MCP 发布第五个规范版本 2026-07-28，核心变化是将协议从有状态双向模型改为无状态请求/响应模型。每个请求自描述上下文与路由信息，可落在轮询负载均衡器后的任意实例上，server 可直接部署在 Serverless 和边缘基础设施上，无需会话管理。新特性包括：基于 HTTP 头的路由、可缓存列表响应、Multi Round-Trip Requests（MRTR）替代服务器发起的流请求，以及授权强化——对齐 OAuth 2.0 / OIDC，可直接对接 Entra、Okta 等企业身份系统。同时正式化扩展框架（MCP Apps、Tasks），提供至少 12 个月迁移窗口。

OpenAI 发布开源 Codex Security CLI 和 TypeScript SDK，用于查找、验证和修复代码中的安全漏洞。功能包括：扫描代码仓库、审查变更、随时间追踪发现，并在 CI 中运行安全检查。Apache-2.0 协议，可通过 npm 安装，运行需 Node.js 22+ 和 Python 3.10+。OpenAI 官方称这是"悄悄发布的"，Hacker News 在官方正式分享前就发现了它。目前为早期版本，OpenAI 正在收集用户反馈以持续改进。代码已在 github.com/openai/codex-security 开源。

Google DeepMind 将 Gemini API Managed Agents 的默认模型升级为 Gemini 3.6 Flash，同时支持显式选择 3.5 Flash 或 3.5 Flash-Lite。新增环境钩子（Environment Hooks）允许在沙箱内工具调用前后执行自定义脚本，可用于安全审查或代码格式化。此外还推出了免费套餐、预算控制和基于 cron 的定时触发功能。

SpaceXAI 宣布 Grok 4.5 模型已入驻 GitHub Copilot，开发者可在云智能体、Copilot CLI 及 VS Code IDE 中切换调用。该模型专为编码设计，上下文窗口达 50 万 token，支持文本和图像输入及三种推理难度。按量计费价格为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 6 美元。

Oran Ge 指出，近半年模型在 agentic coding 方面突飞猛进，但在其他领域止步不前，英文写作甚至倒退，Opus 从 4.7 到 5 均为失败试验品。引用 Adam Hunt 观点：最新一批模型并未变得更通用，反而更"尖刺化"——编码/数学能力增长，但语言输出显著变差，简单逻辑无改善。Hunt 认为，RL 在单一领域（如编码）的无限训练无法带来通用能力提升，当前路径并非通往 AGI。

阿里云 Qoder 在 GitHub 开源 Better Harness，这是一套面向 Coding Agent 工作流的分析与持续改进工具，适配 Claude Code、Codex、Qoder 和 Cursor。首轮内部评测覆盖 30 个 GitHub 真实项目，每条 Finding 需附带可追溯证据。

一篇分析多 Agent 协作成本的文章指出，真正稀缺的是主线程的工作记忆。作者在 Claude Code 中同时启动四个子 Agent，虽将任务时间从 20 多分钟压缩至 12 分钟，但拉回完整运行记录导致数万 Token 的中间过程长期占据主上下文，信息信噪比下降。文章提出"认知局部性"概念，建议共享领域知识和代码上下文的任务应合并执行，子 Agent 只返回结论和关键证据，主线程保持紧凑以承载长期决策。

月之暗面推出 Kimi Linear，一种混合线性注意力架构，首次在短上下文、长上下文和强化学习场景下全面超越全注意力机制。其 3B 激活参数模型在所有评估任务上显著优于全 MLA，同时将 KV cache 使用量降低最多 75%，并在 1M 上下文下实现最高 6 倍解码吞吐量。月之暗面已开源 KDA 内核、vLLM 实现及模型权重。

Deltafin 项目成功在 64 GB M1 Max 上运行了 2.8T 参数的 MoE 模型 Kimi K3，当前中位推理速度为 0.0687 token/s（14.6 秒/token）。完整安装需约 1.7 TB 本地磁盘，流式模式仅需 215 GB 但推理速度降至 3 分钟以上/token。项目提供 OpenAI 兼容 API 服务器，支持聊天和代码补全，但建议客户端超时设为小时级别。

Anthropic 新研究：用 Claude 发现加密算法弱点。Claude Mythos 预览版已帮助研究人员发现密码学算法中的数学弱点——这些数学方法用于保护数据隐私。运行 60 小时，API 成本约 10 万美元，成功在 HAWK 协议和简化版 AES 中发现理论漏洞。过程中模型会畏难、想放弃或找捷径，研究员的主要工作不是指导分析，而是充当"鼓励师"不断激励模型继续。