高德联合千问开源AGenUI：一套代码，Agent UI同时跑在iOS、安卓和鸿蒙上

近日，高德与阿里千问C端应用团队联合发布AGenUI——行业首个覆盖iOS、Android、HarmonyOS三端的端云一体原生A2UI开源框架。这个工具解决的是一个很实际的痛点：AI Agent生成的界面描述，如何在手机上真正渲染出来？以前开发者需要为每个平台单独写原生代码，现在接入AGenUI的SDK后，Agent的输出可直接渲染为可交互的原生卡片，三端一套代码搞定。

AGenUI基于Google最新开源的A2UI协议构建。Google的A2UI定义了"模型如何描述界面"的标准方式，而AGenUI补齐的是"这些描述如何在手机上跑起来"的端侧原生渲染能力。两者的结合，推动AI应用从"文本式交互"走向"生成式UI交互"——用户不再只是看到一段文字回复，而是获得可点击、可操作的原生界面组件。

从技术架构来看，AGenUI采用端云一体设计。云侧通过Agent Skill生成AI原生的A2UI JSON，降低大模型的Token消耗和输出不确定性；端侧依托跨平台C++ Core统一处理协议解析、状态管理与布局计算，在三端直接渲染为原生组件。这种架构的好处是，底层保证多端体验一致，同时利用各平台原生性能。核心采用Streaming-first流式架构，支持组件到达即刻挂载，实现"边生成边呈现"；配合最小化节点差分更新与独立线程异步渲染，高频增量更新也不会卡主线程。

对开发者而言，AGenUI内置22个基础组件和45项CSS属性，支持组件、功能调用及主题的三维定制。Theme系统支持Design Token，模型只需输出语义描述，端侧即可自动映射为符合品牌规范的具体样式。这意味着Agent生成的界面不仅跑得通，还能直接对齐产品的视觉标准。

目前AGenUI已正式开源，开发者可访问官网genui.amap.com或GitHub参与共建。

AGenUI

腾讯Q1财报：Hy3preview连续三周登顶OpenRouter，WorkBuddy日活中国第一

2026年5月13日，腾讯控股发布一季报，AI全线提速。混元大模型不到三个月完成重建，Hy3preview在上下文、Agent、Coding等能力上显著提升。OpenRouter数据显示，Hy3preview结束限免期后，日Token用量和周Token调用量仍保持榜首；4月27日至5月11日连续三周登顶OpenRouter周榜总榜，工具调用和编程等细分场景分列第一、第二。

今年以来，腾讯累计上线数十款通用和垂直场景Agent。3月底推出的WorkBuddy以日活计，已成为目前中国最受欢迎的AI智能体。元宝、ima、QQ浏览器等产品也加速Agent能力升级。腾讯正在把AI能力密集注入核心产品线。

从财务数据看，一季度腾讯实现营收1964.6亿元，同比增长9%；Non-IFRS经营利润756.3亿元，同比增长9%。若剔除新AI产品影响，Non-IFRS经营利润同比增长17%至844亿元。期内自由现金流达567亿元。这个数据值得细品——新AI产品短期内对利润有拖累，但腾讯仍在坚定投入，说明对AI商业化前景有信心。

Hy3preview的持续登顶说明一个问题：大模型的竞争已经从"谁有更好的模型"转向"谁有更多的真实调用"。OpenRouter的调用量数据反映的是开发者的真实使用情况，而不是演示效果。

腾讯能在这个维度上保持领先，说明混元的技术能力已经被开发者广泛认可。随着Agent生态的持续完善，腾讯在AI入口的竞争格局正在逐步清晰。

工具地址：腾讯混元官网

Hy3preview

3000元手搓《丧尸清道夫》：国产AI短片外网刷屏，好莱坞大佬全网寻人

最近两天，一部名为《Zombie Scavenger》（丧尸清道夫）的AI短片在X上刷屏。没有宣发，没有平台推流，却成为外网AI创作者争相讨论的话题。PJ Ace——好莱坞知名AI电影制作人、全平台累计播放量超3亿次的AI视频领域现象级创作者——发推盛赞："这是我多年来看过的最棒的短片之一。很快，我们就不再称它为’AI电影’，而是直接称它为电影。"同时他在全网寻找短片作者——“如果有人能找到导演，请附上他的社交账号链接。我很想雇他，但找不到他，我觉得他是抖音上的中国创作者。”

