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2026 年 7 月 9 日 · 星期四每天 08:00 出刊

电商日报 · 2026 年 7 月 9 日 · 星期四

电商热点雷达

第 23 期092026 年 7 月星期四
25件大事9个来源约 13 分钟读完
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今日必看

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AI 电商机会

AI HOT

TeXada：基于MiniCPM的本地数学Agent发布

轻量级AI模型可以在你的本地设备上做什么？ 认识一下TeXada，一个由MiniCPM5-1B和MiniCPM-V 4.6驱动的本地优先数学AI智能体🚀 由我们的社区开发者@CacinieAvery构建，TeXada让LaTeX输入变得像对话一样自然：✨自然语言→LaTeX ✏️手写/图片公式→可编辑的LaTeX（OCR）🔧 LaTeX补全与错误修复 ⚡快速本地推理，保护隐私 无需依赖云服务，TeXada在本地运行，帮助学生、研究人员和开发者随时随地处理数学表达式。 更多功能，包括专用应用，即将推出！🥳 🔗查看TeXada: http://github.com/CacinieP/TeXada-the-Math-Agent 由MiniCPM模型驱动：MiniCPM5-1B Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM5-1B MiniCPM-V 4.6 Hugging Face: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4_6 衷心感谢我们的社区开发者使用MiniCPM模型构建了这个精彩

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雷锋网

Agent 进化论：从对话到协作

人与 AI 的沟通正在变得越来越像人与人之间的沟通。 一位店员用 AI 制作门店宣传视频时，不再把需求列成一段非常细致的 Prompt 发给 AI，然后等待它返回结果；而是直接开启一个与 AI 的对话，告诉它“帮我剪一条今天新品上架的视频”，然后通过连续对话敲定任务的具体细节，就像与人类剪辑师一样。 同样的情况已经发生在很多具体场景中。一些程序员在通勤或散步时会用语音和 Agent 讨论一个功能该怎么设计，如何实现；有用户在玩游戏时，会不断与 AI 游戏助手沟通现在应该做哪些任务，当前的关卡还有哪些道具没有收集…… 进入 Agent 时代，AI 不再只是输入框另一端的响应系统，而是开始进入需求讨论、方案判断和任务执行的全过程。这种角色变化，也让音视频对话成为越来越多人与 Agent 交互的主要方式。 数据显示，豆包 App 在今年一季度的音频用量环比增长约200%，视频用量增长约350%；近一年来的音视频模型日均 Token 消耗已经达到千亿级别。联想天禧 AI 看世界功能从2025年8月上线到2026年5月，人均对话轮次提升至刚上线时的1.65倍，是传统一问一答主对话的3倍。 当越来

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运营动作建议

雷锋网

支付宝发布AIS开发套件：让Agent自动发现、调用、计费

7月8日，继发布全栈AI支付体系后，支付宝AI支付再推Agent经营方案。从AI开发、AI经营、AI营销三大方向探索Agent时代的商业新机会，帮助商家在AI时代实现产品创新、用户连接与经营增长。 全新推出开发套件AIS让Agent可构建完整商业链路 随着企业探索AI应用，开发Agent的复杂度也在快速提升。 一个真正服务用户的 Agent，需要连接推荐商品、库存管理、订单处理、售后服务等完整经营链路，同时调用云资源、模型服务、数据接口、行业 API、支付和风控能力。 然而，当前开发流程仍存在大量碎片化操作，例如注册账号、申请 Key、开通服务、充值、配置环境、调试接口、分散管理账单等，大量时间消耗在基础资源配置，而不是产品创新。 针对这一问题，AI付推出AIS（Agent Infrastructure Suite，智能体基础设施套件），把 AI 时代开发 Agent 所需的服务，变成可以被智能体自动发现、自动调用、自动计费的供给网络。 开发者登录全新AI支付官网后，在AI编程环境中提出需求，即可直接部署发布Agent所需的所有工具，完成资源推荐、Agent 调用、AI 付授权、预算控

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观察信号

36氪

蚂蚁灵波同日开源两大模型，推动世界模型与具身智能视频生成的双升级

7月9日，蚂蚁灵波科技连续开源LingBot-World 2.0与LingBot-Video两款新模型，分别面向实时交互世界生成和具身智能视频生成。前者支持小时级实时生成、720p/60fps 高清输出，并首次将Agent机制引入世界模型；后者则是全球首个基于MoE架构、面向具身智能的开源视频生成基础模型，为机器人理解动作、任务和物理世界提供新的开源底座。

