AI 行业简报 2026-10-29

Databricks 在官方博客中提出语音 Agent 的双层架构：会话层负责通话、语音转写与回复，可由 LiveKit、Deepgram、ElevenLabs、Twilio 等伙伴承担；

大脑层由 Databricks 提供，负责在每轮对话中查询调用者上下文、应用业务规则并决定下一步动作。 方案的核心是让 Agent 基于客户、订单、产品和政策数据做出回答，并通过 Databricks 企业数据目录的既有访问规则实施治理；

敏感主题如医疗、金融、安全问题默认转人工，Agent 被设计为不提供医疗建议。

Databricks 提出 System 1 与 System 2 结合的决策方式：LLM 负责精细推理，快速决策模型负责毫秒级判断，并推出 ai_decide 支持在治理数据上做快速决策；

开源 DIVA 蓝图已在 GitHub 发布，供团队作为起点。

Meta 官方工程博客披露下一代广告检索引擎 Andromeda：生产上以接近排序级的模型表现评估每个合格广告，并以每秒超过 10 亿条候选的速度输出结果，吞吐较 2024 版实现 100 倍提升。

核心改动是引入受大模型启发的混合专家检索架构，推理时 FLOPs 约为 2024 版的 1/300，同时把索引匹配、评分与 top-K 选择融合进单 GPU 管道，网络流量减少约 100 倍。

Meta 称自 2025 年以来 Andromeda 为 Facebook 带来 2.4% 的转化率提升；与 NVIDIA 于 2026 年初启动的联合优化中，门控 kernel 吞吐从每秒 24 亿条提升至超过 100 亿条。

LangChain 10 月 28 日发布官方教程，指出当前主流主动式 Agent 的共同机制是让 Agent 作为 cron 定时任务运行，并介绍托管平台 Managed Deep Agents 的 Schedules SDK：调度可在 Agent 定义中静态声明，也可由 Agent 在运行时通过工具创建、列出和删除。

LangChain 称其 LangSmith 平台上超过 70% 的 Managed Deep Agent 运行来自定时任务而非用户手动消息，cron 被用于记忆压缩（dreaming）、主动发起对话、信息分流、提醒和 Agent 舰队编排等能力。

教程给出每日销售简报、check_in_later 等代码示例，并建议调度服务器在高峰时段对 cron 做抖动以分散负载。

同批证据还包括 LangChain 对其 Slack 内设计 Agent Content Studio 的复盘：该 Agent 已产出超过 3000 个素材并开放源码与 Managed Deep Agents 部署方式。

LlamaIndex 发布文档解析协议（DPP）工作草案 0.1，包含 140 条覆盖文本、表格、表单、图表、图示等的规则，每条规则附带示例页面和预期输出。

DPP 定位为文档解析的答案键，源于构建 ParseBench 时的标注规则，旨在解决解析器即便捕获了全部文字、仍因结构判定不同而让代理得到错误答案的问题。

以销售表为例，三种解析器的输出分别把季度混入数据行、丢掉年份层或编造页面上没有的标签，DPP 将三种都判为不合规，并用 HTML 表格保留双行表头结构。

DPP 同时明确可接受的差异（如是否用 thead/tbody 包裹表格行），并为空表单项、不可读文本、图表和图示定义了输出格式。

DPP 已在 parseprotocol.com 上线，可用 Claude 技能或 ChatGPT 参考文件直接试用真实页面，并鼓励通过 GitHub issue 或 PR 反馈规则冲突。

Databricks 于 10 月 27 日发布 Vital Skills，一套基于开放 Agent Skills 标准的开源技能包，为编码代理 Genie Code 补充医疗与生命科学领域知识，覆盖 RNA-seq 分析、临床队列构建、HIPAA 去标识化与开放权重模型部署等场景。

官方在 BiomniBench 上做配对评测：技能范围内 5 个任务平均分从 71.9 升至 76.9（满分 100），范围外 18 个任务基本持平（69.1 对 71.2）；

free-text 队列构建 F1 从 0.62 升至 1.00，TEDDY 部署检查从 19/27 项完成变为 27/27。

技能按“先问再假设、使用经过测试的工具而非临场写代码”的原则设计，可安装于 Genie Code、Genie One 或 CLI，并发布到 Unity Gateway 治理共享；Vital Skills 开源，欢迎社区贡献。

WIRED 编辑 Will Knight 在专栏中亲测，用 OpenAI Codex 构建多智能体系统来组建和管理一支英超范特西球队。

初期建议一度把哈兰德放在替补席，增加分工（读新闻、分析战绩、跑模型、互相批判）后建议明显改善，但把智能体数量增至 100 多个只增加了 API 费用。

文中引用芝加哥大学 Haifeng Xu 的研究称，在预测类测试中 GPT-5 表现最好，其后依次是 Grok 4、Claude Sonnet、Gemini 和 Llama，团队还发布了 Prophet Arena 基准。

另一个由哈佛大学和 Arcada Labs 开展的 Prediction Arena 实验给前沿模型 1 万美元在预测市场上押注 57 天，模型持续亏损但表现随时间改善；作者自己的球队至今未跑赢平均分。