工具调用与协议

推出 Claude Sonnet 5

Introducing Claude Sonnet 5

Anthropic 发布 Claude Sonnet 5 的公告，称其为迄今最具智能体能力的 Sonnet 模型，能制定计划、调用浏览器和终端等工具并自主执行任务。文中称其表现接近 Opus 4.8 而价格更低，并在推理、工具使用、编程和知识工作等方面较 Sonnet 4.6 有提升，页面还提到系统卡中记录了更详细的评测与安全性评估。

将 Agent Skills 捐赠给 Agentic AI 基金会

Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation

Anthropic 的公告，宣布把 Agent Skills 这一开放标准捐赠给 Agentic AI Foundation（AAIF）。文中说明一个技能是包含 SKILL.md 及所需脚本或参考材料的文件夹，并称该标准自 2025 年 12 月发布以来已有 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code 等 70 多个智能体平台接入，累计发布约 100 万个技能、安装近 2.8 亿次。

将 Agent Skills 捐赠给 Agentic AI Foundation

Donating Agent Skills to the Agentic AI Foundation

Simon Willison 的短博客，转述 Anthropic 宣布将 Agent Skills 标准捐给 Linux 基金会下的 Agentic AI Foundation（AAIF），该基金会由 Anthropic 与 Block、OpenAI 于去年共同创立，此前的 Model Context Protocol 也已捐入。作者提到自己去年 12 月曾预测此事，并说明他是通过 datasette-mcp 插件用提示让 Claude 在自己博客中检索到相关旧文。

AI 工程实验室（24 周 AI 工程自学课程）

Zorost Intelligence AI Lab 发布的一套免费、自定进度的 24 周 AI 工程课程仓库，采用 MIT 许可，无需注册。内容覆盖 Python、机器学习、LLM、RAG、微调、Agent 与 MCP，以及 Azure、Vertex、Bedrock 和 Databricks 等平台，包含 43 个可运行的 notebook 和一个贯穿全程的案例研究。README 提供克隆安装步骤，并指引编程或 AI 新手先阅读 START-HERE.md。

如何（以及为什么）用 Python 从零构建 AI Agent

How (and Why) to Build an AI Agent from Scratch in Python

MachineLearningMastery.com 上由 Bala Priya C 撰写的教程文章。文章介绍什么是 AI Agent，并演示如何只用纯 Python 和 Anthropic API、不借助任何编排框架从零实现一个 Agent；内容涵盖为什么需要工具调用、如何定义模型可用的工具、如何实现“请求—执行—响应”循环，以及如何加入持久记忆让 Agent 在多轮对话中保持上下文。适合想理解 Agent 底层机制并动手实现的开发者阅读。

datawhalechina/mini-workbuddy

一个 GitHub 项目，自述为用 AgentScope 从零搭建本地智能体工作台。内容以产品为主线组织的教程，共五篇 15 章，讲解模型接入、消息结构、工具注册、循环、权限拦截、状态存储等概念；运行环境为 Python 3.11 及以上、AgentScope 2.x 和兼容 OpenAI 接口的模型服务，并提供 GitHub Pages 在线阅读。材料说明其面向会写 Python 函数与类、了解 async/await、有大模型 API 使用经验的读者，如高校学生、想把脚本做成产品的开发者和需要向团队讲解智能体运转的工程师。

Harness 工程入门 101：LLM 是大脑，harness 是身体

Harness Engineering 101: The LLM is the brain, the harness is the body

一个 GitHub 仓库，内容是一部以书籍形式发布的博客系列（版本 1.1，2026 年 10 月），讲从第一性原理构建 AI 智能体。核心观点是 LLM API 本身无状态，harness 是负责构建、维护和保护对话数组的程序，领域内所谓的“智能体”都是对这一循环的补丁；系列共 16 章，逐步把一个约 300 行的纯 Python 简易智能体生长出来。README 中包含作者的 AI 使用声明，说明各章由其本人撰写，并用 Claude Code 和 One Code 调整章节顺序、润色英文、生成图表和绘图代码。

MCP 与 API 调用：Python LLM 应用该选哪个？

MCP vs API Calls: Which Should You Use for Python LLM Apps?

