Building Supercharger: How Rocket Close optimized title operations with agentic AI
在本文中，我们将探讨 Rocket Close 如何使用 Strands Agent、大型语言模型 (LLM)、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库和模型上下文协议 (MCP) 工具构建解决方案。我们将介绍解决方案的功能、技术堆栈的基本原理、经验教训以及 Rocket Close 的业务影响。
Evaluate AI agents systematically with Agent-EvalKit
Agent-EvalKit 是一个开源工具包 (Apache 2.0)，它通过与 AI 编码助手（包括 Claude Code、Kiro CLI 和 Kilo Code）集成来提供此评估基础架构。本文以使用 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock 构建的旅行研究代理作为运行示例，介绍了 Agent-EvalKit 在六个评估阶段的工作原理。
在这篇文章中，我们演示了免提 FNOL 引入系统如何将使用 Strands Agents SDK 构建的用于域推理的代理与用于实时门户交互的 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具结合起来。这种方法保留了人类的专业知识，同时消除了重复的屏幕工作。
It’s safe to close your laptop now: Hosting coding agents on Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 为每个代理会话提供自己独立的 microVM，其中包含持久工作区、通过网关的安全工具访问以及内置可观察性，因此您可以并行运行 Claude Code、Codex、Kiro 和 Cursor，而无需共享机密、端口或文件系统。盖上盖子，去吃晚饭，明天再从上次停下的地方继续。
CIA Agent Was Mistaken for a Russian s3x Employee 😂
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Microsoft Agent 365 Enterprise Agent Governance
为什么重要：Agent 365 为每个 AI 代理提供身份、注册表和真正的监督。查看定价、安全架构、推出步骤以及它留下的空白。
