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劲爆, 我给刚发布的 Apodex 1.1 出了个极其变态的实战难题, 它真的跑通了! 我直接打包了120万条日志, 里面包含真实的提权攻击的 Web Server 日志(用的是 Zenodo Dataset). 然后让他帮我把黑客的攻击方式抓出来, 还要给我写防火墙规则拦截攻击. 结果它真的做到了, 从分析到写规则一气呵成, 具体过程在这里: #Apodex# #AgentOS# #网络安全# #SystemScaling# #大模型实战#

我把一个快交不出来的广告项目塞给 AI，它先从 4 份文件里揪出一笔 18,700 元的预算口径差。 把这个仿生机器人 TVC 广告项目背后的 Brief、预算 Excel、交付标准和 6 个锁定镜头故事板，一次性丢进 Apodex 1.1 的真实过程。 我的要求一点都不“AI Demo”：哪些镜头必须原样保留，哪些还没做完；86,000 元预算到底花到了哪里；从今天到交付日怎么排；风险由谁负责；最后还要留下能继续维护的镜头决策和预算模型。 以下是它的执行过程： Apodex 先建了 Task Board，把文件、步骤、依赖和交付物全部摊开。它逐项把 6 个锁定镜头映射回故事板，很快发现两张表的数字对不上：镜头表里的已发生成本是 39,100 元，总预算表里的已发生支出却是 57,800 元。 多出来的 18,700 元没有被悄悄抹平，它直接把口径冲突标进结果。 更真实的一幕出现在生成 Excel 时。 颜色格式不兼容，报错。 合并单元格挡住公式，又报错。 页面里能看到它定位问题、修改结构、重新生成，再继续检查。最后交回来 4 份可以继续工作的文件：报告、Word、PDF，以及公式驱动的预算模型；还有 8 天排期、风险登记和每个镜头的处理决定。 以前测模型，我常盯着它“一次回答得有多聪明”。这次我更在意它能不能进入真实文件和工具环境，记住长链条任务的状态，碰到失败自己修回来，再把结果交到我手里。 Apodex 1.1 把这套能力建立在 Environment Scaling、Agentic Coordination Scaling 和统一的 AgentOS 上。录屏里看得很直观：步骤、异常、重试和产物都留在同一个项目里，你随时知道任务推进到了哪里。 想测它，最简单的方式是拿一份你正在做的 PDF、Excel、Brief 或代码上传，看看它最后能交回来什么。Web 工作台已经开放，新账号可领取体验 credits；API 本轮提供两周免费体验。 Web 工作台： API Platform： 开源执行框架 FrontierAgent： FrontierAgent 不强制依赖 Docker，可一条命令运行，欢迎顺手点个 Star。 Apodex 1.1 mini 模型权重： 35B 级 mini 权重可本地部署，也可以搭配 FrontierAgent 使用。 #Apodex#

Introducing agentOS v0.2.0 Lightweight sandbox & agent orchestration powered by WebAssembly 1738x cheaper than SaaS sandboxes 🤖 Any agent (Pi/CC/Codex/OC) or BYO agent 🌐 Multiplayer, workflows & agent-agent 🚀 1-prompt deploy to Rivet Cloud or self-host ⚡ Rewritten in Rust

