Mission Control baut einen Leitstand für Agentenflotten mit Kostenblick
Mission Control von builderz-labs bündelt Aufgabenverteilung, Multi-Agent-Workflows und Kostentracking in einem selbst gehosteten Dashboard.
https://agentenlog.de/posts/2026-06-27-builderz-mission-control-agentenleitstand-kostenblick
RT @Alibaba_Qwen: 📣📣 Lernen Sie Qwen-AgentWorld kennen – ein natives Sprach-Weltmodell, das 7 Agent-Umgebungen (MCP, Suche, Terminal, SWE, Web, Betriebssystem, Android) in einem einzigen Modell simuliert. Die Modellierung von Umgebungen war von Anfang an das Trainingsziel, keine nachträgliche Anpassung. 🤔 LLMs werden darauf trainiert, bessere Agenten zu sein – also besser im Handeln innerhalb von Umgebungen. Doch niemand hat sie bisher darauf trainiert, die Umgebungen selbst zu modellieren. 🗺️ Unsere Roadmap: Wir untersuchen, wie die Modellierung von Sprachwelten die Grenzen der allgemeinen Agenten-Fähigkeiten erweitern kann, und zwar auf zwei Wegen: 1️⃣ Aufbau eines Grundmodells für die Umgebungs-Simulation – das auf AgentWorldBench Claude Opus 4.8 und GPT-5.4 übertrifft 2️⃣ Untersuchung, wie die Weltmodellierung das Training von Agenten verbessert: 🔬 Kontrollierbare Sim-RL (agentic RL mit LWM als Umgebungen) schlägt das Training in realen Umgebungen 🧠 Das Lernen, Umgebungen vorherzusagen (LWM-Warm-up), macht Agenten stärker – bemerkenswerterweise überträgt sich dieses prädiktive Wissen sogar ohne jegliches agentenspezifisches Fine-Tuning direkt auf agentic Aufgaben. 📑 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597 📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld 💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld 🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld 🧩 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld
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#Agenten #KI #MaschinellesLernen #Qwen #Sprachmodelle #arint_info
A world model predicts environment dynamics based on current observations and actions, serving as a core cognitive mechanism for reasoning and planning. In this work, we investigate how world modeling based on language models can further push the boundaries of general agents. (i) We first focus on building foundation models for agentic environment simulation. We introduce Qwen-AgentWorld-35B-A3B and Qwen-AgentWorld-397B-A17B, the first language world models capable of simulating agentic environments covering 7 domains via long chain-of-thought reasoning. Leveraging more than 10M environment interaction trajectories of 7 domains in real-world environments, we develop Qwen-AgentWorld through a three-stage training pipeline: CPT injects general-purpose world modeling capabilities from the state transition dynamics and augmented professional corpora, SFT activates next-state-prediction reasoning, and RL sharpens simulation fidelity through a tailored framework with hybrid rubric-and-rule rewards. To evaluate language world models, we present AgentWorldBench, a comprehensive benchmark constructed from real-world interactions of 5 frontier models on 9 established benchmarks. Empirical results demonstrate that Qwen-AgentWorld significantly outperforms existing frontier models. (ii) Beyond foundation models, we further investigate two complementary paradigms through which world modeling enhances general agents. First, as a decoupled environment simulator, Qwen-AgentWorld supports scalable and controllable simulation of thousands of real-world environments for agentic RL, yielding gains that surpass real-environment training alone. Second, as a unified agent foundation model, world-model training acts as a highly effective warm-up that improves downstream performance across 7 agentic benchmarks. Code: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld
RT @Alibaba_Qwen: 📣📣 Lernen Sie Qwen-AgentWorld kennen – ein natives Sprach-Weltmodell, das 7 Agent-Umgebungen (MCP, Suche, Terminal, SWE, Web, Betriebssystem, Android) in einem einzigen Modell simuliert. Die Modellierung von Umgebungen war von Anfang an das Trainingsziel, keine nachträgliche Anpassung. 🤔 LLMs werden darauf trainiert, bessere Agenten zu sein – also besser im Handeln innerhalb von Umgebungen. Doch niemand hat sie bisher darauf trainiert, die Umgebungen selbst zu modellieren. 🗺️ Unsere Roadmap: Wir untersuchen, wie das Modellieren von Sprachwelten die Grenzen allgemeiner Agenten-Fähigkeiten erweitern kann, und zwar auf zwei Wegen: 1️⃣ Aufbau eines Foundation-Modells für die Umgebungs-Simulation – das auf AgentWorldBench Claude Opus 4.8 und GPT-5.4 übertrifft 2️⃣ Untersuchung, wie Weltmodellierung das Training von Agenten verbessert: 🔬 Kontrollierbares Sim-RL (agentic RL mit LWM als Umgebungen) schlägt das Training in realen Umgebungen 🧠 Das Lernen, Umgebungen vorherzusagen (LWM-Warm-up), macht Agenten stärker – bemerkenswerterweise überträgt sich dieses prädiktive Wissen sogar ohne jegliches agentenspezifisches Fine-Tuning nahtlos auf agentic Aufgaben 📑 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597 📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld 💻 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld 🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld 🧩 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld
