AWS 发布教程，介绍 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的 Session endpoints 功能，让编码智能体在会话内运行 Vite 网站，开发者通过带认证的 URL 在浏览器中实时查看改动。
每个会话获得独立 URL，只转发 allowedPorts 中允许的端口，支持 HTTP/1.1、HTTP/2 和 WebSocket，每次请求都需 SigV4 签名或 JWT。示例中智能体在 8080 端口调用 Claude Haiku 5.5 修改文件，Vite 开发服务器在 8090 端口热更新页面，8081 端口提供 /status 路由。
开发者用 NVIDIA Nemotron 开源模型搭建了万圣节互动投影装置 MonsterHouse：一扇会说话的车库门，能听懂敲门的孩子、用暴躁老海盗船的嗓音回话，并在访客说“please”时软化态度。
系统基于 NVIDIA Nemotron Voice Agent，由 Nemotron 3 ASR 负责语音转文字，Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 生成回复，Magpie TTS Zeroshot 合成实时语音，Audio2Face-3D 在 Unreal Engine 5 中驱动嘴部动画，Nemotron 3 Nano Omni 配合 YOLO 与 ByteTrack 识别并统计访客。
Worldwide Express 基于 Amazon Bedrock 构建多智能体 AI 方案，接入其运输管理系统 SpeedShip，上线六个月后活跃异常减少 75%，回款周期缩短 4 周，年节省 100 万美元，并一次性释放 1000 万美元自由现金流。
该方案由三个专用智能体分别处理发票匹配、价格差异和附加费核验，每个智能体在决策前检索对应承运商的计费规则与争议流程文档，同一套智能体无需承运商专属代码即可覆盖全部承运商。系统通过分析师使用的同一批 SpeedShip API 读写数据，并生成通俗语言的处置说明。初期由人工在 SpeedShip 界面逐条审批建议，准确率超过 99% 后改为批量审批默认开启。
Google DeepMind 与英国政府、Google Cloud 和 Faculty 合作开发的 AI 规划工具 PlanAssist 将扩展至英格兰另外 12 个地方规划部门，使参与总数达到 15 个。
在 Barnet、Camden 和 Dorset 的早期试点中，该工具把规划人员处理住宅申请评估任务的平均时间缩短了 58%，超过 70% 的自动生成报告无需修改即获规划人员批准。PlanAssist 基于 Gemini 构建，可校验申请材料与建筑图纸、对照遗产保护限制及地方和国家规划政策，并起草带引用的评估报告，最终决定仍由规划人员作出。
Microsoft Research Focus 第 97 期由主持人 Sowbhagya Suresh 汇总微软研究社区最新进展，并新增 YouTube 和主流播客平台渠道。
自改进框架 ForkPilot 在六个基准和多个主流 AI 模型上测试，达到现有最佳方法水平，同时将 AI 处理开销降低最多 59%。CABRA 框架通过从零生成编码挑战发现，智能体常借助工具解决编码问题，但在理解陌生代码库时仍显吃力。TeleTune 从用户活动日志中学习可复用技能并推断任务目标，在软件和浏览器任务评测中优于现有方法。
Epsilon 的 Agentic Platform 团队用 Amazon Nova Act 搭配 Amazon Bedrock AgentCore Browser，把意图驱动的 UI 测试做成多租户平台服务，叠加在原有 Playwright 回归套件之上。
测试步骤改为自然语言指令，由 Nova Act 执行，对纯外观的 UI 改动更稳健，非工程师也能读懂。AgentCore Browser 提供隔离的临时浏览器会话，无需分发二进制或维护显示服务器，并支持实时查看与人工接管、会话录制到 Amazon S3 以及 AWS CloudTrail 审计。
Kiro 提供了一套可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎，把原 PHP 应用当作规格说明，在一致性校验通过前不判定 Java 移植版正确。
该引擎由共享方法论、机械式发现扫描器和八阶段工作流组成，全部打包为版本化的 Markdown 技能文件（php-to-java-migration 与 php-model-discovery），因此同一套方法既能在 Kiro 中以交互方式逐个应用运行，也能交给 AWS Transform 以智能体方式并行处理多个应用。核心规则是先发现后翻译：扫描器单遍运行、无依赖，对源码 token 应用三种发现策略并输出一份 JSON manifest，歧义项进入人工复核队列。
