8 GB 节点 2,500 个 cell、无状态请求 p50/p99 0.2/0.3 ms、节点被杀后约 20 s 故障转移且 0 丢写
  • Hacker News 首页 1,234 分;Deno 官方推文 6.3k 赞,开发者关注度极高
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LiteLLM 开源自托管云端编程 Agent Moyai:替代 Devin 后 31 天账单从 10.19 万美元降到约 2.17 万美元(-79%)

LiteLLM 团队 10 月 7 日开源内部每天在用的云端编程 Agent Moyai(BerriAI/moyai):从 Slack 或浏览器派任务,Agent 在隔离云工作区里改代码、跑测试、开 PR;可按会话切换 Claude Agent SDK / Codex / Hermes / OpenCode / Deep Agents 等 harness,经 LiteLLM 接入 100+ 模型供应商。官方披露替换 Devin 后同期 31 天成本从 $101,872 降至约 $21,700。

LiteLLM 开源自托管云端编程 Agent Moyai:替代 Devin 后 31 天账单从 10.19 万美元降到约 2.17 万美元(-79%)

核心要点速览

  • 成本:同 31 天 Devin 账单 $101,872 vs Moyai 约 $21,700(约 $700/天),官方称省 79%、约 $80,172(发布博客)
  • Harness 可插拔:默认 Claude Agent SDK(开启 prompt caching),可切 Hermes / Codex / OpenCode / Deep Agents / Tool Loop(harness 文档)
  • 模型层走 LiteLLM,支持 100+ 供应商,会话中可在 GPT-6 Astra / Claude Opus 5.5 / GLM-5.3 间切换,花费按成员归属
  • 安全边界:供应商密钥只留在服务端,沙箱看不到;每个会话独立终端 + 文件系统 + 浏览器
  • 注意:截至发稿仓库约 58 star,GitHub 未检测到 LICENSE 文件,商用前需确认授权
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CopilotKit 开源 OpenDots:自托管「常开同事」模板;任意 AG-UI Agent + OpenAI 兼容模型,MIT

CopilotKit 于约 2026-10-01 发布 OpenDots(MIT):开源、可自托管的 OpenAI Dots 替代模板——每名 Dot 可有独立「电脑」(浏览器/文件/终端)、Spaces/Pages、实时通话、Slack Channels SDK、草稿审批与定时任务。接入任意 AG-UI Agent 与 OpenAI 兼容模型;电脑权限默认关闭。本跑 GitHub API 约 ★1448 / forks 176。

CopilotKit 开源 OpenDots:自托管「常开同事」模板;任意 AG-UI Agent + OpenAI 兼容模型,MIT

核心要点速览

  • 官方博文:Introducing OpenDots(2026-10-01);仓:CopilotKit/OpenDots MIT
  • 定位:自托管「常开 AI 同事」;对比闭源 Dots——可用任意 OpenAI 兼容模型 + AG-UI Agent,不绑 OpenAI 套餐/地区
  • 能力:独立电脑(默认关)、Spaces/Pages、通话、Slack、草稿先审后存、定时任务、Automatic Learning 技能沉淀
  • 本跑 gh api:★1448 / forks 176;created_at 2026-09-29T17:13Z,pushed_at 2026-10-02T21:16Z
  • 开箱:git clone → npm ci → cp .env.example .env → npm run dev;文档见 AG-UI / CopilotKit Intelligence
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GitHub Agentic Workflows 0.90.1:独立 ledger 与回放投影;审计/威胁检测制品;编译期强制自托管 Runner

github/gh-aw v0.90.1(2026-09-30T17:20:00Z)在 0.90.0 friction-cost/noop graders 之后,扩展 safe-output 支撑的独立 ledger(含回放投影、导入共享工作流时保留默认 ledger),并加厚审计:ledger 交易、威胁检测结果、experiment/evals、friction cost 归因。另含 add-labels 收窄、assign-to-agent 必填 labels、编译期强制自托管 Runner、sandbox frontmatter kebab-case,以及 Claude Code CLI 钉到 2.1.280。

GitHub Agentic Workflows 0.90.1:独立 ledger 与回放投影;审计/威胁检测制品;编译期强制自托管 Runner

核心要点速览

  • 发版:v0.90.1 于 2026-09-30T17:20:00Z(对照 v0.90.0)
  • Ledger:standalone safe-output ledger + replay projections;导入共享工作流时保留默认 ledger(#64354/#64420/#64464)
  • 审计:ledger transactions、threat-detection outcomes、experiment/evals、friction costs 归因到 audit sources(#64509/#64506/#64339/#64338)
  • 治理:收窄 add-labels;assign-to-agent required-labels;编译期强制 self-hosted runner(#64173);sandbox frontmatter kebab-case
  • 引擎:Claude Code CLI 更新至 2.1.280;文档见 gh-aw README 与 GitHub Next Agentic Workflows
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