智能体开始可编排，审计与科研同步落地

智能体平台与产业部署

OpenAI 将 Agents API 推向公测

OpenAI 9 月 10 日宣布 Agents API 进入公测。开发者可在一次调用中指定任务、模型、工具与运行环境，创建云端执行的智能体；环境既可使用 OpenAI 托管的 sandbox，也可接入自有基础设施或合作方环境。

该接口支持 MCP、自定义函数和内置网页搜索，并可将任务并行委派给子智能体。OpenAI 表示，公测阶段不对 Agents API 另行收费，开发者仍按实际使用的 token 与工具计费；其底层由开源 Codex harness 驱动。对团队而言，智能体工程的重心因而从自行拼接运行时，转向如何定义权限、环境边界和任务编排。

NVIDIA 与 Palantir 将供应链 AI 部署到首个场景

NVIDIA 与 Palantir 9 月 10 日宣布，把 NVIDIA Nemotron 开放模型接入 Palantir Foundry 与 AIP，并将 NVIDIA 自身供应链作为首个部署场景。方案结合 Palantir Ontology、NVIDIA cuOpt 与后训练模型，用于识别供应约束、推演情景并分配材料；企业可按参考架构在本地、托管机房或云端运行。

这项部署瞄准机架级 AI 系统交付中的协同复杂度。NVIDIA 称，每个 Vera Rubin 机架含 130 万件零部件，交付还需协调计算、内存、网络、电力、冷却与机械部件。此次合作把“主权 AI”从模型与部署位置的讨论，推进到关键供应链的可操作工作流。

评估与安全治理

加州签署独立 AI 评估与审计规则

加州州长 Gavin Newsom 9 月 9 日签署 SB 813 与 AB 1405。前者建立独立验证组织框架，用于评估 AI 系统和模型是否符合州法；后者建立州级 AI 审计师登记册，并对审计师的独立性、透明度与诚信提出要求。

两部法律将“模型是否合规”和“谁有资格审计”拆分处理。对部署方而言，外部验证不再只是企业内部控制或临时采购条件，而开始拥有可识别的制度入口；对评估机构而言，独立性与可追溯性将成为服务能力的一部分。

Anthropic 汇总八个月的 AI 滥用处置案例

Anthropic 9 月 10 日发布的威胁情报报告，汇总了 2025 年 12 月至 2026 年 8 月间识别并中断的活动。报告覆盖网络行动、影响行动、监控、诈骗与欺诈、生物滥用、常规武器研发和蒸馏 七类危害，涉及 Claude Haiku、Sonnet 与 Opus；除一宗非法蒸馏案外，报告称没有案例使用 Fable 或 Mythos 级模型。

报告还指出，代理化工作流可让单一操作者并行处理多名受害者，部分入侵在 2 至 3 小时内完成。Anthropic 表示会封禁账户、强化检测，并在适当情况下向执法部门和行业伙伴共享情报。与只披露单次事件相比，这次材料提供了跨案例的风险分类与处置脉络。

开源科研模型

NASA 与 IBM 开源月球科学基础模型

NASA 与 IBM 9 月 10 日开源 NASA-IBM Lunar Foundation Model。配套数据集整合 9 个仪器、4 项任务的 30 多个空间对齐数据层，以及数万张图像和地图；模型权重已在 Hugging Face 发布，完整代码也已在 GitHub 公开。

在公开评测中，该模型识别潜在月球冰区的均方根误差相对 SwinV2-B ImageNet 基线最高降低 22%；在约 100 米上下文尺度的陨石坑识别任务中，使用一半训练数据时较同一基线提升近 19%。NASA 称训练使用约 200 万张图像切片，其中包括逾 100 万张 1 米分辨率相机图像和约 96.4 万张 100 米分辨率多光谱图像。开放权重、代码与对齐数据，使研究者能够在冰、火山和陨石坑等任务上复用同一基础模型。