AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-16
PIMiner 用可跨模型轉移的策略庫，以約 20 美元查詢成本讓提示注入攻擊成功率衝上 76-87%；Agent Skills Can Be Harmful 從 307 個技能誘發失敗中發現看似相關的技能比明顯無關的技能更容易搞砸任務，過度流程占效率退化六成以上；Order 66 情境分析用組合式威脅模型證明休眠植入、事後記憶投毒與對等擴散單獨看都不致命，疊加後可能自我維持傳播
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912 篇文章AI Agent GitHub Digest — 2026-08-16
Vercel 推出 filesystem-first 的 TypeScript agent 框架 eve，深度綁定自家 AI Gateway/Sandboxes；Prime Intellect 的 Prime Agent 把整個對話 context 當程式變數，搭配可自我改寫的 Continual Harness；aden-hive 的 Hive 用『複製 Queen』取代預先編譯的執行圖；HKUDS 的 nanobot 靠 v0.3.0 Agency Release 半年內衝上 4.7 萬星。今日 watchlist 框架無重大版號更新。
框架更新｜Mastra @mastra/core 1.59.0
Mastra 1.59.0 三個重點：(1) CostGuardProcessor 更名並升級為 TokenCostControl，支援 user/organization/session 分層預算與 warnAtPercent 預警；(2) Breaking：Factory 的自動跑 Agent 行為 autoRunEnabled 預設改為關閉，規則建議的執行會先變成 proposed 狀態等人核准；(3) 新增 listActiveThreadRuns() 可低成本查詢正在執行中的 run，方便做狀態輪詢 UI。
融資速報｜Vals AI Series A $40M
Vals AI 完成 $40M Series A，由 Andreessen Horowitz 領投，估值 $400M。這筆錢代表 VC 開始把「AI 獨立評測」當成 AI 經濟必要的信任層基礎設施來投資，而不是錦上添花的排行榜網站。
模型卡｜Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.7 Flash（API ID：gemini-3.7-flash）：1M input／64k output context，input $0.75、output $3.75 per 1M tokens（優惠價至 2026-12-31，之後回到 $1.50／$7.50，與前代 3.6 Flash 同價）；DeepSWE v1.1 65.3%（前代 48.6%）、AutomationBench 30.4%（前代 17.0%）、FrontierCode 1.1 43.6%，多項 agentic/企業自動化 benchmark 超越 Claude Sonnet 5 與 GPT-5.6 Terra
定價追蹤｜DeepSeek V4 全面調漲，尖峰時段最高漲 1,100%
DeepSeek V4-Pro 尖峰 Output 從 $0.87 漲到 $3.96/1M tokens（↑355%），V4-Flash 從 $0.28 漲到 $1.32（↑371%），2026-08-16 16:00 UTC 生效，同時導入離峰半價機制（01:00-04:00、06:00-10:00 UTC 為尖峰）。漲價後價格仍低於 GPT-5.6／Claude，但低價護城河明顯收窄。
資安警報｜AgenticSeek 未授權 RCE 漏洞——2.6 萬星開源 Agent 專案的 /query 端點可被任意執行 shell 指令
AgenticSeek（GitHub 2.6 萬星的本地 AI Agent 專案）的後端服務預設綁定 0.0.0.0:7777 且 CORS 全開，任何能連到該連接埠的人都能透過未驗證的 /query 端點讓 Agent 的 BashInterpreter 以 shell=True、safety=False 執行任意指令，達成主機層級 RCE（CVE-2026-72776，CVSS 9.3）。專案已修補（改為預設只綁 loopback、CORS 改白名單），但舊版或未升級的部署仍暴露在外。
資安警報｜Deadbugz——偽裝成文字工具、三次呼叫後才變臉的惡意 MCP Server 供應鏈攻擊
GitHub 帳號 zellkernel 在 74 分鐘內對 23 個 AI/MCP/開發工具專案送出 PR，把名為 productivity-suite 的 MCP server 塞進設定檔。這個 server 一開始只提供文字格式化、摘要等無害功能，但內部計數器累積滿三次工具呼叫後，tools/list 與 prompts/get 就會變成誘導 Agent 搜尋 SSH 金鑰、AWS 憑證、shell history、Kubernetes 設定並隱瞞使用者的惡意指令。23 個 PR 目前皆未被合併（19 關閉、4 開啟），但惡意端點仍在運作。防禦：把已核准 MCP server 的工具定義變更視為安全事件、需要重新核可，並封鎖已知端點。
工具推薦｜pbx-mcp — 讓 Agent 用同一套工具讀懂 Asterisk 和 FreeSWITCH
pbx-mcp 是一個 MCP server，把 Asterisk（AMI）和 FreeSWITCH（ESL）兩套不同協定包成同一組 MCP 工具。安裝：npx -y pbx-mcp。解決了維運兩套 PBX 系統時要記兩套指令語法、且讓 Agent 誤執行變更指令的問題。
