百度智能云文心：产业智能体如何从办公桌走向生产线

百度千帆推出 Token Plan 个人版实战训练营系列直播课，共 4 场，从入门到实战覆盖 AI 开发全链路。首场直播 10 月 16 日在西安举行。Token Plan 个人版定位高质高量、全域场景通用、按需消耗的通用套餐。

百度智能云联合 SGLang 社区于 9 月 22 日举办“Agent 时代的推理基础设施”Meetup，围绕多芯适配、上下文缓存、KV Cache 优化、显存优化、MoE 专家压缩和推理服务治理展开生产级实践分享。

百度智能云具身智能前沿讲堂上，清华大学AIR助理教授赵昊与百度智能云AI计算首席科学家王雁鹏等对谈世界模型规模化问题。赵昊提出以3D/4D Token为核心的世界模型路线，认为世界模型不等于视频生成，需表达空间结构、光学属性和速度、加速度等动态信息；其OmniNWM通过动作编码与相机参数解耦，实现200帧稳定生成，并与精锋医疗、极智嘉分别合作手术预演和仓库机器人场景。

英国数字健康公司 Numan 复盘其 AI 健康教练 Nu 的评测体系建设，核心结论是稀缺资产不是提示词而是评测标准。单轮静态数据集和脚本化多轮对话都难以覆盖真实会话，Nu 改为按类别打分的主题数据集、以更廉价模型扮演患者的模拟对话层，并让安全回归自动阻断发布。

n8n 博客发布教程，讲解如何在一台 NVIDIA DGX Spark（128GB 统一内存）上部署七个本地模型，通过 LiteLLM 单一 OpenAI 兼容端点驱动 n8n 工作流，全程不调用云 API。

作者解读 Anthropic 关于 Claude Code 代码评审重构的博客：Claude 写了约 90% 的代码，2026 年 6 月到 9 月合并 PR 翻倍以上而 revert 率下降超 40%。

Meta 工程团队详解如何把 AI 智能体作为开发流程参与者来构建独立 Groups 应用 Forum，采用 human-on-the-loop 模式并以验证通过的生产级产出衡量成功。Forum 在八周内达到与 Facebook Groups 的核心功能对齐，自主压测循环在开发期发现并修复了内存问题，内存占用和缺页约减半，上线后智能体还协助根因分析用户反馈。

Anthropic Claude Code 团队详解在 Claude 写约 90% 代码的情况下如何组织代码审查：审查从终点关卡变为持续进行，每个 PR 经过验证、必需 CI、AI 审查、安全审查、按风险分级的人工审批和合并队列六层检查，再辅以快速回滚。

Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南，指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

LangChain 发布博客，介绍其开源 Agent 框架 Deep Agents 如何用 middleware 做上下文工程，应对长任务中的 context rot。