OpenAI Codex 0.169.0 发布
Codex 0.169.0 发布，可选启用的终端工作区支持多个侧聊标签页，重启后可恢复本地侧聊。用户可按名称、提示词预览或工作目录搜索旧任务，并能在终端添加或编辑自定义模型提供商。macOS 和 Linux 的可选启用 Cloud 连接支持在终端发送图片、选择模型与推理强度，并归档或恢复 Cloud 对话。
#MCP/工具调用
Codex ReleasesAI 评分4242 GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 发布 agent skills 实践指南，一次构建可在多个智能体运行
GitHub 发布一份 agent skills 实践指南，说明以 SKILL.md 为核心的版本化目录如何描述可复用任务并在不同智能体间共享。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 AWS 详解 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 工具的细粒度访问控制
AWS 发布教程，介绍如何让共享同一智能体和知识库的员工只检索到自己有权查看的文档。
推荐理由：原文给出可复用的多层防御架构与完整 CDK 示例，读者可据此为共享知识库的智能体设计按用户隔离的检索权限。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5555 AWS 发布基于 A2A 的跨组织多智能体系统部署教程
AWS 发布教程，演示如何在两个 AWS 账号间用 A2A 协议搭建跨组织多智能体系统：企业侧 LangChain 编排器通过 A2A 调用 SaaS 侧基于 Strands Agents SDK 的合规智能体，双方各自使用 Amazon Cognito 身份池完成双向 OAuth 鉴权，不共享密钥也不依赖对方框架。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5151 AWS 官方指南：如何让 OpenAI Codex 通过 Amazon Bedrock 推理
AWS 发布指南，讲解如何让运行在开发者工作站上的 OpenAI Codex 通过 Amazon Bedrock 调用受支持的 OpenAI 模型，示例使用 GPT-5.6 Sol。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 AWS 在 Amazon Bedrock AgentCore 上推出 Web Search API
AWS 发布 Amazon Bedrock AgentCore 的 Web Search API，开发者用一次 InvokeWebSearch 调用即可检索 Amazon 自运营网页索引，返回带文本摘录及标题、URL、发布时间的有序结果。
推荐理由：原文给出独立 API 的调用方式、与 Gateway 的分工和计费口径，便于判断何时绕过网关直接接入搜索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4545 用 LangGraph 和 Amazon Bedrock AgentCore Web Search 构建每日依赖监控器
Amazon Bedrock AgentCore 的 Web Search API 现已可用，开发者可用 LangGraph 构建每日依赖监控器，并行检查 npm、PyPI 和容器基础镜像。测试中三个分支并行耗时 36 秒，串行需 99 秒；每次运行最多 12 次搜索。请求用 AWS SigV4 签名，结果含标题、URL、发布日期和摘录，并支持域名与日期范围过滤。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4141 CrossnoKaye 如何用 Amazon Bedrock AgentCore 落地物理 AI
CrossnoKaye 用 Amazon Bedrock AgentCore 的代码解释器，让 AURA 智能体在隔离 microVM 中运行 Python，把 ATLAS 的工厂数据与闭环控制打通。
Mistral AI精选AI 评分6868 Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）并扩展 Mistral Studio 托管智能体与工作流
Mistral 发布 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），主打编码、防御性网络安全和复杂文档推理，同时扩展企业平台 Mistral Studio，新增托管智能体、应用、工作流、企业上下文、智能体可观测性与评估能力。
推荐理由：原文给出 Studio 新增托管智能体、工作流与可观测能力，以及 ABANCA、BNP Paribas 等客户的生产使用情况，可据此判断企业自建智能体的落地路径。
Microsoft ResearchAI 评分5959 微软研究院发布 Flint-interactive，让智能体生成可交互数据可视化
微软研究院发布 Flint-interactive，一种构建在 Flint 之上、用于创建交互式数据可视化的语言，让智能体生成支持点击、筛选、缩放、高亮和跨图表联动的图表。
Mistral AI精选AI 评分7575 Mistral 发布 Voxtral 3 语音模型家族与语音智能体 SDK
