用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性与有用性
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持内置与自定义评估器，用于在多智能体系统的开发和生产阶段衡量准确性、任务成功率与行为表现。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 AWS Machine Learning BlogAI 评分1515 如何在 Amazon Quick 中降级用户角色
Amazon Quick 控制台不支持将用户从 Admin 或 Author 直接降级为 Reader，update-user API 也会返回“You cannot downgrade a user role”错误。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 LangChain 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能体检索
Amazon Bedrock Managed Knowledge Base 上线智能体检索，通过 AgenticRetrieveStream API 将多部分问题拆成子查询、执行并判断证据是否充分，不足则再次检索，而 Retrieve API 只做单次混合搜索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Quick 如何实现跨账户资源的自动化、可审计迁移
Amazon Quick 的跨账户资源迁移可通过部署在 Amazon Bedrock AgentCore 上的 MCP 服务器实现自动化，单次工具调用即可完成 agent、action connector、知识库、flow 和 space 的迁移。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5050 在 AgentCore 和 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
基于开源智能体系统 OpenClaw 与 Amazon Bedrock AgentCore runtime，可搭建具备持久记忆的上下文感知 AI 助手，AgentCore memory 将一次性对话转为长期知识，并支持结构化元数据检索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何帮助客户对齐 ISO/IEC 42005:2025 负责任 AI 治理
AWS 发文解读国际标准 ISO/IEC 42005:2025，说明其如何指导企业将 AI 系统影响评估整合进整体治理体系。该标准覆盖评估全生命周期（范围界定与执行、分析与报告、持续监控与复审），并提供 Annex D 简化流程与 Annex E 独立模板两种落地路径。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 发布 Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践，提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，用于多团队共享加速计算集群时的身份、容量与可观测性策略设计。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 用 Amazon Bedrock AgentCore、Managed Knowledge Base 和 Nova Sonic 构建语音旅行礼宾服务
基于 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova 2.5 Sonic 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases，可在航空公司应用中搭建语音旅行礼宾服务，支持改座位、更新餐食偏好、查询政策并转接人工客服。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 AWS GovCloud 中用 Claude Code 与 Amazon Bedrock 运行合规工作负载
Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Sonnet 5 现已在 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock 上提供，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发入口。
OpenAI News精选AI 评分6060 OpenAI 发布 GPT-6 家族模型使用指南
OpenAI 发布 GPT-6 家族模型指南，面向初创公司讲解如何选择 GPT-6 模型、调节推理强度、改进提示词与技能、协调工具，并为生产环境准备工作流。
推荐理由：OpenAI 官方给出 GPT-6 家族的选型与调优路径，适合正在把模型接入生产工作流的团队参考。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作方式，GitHub 提出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明用第二个模型审查计划、代码和测试能发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot app 的 canvas 是一种由描述生成的可定制界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言说明工作流，agent 就会生成界面并在右侧面板打开，无需手写代码或设计布局。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 构建自定义交互界面
GitHub Copilot 应用推出 canvas 功能，一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 Copilot 智能体双向通信，也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对超大 diff 与评论带来的渲染压力。团队用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动、400 多条行内评论的开源 pull request 做验证，将文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何，评论高度按需测量并锚定到文件、行和侧，避免滚动跳动。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分8585 GitHub 用 Copilot 把 Copilot 运行时迁移到 Rust
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了大部分代码，分布在 128 个 PR 中增量合入 main，而非一次性切换。
推荐理由：作者以亲历者身份复盘用 AI 智能体把 80 万行运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整工程方法，可迁移到大规模重构。
Mistral AI精选AI 评分6060 Mistral 用 AI 智能体迁移 4 万行 Fortran 77 遗留代码
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++，该代码库没有测试套件也没有集中文档。团队先搭建数值对齐测试框架，用自定义解析器生成调用树并派出上百个智能体补文档，最终采用人工把关的 coder、tester、reviewer 智能体工作流逐模块迁移。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整工作流，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可直接迁移到其他遗留系统改造。