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-15
SkillEvo 用多輪互動回饋取代單輪 QA 評估，讓技能進化不會在第一輪就停滯，比自我反思進化高 23 分；SkillShapley 把 Shapley 值搬進技能步驟歸因，用 99 次評估就能逼近精確排序，並發現「決策橋接步驟」才是高價值步驟；MindMemOS 用實體-屬性-時間結構統一記憶管理，LOCOMO 準確率 94%，技能進化讓 SpreadsheetBench 成功率提升 9.2 個百分點
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-14
Harness-IF 揭示 Coding Agent 的指令遵從度被高估 3.6-7.4 個百分點，因為模型本來就會做的事被算成了遵從；SHE 把 harness 拆成四個安全元件並從軌跡失敗自動演化，ASR 降低 3.1 倍且正確率提升；SBCO 用分解式驗證器銀行搭配文本梯度做 harness 自我改進，在規劃任務上以 4-5.5 倍更少的算力追平 Gödel Machine
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-13
EvoGraph-Mem 用失敗感知的可編輯圖譜讓 Agent 記憶能自我修正，避免過時洞見反覆污染決策；MAP-Graph 把出處追蹤從事後稽核變成即時存取控制，在 2,700 個合成任務上達到 95% 成功率；MaSRead 證明多 Agent 可以共用 KV cache 片段作為記憶，但讀取需要按內容定址而非位置定址
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-12
工具介面設計讓 coding agent 一致性提升 4.7 倍且 token 用量砍半；記憶蒸餾讓 4B 小模型在 AppWorld 準確率跳升 27.2 個百分點直逼大模型；制度設計實驗發現同樣的安全規則搭配不同權限機制，違規率從 0% 到 23% 天差地別
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-11
Muscle Memory 提出「編譯式記憶」取代檢索式記憶，在 90 個場景中贏下 88.9% 的個人化對決；MoRSE 用 role-subtask 條件化 LoRA 專家讓多 Agent 在程式碼生成上顯著超越純 prompt 分工；ASCon 建立統一故障歸因模型，在三種歸因目標上分別提升 5.83%、10.63%、14.73%
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-10
Evo-Bench 評測九款模型自主改進鷹架的能力，GPT-5.6 Sol 拿下 +16.6 分但 Office 任務幾乎不動；MEGA 用三層 Wisdom Graph 讓 Agent 優化基礎設施自我進化，知識積累與優化合為同一過程；SHE 把鷹架拆成四個可演化元件，從失敗軌跡學習安全邊界，ASR 降低 3.1 倍且跨模型可遷移
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-09
OneDayAgent 用任務分解＋執行記憶＋全域驗修三步鷹架在 AgentIF-OneDay 拿下 0.821 新 SOTA，同一鷹架跨五個後端穩定運作；The Horizon Gap 綜述 1,547 篇論文發現長程 Agent 六大失敗類別共享同一結構模式——純結果訊號隨步數增長而失效，領域正在製造更密的過程訊號來補；Evo-Bench 首次測量 Agent 自動進化鷹架的能力，GPT-5.6 Sol 最高拿 +16.6 分，但 Office 任務仍需人工流程
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-08
Memory Reward Inflation 發現自我改善 Agent 的記憶獎勵會自我膨脹，錯誤經驗越用越自信，LUCID 演算法在 BIRD 上將準確率從 54.0% 提升到 56.9%；RoMeRL 用固定維度的語意座標壓縮記憶狀態空間，Cold-Q 比率降 80%、LLM 呼叫減 21.1%；ToolLIFT 將工具軌跡抽象成功能層級工作流圖，在三個 OOD 基準上一致超越現有方法
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-07
ToolLIFT 把工具軌跡提升到功能層工作流圖，在三個 OOD 基準上持續超越 SOTA；SkillTV-Bench 用 681 案例證明技能感知的裁判技能讓 Agent 評判準確率提升 14.8 個百分點；TRIO-20 用預設等價研究發現 GPT-5.6 在 840 條軌跡中零越權呼叫，但推理力度提高讓規則探查率上升了 14.3 個百分點
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-06
VerMem 用七個原子記憶操作加雙驗證器在五個基準上平均領先最強基線 5-8 分；SafeCommit 把不安全行動率從 41.2% 壓到 2.6% 且維持 97.4% 任務完成率；ToolLIFT 把工具軌跡抽象成函數級工作流圖，OOD 基準上比最強基線高 3-5 分
AI Agent Arxiv Digest — 2026-08-05
ToolLIFT 把工具軌跡抽象成函數級工作流圖，OOD 準確率平均提升 4+ 百分點；HyperAgent 用工具-Schema 超圖建構缺口驅動的支援子圖，在 AppWorld 上比 ReAct 高 14.3 百分點且 token 用量更低；多語言多 Agent 規劃診斷發現低資源語言的規劃失敗佔比隨語言資源下降而升高，TART 修正法平均提升 5.6 百分點