Real Python 的教程，作者 Valerio Maggio，阅读时长约 28 分钟，难度标注为中级。文章从指标对比入手，分三组特性比较直接 API 调用与 MCP 服务器：集成成本与可复用性、标准化与互操作性、开销控制与成熟度，最后给出选择决策表，并注明 Anthropic 已开源 Model Context Protocol。适合在 Python LLM 应用中选择集成方式的开发者阅读。

Stanford CS146S：现代软件开发者

Stanford CS146S：The Modern Software Developer

斯坦福大学 CS146S 课程网站，主题是 AI 原生软件开发。课程描述说明 LLM 使软件开发从以手工编码为主转为开发者与编码智能体协作，内容涵盖 MCP、agent skills、规格驱动开发（spec-driven development）、循环工程和“软件工厂”等实践与技术，以及为智能体提供上下文与能力、把产品需求转成可执行规格、设计人机共同规划构建评估改进的迭代流程。课程为 3 学分，先修要求为相当于 CS111/CS161 的编程经验，建议具备 CS221/229 背景，包含动手作业、项目和业界从业者讲座。

深入理解 AI Agent

一本以中文为主、采用 Apache 2.0 许可证在 GitHub 上开源并持续更新的 AI Agent 技术书，可下载中文 PDF 与 EPUB，并提供英文、西班牙文、日文等多语种（含社区翻译）阅读入口。全书以“Agent = LLM + 上下文 + 工具”为主线，共 10 章：Agent 基础知识与 Harness 工程、上下文工程（含 KV Cache 友好的上下文设计）、用户记忆与知识库（RAG）、工具（含 MCP 与 Skill Hub）、Coding Agent 与通用 Agent、观察与动作空间扩展（异步事件驱动、语音）、Agent 评估（含 τ²-bench 案例与评估指标）、模型后训练、Agent 持续进化、多 Agent 协作，另附后记与思考题参考答案。适合想系统了解 Agent 设计原理与工程实践的开发者阅读。

franzenzenhofer/big-arrow-on-the-screen

一个 macOS 命令行工具兼 Claude Code、Codex 的 Skill，可让 AI Agent 在所有窗口之上绘制大箭头、方框和文字。鼠标点击可穿透，键盘焦点不受影响，箭头会自动消失，采用 MIT 许可证。

我为用 Claude Code 设计 CAD 模型写了一套工作规则，寻求反馈

I wrote working rules for designing CAD models with Claude Code — looking for feedback

r/ClaudeAI 社区帖子（原文为法语），作者用 Claude Code 通过 MCP 连接器控制 CAD 软件，做了一个参数化楼梯。为避免模型变得难以维护，他写了一份约 90 行的规则文件，让代理在每次会话开始时读取，内容包括：代理先提方案、经批准才改动；模型须保持可手工编辑（草图内标尺寸、命名参数、明确命名、基于骨架构建）；每次变更写入设计记录文件，便于配合 Git、PLM 或普通文件夹。作者以 MIT 许可在 GitHub 发布为 v0.1，仅在一个项目中测试过，并向使用 FreeCAD、Onshape、Fusion 或 SolidWorks 搭配 AI 代理的人征集补充规则的建议。适合把 AI 代理接入 CAD 建模流程、关心模型可维护性与变更记录的人阅读。

修复 vLLM 中的工具调用准确性问题

Fixing Tool-Call Accuracy in vLLM

Ubicloud 博客的一篇文章，标题为“Fixing Tool-Call Accuracy in vLLM”。提供的材料仅为博客页面正文的标题与文章列表，未包含文章具体内容，因此无法进一步概述其方法或结论。

通过 MCP 实现人机协同（Human-in-the-loop）

Human-in-the-loop over MCP - Docs by LangChain

LangChain 官方文档的一页，说明当通过 MCP 端点暴露的 agent 调用 interrupt 时，Agent Server 如何用 elicitation 向 MCP 客户端索取答案并在收到回答后恢复 agent。文档描述了工具调用暂停与恢复的往返流程（resultType 为 input_required、elicit/create 请求、requestState、inputResponses 等），并注明需要 langgraph-api>=0.18.0 及支持协议修订版 2026-07-28、声明 elicitation 能力的 MCP 客户端。适合用 LangSmith/LangGraph 部署 agent 并接入 MCP 的开发者查阅。

本地 LLM 智能体驱动的物理 KVM 控制器已上市，并有一些有意思的用例

Local LLM Agent-driven physical KVM controllers are now available and have some interesting use cases:

