AWS 演示用 AgentCore runtime 会话端点实时预览编码智能体构建的网页应用
AWS 发布教程,演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的会话端点(Session endpoints)在编码智能体修改文件时实时预览网页应用。
AWS 发布教程,演示如何用 Amazon Bedrock AgentCore runtime 的会话端点(Session endpoints)在编码智能体修改文件时实时预览网页应用。
Worldwide Express(隶属 ShipStation Global)与 AWS、LTM 合作,基于 Amazon Bedrock 构建多智能体方案并接入其运输管理系统 SpeedShip,自动处理零担货运的账单异常。
推荐理由:物流企业用三个分工智能体处理运费账单争议,并给出人工审批与准确率门槛的落地细节,可迁移到其他对账场景。
Breakthrough Listen 和 SETI 研究所把智能体 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 引入日常的外星智慧搜寻,在加州北部的艾伦望远镜阵列上,智能体可凭一句自然语言请求操控望远镜、校正数据并运行 AI 模型。
英国 Amazon Quick 用户小组在 2026 年举办了三场季度聚会,累计吸引超过 150 名参会者。活动以动手实践为主,参会者无需写代码即可搭建自定义聊天智能体,并体验 Amazon Quick Desktop、Amazon Quick Apps、Amazon Quick Flows 和 Amazon Quick Automate 等能力。
Microsoft Research Focus 第97期由主持人 Sowbhagya Suresh 介绍微软多项研究进展,包括自改进智能体框架 ForkPilot,在六项基准和主流模型上测试,效果比肩现有最佳方法,同时将 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 处理需求最多降低 59%。
Epsilon 的智能体平台团队用 Amazon Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool,把意图驱动的 UI 测试做成多租户平台服务,供各产品团队通过统一 应用程序编程接口(API,Application Programming Interface) 使用。
AWS 博客介绍如何用 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 集成开发环境(集成开发环境(IDE,Integrated Development Environment))Kiro 搭建可重复的 PHP 到 Java 迁移引擎,把迁移拆成共享技能文件、发现扫描器和八阶段流程。
推荐理由:文章把 PHP 到 Java 的迁移拆成可复用的技能文件与八阶段流程,其中先建对照测试再写代码的顺序可以迁移到其他系统重写。
NVIDIA 展示了开发者用 GPT-6 Astra 等前沿 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 模型配合 Omniverse 库构建仿真应用的多个项目,包括从现场扫描重建可编辑建筑模型、搭建燃气轮机数字孪生做假设分析、组装 SimReady 资产场景、仓库仿真压力测试和柔性线缆布线机器人控制测试。
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。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon,称其在网络安全与长周期任务上达到当前最强水平,在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分排名第一。
推荐理由:官方给出网络安全与长周期任务的多项基准成绩,并说明分阶段开放节奏,可据此判断前沿模型在攻防场景的落地边界。
NVIDIA 为 RTX Spark Windows 笔记本带来一批更新,包括开放权重的语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、NVIDIA App 中的 图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit) 资源分配控制,以及 LFM3 系列模型的本地支持。
推荐理由:原文把本地语音模型、图形处理器(GPU,Graphics Processing Unit) 资源分配和游戏渲染放进同一台笔记本,读者可据此判断本地 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 工作流的边界。
OpenAI 与 ServiceNow 扩大合作,把 OpenAI 模型和智能体接入 ServiceNow,同时让 ServiceNow 工作流进入 ChatGPT 和 Codex。双方希望借此打通企业工作流的模型调用与流程执行。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4,可实时生成画面与原生音频,并支持用自然语言在模拟过程中修改天气、镜头和人物。该模型引入实时交互对话,角色能对用户输入即时回应;Gemini 3.8 Flash 在循环中充当引导智能体,把目标拆成步骤并检查每帧进度。
推荐理由:官方同时给出四项能力变化和已知局限,读者可据此判断实时世界模型目前能做什么、还差在哪。
C-BRAIN 联合 NVIDIA 用 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 挖掘此前无法访问的阿尔茨海默病研究数据,其 OpenScientist 工具把原本需数周至数月的分析缩短到几分钟,单次运行成本低于 10 美元。该联盟已覆盖 200 多个研究组,并计划构建多模态生物基础模型,寻找脑老化与阿尔茨海默病的因果机制。
NVIDIA 发布 AIOps 平台 Minerva,把基础设施与 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 工作负载的遥测数据汇总,再用专用 AI 模型转成可执行的洞察。
GitHub 博客采访三位有十余年 Java 经验的 Java Champion,介绍他们在生产项目和开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。
GitHub 官方教程介绍如何把 GitHub Copilot 应用中的会话直接打开到 VS Code 继续处理,会话的任务、计划和对话记录、代码差异以及独立工作树都会一并保留。读者可以在 VS Code 中逐行审阅智能体的改动、手动编辑、在集成终端运行测试,再把改动推送到该会话关联的拉取请求。前提是已安装并登录 GitHub Copilot 应用和 VS Code,且对会话所在仓库有推送权限。
Google 用智能体开发平台 Google Antigravity 演示了抗菌肽发现流程:生物学家与 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 智能体在同一会话中完成跨数据库检索、结构分析与文献综合,并借助 ProtNLM 从 UniProt 数百万条未注释蛋白序列中预测功能,筛出一个对呼吸道感染病原体有预测活性的新型抗菌肽候选物。
GitHub 发布 Copilot 入门教程,介绍四种让 Copilot 了解代码库的方式:自定义指令、智能体技能、自定义智能体和模型上下文协议(MCP,Model Context Protocol)服务器。
Microsoft Research Asia 开源 Agent Lightning v1.0,这是一个约 3500 行代码的轻量智能体强化学习框架,让部署时使用的智能体框架直接参与训练,无需在训练框架里重写智能体。
推荐理由:框架把部署用的智能体直接接入强化学习训练,并给出约 6000 条样本提升 14.6 个百分点的完整流程,可据此判断改造成本。
GitHub 博客提出开发者应对 人工智能(AI,Artificial Intelligence) 工作方式变化的三项技能:学会指挥 AI 智能体(Agent)而非只使用它,用第二个模型审查 AI 输出,并借 AI 节省的时间处理更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck 智能体为例,说明第二个模型可审查计划、代码和测试,补上首个模型遗漏的问题。
GitHub Copilot 应用介绍用 canvases(画布扩展)搭建自定义工作流的方法:在智能体会话中输入 /create-canvas 技能,用自然语言描述工作流、界面操作和智能体可执行的动作,智能体就会生成界面并在右侧面板打开,无需手写代码或调整布局。
Berkeley 人工智能(AI,Artificial Intelligence) Research 提出 ABBEL 框架,把 大语言模型(LLM,Large Language Model) 的交互摘要写成自然语言“信念状态”并对其内容单独监督评分,替代传统递归摘要。
加州大学伯克利分校 EECS 副教授 Aditya G. Parameswaran 等人发文提出,随着推理成本快速下降,数据系统面临三类新问题:为智能体设计的数据系统、支撑智能体集群运行的数据系统,以及由智能体自行生成的数据系统。