Secure AI agents with Policy in Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，您将了解 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略如何创建一个独立于代理自身推理运行的确定性执行层。您将学习如何将业务规则的自然语言描述转化为 Cedar 策略，然后使用这些策略来实施细粒度的身份感知控制，以便代理仅访问其用户有权使用的工具和数据。您还将了解如何通过 AgentCore Gateway 应用策略，在运行时拦截和评估每个代理到工具的请求。
Build enterprise-ready Agentic AI with DataRobot using NVIDIA Nemotron 3 Super
随着 NVIDIA Nemotron 3 Super 的到来，组织现在可以使用专为协作、多代理企业工作负载而构建的高精度推理模型。 Nemotron 3 Super 完全开放，可以在任何地方进行定制和安全部署。然而，拥有像 Nemotron 3 Super 这样强大的大语言模型 (LLM) 只是一个起跑线。真正的...使用 NVIDIA Nemotron 3 Super 与 DataRobot 构建企业级 Agentic AI 帖子首先出现在 DataRobot 上。
Operationalizing Agentic AI Part 1: A Stakeholder’s Guide
AWS 生成式 AI 创新中心已帮助 1,000 多家客户将 AI 应用于生产，实现了数百万记录在案的生产力提升。在这篇文章中，我们为 C-suite 领导者分享指导：CTO、CISO、CDO、首席数据科学/人工智能官，以及企业主和合规主管。
AI Legend Predicts Enterprise Tool Disruption
为什么重要：杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 警告称，向开源人工智能模型的转变将导致人工智能传奇预测企业工具的颠覆。
毒液提取方法影响巨型家蜘蛛 Eratigena atrica (C. L. Koch, 1843) 的毒液成分和效力。摘要提取是研究毒液成分和功能的第一步。在小型无脊椎动物中，广泛使用的提取方法包括电刺激和毒腺提取，然而，这些方法对成分和毒理学的影响知之甚少。使用巨型家蜘蛛 Eratigena atrica 作为模型，我们表明电刺激和毒腺去除提取方法会产生不同的蛋白质谱（经考马斯染色 SDS-PAGE 评估），并且在蟋蟀 Acheta Domesticus 中产生显着不同的效力。Lyons, K.、Dugon, M. M.、Boyd, A. 和 Healy, K. (2023)。毒液提取方法影
University Libraries Announces Spring 2026 Application Round for Intelligence++ Ventures Grants
该资助计划支持学生创新者致力于开发解决方案并将其商业化，以改善智障人士的生活。大学图书馆宣布 2026 年春季 Intelligence++ Ventures Grants 申请轮次首先出现在《今日雪城大学》上。
Product Walk Through: LegalOn – Agentic AI Suite + More
本周的 AL TV 产品演练是与领先的合同人工智能公司 LegalOn 合作的。我们着眼于一系列功能，包括......
BillyBets Review: Erfahrungen, Wettangebot und mehr
简介 BillyBets 是在线体育博彩和在线赌场领域相对较新的提供商。许多用户还不知道该优惠。我仔细研究了这个平台，并在这里与大家分享我的经验。对于喜欢在移动设备上投注的德国用户来说，BillyBets 应用程序是随时随地使用优惠的理想选择 [...]BillyBets 评论：体验、投注优惠等内容首先出现在西方环球大学。
Vlissingen 号是 rMCM 计划的第二艘反水雷舰，也是荷兰皇家海军的第一艘，于 2026 年 2 月 27 日在登海尔德交付。比利时海军与机器人新闻稿 本次活动在海军中将扬·威廉·哈特曼 (Jan Willem Hartman)、物资和信息技术司令部司令、海军上尉卢多 (Ludo) 的见证下举行。
Agentic AI Can Complete Whole Courses for Students. Now What?
Agentic AI可以为学生完成整个课程。现在什么？ kathryn.palmer…周四，02/26/2026 - 03:00 AMA 年轻科技企业家本周推出了爱因斯坦工具，将其营销为将学生从繁忙工作中解放出来的一种方式，并引发了激烈的教师辩论。爱因斯坦的创造者说这就是重点。作者凯瑟琳·帕尔默
US’s Sterling ponders post-Saab future, Argentum growth
本文仅适用于订阅商业航空新闻、运营商和机场数据
Building intelligent event agents using Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Bedrock Knowledge Bases
本文演示了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 组件快速部署生产就绪的事件助手。我们将构建一个智能伴侣，它可以记住与会者的偏好并随着时间的推移构建个性化体验，而 Amazon Bedrock AgentCore 则负责处理生产部署的繁重工作：Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于维护对话上下文和长期偏好，无需自定义存储解决方案；Amazon Bedrock AgentCore Identity 用于安全的多 IDP 身份验证；Amazon Bedrock AgentCore Runtime 用于无服务器扩展和会话隔离。我们还将使用 Amazo
Veeam’s “Agent Commander” Launch: What It Really Means to Battle Rogue AI in the Enterprise Today
当然，没有人关注人工智能在整个企业中的快速扩散，需要我告诉他们这与典型的新产品发布相去甚远。我们确实正处于一个尴尬的中间阶段，人工智能看起来有点像一种无法控制的动物：非常强大，有些不可预测，有时有点鲁莽。正是在这种背景下，我们今天推出了新的 Agent Commander 平台——该平台不仅承诺识别人工智能问题，还承诺“回滚”基于人工智能的错误。虽然这是我们都经历过的事情 [...]
Build unified intelligence with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们将演示如何通过客户代理和知识引擎 (CAKE) 的实际实施，使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建统一智能系统。
An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI
使用开源人工智能代理自动改进科学和工业存储库的指南《使用代理人工智能美化开源存储库的端到端指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Building Cost-Efficient Agentic RAG on Long-Text Documents in SQL Tables
设计混合 SQL + 矢量检索系统，无需架构更改、数据迁移或性能权衡在 SQL 表中的长文本文档上构建成本高效的代理 RAG 帖子首先出现在走向数据科学上。
Clarifai 12.1: Building Production-Ready Agentic AI at Scale
使用 Clarifai 上的公共 MCP 服务器部署生产代理 AI。包括用于版本化管道存储和管道 UI 改进的工件。可在公共预览版中使用。
