2026-10-31 · 周六 · 10 条 Gemini API 的 Computer Use 正式可用、OpenAI 支持跨厂商的 AI 训练 robots.txt 信号、Claude Code 可禁止写出工作目录
今天的主线是「给智能体上锁」：Claude Code 把写入范围做成硬开关，GitHub 给 Actions 依赖加了锁文件，OpenAI 讲了怎么监控越权的智能体，而 Gemini 的屏幕操作工具在转正时也带着一套默认的确认策略。网站这一侧，训练数据的退出声明正在变成一个各家共用的标准。
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- 10 月 30 日的更新日志写明：Computer Use 工具在 Interactions API 和 GenerateContent API 上正式可用（GA）。
- 文档列出的支持模型有 Gemini 4 Argon、Gemini 3.8 Flash（推荐）、Gemini 3.5 Flash-Lite（低延迟、低成本）和 Gemini 3 Flash Preview；环境覆盖浏览器、移动端与桌面。
- 模型返回点击、输入、滚动等界面动作并附 intent 说明，由你的客户端执行、截图回传，坐标统一归一化到 0–999。
- 内置 7 类需确认或拦截的安全策略（如金融交易、发送通信、创建账号、接受法律协议），响应里带 safety_decision；截图提示注入检测需手动开启，默认关闭。
开发者视角GA 意味着可以谈稳定性和 SLA 了，但执行层还是你自己的：先在沙箱容器里用 Playwright 跑通一个固定流程，再决定要不要接进产品。我会第一时间把默认关闭的提示注入检测打开，并且不要轻易用 disabled_safety_policies 关掉确认类策略，这和上周各家「智能体动手、边界写死」的思路是一致的。
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- OpenAI 将遵守一个共用的 robots.txt 信号，帮助网站运营者表达对 AI 训练的偏好。
- 这个信号面向所有参与的提供方：网站写一次，就能把训练偏好传达给参与的各家 AI 厂商。
开发者视角对 PandaClaws 这类往外发内容的产品，这是一个应该写进发布检查清单的开关：先想清楚你的站要不要被拿去训练，按官方给出的具体写法在 robots.txt 里一次写上。反过来，如果你的产品要抓取网页，也该从现在开始把这个信号纳入抓取规则，而不是只认几家的 User-Agent。
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- 新增 permissions.blockWritesOutsideWorkingDirectories：开启后 Write、Edit、NotebookEdit 在所有权限模式下都拒绝工作目录以外的路径。
- VS Code 与 Claude Desktop 的 Code 标签页加入空闲压缩：超过 200K token 的对话闲置后会被总结，提示缓存过期时下一条消息直接用摘要。
- 修复 claude -p 启动失败时以退出码 0 且无输出结束的问题，现在会打印错误并以 1 退出；管理员限制模型推理强度时，会自动降档重试并说明所用档位。
- PreCompact 钩子的输出每个截断在 10,000 字符，避免压缩失败或反复执行。
开发者视角在 CI 里跑 claude -p 的团队要先升级：之前启动失败也会返回 0，流水线会把一次什么都没做的运行当成成功。我会把禁止写出工作目录的开关放进团队的托管设置，和 10-28 那条钩子并发上限一起，作为让智能体在自动模式下也不越界的底线配置。
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- 基于 NVIDIA Multi-Instance GPU（MIG），每块 GPU 最多切成 7 个分区，各自拥有独立的显存与算力。
- 在创建托管推理组件的端点时配置，应用仍按模型名称分别调用各个模型。
- AWS 举的场景包括微调模型变体、向量模型、重排模型和分类模型；支持 P4d、P5、G7、G7e 实例。
- 首批覆盖弗吉尼亚北部、俄亥俄、俄勒冈、新加坡、东京、法兰克福、爱尔兰 7 个区域。
开发者视角AI 云盘的检索链路里向量模型和重排模型都很小，却各占一块卡，这类部署最先受益：先把两者合到一块 GPU 的两个分区上压测延迟，再看账单。要注意分区是硬隔离，单个分区的显存是固定的，模型大小和并发要按分区规格重新算。
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- OpenAI 用分层监控来发现前沿模型的失准（misalignment）以及未经授权的智能体行为。
- 目标是让响应人员能在事件升级之前介入。