这部3分34秒的短片，故事并不复杂：一个机器人牛仔在末日废土上骑着鸵鸟穿行，与僵尸群展开激烈搏杀，与塑料模特女友谈情说爱。叙事运镜丝滑流畅，充满好莱坞经典的黑色幽默，放在任何一季《爱死机》里都毫不违和。截至目前，PJ Ace的推文已获得6700多次转发、2000多条评论，短片播放量突破1200万。

面对突如其来的全球关注，创作者Mx-Shell在抖音发布创作说明。他将短片风格定义为"原子朋克"——复古科幻的一种，灵感来自《机器人总动员》，对标《爱死机》的制作标准。创作过程中没有用分镜图，没有用首尾帧，只用了设定资产图加文案脚本，分镜控制只依赖文案，所有文案基本都是手搓。整部片子由一个人独立完成，Token成本折算人民币约3000元，前后花了10天。而在PJ Ace眼中，同等制作价值，“在AI出现前大概需要50万美元的预算和6个月以上的周期”。

这部片子能在海外走红，题材选择是第一个答案。末日废土、僵尸横行、机器人牛仔、黑色幽默——从《行尸走肉》到《辐射》，从《疯狂的麦克斯》到《爱，死亡和机器人》，这套元素在西方流行文化里沉淀了几十年。Mx-Shell没有给海外观众设置任何文化门槛，端上的是一套他们从小看到大、烂熟于心的类型配方。

真正让这部片子在AI创作圈引发认真讨论的，是它在3分34秒里做到的事：短小精悍不拖沓，紧张感与戏谑感无缝切换，堪比院线级短片。另一个巧妙之处是选择机器人作为故事主角——AI视频生成现在最容易出问题的是人脸，微表情、皮肤质感、眼神的细微变化，哪怕有一帧不对，观众的沉浸感就会被破坏。通过面部LED表达一颦一笑的机器人，巧妙绕过了AI视频的"恐怖谷效应"。Mx-Shell透露，目前这部片子已和影视公司达成合作，大荧幕版本即将面世。

详情查看： https://www.aitop100.cn/infomation/details/33809.html

丧尸清道夫

百度发布通用智能体DuMate，李彦宏首提DAA为AI时代度量衡

2026年5月13日，百度创始人李彦宏在Create2026百度AI开发者大会上首次提出AI时代的度量衡指标——日活智能体数（Daily Active Agents，简称DAA）。李彦宏指出，相较于衡量成本投入的Token数，DAA更能客观反映AI生态的产出价值与繁荣程度。随着AI从单纯的模型能力竞争转向执行力竞争，智能体正成为应用层的主角。他预测，未来全球日活智能体数有望突破100亿量级。

针对智能体形态的演进，百度正式发布通用智能体DuMate（百度搭子）及其移动端App。该产品标志着AI入口从获取信息的聊天机器人向交付复杂任务的通用智能体跨越——用户不再只是问AI问题，而是让AI帮自己完成具体的事情。与此同时，具备自我演化与自主决策能力的智能体"伐谋"亦亮相，其通过闭环验证与优化实现了效率的无限进化。

李彦宏还强调了数字人作为"看得见"的智能体的价值，将为任务交付赋予情绪价值——这对应了智能体从纯文本交互向多模态、具象化发展的趋势。为应对智能体驱动的生产力变革，李彦宏提出"AI时代进化论"，倡导人类个体向"三位一体"的超级个体进化，并建议企业组织实施"智能体优先策略"，通过授权、扁平化、提高人才密度及任务导向等手段重构人机混合编队的组织形态。

在代码智能体"秒哒"等工具的推动下，软件正演变为低门槛、低成本的"快消品"，这一趋势预示着软件开发市场规模或将迎来十倍量级的增长空间。百度这套组合拳的背后逻辑很清晰：把智能体作为AI应用层的基础单位，用DAA作为行业繁荣的度量指标，同时提供从个人助手到企业决策智能体的全栈产品。

百度发布通用智能体DuMate

腾讯元宝升级：微信聊天记录一键总结，信息过载痛点有了AI解法

2026年5月13日，腾讯旗下大模型应用腾讯元宝宣布完成重大版本升级，正式上线微信聊天记录总结功能。用户通过"转发到其他应用"即可将群聊或私聊记录一键同步至元宝App，由AI实现智能摘要提炼、待办事项梳理及决策分析。这个功能的推出，标志着腾讯进一步打通大模型与微信生态的底层交互。

在实际应用层面，该功能瞄准的是高频社交与协作场景下的信息过载痛点。很多人每天要处理大量群聊消息，重要的信息被淹没在闲聊中，手动翻阅聊天记录提取要点非常耗时。元宝能快速生成项目讨论纪要，也能基于对话内容直接产出执行方案，显著提升从沟通到落地的转化效率。此前元宝已具备对微信公众号长文及站内文档的深度解读能力，这次升级补齐了社交信息流处理的关键一环。

