Change Agents 360, LLC--Reconsideration
Change Agents 360, LLC 是佐治亚州亚特兰大的一家小型企业，要求重新考虑我们在 Change Agents 360, LLC, B-424114，12 月 23 日做出的决定，...
Connecting MCP servers to Amazon Bedrock AgentCore Gateway using Authorization Code flow
Amazon Bedrock AgentCore Gateway 提供了一个集中层，用于管理 AI 代理如何连接到组织中的工具和 MCP 服务器。在本文中，我们将介绍如何配置 AgentCore Gateway 以使用授权代码流连接到受 OAuth 保护的 MCP 服务器。
Spotting and Avoiding ROT in Your Agentic AI
以下文章最初出现在 Q McCallum 的博客上，经作者许可在此重新发布。生成式人工智能代理和流氓交易员对其雇主构成了类似的内部威胁。具体来说，我们可以预期公司将部署影响范围广泛但监管不足的代理人工智能。这为 [...] 的特定风味创造了条件
在这篇文章中，我们将介绍两个使用案例，帮助使用代理 AI 工具和框架（包括 Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon Nova Sonic 2.0）增强用户观看体验。该代理人工智能系统使用模型上下文协议（MCP）来提供个人娱乐礼宾服务，通过自然对话了解用户偏好。
Integrating Amazon Bedrock AgentCore with Slack
在本文中，我们演示如何使用 AWS 云开发套件 (AWS CDK) 构建 Slack 集成。您将了解如何使用三个专门的 AWS Lambda 函数部署基础设施、正确配置事件订阅以处理 Slack 的安全要求，以及实施适用于许多代理用例的对话管理模式。
Agentic AI and the next intelligence explosion | Science
几十年来，人工智能 (AI) 的“奇点”一直被认为是一个单一的、巨大的思维，将自身引导至神一般的智能，将所有认知整合到一个冰冷的硅点中。但这一愿景几乎可以肯定其最基本的假设是错误的。如果人工智能的发展遵循之前重大进化转变或“智能爆炸”的道路，那么我们当前计算智能的阶跃变化将是多元化的、社会性的，并与其祖先（我们！）深深地纠缠在一起。
D-ID Launches V4 Expressive Visual Agents For Real-Time AI Interaction
V4 化身结合了低延迟和高性价比的性能、扩散驱动的表达传递以及实时用户参与和长格式企业视频的一致身份。本文首次发表在 eLearning Industry 上。
How to Build Agentic RAG with Hybrid Search
了解如何构建强大的代理 RAG 系统如何使用混合搜索构建代理 RAG 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
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。
Stochastic Lobsters, Token Tsunamis, & the Spinning-Up of Isaac576Bot
“是时候将它拟人化了！”：OpenClaw 和 Agentic AI，Chris Blattman 屈服于 ClaudeBorg——“抵抗是徒劳的”——MAMLM 的不合理有效性，Anthropic...
Why I’ll Never Manually Write Test Scripts Again (And You Shouldn’t Either)
使用 Playwright Agents 进行 AI 测试取代手动 QA 脚本为什么我永远不会再次手动编写测试脚本（而且你也不应该）一文首先出现在 Spritle 软件上。
Building Intelligent Search with Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch for hybrid RAG solutions
在这篇文章中，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon OpenSearch 实现生成式 AI 代理助手，该助手同时使用语义和基于文本的搜索。
Control which domains your AI agents can access
在本文中，我们将向您展示如何配置 AWS 网络防火墙以将 AgentCore 资源限制在已批准的互联网域的白名单中。这篇文章重点介绍使用 SNI 检查的域级过滤——深度防御方法的第一层。
How to design and run an agent in rehearsal – before building it
大多数人工智能代理的失败是由于设计意图与生产现实之间的差距。开发人员经常花费数天的时间进行构建，却发现升级逻辑或工具调用在野外失败，迫使完全重新启动。 DataRobot Agent Assist 弥补了这一差距。它是一种自然语言 CLI 工具，可让您设计、模拟和...如何在构建之前预演中设计和运行代理一文首先出现在 DataRobot 上。
How to build an agentic AI governance framework that scales
Agentic AI 已经在重塑企业的运营方式。但大多数治理框架并不是为此构建的。人工智能代理在人类定义的护栏内工作时最为成功：为自治系统设计的治理框架。良好的治理不会限制代理人的行为。它定义了他们可以自由操作的地方，并确保为他们提供安全的...如何构建可扩展的代理人工智能治理框架的帖子首先出现在 DataRobot 上。
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 4, April 2026
1) 客座社论：模糊大型模型专题：桥接不确定性和创造力作者：H. Yu、Q. Liu、W. Pedrycz、J. Lu 页数：1039 - 10402) FMA-Net：用于细粒度图像识别的模糊相互注意网络作者：H. Huang、J. -H.李，S.-K。 Oh, Z. Fu, J. H. Yoon, W. Pedrycz 页数：1041 - 10523) 通过大型语言模型对权衡总成本和客户满意度 VRP 中的上下文进行建模作者：H. -W.丁，Z.-S。 Chen, Y. Yang, W. DingPages: 1053 - 10634) 通过模糊隶属聚合审计大型语言模型中的部分数据集使用作
