Rocketium任命Hitesh Mehta和Sharon Foo为执行合伙人，旨在推动AI Studio的企业业务增长。两位合伙人将利用其丰富的广告行业经验，重塑传统创意工作流程，扩大公司的市场影响力。

具身智能领域最近发布了GEN-1，成功率超过99%，速度提升2-3倍，微调成本降低至1/10。CEO Pete Florence强调，未来的世界模型应关注机器人任务的成功率，而非仅追求视觉质量。研究表明，高视觉质量与具身任务能力相关性较低，DexWorldModel通过改进表示、记忆、推理和数据引擎，提升了机器人在真实环境中的表现，展示了具身世界模型的潜力。

Claude Opus 4.7停止猜测用户意图，强化执行精度，要求用户提供清晰的目标。模糊指令会导致输出不准确，用户需调整表达方式，构建明确的上下文和成功标准，从而重构工作流，提升效率。

Apache软件基金会任命丹尼尔·鲁格里为新任执行副总裁。他在社区中逐渐成长，曾担任ASF董事会成员，目标是通过服务型领导和运营卓越，确保组织顺利运作，并与ASF主席探讨运营改进。

提出的治理感知代理遥测（GAAT）架构实现了对企业多智能体AI系统的实时违规检测与自动政策执行，显著提高了电商系统的违规预防率，达到98.3%。

OpenClaw 2026.4.2版本发布，升级了持久任务流和智能执行策略。持久任务流支持断点恢复，避免任务中断；智能执行默认YOLO模式，提高效率，减少确认弹窗。插件配置简化，支持一键迁移，增强任务管理和审批机制，优化团队协作体验。

pg_background是PostgreSQL的扩展，支持在后台异步执行SQL，避免主会话阻塞。1.9版本新增工作标签、结构化错误返回、结果元数据和批量操作，提升了可观察性和操作体验，适用于维护、审计日志和ETL等场景。

Claude与Codex的设计哲学不同。Claude像积极的合伙人，提供建议和创造性思维，适合灵活场景；Codex则是冷静的工具，严格执行指令，适合精确任务。选择取决于用户需求。

在 Microsoft Agent Framework 中，Agent Skills 允许代理执行 Python 脚本以实现自动化。文章介绍了 Skills 的定义、结构及如何通过自定义 Tool 执行 Python 脚本，强调 Skill 负责决策，Tool 负责执行，并建议限制路径和使用白名单机制以确保安全性。

本文探讨了一种双执行体强化学习框架，结合人类反馈优化视觉-语言-动作（VLA）模型。通过“对话与微调”机制，机器人在长时域操作中实现高效学习，成功率达到100%。该方法在多任务设置中展现出良好的样本效率和训练稳定性，适用于复杂的机器人操作任务。

在 JDK-11 中，Java 支持直接执行，利用 `SheBang` 特性。将代码保存为文件并赋予执行权限后，可以像 Shell 脚本一样运行。

过去两年，团队与AI的互动主要是文本输入和输出。GitHub Copilot SDK现允许开发者在应用中嵌入智能执行，支持多步骤工作和结构化上下文。这一转变使AI成为基础设施，提升软件适应性和效率。

通过专用AI代理网关将治理边界置于执行系统之外，防止代理与敏感基础设施直接交互。使用OPA实施基于身份、意图和上下文的授权策略，利用OpenTelemetry进行可观察性，验证和审计代理行为。采用短暂、隔离的执行环境，确保操作的可预测性和清理。