这是 r/LocalLLaMA 的一篇社区帖子，作者在研究本地 LLM 的计算机使用智能体时，发现了一类此前不知道的硬件：支持 AI API 端点与 MCP 集成的 IP KVM 控制器，价格约 80–150 美元。这类设备让视觉能力 LLM 通过截取目标机 HDMI 或 USB-C 视频输出画面，并经 USB 发送鼠标键盘指令来操作目标电脑，且目标机上无需安装任何软件，可用于不允许安装程序的受管企业终端；帖中还将其与数据中心常用的远程 KVM 做了类比。适合对本地 LLM 计算机操作智能体、无侵入式远程控制硬件方案感兴趣的人阅读。

yjid/kensaku

这是一个免费开源的本地文件启动器与搜索工具，支持对文件名、文档、代码和截图内容进行全文、OCR 与语义搜索，并可通过 MCP 供代理访问；所有数据不离开本机。README 称搜索 10 万个文件名约需 1 毫秒、占用约 12 MB 内存。标签包含 Rust、Tauri、Windows、隐私等。适合关注本地优先桌面搜索、希望让 AI 代理检索本机文件的人阅读。

LingCore/WinShun（Win顺）

LingCore/WinShun

一个免费开源的 Windows 快速搜索与启动器，双击 Ctrl 唤起。功能包括拼音文件搜索、对 Word/Excel/PDF 的全文搜索、剪贴板历史（替代 Win+V）、对话框搜索、任务栏搜索、插件，以及对接 AI 助手的 MCP 服务器。README 将其定位为 Everything、Listary 的替代品，标签显示使用 C++/Qt6，支持 Windows 10 与 11。

kanaworksai-hue/audio-studio-mcp

为 Claude Code 及任意 MCP 客户端提供本地 AI 背景音乐与音效生成的 MCP 服务器，基于 Stable Audio 3，在 Apple Silicon 上使用 MLX、在 Windows NVIDIA GPU 上使用 PyTorch，无需云端服务和 API Key。适合需要本地音频生成（如游戏音频）的开发者使用。

Leonxlnx/earshot

为编码 Agent 提供“耳朵”的开源工具，让它能听见、评审并生成声音，仅用 CPU 本地运行。以 CLI、Python API 和 MCP 服务器形式提供，功能包括用文字描述文件听感、评估与描述的契合度、定位长录音中的最佳片段、判断声音是否为代码合成、生成逐秒听感转录和评分卡，以及用 earshot forge 以代码造声、用 earshot fit 把录音转成代码。

PaperPilot：零云端、纯 Rust 的 PDF 引擎，支持 WASM 与 MCP

PaperPilot – Zero-Cloud, Pure-Rust PDF Engine with WASM and MCP

一个本地文档 AI 助手项目，用纯 Rust 编写 PDF/文档工具，宣称文件不离开用户机器。同一引擎可用于 MCP 服务器（供代码智能体合并、拆分、OCR、压缩 PDF）、命令行、浏览器 WASM 版、Tauri + Svelte 桌面应用以及本地 REST API，采用 Apache 2.0 许可。

emanuele-em/kanzo

这是一个自托管的看板工具，同时是浏览器看板和 MCP 服务器，让人和编码代理在同一批任务上协作；单个约 4 MB 的二进制文件，冷启动约 2 毫秒，无需账号和服务器，整个看板是一个文件夹并通过私有 git 仓库在多台机器间同步。标签包含 Rust、SQLite、local-first、Claude Code、Codex 等。适合用编码代理做任务管理、想要本地自托管看板的人阅读。

Show HN：SolidCraft——用 Rust 编写的开源参数化 CAD（支持 MCP）

Show HN: SolidCraft – Open-Source Parametric CAD in Rust (With MCP Support)