Mistral 发布 Voxtral 3，包含语音转文字模型 Voxtral Small Transcribe 3、Voxtral Mini Transcribe 3 与实时版，以及文本转语音模型 Voxtral Mini TTS 3，并推出基于 LiveKit 的语音智能体 SDK，把听、推理、工具调用和说合成一条实时流式流水线。
推荐理由：Mistral 把语音识别、语音合成和智能体 SDK 打包成一条实时流水线，并给出各环节定价与自部署选项，可据此估算语音智能体的落地成本。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4141 GitHub Copilot 入门指南：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 入门系列介绍四种定制方式：用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范，用 agent skills 打包可复用流程，用 custom agents 处理跨文件复杂任务，并通过 MCP 服务器连接外部工具与数据源。文中以 Playwright MCP 服务器为例，演示让 Copilot 在浏览器中手动测试应用功能。
Anthropic Engineering精选AI 评分6969 Anthropic 如何为 claude.ai、Claude Code 与 Claude Cowork 设计智能体隔离边界
Anthropic 工程团队撰文说明 claude.ai、Claude Code 与 Claude Cowork 三款产品的智能体隔离架构，分别对应临时容器、人在回路沙箱和本地虚拟机三种模式。
推荐理由：文中复盘了权限提示疲劳、信任边界与出网白名单三类真实事故，对自建智能体的隔离设计有直接参考价值。
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6666 OpenAI 介绍如何用 Codex skills 加速 Agents SDK 仓库维护
OpenAI 介绍其在 Agents SDK 的 Python 和 TypeScript 仓库中用 Codex skills、AGENTS.md 和 GitHub Actions 把验证、发布准备、示例集成测试和 PR 审查变成可复用工作流。
推荐理由：OpenAI 公开自家 Agents SDK 仓库用 skills 加 AGENTS.md 维护代码的完整配置，可迁移到其他开源项目。
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6666 Codex 接入 Figma MCP server，支持设计文件与代码双向转换
OpenAI 宣布即日起可在 Codex 中通过 Figma MCP server 生成 Figma 设计文件，该 server 支持双向流转，既能把设计转成代码，也能把运行中的界面转回可编辑的 Figma 画布。
推荐理由：原文给出 Codex 与 Figma MCP server 双向打通的具体操作路径，读者可据此判断设计到代码的协作方式会怎样变化。
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6767 Alpic 总结构建 ChatGPT Apps 的 15 条经验
Alpic 在三个月内为内部和客户开发了二十多个 ChatGPT Apps，并总结出 15 条经验：ChatGPT App 中除用户和 UI 外还有模型这第三方，需要明确决定哪些信息共享给谁，例如用 structuredContent 同时给 widget 和模型，用 _meta 只给 widget。
推荐理由：作者用三个月开发二十多个 ChatGPT App 的实战经验，总结出上下文共享、UI 设计与上线配置的可迁移做法。
OpenAI Developers BlogAI 评分5252 Skyscanner 如何用 JetBrains MCP 增强 Codex CLI
Skyscanner 开发者分享了把 Codex CLI 接入 JetBrains IDE 的 MCP server 的实践，让 Codex 能调用 IDE 的文件问题检查与预设运行配置。
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6060 OpenAI 解释为何构建 Responses API
OpenAI 发文解释在 GPT-5 发布后为何推荐用 Responses API 集成模型，称其为推理模型和智能体场景专门设计。文章称 Responses 在轮次间保留推理状态，GPT-5 通过 Responses 调用在 TAUBench 上比 Chat Completions 高 5%，内部基准显示缓存利用率提升 40–80%。
推荐理由：OpenAI 官方解释 Responses API 的设计取舍，读者可据此理解推理模型时代 API 为何从对话式转向有状态智能体循环。
OpenAI Developers Blog精选AI 评分6666 OpenAI 解读 Realtime API 正式版：接口变化、新功能与迁移建议
OpenAI 开发者博客介绍 Realtime API 与 gpt-realtime 语音模型转为正式可用后的接口变化，并给出迁移到 GA 接口的建议。文章列出 GA 与 beta 接口的功能差异，包括图像输入、长上下文、异步函数调用、MCP 和音频 token 转文本等，并说明 GA 接口已移除 temperature 参数。
推荐理由：OpenAI 官方梳理 Realtime API 从 beta 到 GA 的接口变化与迁移要点，可帮助语音应用开发者判断改造范围。