破除人形崇拜！京东用“狼族”军团重做物理AI
京东在 JDD 全球科技探索者大会上发布"超脑 3.0"工业大模型与"狼族"九类 11 款机器人集群，用异构协同路线替代单一通用人形押注，目前已在全球超 10 个国家、全国超 20 个省份落地运转。
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Snowflake 落地中国两年：迈向智能体企业时代，关键在上下文
Snowflake 进入中国两年后首次举办 World Tour，把企业级 AI 的落点从模型能力转向"上下文"，提出智能体控制平面与业务本体两条主线，核心判断是数据不会因为 Agent 出现而自动就绪。
No module named ‘crewai’
CrewAI CLI 1.15.6 的测试套件（`tests/test_create_crew.py`）出现 20 个测试失败，核心原因是生成的 `pyproject.toml` 中 `crewai[tools]` 依赖约束被写成了 `>=1.15.6,<2.0.0`，而测试断言期望的版本是 `1.
[BUG] Task output schema in the prompt marks Optional fields as required and strips null, so the model cannot express “not applicable”
![[BUG] Task output schema in the prompt marks Optional fields as required and strips null, so the model cannot express "not applicable"](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/6774-15a8d678-768x403.jpg)
这个报错通常出现在 CrewAI 使用 output_pydantic 定义任务输出、并在 prompt 内嵌 JSON Schema 时：prompt 里的 schema 把 Pydantic 模型中的 Optional 字段强行标成 required 且去掉 null ，导致模型无法表达“不适用
如果明天一切改变呢？一家加拿大公司正用AI帮助企业应对供应链的不确定性
加拿大供应链规划软件公司 Kinaxis 与微软合作，把 AI 能力嵌入供应链管理平台，帮助企业在需求波动、断供和物流中断时更快做出调整。这类“企业级 AI 应用”正在从演示走向核心业务系统。
Nvidia 与 Palantir 联手用 AI 运营供应链，先从 Nvidia 自身百万零件业务开始
Nvidia 与 Palantir 把大模型直接接进供应链系统，首个客户就是 Nvidia 自己——一个涉及数百万零件、数千家供应商的全球化网络。这释放的信号是：AI 应用正从"生成内容"转向"替企业做运营决策"。
Muse 能帮用户购物、写邮件、谈价格，全程通过 WhatsApp 完成
Meta 推出 AI 代理 Muse，用户通过 WhatsApp 就能让它独立完成订行程、填表、购物甚至谈价格，并接入 Stripe 的 Link 完成支付。这是 Meta 在“可执行任务的 AI 代理”上的一次正面落子，也把支付能力和安全隔离问题摆上台面。
GPT-6 Astra 让数学家们喘了口气，OpenAI 说这是有意为之
OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ulam.ai 的 ErdosBench 开放数学难题基准上拿下第一，但首席科学家 Jakub Pachocki 明确表示，公司并未把数学能力作为优化重点，这是资源投向递归自我改进（RSI）和自动对齐研究后的副产品。这为"AI 能力是全面还是尖锐分化"的争论提供了…
Maven Robotics想抢走你的机器人部署订单
Maven Robotics 完成 1 亿美元融资，并结束隐身状态。这家公司靠“先看工厂再谈机器人”的方式，从四家已有产品的对手手中抢下一个大型快消客户，目前最多有 8 台机器人每天运行 16 小时，任务成功率维持在 99% 以上。
AI agents 正让公共服务涌来大量新请求
AI 让填表、写申诉、递交请愿变得前所未有地简单，全球多地公共服务正被大量新申请淹没。研究者 Chris Schmitz 把这称为“智能体洪泛”，他追踪的 84 个案例中，多数请求来自本就有资格申请、过去却被繁琐流程挡住的真实用户。