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雷锋网

官宣！蚂蚁灵波世界模型2.0来了，小时级生成+Agent驱动定义AI交互新范式

7 月 9 日，蚂蚁灵波科技开源新一代实时交互世界模型 LingBot-World 2.0（又称 LingBot-World-Infinity）。该模型全面升级世界预测与交互能力，支持小时级实时生成、720p/60fps 高清实时输出以及更丰富的交互动作与事件，并在业界首次将 Agent 机制引入世界模型，让生成的世界从“可观看、可操控”，进一步走向“可持续互动、可动态变化”。 （图说：LingBot-World 2.0 在生成时长、动态程度、实时性等方面均处于业界顶尖水平） 今年 1 月，蚂蚁灵波开源了第一代世界模型 LingBot-World，重点攻克长视频生成中常见的“长时漂移”问题，即生成时间一长，画面容易模糊、结构容易变形。LingBot-World 1.0 将连续稳定生成时长推进到近 10 分钟，而且支持键鼠操控与文本触发环境变化，引发业界广泛关注。 在此基础上，LingBot-World 2.0 进一步向“无限生成”迈进。模型采用因果预训练范式，并引入自研的 MoBA 机制，让模型按照真实世界交互的时间顺序学习世界如何演化——基于已经发生的画面、动作和场景状态，持续预测接

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人人都是产品经理

三周、三个 Agent、一个读书工具——一个 PM 的架构决策实录

当8500行代码沉淀为Read-Box这个AI读书助手时，最珍贵的不是技术实现，而是那些架构决策的瞬间。从共享存储层的选择到LLM抽象层的坚守，本文揭秘三个AI Agent协作背后的关键抉择，以及为什么产品经理必须读懂这些技术权衡。 先给你看组数字。 79 个源码文件，8500 行代码，29 个单元测试，3 周开发周期，36MB 安装包，外加 1 个 AI Skill。 这是我最近一个项目——Read-Box——的最终统计。 Read-Box 是什么？一个桌面端的 AI 读书助手。你把电子书扔进去，它能自动提炼章节摘要、你可以跟它对话问书里的内容、它还能出题考你。背后是三个 AI Agent 在协作。 做完这个项目后我写了一份项目回顾，翻看那些”当时这么选的”记录时，我发现一件有意思的事： 让我收获最大的，不是代码写了多少，而是那些”选 A 还是选 B”的瞬间。 架构选共享存储还是事件总线？LLM 抽象层的边界划在哪里？配置存在环境变量还是数据库？这些决策当时觉得就是在几个选项里挑一个，回头来看，每一个都深刻影响了后面几周的开发体验。 所以这篇文章不聊技术教程，我就聊聊这些决策是怎么做

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人人都是产品经理

字节Seedream 5.0 Pro正式发布，中国终于有了媲美OpenAI的图像生成大模型

Seedream 5.0 Pro正式发布，国产图像模型终于追上了GPT-image-V2——中文小字排版不再乱码，世界知识理解到位，电商场景甚至更胜一筹。 今天，我正准备关电脑，突然看到字节跳动官方账号发布了一条通知，图像生成模型 Seedream 5.0 Pro 正式发布。我心想，今天的觉又睡不成了，起来写评测吧。 众所周知，在图像生成这方面，中美两地各开花，中国这头，就是字节 Seed 团队的生图大模型，豆包、即梦都是这套模型；而美国那边，主要就是谷歌 Gemini 家的 Nano Banana 和 OpenAI 的 GPT-image-V2。 当然，在之前一段时间内，中国这边的图像生成模型，相较于 GPT-image-V2，还是有一定的差距， 光影渲染、文字变形、小字处理、信息理解， 这些方面都稍微逊色于 GPT-image-V2，所以如果想要做一些精确一点的图片，或者想要文字不变形，首选的生图模型还得用国外模型。 看到 Seedream 5.0 Pro 发布，我在没体验的时候，就知道，这些问题，一定都解决了。 这不是盲目的“瘫坐在椅子上”，实际上，Seedream 5.0 Pr

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MarkTechPost

SpaceXAI 发布 Grok 4.5，这是一种用于编码、代理任务和知识工作的光标训练模型，输入费用为 2 美元/月

SpaceXAI just released Grok 4.5 . The company calls it its smartest model to date. It targets coding, agentic tasks, and knowledge work. SpaceXAI says Grok 4.5 was trained alongside Cursor, an AI coding editor. TL;DR Grok 4.5 targets coding, agentic tasks, and knowledge work, trained alongside Cursor. In SpaceXAI’s own chart, Fable (max) leads all four benchmarks; Grok 4.5 is closest on Terminal Bench 2.1. Token efficiency is the standout: about 4.2× fewer output tokens than Opus 4.8 (max) on SW

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GitHub AI & ML

使用 GitHub Agentic Workflows 自动化跨存储库文档

“Where are the docs?” It’s a question nobody on a product team enjoys answering. The honest reply is usually some variant of “behind.” A writer is staring at a closed pull request, trying to reverse-engineer what changed. The pull request’s author has already moved on. By the time the doc actually publishes, the feature has shipped, sometimes more than once. That used to be us on the Aspire team (we’re a small team of 10 building dev tools for distributed apps). A few months back, we were trying

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Digital Commerce 360 AI

Ambi Robotics 和 Pickle Robot 集成人工智能驱动的自动化来移动包裹

Ambi Robotics and Pickle Robot said they have integrated their respective robotic systems to fully automate package moving, using artificial intelligence (AI) to power the process. The companies announced that their integration came in response to demand from Fortune 500 retail and logistics operators. In addition, they said the result fully automates how they move packages from the trailer-unloading process through pallet stacking and warehouse-receiving operations. Ambi Robotics provides AI-po

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（本期完）

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