MoEngage 借助 Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore Gateway，把约 400 个部署在私有 VPC 中的内部 REST API 转成按权限限定的智能体工具，节省约六个月的平台工程投入，新 API 接入从数天缩短到数小时。
这些 API 由 25 个工程团队开发，分布在七个 AWS Region，且不暴露于公网。MoEngage 放弃为每个团队单独搭建 MCP server 的方案，因为 20 多个 MCP server 会带来部署、补丁和协议兼容负担；改为团队只维护 OpenAPI spec 并声明哪些操作应成为工具，MCP 层由 AI 平台团队统一负责。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 已加入可在 AWS 上使用的 Nemotron 3 系列模型，这是一个 120B 参数的 MoE 多模态模型，每个 token 激活 12B 参数，支持文本、图像、文档和视频输入。
该模型从 Nemotron 3 Ultra 蒸馏而来，采用混合 Mamba-2、MoE 与注意力层架构，上下文长度最高 1M tokens，提供 BF16 和 NVFP4 两种 checkpoint，并公开权重、训练数据集与后训练配方。NVIDIA 报告其在 Hermes Bench 得分 63.44%、LangChain agent 评测 87.05%、CharXiv 图表推理基准 80.8%。
Mistral 发布 Mistral Large 4（Le Chonk）的开放权重，这是一个 1 万亿参数的原生多模态模型，在公开预览基础上继续做强化学习，编码与防御性网络安全能力提升。
在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得分 48%，与开源领先模型 GLM-5.3 基本持平，但每任务平均少用 47% token；Terminal-Bench 4.0 从预览版提升 13 个百分点至 41%，输出 token 减少 30%。
Mistral 公开了 1 万亿参数多模态模型的权重，并给出编码与安全基准及三种推理档位，可据此评估自托管成本。
OpenAI 采用分层监控来检测前沿模型失准和智能体的未授权行为，让响应人员能在事件升级前介入。
该机制针对的是前沿模型偏离预期目标以及 AI 智能体越权操作两类风险，具体检测手段、覆盖范围与启用条件原文未作说明。
Ropes & Gray 正在基于 OpenAI 开发用于交易尽职调查的 AI，律师会在向客户提供建议前审阅 AI 分组整理的文件、摘要和报告。
OpenAI 与 ServiceNow 扩大合作，把 OpenAI 模型和智能体引入 ServiceNow，同时将 ServiceNow 工作流接入 ChatGPT 和 Codex。
合作覆盖企业工作流场景，双方产品能力将双向打通。
AWS 博客介绍 QA Studio 新增两项能力：以“应用”为单位组织测试并汇总健康指标，以及基于团队的用户权限管理。
每个应用绑定一个团队，测试用例与测试套件随应用继承归属；应用页展示所选窗口的通过率、执行次数、失败数和 0–100 健康分，健康分从通过率出发并对不稳定测试扣分。指标页支持 7 天按小时、30 天按天查看执行、成功、失败与平均耗时趋势，并可按环境过滤，另提供不稳定测试排名和最近失败列表，失败可直接跳转到 Amazon Nova Act 的轨迹日志与录屏。权限分 Admin、Team Lead、Editor、Executor、Viewer 五级且逐级累加，Admin 为全工作室角色，其余按团队分配。
AWS 发布基于 Amazon Bedrock 与 AgentCore 的企业级 Agentic AI 平台蓝图，采用联邦式运营模型，由中央平台团队提供受治理的共享服务，各业务团队保留对自有智能体、工具和数据的归属。
蓝图以 Workstream cell 为扩展单元，通过四个相互连接的平面组织：开发者体验、平台控制、Workstream 执行、保障与运营。平台要求所有推理请求经批准的推理网关，统一施加 Amazon Bedrock Guardrails 等护栏、限制可用模型与区域，并按 Workstream 执行速率限制、token 配额与预算；工具调用须经认证的 MCP 网关，使用最小权限角色。
Google DeepMind 发布新一代前沿模型 Gemini 4 Carbon，称其在网络安全与长周期任务能力上为自家最强模型，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
