在旧金山 Microsoft 活动上，NVIDIA 与 Microsoft 公布面向 Windows PC 的智能体软硬件方案：Microsoft 宣布 OS 级基础设施 Microsoft Execution Containers（MXC）正式可用，让智能体在系统控制下安全持久地在后台运行。
推荐理由：NVIDIA 与 Microsoft 把智能体运行所需的系统级容器和本地算力一并给出，读者可据此判断本地智能体的落地条件。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称其为首个面向端侧嵌入的原生多模态开放模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，将它们映射到同一共享空间。
推荐理由：EmbeddingGemma 2 把端侧嵌入从文本扩展到代码、图像、音频和视频的统一空间，可据此判断本地多模态检索的可行边界。
NVIDIA 将于本月通过 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 推出 64GB 统一内存版 DGX Spark，10 月 23 日开售，起售价 4,999 美元，保留 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和完整 NVIDIA AI 软件栈，支持最高 1000 亿参数模型在设备端运行。
推荐理由：原文给出 64GB 新配置的价格、上市时间与双机集群性能数据，可据此判断本地跑大模型的成本与扩展方式。
Meta 宣布 Muse 即日起在 Mac 上线，用户可在自己的电脑上直接让这个个人智能体完成任务，且所有操作都需用户明确授权。官方给出的示例包括整理下载文件夹、找回找不到的文件，以及汇总消息和笔记，并称后续还会增加更多能力。
推荐理由：Meta 官方公布 Muse 登陆 Mac，并列出个人智能体在本地可完成的三类任务与权限前提。
Meta 发布 Muse Glimmer，一个 30B 参数的开源权重模型，面向本地常驻智能体工作流。该模型在关键智能体用例和基准上表现优于同尺寸领先模型，可完全运行在 Mac 或配备高性能 GPU 的 PC 等消费级硬件上。模型权重以宽松的 Apache 2.0 许可发布。
推荐理由：Meta 开源 30B 端侧智能体模型，可据此判断消费级硬件上常驻 Agent 的可行边界。