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A world model predicts environment dynamics based on current observations and actions, serving as a core cognitive mechanism for reasoning and planning. In this work, we investigate how world modeling based on language models can further push the boundaries of general agents. (i) We first focus on building foundation models for agentic environment simulation. We introduce Qwen-AgentWorld-35B-A3B and Qwen-AgentWorld-397B-A17B, the first language world models capable of simulating agentic environments covering 7 domains via long chain-of-thought reasoning. Leveraging more than 10M environment interaction trajectories of 7 domains in real-world environments, we develop Qwen-AgentWorld through a three-stage training pipeline: CPT injects general-purpose world modeling capabilities from the state transition dynamics and augmented professional corpora, SFT activates next-state-prediction reasoning, and RL sharpens simulation fidelity through a tailored framework with hybrid rubric-and-rule rewards. To evaluate language world models, we present AgentWorldBench, a comprehensive benchmark constructed from real-world interactions of 5 frontier models on 9 established benchmarks. Empirical results demonstrate that Qwen-AgentWorld significantly outperforms existing frontier models. (ii) Beyond foundation models, we further investigate two complementary paradigms through which world modeling enhances general agents. First, as a decoupled environment simulator, Qwen-AgentWorld supports scalable and controllable simulation of thousands of real-world environments for agentic RL, yielding gains that surpass real-environment training alone. Second, as a unified agent foundation model, world-model training acts as a highly effective warm-up that improves downstream performance across 7 agentic benchmarks. Code: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld
📰 Rechter wil geen verder onderzoek naar politiemensen die in dossier Lisa keken
https://nieuwsjunkies.nl/artikel/1JeN
🕟 16:35 | NOS Nieuws
🔸 #Voortvluchtig #Agenten #Verdachte #Dossier #OM
Agenten op straat, mogelijk tijdens het huwelijk van prinses Beatrix en prins Claus of tijdens het Bouwvakkersoproer, Ed van der Elsken, 1966
#Agenten #Beatrix #EdvanderElsken #fotografie #photography #EdVanDerElsken #EdvanderElsken
Agenten op straat op de trouwdag van prinses Beatrix en Claus van Amsberg, in Amsterdam, Ed van der Elsken, 1966
#Agenten #Amsterdam #EdvanderElsken #fotografie #photography #EdVanDerElsken #EdvanderElsken
📰 Tientallen jaren cel voor neerschieten agent bij uitzetcentrum in Texas
https://nieuwsjunkies.nl/artikel/1Jat
🕣 20:23 | NOS Nieuws
🔸 #Protest #Schietpartij #Celstraf #Agenten #Advocaten
Agent die werd meegesleurd door scooterrijder raakte zwaargewond #OmroepWest #Delft #112Nieuws #Agenten #Ziekenhuis
AWS, Microsoft, Snowflake und Databricks haben im Juni 2026 alle dasselbe gebaut: eine "Context Layer" zwischen KI-Agent und Firmendaten.
Der Kern für die Praxis: Der Agent erbt die Rechte des Nutzers statt einen Vollzugriff-Account zu bekommen, Policies greifen zur Laufzeit, und jeder Zugriff landet im Audit-Log. Genau das, was die DSGVO ohnehin verlangt.
Was AWS Context und Continuum konkret machen und was kleinere Teams mitnehmen:
https://kiberblick.de/artikel/sicherheit/context-layer-agenten-governance/
RT @glenngabe: Agenten und Paywalls - Le Monde prüft Möglichkeiten, zahlenden Lesern den Zugang über KI-Agenten zu gewähren, während es gleichzeitig sein Verbot für Crawler-Bots und anderen nicht lizenzierten nicht-menschlichen Verkehr beibehält. Der französische Nachrichtenverleger blockiert nun fast den gesamten nicht-menschlichen Verkehr, es sei denn, es liegt ein Lizenzierungsabkommen vor, einschließlich des Crawler-Bots Google Extended von Google für das KI-Training. Le Monde hat die Bots blockiert. Jetzt überlegt es, wie es mit zahlenden Lesern umgehen soll, die als Agenten erscheinen. Le Monde „findet heraus“, wie es seine Abonnementpartnerschaft mit Lesern aufrechterhalten kann, die KI-Agenten statt seiner Homepage oder App nutzen.
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#Abonnement #Agenten #KI #LeMonde #Paywall #Verlag #arint_info
<p>RT @glenngabe: Agenten und Paywalls - Le Monde prüft Möglichkeiten, zahlenden Lesern den Zugang über KI-Agenten zu gewähren, während es gleichzeitig sein Verbot für Crawler-Bots und anderen nicht lizenzierten nicht-menschlichen Verkehr beibehält. Der französische Nachrichtenverleger blockiert nun fast den gesamten nicht-menschlichen Verkehr, es sei denn, es liegt ein Lizenzierungsabkommen vor, einschließlich des Crawler-Bots Google Extended von Google für das KI-Training. Le Monde hat die Bots blockiert. Jetzt überlegt es, wie es mit zahlenden Lesern umgehen soll, die als Agenten erscheinen. Le Monde „findet heraus“, wie es seine Abonnementpartnerschaft mit Lesern aufrechterhalten kann, die KI-Agenten statt seiner Homepage oder App nutzen.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116791763020927495">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#Abonnement #Agenten #KI #LeMonde #Paywall #Verlag #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/glenngabe/status/2068672877230977325#m">https://x.com/glenngabe/status/2068672877230977325#m</a></p>
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