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。
#RAG
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636
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 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。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、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配；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的 Markdown 专业知识，后者是智能体连接工具和数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未消亡，检索能让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答，减少 token 浪费和不完整回答。