一个用纯 Rust 编写的开源参数化 3D CAD 应用，支持草图、约束和带参数化特征时间轴的实体建模，改动尺寸后模型会重新构建。可在桌面端、浏览器中运行，并内置 MCP 服务器供 AI 智能体进行建模。README 提供 Windows、macOS、Linux 与 Snap 下载入口及网页版试用链接。

jouaaaaaa/mcd-self-butler

这是一个 GitHub 仓库，介绍名为 McButler 的麦当劳点单参谋工具，基于麦当劳官方 MCP（mcp.mcd.cn）构建，据描述提供每日推荐、套餐营养成分分析、门店全成本比价、团餐配餐、以信贷评分卡思路计算的“麦险分”以及等餐小剧场等功能。仓库说明其是麦当劳程序员节创意开发大赛 Skill 赛道的参赛作品，并附有在线演示与使用命令。适合对 MCP 应用示例或餐饮点单工具开发感兴趣的读者。

lvzuojing/mcd-wrapped

这是麦当劳 1024 程序员节创意开发大赛的参赛项目，基于麦当劳 MCP 开放接口做四个模块：探测 35 个 tool（其中已跑通 27 个）、生成个人年度消费年报、输出 158 个餐品的营养与营销等公共数据全景报告、以及用蒙特卡洛模拟计算抽奖期望值。项目还提供粤语等方言语音播报，并在文档里记录了对接 MCP 时遇到的三处返回格式问题（返回体为 Markdown、部分数据为逗号分隔表格、无数据时返回中文文案）。

我给了 Claude Code 约 600 个工具来驱动 Altium Designer，它从文字规格设计出完整四层 PCB

I gave Claude Code ~600 tools to drive Altium Designer. Here it designs a full 4-layer PCB from a written spec

这是一条 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。作者是电子设计工程师，开发了开源 MCP 服务器 eda-agent，让 Claude 直接在 Altium Designer 中实时编辑当前打开的设计。帖中描述视频里 Claude Code 根据一份圆形 54 mm LED 板文字规格完成建库（符号、封装、3D 模型、料号）、绘制原理图、环形放置 61 颗 LED、按 90 欧姆差分对布 USB 线、铺地、通过 DR 检查并导出 Gerber、钻孔、BOM、贴片坐标和 STEP 等生产文件，之后还按第一轮评审清单逐项修正。作者总结了经验：先查数据手册、不允许猜测元件参数并在会话开始和每 10 次调用时提醒；批量工具显著加速；给可核查的反馈。适合对 MCP 服务器、Claude Code 驱动专业 EDA 工具及 PCB 设计自动化感兴趣的人阅读。

用 Claude Code 给 RPCS3 上的《MLB The Show 16》打补丁，好和朋友重新联机

Used Claude Code to patch MLB The Show 16 on RPCS3 so I could play online with a friend again

r/ClaudeAI 社区帖子，作者讲述用一个周末借助 Claude Code 为 RPCS3 模拟器上的《MLB The Show 16》打图形与服务器补丁，使这款原本因画面问题无法游玩的游戏可以玩并支持联网对战；帖中记录了 Claude 工作流与花费（首个可用版本约 8 小时、约 60 美元 API 费用，整理与修 bug 又花约 8 小时、150 美元），并提到使用 Ghidra MCP 和 RenderDoc MCP 辅助调试，成果为 GitHub 上的补丁集合、安装指南与技术文档。适合用 Claude Code 做逆向/调试类开发、对模拟器游戏修复感兴趣的人阅读。

Show HN：我把一个 AI 智能体装进了诺基亚 110

Show HN: I Put an AI Agent on a Nokia 110

这是一个 GitHub 项目，作者对诺基亚 110 4G 功能机固件进行逆向工程，为其开发了原生 AI 聊天应用。用户用数字键盘输入，应用将消息发送至 DeepSeek 聊天 API 并根据工具调用执行查看电量、开关手电筒、拨打电话、设置闹钟等功能。作者说明因手机仅 48MB 内存无法安装 Android，最终改为将内置计算器应用改造为聊天界面；目前是一个从小型计算机载入内存后可在移动数据下脱机运行的原型。

JunWan666/astrbot-for-android

这是一个 Android 应用项目，用于在手机上本地部署和管理 AstrBot 与 NapCat，内置 PRoot Ubuntu 运行环境，无需 Root。据仓库说明，它提供原生管理界面、WebUI、日志、备份恢复和独立更新，采用 Kotlin 与 Jetpack Compose 开发，项目标签涵盖 QQ 机器人、OneBot、LLM 等，要求 Android 8.0 及以上。

Voxtral 3

Mistral 介绍 Voxtral 3 的产品公告，包括语音智能体 SDK 与支持 50 多种语言的语音模型，用于实时多步对话。文中称其结合了准确的语音转写、带情绪适配的自然语音合成以及工具调用集成，可通过 Mistral 的欧盟托管 API 或自部署使用，面向呼叫中心、虚拟助手和免手操作助手等场景，并附有一段预约就医对话的示例演示。