从行业视角看，腾讯元宝此举是生成式AI加速渗透国民级应用生态的典型动作。依托微信独有的内容与社交数据护城河，元宝正通过强化垂直场景的工具属性，在竞争激烈的智能助手市场中构建差异化优势。随着AI Agent向长文本、多模态及私域数据处理方向纵深发展，这种原生生态的深度整合将成为大模型应用提升用户粘性的核心路径。

说实话，微信聊天记录是最难被AI处理的私域数据之一——敏感、碎片、上下文复杂。腾讯能把这个功能做出来并上线，说明数据隐私和合规问题已经有相对成熟的解决方案。对于日常被群聊消息淹没的办公用户来说，这个功能可能是刚需。

工具地址：腾讯元宝官网

腾讯元宝

蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码：150条示教数据即可适配新机器人

蚂蚁集团旗下具身智能公司灵波科技今日宣布，全面开源其具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链。开发团队可基于这套工具链，使用自有数据将LingBot-VLA快速迁移到自有机器人和具体任务中。

当前具身智能领域开源模型持续增多，但把模型真正部署到自己的机器人上，仍需要完成一系列适配工作。由于不同机器人在机械臂构型、末端执行器、传感器配置和控制接口等方面存在差异，开发团队通常需要围绕真机部署开展大量工程工作。这套工程链路往往是各团队的核心know-how，过去鲜有完整开放。

此次开源针对真机适配过程中的核心需求，覆盖四个关键环节：支持多LeRobot数据合并、关节维度映射标准化的数据处理工具，面向真机场景优化的训练配置，离线评测工具，以及支持编译加速的真机部署模块。模型同时提供含深度和不含深度两个版本，方便开发团队根据自身需求进行选择。

LingBot-VLA基于2万小时真实机器人数据预训练，覆盖9种主流双臂机器人构型，具备跨本体、跨任务泛化能力。在真机和仿真评测中，LingBot-VLA均优于行业基准π0.5，并已与乐聚、松灵、星海图等厂商完成多机型验证。最关键的是，LingBot-VLA仅需150条演示数据即可实现高质量的任务迁移。得益于底层代码库的深度优化，其训练效率达到StarVLA、OpenPI等主流框架的1.5~2.8倍，进一步降低模型适配所需的数据和算力成本。

目前LingBot-VLA代码库已在GitHub开源，模型权重同步发布于Hugging Face和ModelScope。这套工具链的开源，对于想要快速验证具身智能方案的机器人厂商和研究者来说，是一个很实用的加速器。

模型地址： https://huggingface.co/robbyant/lingbot-vla-4b

蚂蚁灵波开源LingBot-VLA

面壁智能推出MiniCPM-V 4.6：1.3B参数仅需6G内存，端侧多模态新选择

近日，面壁智能联合清华大学及OpenBMB开源社区正式发布新一代端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。该模型在仅有1.3B参数的情况下，展现出了卓越的性能和效率，尤其在当前内存价格飞涨的背景下，MiniCPM-V 4.6仅需6G内存便能在终端设备上流畅运行，宣告了"低内存、极速跑"时代的到来。

说实话，6G内存这个参数在端侧多模态模型里确实很能打。很多号称端侧可运行的模型，实际部署时动不动就要16G甚至32G内存，普通用户的手机根本跑不动。MiniCPM-V 4.6把这个门槛压到6G，意味着中端手机也能流畅运行多模态AI功能，覆盖面会大很多。

从应用角度看，MiniCPM-V 4.6在自然语言处理、图像识别以及音频处理等多个领域表现优异，能够实现快速响应和精准理解，使其成为智能家居、机器人以及移动设备等多种应用场景的理想选择。端侧部署的好处是响应速度快、隐私保护好、不依赖网络——对于需要实时交互或处理敏感数据的场景，这些优势很关键。

模型采用开源方式发布，开发者可借助MiniCPM-V 4.6进行多种实验，进一步探索人工智能的边界。面壁智能希望通过此次发布激励更多技术爱好者和专业人士共同推动AI技术的进步。

当前端侧AI的竞争已经非常激烈，高通、联发科等芯片厂商都在推动端侧大模型的落地，面壁智能作为独立模型提供商，能否在这条赛道上占据一席之地，取决于MiniCPM-V系列能否持续保持性能和效率优势，以及能否获得更多硬件厂商的预装合作。

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V

面壁智能推出MiniCPM-V 4.6

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