该模型在漏洞发现基准 SEC-bench Pro 上取得 88.2%，在利用验证基准 ExploitGym 上取得 54.8%，在补丁生成基准 CWE-bench 上取得 71.0%；WebDev Arena 上提升 89 elo 至 1769 分、排名第 4。
官方披露了 Carbon 在漏洞发现、利用验证与补丁生成上的基准成绩，以及先向网络安全防御方开放的分阶段策略。
Legora 正在用 OpenAI 模型、ChatGPT 和 Codex 构建面向法律工作的智能体操作系统，以加速法律工作流、扩展合同分析能力，并让律师腾出精力投入更高价值的工作。
该方案覆盖法律流程中的任务执行与合同分析两类场景，具体模型版本、参数规模与性能数据未在材料中披露。
Exowatt 借助 Amazon SageMaker AI 的无服务器模型定制，为边缘告警分诊和云端能源市场分析构建了可复用的微调流水线，模型精度超过前沿模型，成本最高降低 49 倍。
该方案先基于 Qwen3-1.7B 做边缘告警分诊，再以同样方法对 Qwen3-14B 做云端能源市场分析，微调采用 LoRA 与 SFT。流水线串联 S3、SageMaker 无服务器微调与评估、Model Registry、Bedrock Custom Model Import 及 Lambda 与 EventBridge，无需管理实例、集群或端点。
OpenAI 与 Oracle 扩大合作，把 Oracle 的业务应用和 AI 智能体接入 ChatGPT，同时为 Oracle 的新产品提供支持。
双方此前已有合作基础，此次扩展让 Oracle 应用直接出现在 ChatGPT 中。原文未披露具体上线时间、适用用户范围及接入方式等细节。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可实时生成并交互式操控场景，同时原生生成环境音与角色对话。
Genie 4 基于 Gemini 系列能力，Gemini Omni 负责让模拟贴近真实世界的外观与行为，Gemini 3.8 Flash 作为循环中的引导智能体，把目标拆成步骤并逐帧检查进度。用户可用自然语言实时修改天气、镜头或加入人物物体。该模型已作为研究预览向可信测试者开放，之后将面向 Project Genie 中的 Google AI Ultra 订阅用户，以及 Gemini API 和 Google AI Studio 的早期访问伙伴。
Genie 4 把实时世界模拟、原生音频与 Gemini 的推理规划结合起来，读者可据此了解世界模型当前的能力边界与落地路径。
CodeRabbit 使用 GPT-6.1 Sol 在复杂代码库中排查安全风险。
其安全智能体帮助开发者审查发现的问题和拟议修复方案。
OpenAI 工程师使用 Codex Ultrafast 将事故调查时间从数小时缩短到数分钟。
该工具用于加速安全分析、代码重构和日常工作流。
文章介绍如何用 AWS CDK 在托管 Amazon Bedrock Knowledge Base 上部署企业级智能体检索系统。
托管知识库（Type: MANAGED）由 Amazon Bedrock 负责数据摄取、存储、索引和检索，默认使用服务托管模型完成嵌入与重排序，用户无需再创建、扩展或按 OpenSearch Compute Units（OCUs）付费购买 OpenSearch Serverless 集合与索引。AgenticRetrieveStream API 将多轮规划、工具驱动检索和带引用的答案作为服务原生能力提供，且智能体检索仅在托管知识库上可用。
在 Amazon Bedrock 上调用 OpenAI 模型时，提示词缓存可让智能体复用已处理的输入前缀，避免每一轮都按全价重读工具定义、指令和历史。
模型每次请求都要重新预填充全部输入 token 并构建 KV 向量，缓存则保存该状态，后续请求只处理新增内容。缓存分隐式与显式两种：隐式由 Bedrock 自动决定可复用前缀的终点，显式通过 prompt_cache_breakpoint 标记边界，两者可结合使用。可复用前缀需达到 1,024 token；测试中约 4,000 token 的工具与指令前缀首次写入 4,120 token，后续请求直接读取同样数量。
Hugging Face 与宾夕法尼亚大学合作开发了 LitPivot，一个帮助研究者在文献阅读引发的方向调整中完善研究想法的系统。