分步指南：用 ADK 构建一个从不沉默的语音智能体

Step by Step guide: Build a Voice Agent That Never Goes Silent using ADK

Google 开发者博客 2026 年 10 月 19 日的文章，作者为 Stephen Allen 与 Kaz Sato。内容介绍如何用开源 Agent Development Kit（ADK）和 gemini-3.8-live，在 Python 中实现非阻塞工具来构建响应及时的语音智能体，包括用流式工具输出进度更新、用后台执行模式在长时间后端查询期间保持对话流畅，以及配置 WHEN_IDLE、INTERRUPT、SILENT 等响应调度行为来控制工具结果何时以何种方式进入对话。适合用 ADK 和 Gemini 实时接口开发语音智能体的开发者阅读。

如何构建被用户打断也不会崩掉的语音 agent——Jesse Hall，LiveKit

How to Build Voice Agents That Don't Fall Apart When You Interrupt - Jesse Hall, LiveKit

LiveKit 的 Jesse Hall 讲解如何为金融服务构建听起来自然而非机械的语音 agent。内容包括为何模型排行榜会误导选择（排行榜评分的是组件，而交付的是对话）、应以首段音频和首句话的延迟而非首字节/首 token 衡量、用异步工具调用在慢速后端运行时保持对话流畅，以及音频感知的轮次检测、约 1.5 秒延迟预算（500–600 毫秒才接近真人）和用模拟呼叫者对自己的技术栈做基准测试。视频含酒店预订 agent 演示和分章节时间轴。

GPT-Rosalind 新增能力介绍

Introducing new capabilities to GPT-Rosalind

OpenAI 的产品公告，介绍专为大规模生命科学研究打造的 GPT-Rosalind 系列模型更新，结合了 GPT-5.5 的智能体编程和工具使用能力，并加强了药物化学、基因组学等药物发现领域的表现，在生物学专家研究任务、复杂药物化学查询等评测中显示性能提升。该模型以研究预览形式向符合条件的机构提供。

Claude Science：面向科学家的 AI 工作台

Claude Science, an AI workbench for scientists

文章介绍 Claude Science，一个面向科学家的 AI 工作台应用。它整合研究人员常用工具和软件包，产出可审计的工件，并提供灵活的计算资源访问；文中提到科研常需跨多个数据库和 PubMed、Jupyter、R、集群终端等工具切换，该应用旨在把这些分散的工具集中起来。适合科研人员和对 AI 科研工具感兴趣的读者。

用 Google Antigravity 加速抗菌肽的搜寻

Accelerating the search for antimicrobial peptides with Google Antigravity

这是 Google DeepMind 的一篇技术文章，介绍利用其智能体开发平台 Google Antigravity 作为“智能体科学工作台”，帮助生物学家快速发现、结构评估并优先排序候选靶点，缩短原本分散于多个数据库的检索流程。文章称研究者借助可从氨基酸序列预测生物学功能的模型 ProtNLM 扫描 UniProt 中数以百万计的未表征蛋白，并给出一个技术演示：发现有候选抗菌肽对呼吸道感染相关病原体具有预测活性。

让地球 AI 投入实际工作：应对地球重大挑战的地理空间智能体

Putting Earth AI to work: Geospatial agents for our planet's biggest challenges

这是 Google Research 的一篇博客，介绍其“地球 AI”项目下的地理空间推理智能体。文章称，将领域专用基础模型、空间工具与预先规划相结合，可使该智能体完成独立大模型无法胜任的复杂空间分析和地球尺度预测。文中提到同步发布一份技术报告，并通过 Ask Google Earth 和 Agent-to-Agent（A2A）服务扩大实验性访问范围。

借助自主能力增强智能体

Enhance agents with autonomous capabilities

Microsoft Learn 上的学习路径，含 3 个模块，属中级水平，产品为 Microsoft Power Platform 与 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容为使用 Copilot Studio 配置智能体以实现自主行为，包括把智能体流创建为工具、为智能体设置事件触发器等技能；场景设定为解决方案设计者构建尽量少需人工干预的智能体。先修要求为具备在 Copilot Studio 构建自定义智能体的经验，以及构建 Power Automate 云流或智能体流的经验。适合已在 Copilot Studio 有智能体开发经验、想进一步配置自主行为的应用制作者。

