AI Agent 现在几乎可以从整个互联网抓取数据了。 X、YouTube、Reddit、论坛，甚至没有 API 的网站，都能用于研究、分析和监控。 GitHub 上出现了 3 个开源工具： https://t.co/i2lSxG8bLJ
GitHub 上近期出现三个开源工具，让 AI Agent 能统一抓取 X、YouTube、Reddit、GitHub 等平台数据，甚至覆盖没有公开 API 的网站。这补上了 Agent 落地时最缺的一环——稳定的外部数据输入。
标签： 人工智能
Client-side support for the tasks extension (io.modelcontextprotocol/tasks, SEP-2663)
这个报错通常出现在把 MCP Python SDK v2 当作客户端，去调用启用了 SEP-2663 任务扩展（ io.modelcontextprotocol/tasks ）的服务端时：服务端在 tools/call 返回 resultType: "task" ，而当前 SDK 客户端没有内置对该
Deeply-nested-body test fails on macOS: rejected as INVALID_REQUEST (-32600) instead of PARSE_ERROR (-32700)
在 macOS 上跑 MCP Python SDK 测试套件时，深度嵌套请求体的用例会被判定为 INVALID_REQUEST（-32600），而测试期望 PARSE_ERROR（-32700）。核心原因通常不是 macOS 本身，而是 CPython 3.14 对深层 JSON 的解析行为发生了变
[bug]: Potential Same CUDA Graphs Kernel Path Failure Problem as Llama CPP? (Proposed workaround included)
![[bug]: Potential Same CUDA Graphs Kernel Path Failure Problem as Llama CPP? (Proposed workaround included)](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/10/9566-b918b8e9-768x403.jpg)
这个报错通常发生在 Windows + NVIDIA RTX（尤其是 RTX 5090）在 InvokeAI 中进行高分辨率生成或放大时，负载接近显卡实际 VRAM/带宽上限后出现驱动级崩溃（TDR、nvlddmkm 停止响应、GPU device lost）。优先排查两点：是否使用了不受支持的 p
AI 正从早期的“大模型文字聊天工具”迅速演变为重塑全球实体经济的工业级基础设施。大模型厂商不再仅仅比拼参数量，而是全面转向工业落地、具身智能（人形机器人）以及 Agent 自动化网络。
科技观察者 @Jack1179655 在 X 上提出，AI 正在从早期的“大模型文字聊天工具”转变为重塑实体经济的工业级基础设施，厂商的竞争焦点已从参数量转向工业落地、具身智能与 Agent 自动化网络。
多智能体在投研里加人不等于加效果。论文里最好的模型任务成功率只有52%，真正对最终结果有用的动作不到三分之一，剩下大多是重复劳动、信息没对齐或者计划中途丢了。 投研常见的做法是让几个agent分别看财报、新闻、行业数据和估值，再拼成一份报告。一旦角色分不清、共享的假设和中间结论不稳定，就会出现重复挖同一段数据、关键数字互相打架、最后结论对不上的情况，协调本身就把省下的时间吃掉了。 实际更稳的做法是先把单点做扎实，比如数据抽取、交叉校验…
多智能体系统在投研场景里并不是“加人越多效果越好”，AgentWorld 论文显示最好的模型任务成功率仅 52%，真正推进任务的动作不到三分之一。值得关注的是，协调本身正在吃掉多智能体省下的时间。
开一个新系列，准备把当前 AI 界的一些术语讲一讲，帮一些小白朋友一点点扫盲，扫清学习路上的一些小障碍。 本期先带来最常见的 11 个 AI 术语，全文小白友好，大家放心食用。 https://t.co/EEKi2cJEUN
AI 博主 @jinchenma_ai 启动了一个面向新手的术语科普系列，第一期梳理了 11 个高频 AI 名词，从大语言模型、Token、上下文，到 Agent、Skills、工作流和 AI 幻觉。这类内容的价值在于：当工具已经能直接上手用时，术语混乱反而成了普通人真正用起来的主要门槛。
Ai 时代结束了？AI，可能正在成为过去式。 从 Artificial Intelligence 到 Super Intelligence。 当 AI 开始走向极致， 下一个时代，会是什么？ AI 时代正在谢幕。 SI 时代，正在开启。 你觉得—— 我们正在进入下一个智能时代吗？ #AI #SI #超级智能 #人工智能时代 #科技趋势 https://t.co/QwOaaxslOT
一个名为 SI 的 X 账号发布短文，提出“AI 时代正在谢幕、SI（Super Intelligence，超级智能）时代正在开启”，并抛出“我们是否正在进入下一个智能时代”的提问。这条内容本身没有附带产品或技术细节，更多是一种趋势喊话，但“从 AI 到 SI”的叙事正在被越来越多人拿来讨论。
卧槽。。。有点吓人，第一个通过图灵测试的视频模型出现了。。。 刚刚 @tavus 发布了一个叫 Griffin 的新模型，他们直接给它定义了一个新类别：Human Interaction Model，HIM，人类交互模型。 Tavus 找了 54 个美国和欧洲的参与者，让他们和 Griffin 进行 1 分钟视频通话，事先不告诉对面是 AI。 聊完之后，有 26 个人（48%）认为自己刚才是在和真人视频。 而 Tavus 上一代系统…
Tavus 发布视频交互模型 Griffin，在 54 人盲测的 1 分钟视频通话中，48% 的参与者误以为对面是真人，远高于其上一代系统的 2.4%。它被官方定义为第一个"人类交互模型（HIM）"，主打全双工实时音视频交互。
很多人问 agent 怎么学才不浮。我的书柜《AI Agent 全栈实战》就一个标准：每个概念都能跑起来。 8 章 + 59 张手绘卡，从工具调用到多智能体编排，免费看、代码全开源。 agent 不是玩具，是能进工作流的生产力。https://t.co/U7FpwuRFwX
AI 独立开发者 @kaiz_amm 发布了一套免费、代码全开源的《AI Agent 全栈实战》教程，用 8 章内容和 59 张手绘卡覆盖从工具调用到多智能体编排的完整链路，核心标准是"每个概念都能跑起来"。