Amazon Bedrock AgentCore 智能体评估实践:内置、DeepEval 与 AutoEval 评估器怎么选
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 上做智能体评估,用内置评估器与 DeepEval、AutoEval 托管评估器组合执行。
AWS 官方博客介绍如何在 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 上做智能体评估,用内置评估器与 DeepEval、AutoEval 托管评估器组合执行。
AWS 宣布 Amazon Bedrock AgentCore 的 Web Search API 正式可用,让智能体通过一次 API 调用获得可引用的最新网页结果,查询由 Amazon 自营 web index 服务、不发往第三方搜索引擎,且用现有 AWS 凭证(SigV4)签名,无需存储或轮换 API key。
Moonshot AI 的 Kimi K3.1 Pro Highspeed 现已在 Amazon Bedrock 提供,沿用 Kimi K3 的 3T 级开放权重架构与 100 万 token 上下文窗口,据 Moonshot AI 报告其输出速度为 Kimi K3.1 Pro 的 2–3 倍,面向长程智能体任务、金融建模与游戏引擎、3D 场景、CAD 脚本等编码场景。
推荐理由:原文给出模型ID、API调用方式与降本手段,可直接用于评估迁移成本和接入路径。
AWS 宣布为 Amazon SageMaker AI 双向(bidi)流式推理推出按用量计量,让模型提供商可将实际用量上报至 AWS Marketplace 软件计费,Deepgram 为发布合作伙伴,带来按用量的 Speech-to-Text(STT)和 Text-to-Speech(TTS)计费。
AWS 发布并开源 Universal Agent Evaluation Framework(UAEF),一个框架无关的 AI 智能体闭环评测系统,已在电信、医疗、金融等 12 家组织中被用于以统一指标评估智能体并在发布前比较版本。
AWS Quick 推出 AI 驱动的产品开发生命周期框架 AI-PDLC,由 Orchestrator 调度 Discovery、Prioritize、Working Backwards、Spec Generator、Designer 等六个智能体,覆盖 Discover、Decide、Design、Prototype 等八个阶段中的前四个。
AWS 介绍如何访问 AWS Generative AI Innovation Center(现属 AWS Frontier AI Engineering & Services)的 23 个生产级开源可复用资产目录,可将开发时间从数月缩短至数周。
DXC Technology 基于 Amazon Bedrock 构建了 DXC OASIS 的多模型 AI 底座,通过单一托管接口接入 Anthropic Claude、Amazon Nova、Meta Llama 及开放权重模型,并用 Amazon Bedrock Guardrails 统一执行内容过滤、PII 脱敏与拒答主题策略。
AWS 发布教程介绍 Agent Development Lifecycle(Agent DLC),围绕一个显式 gold standard 组织 Define、Build、Evaluate、Release、Observe、Feed Back 六项活动,并包含内循环(打分、检查路径、改一处、重新评估)与外循环(让标准本身随生产反馈更新)。
AWS 官方博客介绍如何让共享同一 Agent 和知识库的员工各自只能检索到自己有权查看的文档,核心原则是不让 LLM 决定用户身份。
AWS Machine Learning Blog 发布教程,展示如何在 AWS 上用 A2A 协议构建跨组织、跨框架的多智能体系统。
AWS 发布教程,介绍如何用 Agent Toolkit for AWS 中 amazon-bedrock skill 的迁移指南,把客户自管知识库迁移到 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base。
ElevenLabs 发布 Scribe v3 和 Scribe v3 Live 两款语音转文字模型,分别面向预录音频与低延迟实时场景,现已通过 ElevenAPI 和 ElevenAgents 平台开放。
AWS 官方博客给出用 Spring AI 与 Amazon Bedrock AgentCore 在 Java 中构建自主 AI 智能体的完整教程,包含单智能体旅行助手与五专家智能体的 IDP 多智能体系统两个可部署示例。
AWS 发布教程,讲解开发者如何让 Codex 通过 Amazon Bedrock 调用受支持的 OpenAI 模型(示例使用 GPT-5.6 Sol),并把接入纳入现有 AWS IAM、Region 与可观测性实践。
AWS 发布教程,介绍如何在 PyTorch DDP 训练循环中加入三道检查来检测静默数据损坏(SDC),并把可疑 rank 映射到节点、隔离后交由 SageMaker HyperPod 替换:all-reduce 前后的 NaN/Inf 梯度检查、审计步的环形重放比对 loss 与梯度指纹、优化器步后的权重指纹比对。
AWS 宣布推出 Amazon Bedrock AgentCore 的 Web Search API,让开发者用一次 API 调用直接搜索网页,无需先创建 Gateway 或 web search target。
AWS 官方博客盘点 10 月为 AI 开发者上线的更新:Amazon Bedrock 新增 Claude Haiku 5.5、OpenAI GPT-6.1 Terra、Amazon Nova 2.5 Sonic、GLM 5.3、TwelveLabs Pegasus 1.5 等模型。
AWS 介绍了一套事件驱动架构,用 AWS CloudTrail、Amazon EventBridge 和 AWS Lambda 自动同步 AWS Agent Registry 中的 MCP server 记录,避免元数据过期。
NVIDIA 介绍四家 Inception 计划成员如何用视觉 AI 与机器人从传送带上分拣可回收物:AIRECO 用 NVIDIA Jetson Orin NX 驱动机械臂。
NVIDIA 在 KubeCon + CloudNativeCon 宣布将用于保护和治理自主智能体的开源运行时 NVIDIA OpenShell 捐赠给 CNCF(Sandbox 项目)。
推荐理由:原文给出三个新组件的公开预览状态与实测启动耗时数据,可据此评估其对 GPU 基础设施部署效率的实际影响。
NVIDIA 与韩国科学技术信息通信部(MSIT)扩大主权 AI 合作,覆盖 AI 芯片、数据中心基础设施、人才、初创企业、模型、智能体与安全,为韩国 NPU 和 XPU 厂商参与 NVIDIA NVLink Fusion 生态铺路。
GitHub 发布开发者指南,讲解如何在 Plan、Build、Verify、Observe 四个阶段用 Copilot 构建智能体工程工作流。10 月 GitHub 单周提交量超 12 亿次,同比增长 400% 以上,而 Faros AI 研究显示高 AI 采用团队的 pull request 审查时间延长 441%。
GitHub 发布专为密钥扫描训练的上下文感知分类器,采用两阶段管线:正则先高召回地生成候选,再由微调的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和周边代码判断是否为真实密钥。
GitHub 产品负责人 Erin Havens 撰文指出,如今三分之一的 pull request 涉及 AI agent,一年前不足十分之一,若按此速度两年内多数代码可能由 agent 写成。
推荐理由:文章用九个季度数据拆解了泄露密钥与 AI 编码的因果误读,并给出可迁移的预防与修复分工思路。
Berkeley AI Research 发布由 Aditya G. Parameswaran 等人主导的视角文章,指出 GPT-4 级能力成本已从 2023 年初约 $30 per million tokens 降至如今不足 $1。
Berkeley AI Research 发布长文综述自适应并行推理(APR)这一推理扩展范式,指出其核心是让模型在推理时自主决定何时分解并行、开多少线程以及如何协调。