SonarQube + OpenAI：代理式开发——Killian Carlsen-Phelan（Sonar）

SonarQube + OpenAI: Agentic Development — Killian Carlsen-Phelan, Sonar

一个会议工作坊视频。演讲者用一个预埋硬编码 API 密钥、SQL 注入路径等问题的 Python 小项目演示流程：用 SonarQube 扫描并把结果带入 Codex，让智能体修复存在漏洞的查询（把字符串拼接改为参数化查询），再通过验证钩子重新检查被修改的代码，把安全反馈放进编码循环。现场搭建了 SonarQube Cloud、其 CLI、插件和 MCP 服务器，展示秘密检测钩子拦截提示词中的伪造凭据、问题列表技能为智能体提供证据、上下文增强在生成前提供编码指引，以及智能体式分析实时检查改动。问答涉及钩子如何被绕过、哪些步骤在本地或容器中运行、哪些功能依赖组织权限。

一家银行自建了编码代理，它迅速走红——Monzo 的 Felippe Felisola Caso 与 Francesco Galletta

A Bank Built Its Own Coding Agent. It Took Off — Felippe Felisola Caso & Francesco Galletta, Monzo

演讲介绍 Monzo 自研的编码代理，它最初只是 Slack 里一个可添加表情的机器人，如今撰写 Monzo 各技术团队合并 PR 的 10% 以上，每天运行 1800 多个任务。讲者解释它为何见效快，包括接入内部工具与知识的 MCP 网关、为受监管银行构建的沙箱化代理编排系统，以及把代理本身变成可复用构建块，并说明该构建块现在也处理事故、值班数据质量和非工程人员的请求。

AI 把我们的调研时间从 7 天缩短到 15 分钟——Vanguard 的 Gareth Yoder

AI Cut Our Research Time From 7 Days to 15 Minutes — Gareth Yoder, Vanguard

演讲者负责 Vanguard 的现金项目，介绍如何现代化一个每天最多承载 3000 万次调用的现金账本，并并行推进数据、生产者和消费者三类迁移。转折点是通过 MCP 服务器把遗留代码库开放给 AI 工具，使原本需大型机工程师花 7 天的调研缩短到 15 分钟。最后给出五条经验：让遗留代码可被 AI 查询、把迁移文档当产品、重构而非直接搬迁、渐进式引入 AI、不跳过可观测性。

OpenAI 如何为银行家和分析师打造 ChatGPT——Joseph Kim，OpenAI

How OpenAI Built ChatGPT for Bankers and Analysts — Joseph Kim, OpenAI

Joseph Kim 负责 OpenAI 的金融服务版 ChatGPT，该产品在演讲前一个月与摩根士丹利、Evercore 等设计伙伴共同上线。他演示了产品功能，讲解所谓“能力悬置”——模型能做什么与用户在工作中实际获得的价值之间的差距，以及团队为何自行授权并索引金融数据、如何在 ChatGPT 插件平台上构建机构模板、交互式图表和引用查看器，并谈及模型走向、任务跨越“可用性阈值”的节点和 2027 年金融领域的三点押注。

DeepSeek-v4.1-Flash-1017

DeepSeek 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 Hugging Face 上的模型页面。材料显示页面含模型配置与分词器特殊 token 定义、创建时间 2026 年 10 月 17 日、下载量约 8.5 万，并列出 Together、Novita 等推理提供方，部分提供方支持工具调用。链接还指向 DeepSeek API 文档新闻和 OpenRouter 页面。

AnyLanguageModel 1.0：Apple 平台上本地模型的一年

AnyLanguageModel 1.0: One Year of Local Models on Apple Platforms

博客文章，回顾 AnyLanguageModel 发布一年后的 1.0 版本。它是 Apple Foundation Models 框架的兼容替代品，只需把 import FoundationModels 改为 import AnyLanguageModel，同一套会话代码即可用于系统模型、经 llama.cpp、MLX 和 Core ML 运行的开源权重模型，以及文中列出的托管服务商。文中还提到一年内新增的工具调用等功能，并同时发布 swift-huggingface 1.0 和 swift-xet 1.0。面向在 Apple 平台上开发应用的开发者。

Papers with Code 现已开源 [P]

