全球人形机器人执行器市场正迎来爆发式增长。作为机器人的“关节”与肌肉，执行器是实现其物理运动的核心硬件，负责将软件指令转化为精准动作，直接影响机器人的灵活性、平衡与力量。据最新报告，该市场规模预计将从2024年的约1.5亿美元，激增至2031年的近99亿美元，展现出巨大的商业潜力。
Anthropic开源Claude技能库，推动AI从对话转向协作执行。该库包含9大类50多项技能，覆盖文档处理、安全等全场景，使Claude成为标准化、可定制工作流的专业执行器，标志着技术生态的重要升级。
斯坦福大学发布可训练智能代理框架AgentFlow，通过模块化设计提升AI决策能力。框架包含规划器、执行器、验证器和生成器四个核心模块，由显式内存协调运作。规划器设定子目标并选择工具，执行器调用工具，验证器判断流程连续性，形成闭环智能决策系统。
英飞凌与英伟达达成战略合作，结合双方在微控制器、传感器和智能执行器方面的技术优势，共同推动人形机器人发展。合作将利用英伟达Jetson Thor模块，为OEM和ODM提供高效、强大且可扩展的运动控制解决方案，助力制造、物流和医疗等领域应用。
机器人硬件平台，集成传感器和末端执行器。
Google
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Intel
DeepMath是一个40亿参数的数学推理模型，基于Qwen3-4B Thinking构建，结合了微调的大语言模型与沙盒化Python执行器。它能够为计算步骤生成简洁的Python代码片段，显著减少错误并缩短输出长度。
microsoft
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习的表格预训练模型，专为表格问答任务设计。
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习实现表格预训练的模型，基于BART架构，专为表格推理任务设计。
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习的表格预训练模型，基于BART架构，专为表格推理任务设计。
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习的表格预训练模型，能够处理表格推理任务。
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习进行表格预训练的模型，专注于表格推理能力。
TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习实现表格预训练的模型，基于BART架构，专为表格问答任务设计。
nielsr
TAPEX-large是基于表格数据预训练的大型语言模型，专门针对表格问答任务进行了微调。它通过神经SQL执行器实现表格理解，能够回答关于表格内容的自然语言问题。
一个解决MCP服务器上下文限制问题的代码执行器，通过沙箱环境按需调用工具，实现98%的令牌节省和无限工具访问。
基于MCP协议的代码执行器，通过Docker环境执行代码并返回结果。
MCP Agent TypeScript版是一个基于TypeScript的智能上下文感知代理框架，提供模块化架构、高级工作流管理、强大日志系统和灵活执行器等功能，是原版MCP Agent的TypeScript移植版本。
一个通过MCP协议暴露安全本地Python执行器的工具，为LLM应用提供代码解释器功能
MCP代码执行器是一个允许LLM在指定Conda环境中执行Python代码的服务器。
用于本地开发环境的MySQL测试数据生成服务demo
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