Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 在 Amazon Bedrock 上构建 Agent Mode，以 AI 原生方式覆盖 API 测试、文档、发现与实现，服务 4000 万开发者。
#Agent
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 9 月 AI 更新盘点：Amazon Bedrock、AgentCore 与 Strands 新进展
Amazon Bedrock 上线 OpenAI 的 GPT-6 Astra、Sol、Luna 系列模型，其中 GPT-6 Astra 支持最高 100 万 input tokens，Ultrafast 版本 API 推理速度最高提升 6 倍、达 300 tokens/秒。
NVIDIA BlogAI 评分3838 NVIDIA Omniverse 如何用前沿 AI 智能体把创意变成仿真应用
NVIDIA 开发者正用前沿 AI 模型配合 Omniverse 库，通过自然语言指令构建仿真应用。文中展示了 GPT-6 Astra 参与的多个项目，包括仓库人形机器人仿真器、自动驾驶测试工作流、数字孪生传感器校验，以及用 Unitree G1 人形机器人做体育动作测试的 Robo Olympics，其中机器人 100 次仿真中 64 次越过单个栏架。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS 发布 Amazon Bedrock AgentCore payments，支持 AI 智能体按次付费推理
Amazon Bedrock AgentCore payments 正式可用，为 AI 智能体提供按需付费的托管能力，支持 x402 兼容端点，由基础设施层而非模型执行消费限额。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 作者用 ML Intern 两天训出六个模型，总花费约 103 美元
作者在 HuggingChat 中开启 ML-intern 模式，用提示词驱动它完成数据构建、训练、评测和发布，两天内做出六个模型，总计算成本约 103 美元。
推荐理由：作者用 ML Intern 在两天内从零训出六个模型，并公开全部提示词与成本明细，可迁移到自己的训练流程。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 研究：AI 辅助提升专利撰写产出，但未必加速初级律师专业判断成长
Google Research 与 NBER 发布一项为期三个月的专利撰写实地实验，将当时未发布的 Google Labs AI 专利写作助手（现属 Gemini Notebook）随机分配给 11 家知识产权律所的 133 名律师。
推荐理由：三个月专利撰写实验区分了 AI 带来的即时产出提升与无辅助判断力的变化，为理解 AI 对专业能力的影响提供了实证。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6666 AWS 上线 Claude Haiku 5.5
AWS 宣布 Claude Haiku 5.5 在 Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 上可用。
推荐理由：文章给出 Haiku 5.5 在 Bedrock 上的能力定位、成本变化与调用方式，便于判断它在多智能体分层中的位置。
NVIDIA Blog精选AI 评分7474 NVIDIA 与 Microsoft 发布 RTX Spark 与 Windows 智能体基础设施
在旧金山 Microsoft 活动上，NVIDIA 与 Microsoft 宣布为 Windows PC 上的 AI 智能体共同设计软硬件，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硬件一并给出，读者可据此判断 Windows 端侧智能体的落地路径。
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院开源 Agent Lightning v1.0：3500 行代码的轻量智能体 RL 框架
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架，提出 Harnessed Agentic RL 范式，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与训练，无需在训练框架内重写智能体。
推荐理由：微软研究院开源 Agent Lightning v1.0，给出真实 harness 参与 RL 训练的设计取舍与实测增益，可据此判断自建智能体训练链路的成本。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model 框架，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量 agentic automation 的价值。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 4 万家客户提供带来源引用的企业级问答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超 10 万条洞察。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 如何用 AWS Lambda Durable Functions 实现 AWS DevOps Agent 调查后的自动修复
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 从预审工具白名单中选取修复动作。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 六周实战项目：让非工程背景业务人员亲手构建 AI 智能体
AWS 设计了一个为期六周、每周约四小时的结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 等工具构建可运行的 AI 原型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，降幅 78%。该系统还把手动生命周期步骤从 10 步以上压缩为 1 次交互（减少 70%），并将冗余告警中位数削减 65%。三人团队用六个月完成交付。
OpenAI NewsAI 评分2828 OpenAI 为 ChatGPT for Teens 推出 College Planner 与学习功能
OpenAI 为 ChatGPT for Teens 推出 College Planner，帮助学生管理大学申请，同时上线新的 flashcards、quizzes 以及一个青少年 AI 委员会。
OpenAI NewsAI 评分2222 Radisson Hotel Group 将酒店搜索带入 ChatGPT
Radisson Hotel Group 与 Accenture 合作，基于 OpenAI 技术打造了一款 ChatGPT 插件，帮助旅客在规划行程时查找、比较并预订酒店。
Microsoft ResearchAI 评分2222 Microsoft 研究员 Jennifer Neville 谈 AI 评测的意外失败与真实世界表现
Microsoft 合伙人研究经理 Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中讨论了评测如何推动当前 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出传统基准测试时出现的"意外失败"。她指出，当结果偏离预期时，仔细审视训练数据至关重要，并分享了使用当前 AI 系统的实用建议。
Mistral AI精选AI 评分8080 Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，1 万亿参数原生多模态
