企业侧模型上云与主动式 Agent、分布式推理栈同日值得看；搜索 API 与 harness 自进化开源也热。
[OpenAI 模型进 Google Cloud Model Garden](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-brings-openai-models-to-customers)
是什么： Google Cloud 宣布 Model Garden 上线 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna（企业私有预览），并称自己是唯一同时提供三大闭源前沿模型的超大规模云。
适合谁 / 怎么用： 已在 GCP 做 Agent、想统一账单与治理的团队。申请私有预览，在 Model Garden 里统一调用。
[Kling 4.0](https://kling.ai)
是什么： Kling 新一代视频模型：原生最长约 30 秒、Omni Reference（最多约 15 个素材 / 10 个关键帧）、立体声音与对口型，并提供 MCP / CLI 方便 Agent 调用。出现在 10/21 新工具榜。
适合谁 / 怎么用： 要长镜头、多参考、又想让 Agent 调视频生成的人。用 MCP/CLI 把生成接进工作流。
[Claude Duet](https://claude.com/resources/articles/claude-duet)（Anthropic）
是什么： 主动式工作 Agent 研究预览：连上邮箱/日历等后会早间简报、后台自己干活；发信、付款、删东西前先问你。美国 Pro / Max 可排队；独立 iOS / Android / claude.ai 应用。
适合谁 / 怎么用： 想要「人一走开还能继续干」的真助理。美区排队，先接邮箱日历看早间简报与后台任务。
NVIDIA OpenShell + ServiceNow Arc
是什么： OpenShell Reference Architecture — GTC Berlin 企业 Agent 安全参考架构：推理跑 Vera Rubin、Harness 跑 Vera CPU、BlueField-4 + Sentry 做硅级策略拦截；ServiceNow 同日宣布个人长驻 Agent Arc 正式可用，并由 OpenShell 做运行时强制。
适合谁 / 怎么用： 企业要硅级策略拦截 + 个人长驻 Agent 治理的人。按参考架构对齐推理/Harness/策略层。
[llm-d 1.0](https://github.com/llm-d/llm-d)
是什么： Google / Red Hat / IBM 等共建的 Kubernetes 原生分布式推理栈（CNCF Sandbox）到 1.0：前缀感知路由、KV cache 卸载、面向 Agent 的会话感知调度。官方博客称在部分 Agent 编码负载上相对裸 Kubernetes Service，中位 TTFT 可降 85%+、吞吐约 2.4×。GitHub 约 4930 星。
适合谁 / 怎么用： 自建推理、跑一堆 coding Agent 的人。K8s 上按 1.0 文档开前缀感知路由与会话调度。
[Exa 3.0](https://exa.ai/blog/exa-3)
是什么： Agent 搜索 API 大升级：更大 embedding、Dynamic Highlights 正式可用（相对整页文本约少 95% token）、索引扩了电商/本地商家等；Exa Lite $4 / 千次，Auto $7 / 千次。10/19 发布，21 日仍是新工具榜头条。
适合谁 / 怎么用： Agent 要联网搜、又怕整页吃爆 token 的人。改用 Highlights/Lite，对比 token 与费用。
[Harness²](https://github.com/google-research/harness2)（Google Research）
是什么： 固定模型权重、递归改进 Agent 执行 harness（提示、工具、记忆等）的开源框架（Apache 2.0），支持 OpenCode / Codex 执行器。仓库约 17207 星。
适合谁 / 怎么用： 想让 harness 自己进化、而不是只换模型的人。固定模型，用框架迭代提示/工具/记忆。
今天先试： 个人向优先 Claude Duet；自建推理摸 llm-d 1.0；要 harness 自进化看 Harness²。