开发者视角和前一天的新版 Model Spec 连起来看：规范写「该怎么做」，监控负责「发现没照做」。产品里的智能体也该有这两层，我的最低配置是每次有副作用的操作都留日志，再加一条按规则或小模型做的越权告警，出事时有人能及时叫停。
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- 用 GitHub CLI 扩展 gh actions-lock 生成 .github/workflows/actions.lock，覆盖 action 及其传递依赖；即使标签或分支被移动，Actions 也只运行锁定的提交。
- 按工作流逐个接入，管理员可以在企业、组织或仓库层级启用「Require lockfile」策略；CI 里可以跑不改文件的过期检查。
- Dependabot 更新已接入的 action 时会在同一个 PR 里重新生成对应的锁文件条目。
- GitHub 提醒：锁文件只防止意外变更，并不证明依赖安全，锁定前仍需审查。
开发者视角和 10-24 那条 LiteLLM 投毒连起来看，供应链问题已经从 Python 包蔓延到 CI 本身。我建议先锁那些拿着密钥、负责发布的工作流（比如本站的发布流程），再在仓库层开 Require lockfile，别等全量迁移完再开。
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- 在 PR 合并框选择「Watch and fix」，再选择让 Copilot 处理失败的工作流、合并冲突或两者。
- 出现所选阻塞时，Copilot 在云端开发环境里修复；可在 Copilot 设置里对自己的所有 PR 默认开启。
- 可与自动合并配合，所有要求满足后由 GitHub 自动合并；面向付费 Copilot 计划，受组织与企业策略约束。
开发者视角「修 CI 让它变绿」是最容易被智能体做坏的事：跳过测试、改断言都能变绿。开之前先用分支保护把测试文件和工作流文件设成需要人审，再只对依赖升级这类低风险 PR 默认开启，跑两周看它的改动再扩大范围。
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- 每个自动化由提示词、触发条件和工具组成，Copilot 在云端只用团队允许的工具自主运行；示例触发包括开 issue、PR 标为 ready、监控工具发现生产事故。
- 有读权限的人都能看到共享自动化，有写权限的人可以修改；操作署名为 Copilot，变更历史记录提示词、触发与工具的演变。
- AI 额度记在仓库所属的组织或用户名下；组织仓库需要管理员开启「Allow use of Copilot cloud agent billed to the organization」策略。
- 正在向 Copilot Pro、Pro+、Max、Business、Enterprise 推送，类型创建后不能更改。
开发者视角归属从个人变成仓库，是这条最重要的变化：自动化不再随人走，但费用也悄悄落到了组织身上。开政策之前先给 Copilot 云端智能体设好组织预算，再从「事故触发自动调查」这种只读不写的流程开始。
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- npm 包为 @aws/agentcore 1.0.0，重写后启动更快、命令结构统一，支持更多 AgentCore 资源。
- 可以走项目流程，也可以直接操作 harness、runtime、memory、identity、gateway 和 payments，无需先加入项目；已有资源可按 ID 或 ARN 调用。
- 命令共用区域选择、JSON 输出、调试与版本等全局参数；旧项目用 agentcore migrate 迁到 1.0。
开发者视角JSON 输出加按 ARN 调用，意味着可以把智能体的部署和巡检交给脚本，甚至交给编码智能体去跑。已经在用旧版 CLI 的，先在测试账号里跑一遍 agentcore migrate 再动生产，并把版本锁在 1.0.x。
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- GitHub Copilot SDK 将更名为 Microsoft Copilot SDK，作为 Microsoft Copilot harness 的编程接口，这个 harness 是微软与 GitHub 各产品共用的智能体底座。
- 仓库计划迁到 Microsoft 组织，品牌与文档同步更新；迁移分阶段进行，暂未给出具体日期。
- 现有包名与命名空间暂时不变，现有用户无需立即改动，支持政策不变。
开发者视角和 10-29 那条 Foundry 托管 Copilot harness 连起来看，微软在把 GitHub 的智能体底座变成全公司的平台。用了 10-28 那条服务端认证接 SDK 的团队，先把版本锁住，盯着仓库迁移公告，包名真改的那一天再统一升级。
本期由 AI 辅助检索与起草，选题标准与观点由 Darius 设定。
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