它通过 Asta Paper Finder 检索论文，把研究提案拆分为问题、贡献和评估方案三个维度，围绕正在编辑的部分组织文献，并给出附有文献摘录支撑的批评与修改建议，研究者可接受、编辑或拒绝。在 17 名研究者的实验室研究中，领域专家认为用 LitPivot 形成的想法比用文本编辑器加 AI 聊天工具的想法更有文献依据，参与者自评想法的新颖性和实用性提升更大，对周边文献的理解也更强。该系统面向早期研究构思，作者认为或可扩展到论文引言等更长写作任务，将于 UIST 2026 在底特律展示。
Amazon SageMaker AI 支持多轮强化学习（MTRL），训练模型完成需要连续多步决策的智能体任务，只对最终结果打分而不指定正确轨迹。
训练时 SageMaker AI 通过 AWS Lambda 转发器把提示发送到托管在 Amazon Bedrock AgentCore 或自有基础设施上的智能体，智能体调用策略模型与环境交互，回合结束后返回单一奖励，再用 GRPO 更新策略模型上的 LoRA 适配器。
拜耳作物科学在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了智能体决策引擎（ADE），作为其 Connected Decision Engine（CDE）之上的多智能体自然语言界面，第一阶段可无需工程师介入解决约 80% 的用户提问。
ADE 采用监督智能体将问题路由至专业智能体的架构，生产环境运行 22 个专业智能体，分别对接 RAG 知识、CDE 工作流状态、运维遥测和可视化等数据源。团队选用 AgentCore 的三项能力：隔离每个用户会话的托管运行时、通过 AgentCore Gateway 将认证授权置于智能体代码之外的 IAM 范围化工具访问，以及可自带 LangGraph 编排和模型选择的框架无关设计。
微软与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox-Training，把 ThinkingBox 对数据库终态的 0/1 可执行校验结果当作强化学习奖励，用于训练智能体。
用 GRPO 对 Qwen3.8-27B 训练 50 步后，在 507 项 ThinkingBox-Bench 任务各跑 20 次，pass@1 从 51.70% 升至 60.78%，20 次全部通过的任务从 38 个增至 107 个，而至少通过一次的任务从 453 个降至 446 个。训练池按离线策略相对难度筛选，只保留基础模型时对时错的任务，最终池含 187 个任务，基准任务未参与训练。
微软与 Hugging Face 把数据库终态校验直接当作强化学习奖励，并公开了任务筛选与训练代码，读者可据此判断这类奖励能否迁移到自己的智能体训练。
OpenAI 发布 Decisions API，面向各类应用提供快速、聚焦且低成本的决策能力。
该 API 主打响应速度与低成本，适用于需要在应用内完成决策调用的场景。原文未披露模型版本、定价、上下文长度及具体可用时间等信息。
在 Amazon SageMaker AI 上托管的 Kokoro-82M 文本转语音模型可让 AI 语音智能体按句流式合成，第一句生成后即开始播放，无需等整段回复完成。
Kokoro-82M 仅 8200 万参数，可跑在单台 ml.g5.xlarge GPU 实例上，从而压低延迟与推理成本。容器暴露 POST /invocations 与 WS /invocations-bidirectional-stream 两条路由，分别对应单次完整输入和跨多条消息的双向长连接。
Amazon Quick 是 AWS 的 HIPAA-eligible 服务，其 Web、桌面和移动客户端均可在签署 AWS BAA 后用于处理 PHI。
该平台的 chat agent 可同时读取临床笔记、申诉信等非结构化内容和理赔、会员记录等结构化数据，并通过 Slack、Microsoft Outlook、Salesforce、Atlassian Jira、Microsoft SharePoint 等预置连接器调用外部系统，也可通过 MCP 接入自定义工具。为满足治理要求，Amazon Quick 提供 ACL 感知检索、聊天与反馈日志，以及针对每个 chat agent 的操作权限控制。
AWS 宣布 SageMaker AI 无服务器模型定制中的训练会话（training sessions）正式可用，用户可自行编写训练循环、自定义损失函数和奖励信号，GPU 分配、分布式执行、故障恢复与检查点存储由 SageMaker AI 负责。
该功能支持 SFT、DPO、RLVR、RLAIF 和多轮 RL 等技术，并可选择 LoRA 或全量微调。计费按 SageMaker AI 处理的 token 计，奖励函数在用户环境中打分时停止计费，无需预留容量。
