Does MiniMax Agent Actually Make Work Easier?
了解 MiniMax 自己的架构，并了解它如何针对实际 API 运行实际任务。了解发布帖子中未涵盖的 MiniMax 故事的各个部分。
Optimizing production agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability
随着您的 AI 代理从原型转向生产，挑战从让它们投入工作转变为保持它们快速高效。了解如何使用 Amazon Bedrock AgentCore Observability 和 Amazon CloudWatch 查找性能瓶颈并诊断长时间运行的代理会话中的内存问题。
Evaluating AI Agents: A production blueprint with Strands and AgentCore
Motorway 和 AWS 共同构建了一个端到端评估管道，将错误结果从八分之一的查询减少到五十分之一，并将问题检测时间从几小时缩短到几分钟。该管道将 Strands Agents SDK 与 Amazon Bedrock AgentCore 相结合，这是一项用于大规模部署和操作 AI 代理的完全托管服务。在这篇文章中，您将学习如何为您自己的代理构建此管道。
Detecting silent agent failures with Amazon Bedrock AgentCore optimization
Amazon Bedrock AgentCore 优化揭示了生产 AI 代理中无声的行为故障：通过了每次运行状况检查但仍然提供错误结果的代理。了解见解如何跨会话发现、解释和排列故障模式，以便您可以首先解决影响最大的问题。
Kaggle + Google’s Free 5-Day Agentic AI Course
Google 和 Kaggle 为期 5 天的人工智能代理课程现已向所有人免费开放。
Building a restaurant telephony AI host with Amazon Bedrock AgentCore and Amazon Nova 2 Sonic
在这篇文章中，我们将向您展示如何构建一个语音订购系统，该系统可以接听电话号码并接受从问候到确认的订单。该系统使用 Amazon Bedrock AgentCore 托管和运行代理，并使用 Amazon Nova 2 Sonic 进行实时语音，并通过模型上下文协议 (MCP) 连接到餐厅后端。本演练涵盖使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 部署完整堆栈，以及通过 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 AWS Fargate 上的会话启动协议 (SIP) 网关将电话呼叫桥接至代理。当电话仍在响铃时，它还能温暖座席会话，因此呼叫者永远
#AAMAS2026 blue sky award winner: Foundation world models for agents in changing environments
Florent Delgrange 因其著作《Foundation World Models for Agents that Learning, Verify, and Adapt Reliously Beyond Static Environmentals》荣获 AAMAS 2026 最佳蓝天论文奖。我们采访了他，以更多地了解他对代理学习的愿景。您的蓝天创意论文的主题是什么以及[...]
Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock
了解如何使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock 上构建多代理文档分类解决方案。三个专业代理将文本分析与 Claude Haiku 4.5 结合起来，将视觉相似性搜索与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 相结合，以准确地对保单和宣誓书等保险文件进行分类。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我不认为重新格式化研究论文以使其更易于 AI 处理能够解决使用 AI 作为研究助理的问题：https://spectrum.ieee.org/ai-scientist-research-paper-format 教师工会必须重新培训其成员以在课堂上处理 AI： https://www.theguardian.com/technology/2026/aug/05/teachers-unions-ai-training现代人工智能是研究助理，而不是研
#AAMAS2026 blue sky award winner: Foundation world models for agents in changing environments
Florent Delgrange 因其著作《Foundation World Models for Agents that Learning, Verify, and Adapt Reliously Beyond Static Environmentals》荣获 AAMAS 2026 最佳蓝天论文奖。我们采访了他，以更多地了解他对代理学习的愿景。您的蓝天创意论文的主题是什么以及[...]
How OneAdvanced deployed over 50 AI agents on UK-sovereign AWS
了解英国企业软件提供商 OneAdvanced 如何通过在 Amazon SageMaker AI 上自托管 Llama 4 Maverick 和 Llama Guard 4、在 pgvector 上使用 RAG 管道以及在 Amazon ECS 上使用 Strands Agents SDK 构建的 50 多个代理来构建英国主权 AI 平台。
Getting Started with GitHub Agentic Workflows
GitHub Agentic 工作流程处于公共预览版。在这里了解有关他们的所有信息。
How TReNDS automates root-cause analysis with Amazon Bedrock
乔治亚州立大学的研究中心 TReNDS 在 Amazon Bedrock 和开源 Strands Agents SDK 上构建了一个代理 AI 管道，可以实时自动调查生产错误，将根本原因分析从 15 到 30 分钟的手动工作减少到 60 秒以下。
Announcing the Agentic Catalog Experience in Amazon Quick
Amazon Quick 推出了 Agentic Catalog Experience，这是一种由 AI 驱动的工作流程，可供数据管理者以自然语言发现上游目录资产，并使用继承的语义自动创建数据集和主题。 AWS Glue Data Catalog 和 Databricks Unity Catalog 现已推出预览版。
Agentic retrieval for Amazon Bedrock Managed Knowledge Base
本文重点介绍为什么经典检索无法解决多部分问题、AgenticRetrieveStream API 的工作原理（包括请求构造和跟踪解析）以及何时选择它而不是标准 Retrieve API。
