盘点可通过短信使用的热门 AI 智能体：Instinct、Caddy、Comma 等
越来越多 AI 智能体无需下载 App，直接通过短信即可使用，能记住上下文、连接已有应用并代为完成任务。Instinct 在 2026 年 9 月完成 10 亿美元融资、估值达 100 亿美元，并开始为用户分配专属邮箱地址、支持代打电话，目前仍处内测。
#MCP/工具调用
TechCrunch · AIAI 评分3636
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现 AI 智能体按次付费推理
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments，让智能体通过 x402 按次向 BlockRun 支付模型推理费用，将接入 x402 支付支持的工作量从数月缩短到数天，并已把端到端按次付费推理流程投入生产。
Latent SpaceAI 评分5858 Kubernetes 创始人谈 Stacklok 如何让编码智能体在云端可靠运行
Latent Space 采访了 Kubernetes 创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda，他们创办的 Stacklok 正把编码智能体 harness 从桌面搬到云端。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6666 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体模糊测试流水线
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，它就会自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做定级并生成漏洞报告。
推荐理由：原文给出了从入口识别到崩溃定级的完整自动化流程与运行方式，读者可据此判断 LLM 智能体能接手多少模糊测试人工环节。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是连接工具与数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未死亡，它让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答，与 Agent、Skills、MCP 可共存于同一工作流。