OpenAI Codex 團隊修復 OpenClaw 驗證錯誤，顯著改善代理行為

台灣銀行業聯手打造本土 AI！金融大型語言模型最快年底上線

中信金控領軍的16家金融機構宣布啟動『金融大語言模型FinLLM』專案，首版銀行模型預計8月發布，2026年Q1再推出以FinLLM為基礎的AI代理。訓練自5月起，預算約4000–7000萬元。因法規與在地化需求，以本地資料訓練為核心，強化主權AI、建構共用基礎設施，並擴及普惠金融。計畫已納入國家AI發展計畫，獲跨部會支持。

Google 執行長：2026 年資本支出達 1850 億，AI 智能體時代投資加碼

Google 執行長 Sundar Pichai 於 4 月 22 日在拉斯維加斯舉行的 Google Cloud Next 大會上宣布，Google 計劃 2026 年投入 1,750 億至 1,850 億美元資本支出，用於建設自主人工智慧代理（AI Agent）所需的基礎設施，較 2022 年 310 億美元增加。

Google Jules 開放新版候補名單，重新定位為端到端產品開發平台

根據 Google Jules 團隊官方於 4 月 23 日公告，Jules 的產品定位已從非同步編碼 agent 升級為「端到端 agentic 產品開發平台」，新版本可讀取完整產品上下文、自主判斷下一步建構方向，並提交 PR，官方同步宣布開放新版本候補名單。

Google Jules 重新品牌為端到端代理式產品開發平台，為新版本開放候補名單

Gate News 訊息，4 月 23 日——Google 的 Jules 團隊宣布為產品新版本開放候補名單，將 Jules 從非同步程式碼代理重新定位為端到端的代理式產品開發平台。根據官方描述，升級後的平台可讀取完整產品情境，判斷接下來應該建立什

Perplexity 揭露 Web 搜尋代理後訓練方法；基於 Qwen3.5 的模型在準確率與成本上超越 GPT-5.4

Perplexity 使用搭配 Qwen3.5 模型的 SFT，並在其後使用帶有 RL 的強化學習；透過多跳 QA 資料集與規則量表檢查來提升搜尋的準確性與效率，實現業界一流的 FRAMES 表現。 摘要：Perplexity 的線上搜尋代理後訓練流程，結合監督式微調 (SFT)，以透過線上強化學習 (RL)（使用 GRPO 演算法）來強制遵循指令與語言一致性。RL 階段使用專有的多跳可驗證問答資料集，以及基於規則量表的對話資料，以防止 SFT 漂移，並採用獎勵閘控與同組內效率懲罰。評估顯示 Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得頂尖表現：單次工具呼叫準確率為 57.3%，四次呼叫為 73.9%，每次查詢成本為 $0.02；在這些指標上超越 GPT-5.4 與 Claude Sonnet 4.6。定價採用 API 計費，且不包含快取。

OpenAI 推 ChatGPT Workspace Agents：Codex 驅動、團隊共享、Slack 整合

OpenAI於4月22日在ChatGPT Business/Enterprise/Edu/Teachers推出WorkspaceAgents，由Codex驅動、雲端長時、團隊共用且可離線執行，能在Slack主動回應與開票、執行多步工作流，並支援排程。研究預覽免費到5月6日，之後採credit-based收費，價格待公布。與GoogleGeminiEnterpriseAgentPlatform、AnthropicClaudeCowork同場競爭，三家聚焦企業級代理但定位各有不同。