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在TGC 2026科技增长大会上，钛动科技发布行业首个Pro Agent Navos Pro，以三大属性推进结果导向的AI for Work；Kevin Knight提出AI正从语言生成跃迁至行动执行，并警示认知外包风险。
Linux基金会旗下AAIF新增托管Anthropic的Agent Skills、OpenAI的Open Responses、Hugging Face的OpenEnv和阿里巴巴的OpenSandbox，推动Agent基础设施转向公共标准协作，但仍待互操作与安全验证。
钛动科技在广州TGC 2026科技增长大会发布行业首个Pro Agent Navos Pro，以专业、主动、盈利三项能力连接专业模型、数据与Agent Harness，推动AI for Work创造可衡量的商业回报。
唯有亲手推翻过去的自己，才能在新周期里重获新生。
AI Agent 能否像研究人员一样，从论文中学习？
近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。
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？
「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。
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。
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%。