Apodex ：一个面向深度研究而打造的 Self-evolving heavy-duty solver 专门解决那种"没有现成答案、需要大量调研才能搞定"的硬问题 可一次最多派出 150 个子 Agent 并行探索，总共能跑 15,000 步 在 BrowseComp 上超越了 GPT-5.5-pro，在 DeepSearchQA 上超越了 Claude-Opus-4.8 和 Kimi-K2.6... 在科研和金融领域具有强大的研究能力 ... 它的工作步骤是：深度研究—自我校验—撰写 主要特点： 1、多 Agent 团队协作：主 Agent 接到任务后拆解成子问题，异步派发给专业化的子 Agent，每个子 Agent 有自己独立的上下文、提示词和工具集。 子 Agent 的报告汇入共享报告池，编排器异步读取，不会被最慢的那个卡住。单任务最高可调度 150 个子 Agent，执行超过 15,000 步。 2、内置三层自我验证机制： 当子 Agent 报告出现分歧时，冲突审查员介入；具体声明需要落地时，事实检查员介入；草稿完成时，草稿审查员过一遍。 最后还有一个全局验证器对所有汇集的证据做终审。验证器在结构上是独立于推理器的，被提示去"评估"而不是"继续推理"，可以推翻前面的结论。 3、由一个专门的 AgentOS 驱动：与执行任务严格分离，它只负责通用的底层事务： - Agent调度 — 150 个子 Agent 谁先跑谁后跑，资源怎么分配。 - 模型和工具路由 — 这个子任务该调哪个模型、该用哪个工具（搜索引擎、代码执行器、数据库等）。 - 事件流 — 子 Agent 之间怎么传递消息和状态更新。 - 检查点和追踪 — 跑到哪一步了，出错了能不能回滚。 - 成本记账 — 这个任务总共调了多少次 API，花了多少钱。 - 权限管理 — 哪些工具允许用，哪些数据允许访问。 这种设计好处是：当你添加新应用时候，只需一个插件代码文件夹，底下的调度、路由、记账、追踪这些基础设施全都现成的，不用动内核一行代码。

One more signal from openEuler Developer Day 2026: AgentOS. An agent-native OS foundation for system assistants, coding agents, knowledge agents, and third-party agent apps. Modular. Secure. Efficient. Learn more:

就是你认为的那个特朗普，他连我冲大模型 API 的钱也不打算放过。上个月孙哥刚开了自己的中转站，这个月特朗普家族就下场了。 特朗普家族通过 WLFI（World Liberty Financial） 生态推出了 WorldClaw AgentOS 的第一个项目 —— WorldRouter，就是一个 AI API 中转站/聚合平台。 卖点是解决传统中转站“跑路、加价、不透明、支付麻烦”的痛点，强调稳定和透明。而且用他自己的稳定币支付。 但我还是要说，别贪便宜，别贪便宜，信息是最宝贵的。中转站，中转的事你的数据，你根本不知道这些人会把数据拿去卖给谁（做训练已经是最好的途径），吃差价绝对只是表面收益，大头绝对是训练所用的珍贵数据。

openEuler Developer Day 2026 marks a new frontier! openEuler is evolving into AgentOS — a production-grade system for the AI age. Key reveals include EmbodiedClaw for robotics and 30% boosts in token efficiency.

Today, WorldClaw launches WorldRouter with @worldlibertyfi, one simple account to access 300+ AI models with competitive fees*. No more jumping between ChatGPT, Claude and all the others. Same power, way cheaper. This is your first step into the WorldClaw AgentOS. 👉 #USD1# #WLFI# #AI# #AgentOS# #WorldClaw# #WorldRouter# *WorldRouter rates shown are priced approximately 30% below the corresponding model providers' published list rates at the time of publication. See website for more pricing details.

🏫 想把 AI agent 真正做上线的看这里，Agentic System Course 用 22 章讲透生产级 agent 怎么设计、搭建和运维。 Agentic System Course 的 fork 已经接近一百个，而且整套课是写给你和你的 AI 一起读的，仓库里同时放了 AGENTS.md 和 CLAUDE.md。 以前学 agent 开发，要么跟着某个框架的教程一步步敲，换个技术栈就全废；要么零散看博客，记忆、多 agent 协作、成本控制各讲各的。 这门课只给骨架：把记忆与状态、多 agent 协调、外部接口、可观测性、成本与延迟、安全运维这些承重的主题和取舍讲清楚，具体代码交给你的 AI 按你的技术栈去补。最后一章是一张设计画布，直接拿来设计你自己的 agent。 还有个顺手的：仓库自带一个评审 skill，把你的 PRD、设计文档或 agent 代码丢给它，它先判断你做的是个人项目、团队工具还是面向客户的产品，再挑相关章节出报告，每条问题都带严重程度、证据、章节出处和修复建议。课程拿 OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw、Paperclip 四个开源项目当参考实现。 用 agent 学 agent，这个思路挺对味。 GitHub：