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。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
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。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 如何将 AI 智能体接入企业知识
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调研显示，企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Ai2 开源 AstaBrief 8B 科研报告生成模型
Ai2 开源 AstaBrief 8B，一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型，基于 Qwen3-8B 训练，已作为 Asta 的 Fast 模式上线并开放权重与训练数据。
推荐理由：原文给出了训练数据构造与过滤细节，以及 Fast 模式与 Thinking 模式的实测耗时对比，可据此判断小模型做科研报告生成的可行边界。
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 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。