Papers with Code is now open-source [P]

r/MachineLearning 社区帖子，作者称以 Apache 2.0 许可证开源了 Papers with Code 的重建版（Hugging Face 仓库），用于追踪热门 AI 研究、基准和 SOTA；技术栈为 Python FastAPI 后端加 React 前端，部署在 Hetzner VPS 上、整体为单一 monorepo，前端调用公开 API 进行可视化，并附带 MCP 服务器，目的是让社区共同贡献功能。适合关注 AI 论文与榜单平台建设、想参与开源 Web 项目开发的人阅读。

在波兰语法律数据上对 Qwen9B 做 CPT 后，怎么让它聊天？重点：怎么让它推理？怎么在我的 harness 里做函数调用？先做哪个？[D]

CPT’d Qwen9B on Polish legal data. How to make it chat? IMPORTANTLY: how to make it reason? and function call in my harness? and which to do first? [D]

这是一条 Reddit r/MachineLearning 社区帖子。发帖人基于 Qwen3.5-9B-BASE 训练波兰语法律模型（计划之后扩到更大规模的 qwen），已完成三个连续 CPT 阶段、每阶段约 8000 万 token，依次为复杂法律评注、立法（欧盟与本地）、法院判决，各阶段从上一检查点继续且不混合来源；在一个小型波兰金融法律多选题测验上略优于基座模型且立法检查点最好。发帖人的困惑是如何把领域适应的基座模型变成能推理法律问题的 agentic 聊天助手，如何获得推理能力、在自家 harness 中的工具使用训练，以及 SFT 与 RL 在该流程中的位置和顺序，并列出可获取的数据类型（如 Facebook 法律问答群中的真实杂乱提问）。适合正在做领域继续预训练和后续 SFT/RL 对齐实验的人阅读。

ScaffoldCoT 数据集更新：维护、面向小模型的新智能体数据集，以及一个围绕这些数据集训练的正在训练中的新模型

ScaffoldCoT Dataset Updates: Maintainance, a new agent-focused dataset for small models, and a new model in training built around the datasets!

这是一篇作者在 r/LocalLLaMA 发布的项目更新帖，介绍 ScaffoldCoT 数据集的最新变动：项目更名为 Scaffold Chat，移除了全部工具调用示例（约 27.6 万条），现有 3,450,159 条样本、16 个领域、75 个分片、约 13GB；同时发布约 10 亿 token 的真实执行编码智能体会话数据集 Scaffold Agent，并预告一个基于这些数据训练的 5–10B 模型。适合关注开源数据集构建、小模型智能体训练与数据清洗的人阅读。

QwenLM/BabelArena

一个 GitHub 仓库（Apache-2.0 许可），README 介绍 BabelArena：面向 LLM 智能体的多语言基准，从四个智能体基准家族中取 699 个标准任务、覆盖 13 个领域，各改编为 23 种语言，共 16,077 个任务实例；每个语言变体保留原任务身份和评估标准以便跨语言对比。变体由代理式工作流 BabelFlow 构建，经多层验证与人工审核后采纳。对五个前沿模型的评测显示，没有单一模型在四个家族上全面领先，低资源语言出现更多工具使用与控制流错误、相同任务下输入 token 可达英语的约两倍等。仓库附有 arXiv 论文链接（arXiv:2609.23490）。

strands-agents/box

这是 Strands Agents 推出的开源 AI 智能体沙箱引擎，通过 OS 隔离、默认拒绝的 Dogwood 策略和把密钥置于智能体之外的凭据注入，限制智能体可执行、读写和访问网络的范围。项目用 Rust 编写，目前支持 Apple 芯片的 macOS，并计划支持 Linux；标签涉及智能体安全、出网控制、MCP、零信任等。

yuatemycat/SuperGhidra

GitHub 仓库，项目自述为面向 Ghidra 的 Python 工具集：自主智能体逆向工程、无锁 Ghidra 守护进程及 C++ 恢复套件，采用 AGPL-3.0-or-later 许可，要求 Python 3.10 以上。其功能描述包括让 Ghidra 的脚本编写更快、把反编译原始输出改写为可编译的 C，以及执行 Ghidra 未自带的静态分析（如 MSVC RTTI），并提供 MCP 集成；标签涉及 arm64、x86-64、P-code、Z3/SMT 求解等。