11月24日，微软发布开源小型语言模型Fara-7B，专为电脑操作设计，支持Win11端侧运行，性能达同级最强。该模型由70亿参数构成，可通过视觉解析网页截图执行点击、输入等任务，无需依赖额外工具或大模型协作。其训练数据包括14.5万条任务轨迹和100万步骤，基于Qwen2.5-VL-7B底座，支持最长128k上下文。测试显示，Fara-7B在多项基准中表现优异，部分任务领先同级模型，并可与更大规模系统竞争。微软强调，该模型仍为实验性发布，未来将持续改进。为确保安全，模型加入多项措施，如敏感操作需用户同意、沙盒运行等。目前，Fara-7B已在Microsoft Foundry与Hugging Face开源，并将推出面向Copilot+ PC的优化版本。

11月5日，阿里云通义千问宣布AgentScope1.0更新，新增开源智能体并强化多项核心能力。此次更新开源了两个智能体应用：Alias-Agent具备任务规划和处理能力，支持四种专业模式切换；Data-Juicer Agent实现自然语言驱动的数据处理。AgentScope集成ReMe长期记忆管理，支持个人、任务和工具级别记忆。此外，新增Agentic RL训练支持与丰富配置项，并上线AgentScope-Samples集合实际应用案例。Runtime升级强化智能体部署能力，支持Docker、Kubernetes及阿里云函数计算，同时提供Python SDK与GUI沙箱支持。

《科创板日报》5日讯，阿里云通义千问发布AgentScope1.0更新，新增开源智能体。此次开源了两个应用：Alias-Agent具备任务规划与处理能力，Data-Juicer Agent是多智能体系统。此外，AgentScope集成ReMe的长期记忆功能，支持个人、任务和工具级别的记忆管理。这一更新为开发者提供了更强大的工具支持，推动智能体技术发展。