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HKU‘s MMLab has initiated RoboDojo, a unified simulation and real-world robotic manipulation benchmark for Embodied AI! Built in collaboration with an international academic alliance including UC Berkeley, Tsinghua University and other leading institutions, RoboDojo is operated as a non-profit, community-oriented initiative to provide fair, transparent, and reproducible evaluation for the global research community. RoboDojo is co-initiated by Professor Ping Luo of HKU MMLab and his PhD student Tianxing Chen. Through this open and public-interest research infrastructure, the team aims to move embodied AI beyond demo-driven progress toward measurable, comparable and sustainable advances, offering the field a shared “altimeter” for the climb toward general-purpose robotic intelligence. #HKU# #UniversityofHongKong# #Robotics#

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AI剪辑视频终于有了！ 视频理解、编辑、生成，以前得开三四个工具来回倒腾，现在有人把它们塞进一个智能体框架里了。 HKUDS 团队搞的 VideoAgent，思路就一个：让 AI 自己看视频、自己剪、自己生成，你动嘴它动手。 能不能真好用我先不下结论，但这方向确实是大家想要的，谁还乐意手动一帧帧抠。开源的，感兴趣自己拉下来跑跑看。 🔗

免费开源的AI交易量化神器，直接用聊天就能交易！ Vibe-Trading：你的个人AI交易代理香港大学 HKUDS 团队出品！ 用自然语言就能让AI帮你： 研究市场 + 生成策略 一键跑回测 + 出报告 多Agent团队协作（量化、风控、加密专员等） 内置 456个量化Alpha，支持全球股票、加密货币、期货等。 还能安全接真实券商（只读 + 授权 + 杀手开关保护）。 一行命令安装超丝滑：pip install vibe-trading-ai Web界面也非常好用！对AI量化交易感兴趣的，强烈推荐这个项目。 工具分享非投资经验。

现在的 AI agent 单兵很能打，可一旦想让团队用起来就散了：强 agent 困在某个人终端里别人看不见，换个 runtime 上下文从头重建，凭据/工具调用/对外动作没地方审，跨天任务没人接力。港大 HKUDS 刚开源的 AgentSpace 给的解法是别把 agent 当工具，当「数字员工」来管。 它是一套「飞书式」的人机协同工作空间，每个 agent 都有 role、owner、技能和权限边界；人类管方向和授权，agent 管协调和执行。四块拼到一起看： 调度靠 AgentRouter，把 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 这些 CLI 的事件、session、工具审批、诊断归一成一套执行契约，同一个 agent 不重建，自动给每个任务挑最合适的 runtime（Gemini/OpenCode/NanoBot 走 legacy 模式兜底）。 能力上有「数字员工看板」，把藏在私人账号里的 agent 变成组织资产，role/skills/knowledge/runtime 绑定全可见，能借用、能申请，owner 和 admin 双重审批。协作上 agent 跨 channel、私聊、inbox、文档、任务板干活，高风险动作进 TabTabTab 式人工审批门，人审批的同时 agent 继续推进。治理上有一整套权限控制平面，成员、channel、runtime grant、daemon token、文档、Google Workspace OAuth 委派统一治理，还能诊断「权限漂移」。 工程也很扎实：独立打包的 remote daemon 默认给 12 小时 task timeout 专门扛跨天任务，托管和自托管两种部署零功能差，TypeScript monorepo 约 15.5 万行，Apache 2.0。 说到底它解决的不是「让 agent 更聪明」，而是让一群 agent 在有边界、有记录、有 owner 的操作面上，跟人一起把真实工作做完。

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