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。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 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 Amazon SageMaker AI 推出 aws-ai-ml 技能，为 Kiro、Claude Code、Codex 等编码智能体提供生成式 AI 推理优化能力
Amazon SageMaker AI 通过 Agent Toolkit for AWS 推出 aws-ai-ml 技能，让 Kiro、Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码智能体具备推理优化与基准测试能力。
Hugging Face Blog精选AI 评分7272 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态评测 AI 智能体
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再依据终端后端状态和副作用而非生成的语句来评分，覆盖 507 个有状态业务流程、每个任务重复 20 次。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非工具调用判断成败，并给出 20 次重复的一致性数据。
Hugging Face BlogAI 评分3131 ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实核查
Hugging Face 博客介绍论文 ProvenanceGuard，一个面向 MCP 智能体的生成后验证层，可在不重训智能体的前提下读取 MCP 调用轨迹，逐条核查答案中的声明是否由其所声称的来源支持，以识别"跨来源混淆"。
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 & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体，读者可据此判断自动化安全测试的边界。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗：该不该读 AI 代码、RAG 是否已死、Skills 是否取代 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 开发热梗：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是连接工具与数据的标准接口，二者可组合使用。RAG 并未消亡，它为模型提供训练数据之外的信息，减少 token 浪费并让回答更有依据；微调模型也不必然说明代码库糟糕，AI 反而成为代码可维护性的又一道压力测试。