在 AWS GovCloud 中用 Claude Code 与 Amazon Bedrock 运行合规监管工作负载
Anthropic 的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Sonnet 5 已上线 AWS GovCloud (US) 区域的 Amazon Bedrock，为 ITAR 等受监管工作负载提供 AI 辅助开发通道。
全部 AI 动态
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 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，可衡量多智能体系统的准确性、任务成功率与行为表现。
AWS Machine Learning BlogAI 评分1212 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 直接降为 Reader，或从 Author 直接降为 Reader，update-user API 也会以“You cannot downgrade a user role”报错拒绝。
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 把多部分问题拆成子查询、判断证据是否充分并决定是否再次检索，而 Retrieve API 只做一次混合搜索。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 Amazon Quick 如何实现跨账户资源的自动化、可审计迁移
Amazon Quick 的资源跨账户迁移此前需手工重建，AWS 博客给出方案：基于 Amazon Bedrock AgentCore 运行一个幂等的 MCP 服务器 Quick Resource Migrator，单次工具调用即可把 chat agents、action connectors、知识库、flows 和 spaces 从开发账户提升到生产账户。
OpenAI NewsAI 评分2929 GPT-6 系列模型选型指南
OpenAI 发布 GPT-6 系列模型指南，面向初创公司讲解如何选择 GPT-6 模型、调节推理强度、优化提示词与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 Amazon Quick 和 Adjudicated Query 模式批量审查数千份租约合规性
亚马逊云科技提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性规则引擎完成，模型只负责将自然语言转为固定类型操作调用并转述结果。该模式通过完整性回执断言"合规+违规+模糊+不可读=已扫描"，确保 50,000 份跨州租约的审查可证明无遗漏且可辩护，适用于制裁筛查、保险理赔等高风险合规场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search
通过 Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore Gateway，可将 Claude Desktop 接入由 Amazon 网页索引支持的 Web Search，覆盖数十亿文档，查询流量全程留在 AWS 内、无需外部 API key。
AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6060 在 Amazon SageMaker AI 上用多轮 RL 微调搜索智能体
AWS 团队介绍如何用 Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）微调 Qwen3.6-27B 搜索智能体，仅调整 max_epochs、global_batch_size、rollout_max_concurrency 三个超参数，其余走默认值。
推荐理由：AWS 团队公开了用 SageMaker AI 多轮 RL 微调搜索智能体的完整配置与四个基准的实测对比，可迁移到自有检索场景。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作方式，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者应强化三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次回答、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以添加认证流程为例，展示开发者从自己写代码转向定义任务、审查多个智能体输出并做技术决策。GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移
AWS Professional Services 基于 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建了四智能体模式，将每应用的基础设施即代码（IaC）开发时间从 3 到 4 周缩短至几分钟，该模式已在 300+ 应用的迁移项目中验证。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆
NVIDIA NeMo Agent Toolkit（NAT）可将 Amazon S3 Vectors 作为自定义记忆后端，为多智能体系统提供持久化记忆层，并部署在 Amazon EKS 上。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2828 Amazon Payments 如何用 Amazon SageMaker AI 上的上下文 bandit 提升获客漏斗转化
Amazon Payments 在 Amazon SageMaker AI 上用多目标上下文多臂 bandit（LinUCB）为产品获客漏斗做个性化内容选择，七周在线 A/B 测试中，一个人群最终漏斗转化率取得高个位数相对提升，另一个人群则未见改善，问题出在内容而非模型。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到人在回路工作流
Amazon Bedrock AgentCore 支持构建"环境智能体"（ambient agent）：由 Amazon S3 事件或定时任务触发，在 AgentCore Runtime 上以容器方式运行，通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批后继续执行。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 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 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。
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、超百万行改动、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惰性测量的动态评论块两套体系，避免滚动跳变。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分7878 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，代码主要由 AI 智能体编写，分布在 128 个 PR 中增量落地，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 Copilot 运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整过程，给出可迁移的多智能体协作与缓存策略。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动运营变成代码
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot 自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，用 Issue forms 收集活动信息、Labels 触发流程、Actions 执行任务，活动从单个 Issue 自动完成搭建、每日筛选报名者并在结束后清理。