Mistral 发布 Mistral Large 4 公开预览，这是一个 1 万亿参数、520 亿激活参数的原生多模态模型，权重将于本月底开放。
推荐理由：Mistral 官方给出 1 万亿参数开源权重模型的能力细节与开放节奏，可据此判断开源前沿模型的当前水位。
Google ResearchAI 评分3232 Google 发布智能体隐私与安全研讨会报告：从上下文完整性视角看开放与新兴问题
Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题：上下文视角》研讨会报告，汇集 50 多位学界与业界专家，于 2025 年底在纽约 Google CAPS 研讨会上形成。报告基于上下文完整性（CI）理论，提出用上下文策略引擎在系统、模型、用户多层协同防护，应对提示注入、概率性控制流和自主委派等挑战。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 发布 ReviewBench：面向 AI 代码审查的开放基准
GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，基于 1.039 亿个 GitHub pull request 的分布特征构建，包含来自 187 个开源仓库、覆盖 19 种语言的 219 个 pull request。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
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文本判定成败，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，用后端状态而非生成文本判定成败，并给出 20 次重复下的稳定性与成本数据。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者需强化三项技能：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 节省的时间去解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明用第二个模型审查代码、计划和测试能发现首个模型遗漏的问题。
Hugging Face BlogAI 评分3838 ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData：为企业智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 构建了 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例与更强教师的成功示范，自动生成并验证新的可执行训练任务，并随模型进步动态调整课程。该流程在 EnterpriseOps Gym 数据集上进行了演示，生成的任务需满足可行性、真实性与难度三项要求，验证器则需保证一致性、可靠性与完备性。
Google DeepMind精选AI 评分8484 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者，起步价每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 应用入门：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义的双向界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。
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，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，并能在本地执行代码、调用第三方 API。
Google Research精选AI 评分6767 Google Research 发布 AI 视频联合导演框架，实现连贯长视频生成
Google Research 发布 AI video co-director 多智能体框架，作为 Gemini 与 Veo 之上的编排层，将长视频生成建模为全局优化与世界状态跟踪问题，缓解语义漂移和级联失败。
推荐理由：Google 把长视频生成拆成四个可复用框架，读者可了解多智能体编排如何缓解语义漂移与级联失败。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动完成 C/C++ 模糊测试
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，它就能识别入口点、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 AI 热门观点：该不该读代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：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，后者是智能体连接工具与数据的标准，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相关信息，能减少 token 消耗并让回答更有依据。
Mistral AIAI 评分5555 Mistral 与 Mozilla 合作，为 Firefox Smart Window 提供模型支持
Mistral 宣布与 Mozilla 达成合作，Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window（beta）改由 Mistral 模型驱动，先面向法国和北美用户，英国和德国预计今年晚些时候跟进。Mistral 表示会针对地区语言、方言和文化语境微调模型，并称 Smart Window 的对话默认不保存在 Mozilla 服务器上，合作方同意零数据留存。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking 语音模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：官方给出两款语音模型的基准成绩、定价定位与开发者接入渠道，可据此判断语音智能体的落地成本与能力边界。
Mistral AI精选AI 评分6262 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 Skill.md 引导智能体导出状态快照并在 C++ 侧校验，再用 Vibe CLI 启动上百个智能体解析调用树、结合 Mistral OCR 整理散落的 PDF 文档并逐节点提交 PR。
推荐理由：Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程，其中先建数值对齐测试再迁移的做法可迁移到其他遗留系统改造。
Mistral AI精选AI 评分7171 Mistral 发布 Agentic Search，用多步检索循环替代一次性 RAG
Mistral 发布 Agentic Search，作为检索层让模型在多步循环中查找、检查和验证信息，通过 Mistral Search Toolkit 提供，并内置到 Studio 和 Vibe 的 Libraries 中。
推荐理由：原文给出多步检索循环在 FinanceBench 与 OfficeQA Pro 上的准确率、token 与延迟变化，可据此判断传统 RAG 的替代路径。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互摘要
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不到 $1、部分厂商低于 $0.10，数据系统面临三大新挑战：为智能体服务、运行智能体集群、由智能体合成。作者指出智能体的"agentic speculation"会让单次用户请求产生上千条 SQL 查询，其中 80-90% 子查询是重复工作，需重新设计查询接口与优化策略。