Повідомлення Gate News, 23 квітня — Команда OpenAI Codex зосереджена на оптимізації досвіду роботи з моделлю OpenAI в OpenClaw, а технічний лідер інженерії Codex Tibo Sottiaux співпрацює з творцем OpenClaw Peter Steinberger. Продуктовий лідер Codex Nik Pash виявив критичну ваду автентифікації: коли OpenClaw було налаштовано використовувати оснастку Codex з моделями OpenAI, процес автентифікації зазнавав невдачі, і система беззвучно відкидала на оснастку Pi, через що користувачі вважали, що оснастка Codex працює нормально, хоча це було не так.
Pash подав два pull request-и, щоб усунути проблему: один — щоб виправити міст автентифікації, а інший — щоб запобігти беззвучному відкату. Покращення повністю зводяться до перемикання базового адаптера виконання (harness), який керує тим, як OpenClaw спілкується з API моделі, тоді як підказка агента та логіка процесів вищого рівня залишилися незмінними.
Поведінка агента суттєво відрізнялася до та після виправлення. З оснасткою Pi агент виконував поверхневе опитування на кожному «серці»: читав файли heartbeat, перевіряв Discord, повертали HEARTBEAT_OK і ігнорував інші інструкції. Іноді він міг робити припущення про операції, які потрібно виконати, але не вдавався до викликів інструментів. Після перемикання на оснастку Codex агент переходив до повного робочого циклу: читав контекст робочого простору, розбирав списки завдань, перевіряв репозиторії, виконував редагування та намагався виконати перевірку. Наступні «серця» могли відновлювати прогрес, а не повторювати роботу.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
Пов'язані статті
Генеральний директор Google: 2026 року капітальні витрати сягнуть 185 млрд, у період інвестицій в AI-агенти інвестиції збільшуються
Генеральний директор Google Сундар Пічаї 22 квітня на конференції Google Cloud Next у Лас-Вегасі оголосив, що Google планує у 2026 році спрямувати від 175 до 185 мільярдів доларів капітальних витрат на будівництво інфраструктури, необхідної для автономних агентів штучного інтелекту (AI Agent), що на додаток до 31 мільярда доларів у 2022 році.
MarketWhisper33хв. тому
Google Jules запускає список оновлених кандидатів у відкритому доступі та перевизначає його як платформу для розробки end-to-end продуктів
Згідно з офіційним оголошенням команди Google Jules від 23 квітня, позиціонування продукту Jules оновлено з «асинхронного агентного агенту для кодування» до «кінцево-до-кінцевого агентного платформи для розробки продуктів»; нова версія здатна зчитувати повний контекст продукту, самостійно визначати наступний напрям побудови та надсилати PR. Офіційно також оголошено про відкриття списку кандидатів на нову версію.
MarketWhisper39хв. тому
Google Jules перейменовує на платформу розробки агентних продуктів end-to-end, відкриває список очікування для нової версії
Повідомлення Gate News, 23 квітня — команда Jules від Google оголосила про відкриття списку очікування для нової версії продукту, переорієнтувавши Jules з асинхронного агента для програмування на платформу розробки агентних продуктів end-to-end. Згідно з офіційним описом, оновлена платформа зчитує повний контекст продукту, визначає, що слід створити далі, пропонує рішення та надсилає pull requests.
GateNews1год тому
Perplexity розкриває метод пост-тренування агента веб-пошуку; модель на базі Qwen3.5 перевершує GPT-5.4 за точністю та вартістю
Perplexity використовує SFT із подальшим RL із моделями Qwen3.5, застосовуючи багатокроковий набір даних для QA та перевірки за рубрикою, щоб підвищити точність і ефективність пошуку, досягаючи рівня FRAMES найвищого класу.
Анотація: Робочий процес пост-тренування Perplexity для агентів веб-пошуку поєднує контрольоване донавчання (SFT) для забезпечення дотримання інструкцій і мовної узгодженості з онлайн підкріплювальним навчанням (RL) через алгоритм GRPO. Етап RL використовує власний багатоходовий верифікований датасет запитань-відповідей і розмовні дані на основі рубрики, щоб запобігти дрейфу SFT, із обмеженням винагород і штрафами за ефективність у межах групи. Оцінювання показує, що Qwen3.5-397B-SFT-RL досягає найвищих показників FRAMES: 57,3% точності за одного виклику інструмента та 73,9% за чотирьох викликів при $0,02 за запит, випереджаючи GPT-5.4 і Claude Sonnet 4.6 за цими метриками. Ціноутворення базується на API і не включає кешування.
GateNews1год тому
Відкрити OpenAI для ChatGPT Workspace Agents: керування Codex, спільна робота команди, інтеграція Slack
OpenAI 22 квітня запустила Workspace Agents у ChatGPT Business/Enterprise/Edu/Teachers. Їх приводить у дію Codex: вони працюють у хмарі тривалий час, є для спільного використання командою та підтримують офлайн-виконання. Агенти можуть проактивно відповідати в Slack, створювати рахунки, виконувати багатокрокові робочі процеси та підтримують планування. Дослідницький попередній перегляд безкоштовний до 6 травня, після чого буде застосовано оплату за credit-based підхід; ціни будуть оголошені згодом. Вони змагаються на одному полі з GoogleGeminiEnterpriseAgentPlatform і AnthropicClaudeCowork: усі три компанії роблять ставку на агентів для рівня підприємств, але їхні позиціонування відрізняються.
ChainNewsAbmedia3год тому
Google Cloud Next 2026: запустила платформу корпоративних агентів Gemini, 750 мільйонів доларів США для допомоги консультантам у впровадженні
Google Cloud на Cloud Next 2026 представила платформу Gemini Enterprise Agent Platform, яка інтегрує вибір моделей, побудову агентів, DevOps, оркестрацію та корпоративний контроль безпеки, а також оголосила фонд у розмірі 750 мільйонів доларів США для підтримки розгортання корпоративних агентів McKinsey, Accenture, Deloitte. Платформа в поєднанні з Ironwood TPU, A2A та MCP створює власний повний стек і консалтинговий канал, щоб протистояти OpenAI Operator та корпоративній версії Anthropic Claude.
ChainNewsAbmedia3год тому
