A Meta szerdán bejelentette, hogy AI-asszisztense, a Muse, dedikált iPad-alkalmazásként is elérhető, alig egy hónappal az iPhone- és Android-verzió szeptember 8-i indulása után. A TechCrunch szerint a Sensor Tower becslése alapján a Muse a bevezetése óta 6,6 millió telepítést ért el, és a cikk szerint az Instagramnak mintegy 15 évbe telt, mire saját iPad-alkalmazást kapott – a Muse ugyanezt egy hónap alatt lépte meg. Az iPad-verzióval egyidejűleg a Meta bővítette a Muse úgynevezett connector-listáját olyan kisvállalkozói eszközökkel, mint az Asana, Canva, Dropbox, Figma, QuickBooks, GitHub, Klaviyo és Zoom, és hozzáadta a Notion és Granola integrációját. A TechCrunch szerint a cég új kiskereskedelmi partnereket (Best Buy, Gap, Sephora, Walmart, Wayfair) is bejelentett, ahol az ügynök vásárlást intézhet, és kedden ismertette, hogy iparági partnerekkel egy nyílt szabványon dolgozik, amely lehetővé tenné az AI-ügynökök azonosítását a weboldalak előtt, elkerülve a botblokkolást. A The Verge szerint a Muse egy héttel a mobilos indulás után Mac-verziót is kapott, a Meta pedig egy önálló, Tamagotchi-szerű Muse Charm nevű eszközt is bejelentett, és okosszemüvegeire is tervezi integrálni az asszisztenst.
A DigitalOcean nyilvános előnézetben elindította a Managed Agents szolgáltatást, amely a vállalat állítása szerint kész felhőinfrastruktúrát ad AI-ügynökökhöz izolált microVM-futtatókörnyezetekkel, szabályozott eszközhozzáféréssel és szerver nélküli AI-következtetéssel. A rendszer két elemből áll: a Harness Runtime perzisztens, biztonságosan elkülönített futtatókörnyezetet biztosít olyan kódoló ügynököknek, mint a Claude Code, a Codex CLI vagy az OpenCode, valamint általános célú és LangGraph-alapú egyedi ügynököknek, miközben a munkameneteket szüneteltetni, folytatni vagy elágaztatni lehet, és tétlenség esetén automatikusan szünetelnek. Az Action Gateway a DigitalOcean szerint egységes MCP-végponton keresztül jelenleg több mint 16 000 külső eszközhöz ad hozzáférést, köztük webes kereséshez és böngészőfunkciókhoz. A cég célja, hogy a fejlesztőknek ne kelljen saját maguknak megépíteniük a kontextusmegőrzéshez, párhuzamos futtatáshoz és biztonságos eszközhozzáféréshez szükséges háttérrendszereket.
A Grab, a délkelet-ázsiai fuvarszervező és házhozszállító vállalat mérnöki blogbejegyzése szerint a cég több mint 500 belső ügynökszolgáltatást szabványosított az LLM-Kit nevű belső keretrendszeren. A vállalat állítása szerint egy új AI-ügynök szolgáltatás production környezetbe illesztése ma körülbelül egy órát vesz igénybe, korábban két hetet vagy annál többet igényelt. A keretrendszer automatikusan létrehoz egy FastAPI szolgáltatást LangGraph ügynökmodulokkal, OpenTelemetry nyomkövetéssel, Vault titokkezeléssel, szolgáltatás-felfedezéssel, valamint egy kiértékelési végponttal, amely ROUGE és BLEU mutatókat, illetve egy másik modellt használ értékelőként. Az eszközöket az ügynökök futásidőben, több mint 50 Model Context Protocol szerverről érik el, a modellhívásokat pedig az OpenAI-kompatibilis GrabGPT Gateway közvetíti öt szolgáltató felé, hitelesítő adatok automatikus befecskendezésével.
Az NVIDIA Labs technikai blogján jelentette be a NOOA (NVIDIA Labs Object-Oriented Agents) nevű, nyílt forráskódú, objektumorientált AI-ügynökkeretet. A vállalat közlése szerint a rendszer minden ügynököt egyetlen Python osztályként kezel, ahol a metódusok a képességeket, a mezők az állapotot, a docstringek pedig a promptokat testesítik meg, a típusannotációk pedig kikényszerített szerződésként működnek. A keretrendszer típusos, kapcsolati memóriát tart fenn egy emberi szemmel is olvasható SQLite-adatbázisban, ami az NVIDIA szerint feleslegessé teszi a kontextus-tömörítést. A cég állítása alapján a NOOA a SWE-bench Verified, a CyberGym L1 és az ARC-AGI-3 benchmarkokon jobb pontosságot és alacsonyabb tokenköltséget ér el a korábbi keretrendszerekhez képest, a kódot és kiértékeléseket pedig nyilvánosan elérhetővé tették.