IskayPet 基于 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建了企业知识助手，让员工用自然语言查询零售运营、兽医诊疗、人事入职和采购等领域的内部文档，覆盖西班牙、葡萄牙、法国三国和四种语言，且无需自建 RAG 基础设施。
该助手通过原生 SharePoint 连接器直接读取现有文档库，避免数据迁移，并启用高级索引处理文档内嵌图片内容。检索环节采用语义与关键词（BM25）混合搜索及托管重排序，均不额外收费，同时在检索时沿用 SharePoint 原有文档级权限，只返回提问者有权查看的内容。答案要求标注来源，检索内容不足时模型会明确说明。
Rescale 基于 AWS 的 AI-DLC 框架和 Strands Agents 构建了一个 AI 分诊智能体，用于自动分类和路由夜间端到端测试失败，从问题定义到 staging 部署仅用五天，数周内进入生产。
该智能体运行在 Amazon EKS 上的 Argo Workflows CI/CD 流程中，调用 Amazon Bedrock 上的 Claude Opus 4.8 将失败归类为基础设施问题、代码缺陷、不稳定测试或环境问题，并从知识库检索历史失败模式、通过 MCP 查询 pod 日志，数秒内生成含文件引用、函数名和修复建议的结构化报告供工程师审核。
微软研究院发布 Flint-interactive，一种在 Flint 之上创建交互式数据可视化的语言，让智能体生成用户可点击、筛选、缩放、高亮并进行跨图表联动的图表。
它用高层语义事件和更新算子描述交互行为，由 Flint 编译器处理命中测试、布局和渲染更新，从而降低生成成本与调试难度。用户可通过 Flint-MCP 和 MCP Apps 在聊天或画布环境中直接使用，开发者可用 Flint Interactive Canvas 的编程 API 构建仪表盘和数据故事，并让图表与表格、文本、其他图表或应用状态联动。
微软研究院把交互逻辑交给编译器处理，让智能体生成可点击、可联动的图表，减少反复调试的成本。
Smartsheet 已正式发布（generally available）Model Context Protocol（MCP）Server，AI 助手可通过标准化协议读取、写入和管理 Smartsheet 数据，覆盖探索、创建和管理表格、行、列与自动化等 40 多个工具。
用户可用自然语言更新任务状态、创建行、调整项目结构。该服务提供三个区域端点，采用 Streamable HTTP 传输（MCP 规范版本 2025-06-18 和 2025-03-26），支持 OAuth 2.0 或 Personal Access Token 认证。
Smartsheet 已在 AWS 上推出正式可用的 MCP Server，AI 助手可通过标准化协议读取、写入和管理 Smartsheet 数据，覆盖探索、创建和管理表格、行、列及自动化等 40 多个工具。
用户能用自然语言更新任务状态、创建行和调整项目结构。该服务提供三个区域端点，采用 Streamable HTTP 传输（MCP 规范版本 2025-06-18 和 2025-03-26），支持 OAuth 2.0 或 Personal Access Token 认证。
Octave 在 Amazon Bedrock 上为质量管理平台 Reliance 搭建了多租户 AI 基础平台，使单个用例的部署时间缩短 50%。
该平台服务医疗设备、制药和食品制造领域的 650 多家企业客户，各租户数据严格隔离，检索逻辑、向量存储和生成上下文均限定在单一租户内。
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 组合，让供应链管理者用自然语言直接查询 ERP、监控、采购等分散系统并获得可执行答案。
AgentCore 作为智能层，通过 Gateway 将企业 MCP 服务器暴露为可组合工具层，Runtime 提供无服务器托管，Identity 负责认证，Policy 在执行前拦截每次工具调用。演示中，管理者用三步提示完成从发现中断到发出紧急 RFQ：识别出 TechComp 停产影响 23 笔订单、$750K 风险敞口和三天库存，并串联治理与报价 MCP 生成合同对齐报价。
Eon 基于 Amazon Bedrock AgentCore 搭建了统一的 MCP Gateway，把原先分散在各工具上的凭证和本地 MCP 进程替换为单一认证网关，让开发者和自主智能体统一访问跨 AWS、GCP、Azure 的调查工具。
新工程师配置全部调查工具的时间从约两天缩短到约两分钟。该方案组合了 AgentCore Gateway、Policy、Runtime 和 Identity：人类通过企业 SSO 经 Amazon Cognito 获取 JWT 接入，智能体则用 client_credentials 授权直连网关。