王兴兴判断物理 AI 关键一步或在 1–3 年发生；宇树 G1 已下线 1–2 万台，小鹏 IRON 每 0.2 秒重推理、预测 6 秒动作，DeepSeek 千亿融资押注具身智能。机器人的「iPhone 时刻」还有多远？

微软 MAI-DxO 用多智能体模拟会诊，NEJM 疑难病例准确率 83%、急诊 80%，成本更低。但对照的是全科医生而非专科团队，倍率要打折——拆解这份登顶《科学》研究真正值钱的三处进步与一条硬限制。

讯飞星火 X2.6 主打端云一体：293B-A30B MoE、1M 上下文、端侧路由准确率 96.1%，并强调全国产算力训练。为什么「哪些留端、哪些上云」正在成为大模型落地的胜负手？

Agent Skills 捐入 Linux 基金会、OpenAI Decisions API 上线、谷歌给每个 agent 一台隔离微 VM、1Password 推出 agent 专用登录、银行拦截第三方 agent…… 智能体正从「能用」走向「工程化」...

OpenAI 用 1946 个智能体 32 分钟并行解读小鼠全脑 CRISPR 图谱；Hugging Face 开源 14.8B 的 Carbon-X，单卡本地「对话 DNA」。AI for Science 的两条路线：规模 vs 本地化。

Meta 放出 816B/42B 的 Muse Spark Open，靠 MLX 能在两台 M5 Ultra Mac Studio 上跑起来。但它的智能指数排在 GLM 5.3、Kimi K3 之后，许可证还带着署名、2000 万美元收入线和一份使用政策。

三个项目加起来 40 万 star，但解决的是三个问题：一个把模型变成命令，一个是推理引擎，一个为吞吐重写调度。选错工具，比选错模型更常见。

协议按日期版本化，仓库里躺着 schema/2026-07-28。一年过去，真正落地的是工具调用，而不是资源与提示；真正的难点也从协议转移到了实现。