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10月17日周六
10月16日周五
10月15日周四
10月14日周三
  1. The Verge · AI62

    Shopify 向更多 AI 智能体开放商品目录

    Shopify 宣布允许消费者配置自己的 AI 智能体代为下单,向更多智能体开放其目录中超过 10 亿件商品。用户需将智能体与 Shopify 旗下 Shop 账户连接,通过一键 Shop Pay 在对话中完成结账,订单回流到 Shop 应用。该功能被定位为可设置预算上限、只显示快速配送商品等规则的“私人购物助手”,且每笔购买都需买家确认。

10月13日周二
10月10日周六
  1. TechCrunch · AI38

    盘点能"住进"短信里的主流 AI 智能体:Instinct、Caddy、Comma 等

    越来越多 AI 智能体无需下载 App,直接通过短信或 iMessage 接收任务并代为执行,涵盖日程安排、预订、购物和邮件处理等。Instinct 在 2026 年 9 月完成 10 亿美元融资、估值达 100 亿美元,并开始为用户分配专属邮箱地址以代注册服务。Caddy 自 2026 年 4 月起公测,Comma 免费且开源,Folk 的 Pro 订阅为每月 8.33 美元。

10月9日周五
10月8日周四
  1. The Verge · AI36

    Meta 的 AI 智能体 Muse 登陆 iPad

    Meta 的 AI 智能体 Muse 通过最新 iOS 更新加入对 iPad 的原生支持,可更好利用大屏与 iPadOS 多任务能力。此次更新还让 Muse 接入 Canva、Dropbox、Figma、GitHub、Zoom、Asana、Notion 等工具,并支持为小企业主设定业务目标以自主规划营销与客户提案。

10月7日周三
  1. AWS Machine Learning Blog42

    Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%

    Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和开源智能体编排框架 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,减少 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%,由三人团队在六个月内交付。

10月6日周二
  1. AWS Machine Learning Blog34

    Amazon SageMaker AI 推出 aws-ai-ml 技能,为 Kiro、Claude Code、Codex 等编码智能体提供生成式 AI 推理优化能力

    Amazon SageMaker AI 通过 Agent Toolkit for AWS 推出 aws-ai-ml 技能,让 Kiro、Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码智能体具备推理优化与基准测试能力,可对端点做基准测试、推荐部署配置、对比性能并生成可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码。

10月2日周五
  1. AWS Machine Learning Blog36

    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。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML40

    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。

9月25日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML66

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体,自动完成 C/C++ 模糊测试全流程

    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,智能体就会识别入口点、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,并公开了完整实现与运行方式。

9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    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。

9月12日周六