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用户每月掏几十甚至 200 美元订阅 Claude Code，把本地终端交给它干活，它却在后台把你的真实登录邮箱、姓名乃至公司内部代码库地址，塞进 User-Agent 请求头里发给了外部网站！
AI agent开始接管终端之后，安全问题也进入了执行现场。当智能体能够读取文件、编写脚本、运行命令，并根据系统反馈持续调整下一步操作，一次错误决策就可能影响真实的文件与系统状态。
模型 A 负责规划，模型 B 负责细化和总结；复杂问题交给强模型，简单问题交给轻量模型——多模型协作，为 AI Agent 应用提供了兼顾效果与成本的路径。
文章认为，Looki以胸前第一视角设备采集现实数据，并通过Loom时序感知模型、Memory和Agent构建可服务不同Personal Agent的Context层，探索从硬件出发的个人AI路线。
Anthropic以内部Claude模型为核心的Harness系统仅用3天攻克悬而未决18年的Aaronson-Ambainis猜想，定理与推论已完成Lean形式化，网友推测该模型可能是非公开版Claude Model 4。
DeepSeek Harness 团队发表《Super-agent 设计探索》后，新智元实测 GitHub 星标超8.4万的开源公司 LobeHub，其 Agent 平台已让 Claude 与 ChatGPT 协作生成 AI 日报，验证多 Agent 可持续执行并交付结果。
自然选择已完成累计超1亿美元的A+轮融资，新投资方包括五源资本、启明创投、源码律动、经纬创投和华业天成，其正以Elys探索社交网络中的Personal Agent服务。
RAGFlow 1.0 以 Go 重写并公开知识编译层与 Retrieval Harness，将产品定位升级为 Agent Native 数据库，通过证据链等编译产物降低 Token 消耗并提升上下文可追溯性。
DeepSeek Harness 团队前几天发了篇关于 Super-agent 设计探索的长文，想用 Router + Worker 双层架构，把一个人管理多个 Agent 的负担交给系统。文章出来后讨论不少，大多关注这套调度机制是怎么设计的。
Personal Agent 撕开了一道 AI 应用的口子。