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n8n@2.47.3

n8n 2.47.3 更新修复了一个错误,该错误导致只有工作流编辑器才能拥有迁移结果;通过分批清理过时任务来改进计划任务的清理;并新增了直接从通知邮件中打开迁移报告的功能。

n8n@3.0.1

## [3.0.1](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@3.0.0...n8n@3.0.1) (2026-10-28) ### Bug修复 core:在压缩版构建中保留 ExpressionError 的名称 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42309) ([b3192c6](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/b3192c6d151125c76c88fe8a421e027b4242a3f9)) core:在 QuickJS 表达式结果中保留未定义值 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42264) ([532f645](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/532f645f21c99e178a09448caf37ebd77d24b56a)) 编辑器:使分割按钮内的光标对齐 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42203) ([61cbfea](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/61cbfeafa267b5c769b345c50ccbd4fc504b0e69)) 编辑器:提升首次加载速度 (https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41987) ([8b6bdbb](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/8b6bdbbe874b

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n8n@2.45.5

## [2.45.5](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.4...n8n@2.45.5) (2026-10-28) ### 修复的Bug * **核心:** 在压缩版构建中保留 ExpressionError 的名称([#42309](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42309))([b3192c6](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/b3192c6d151125c76c88fe8a421e027b4242a3f9)) * **核心:** 在 QuickJS 表达式结果中保留未定义值([#42264](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42264))([532f645](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/532f645f21c99e178a09448caf37ebd77d24b56a)) * **编辑器:** 在拆分按钮内对齐光标([#42203](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/42203))([61cbfea](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/61cbfeafa267b5c769b345c50ccbd4fc504b0e69)) * **编辑器:** 提高首次加载速度([#41987](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/4

事件进展与其他报道

n8n@3.0.0

# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0)(2026-10-27)### 问题修复 * 在工件下载按钮上添加文件类型提示工具提示([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490))([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 检查执行权限:在 Assistant 执行读取时进行检查([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863))([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 通过已配置的 AI 传输通道发送 Assistant 模型调用([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948))([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 支持自定义 OAuth2 范围([#41249](https://github.com/n8n-

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n8n@2.46.0

# [2.46.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@2.46.0)(2026-10-27)### 修复的缺陷 * 在工件下载按钮上添加文件类型提示工具提示([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490))([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 检查执行权限:在 Assistant 执行读取操作时进行检查([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863))([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 通过已配置的 AI 传输通道发送 Assistant 模型调用([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948))([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 支持自定义 OAuth2 范围([#41249](https://github.com/n8

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SAP凭借更智能、受治理的Joule代理,进一步推进其自主企业战略

SAP SE 今日在其面向开发者的年度 TechEd 大会上宣布了一系列人工智能创新,进一步强化了其 Joule 智能体解决方案和 Business AI 平台,其中包括表格数据基础模型。Joule Work 的新功能将助力 AI 智能体提升效率,并与开放协议实现互操作。在此背景下,模型上下文协议[…] 该文章“SAP 以更智能、受管的 Joule 智能体推动企业自主化发展”首发于 SiliconANGLE。

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提炼、辩论、发现:以图谱提炼的洞见为多智能体研究构思奠定基础

arXiv:2610.33366v1 发布类型:新 摘要:大型语言模型(LLMs)正越来越多地被用于支持研究思路的生成与科学发现。多智能体辩论通过汇聚多元视角来制定研究构想,为这一任务提供了一种协作式方法。然而,一个关键挑战是如何赋予各智能体独特而有意义的专业知识,以引导其贡献。受研究人员在协作过程中借鉴已有研究经验的启发,我们提出了InsightAgents框架,该框架通过从相关论文的图谱中提炼洞见,构建基于文献的研究型智能体专长。在一条研究脉络中,这些洞见能够追踪研究方法的演进、揭示潜在假设,并识别尚未解决的难题。

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重试权限:AI 智能体工作流中的授权与恢复研究

arXiv:2610.31916v1 发布类型:新 摘要:一个持久化的 AI 智能体能够在自身权限发生变更、且该行动的外部结果仍不确定的情况下,恢复执行一项具有重要影响的行动。我们研究了使用工具的 AI 智能体在执行过程中的可靠性,并将恢复决策与语言模型的行为加以分离。检查点状态、派遣权限、外部效应的证据以及协调权限,都是相互独立的义务。我们提出了一项有限的一致性研究,通过对照隐藏于恢复应用之外的供应商效应账本所记录的历史数据,来检验这些义务。一项预先冻结的实验在原生 LangGraph 和 Temporal 主机上执行了 336 条历史记录,跨越 14 个调度、三个供应商合同以及四个匹配的应用策略。所有 168 对主机单元

Permission to Retry: A Study of Authorization and Recovery in AI Agent Workflows
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理解多智能体大型语言模型系统中的通信故障

arXiv:2610.32060v1 发布类型:新 摘要:多智能体大型语言模型系统旨在通过辩论、证据共享和相互纠正来提升推理能力,但交互过程也可能引入一些仅凭最终准确率无法解释的失败现象。例如,智能体可能过早趋于一致、忽视异议、压制正确的少数派答案,或在多轮对话中固守错误的框架。我们提出了一套基于语料库的沟通失败分类体系,该体系源自医疗问答、编程、金融、多跳推理、伦理以及具身文本任务等领域的3,211条失败的多轮对话轨迹。借助这一分类体系,我们分析了不同数据集与系统设计下的失败分布、各轮次的误差动态、恢复难度、多数派转变、少数派信号被压制的现象,以及自我报告的信心水平。我们发现……

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