用 Amazon Quick 与 Amazon Bedrock AgentCore 构建对话式供应链智能
AWS 展示用 Amazon Quick 作为对话界面、Amazon Bedrock AgentCore 作为智能层，把企业 MCP 服务器变成可组合工具，让供应链管理者用自然语言跨系统查询并执行操作。演示中一次中断评估返回 75 万美元风险敞口、23 笔订单和三天库存，随后自动生成应急 RFQ，所有变更需指定人员审批。
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AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 Java Champions 如何用 GitHub Copilot 提升生产力
三位拥有十余年 Java 经验的 Java Champions 分享了在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。Vlad Mihalcea 借助 Copilot 将 Hypersistence Optimizer 新功能开发从数周缩短到两天，并按任务复杂度在 Opus 的 1 million 上下文窗口与轻量模型间切换。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 在 AWS 上用 X.509 PKI 保障 AI 智能体身份安全
AWS 与 Keyfactor 联合发布参考架构，用 Keyfactor EJBCA 的 X.509 PKI 为 AI 智能体建立可验证、可撤销的加密身份。方案以签名请求信封、用户签名委托断言、RFC 8693 受众限定 token 和实时 OCSP 吊销检查四层机制，覆盖用户认证、智能体间通信与 MCP 工具调用。
Microsoft ResearchAI 评分1515 微软研究院播客：Catalyst Lab 负责人 Chris White 谈从阿富汗到反人口贩运的技术之路
微软研究院播客对话 Catalyst Lab 负责人 Chris White，回顾他从 DARPA 项目博士后到在阿富汗领导先进技术行动、再到开发用于打击人口贩运的暗网搜索工具的经历。节目探讨了问题选择在创新中的作用，以及他如何在与人性阴暗面打交道后仍保持希望。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858 AWS 分享基于 Amazon Bedrock AgentCore 的九阶段智能体评测框架
AWS 销售与市场团队基于 Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 搭建了覆盖从首次提交到生产运行的九阶段智能体评测框架，用于其内部多智能体销售智能系统。
Microsoft ResearchAI 评分2222 微软研究播客：AI 会犯哪些错，失败能教我们什么
微软研究院 partner research manager Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中与首席应用科学家 Chad Atalla 对话，讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界，以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她还分享使用当前 AI 系统的实用建议，并强调当结果偏离预期时应仔细检查数据。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 智能免费之后：为智能体而建、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 团队提出，推理价格从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不足 $1，部分厂商已低于 $0.10，基准测试中年度降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。作者认为近乎免费的智能带来三类新挑战：为智能体设计的数据系统、由智能体运行的数据系统，以及智能体自行合成定制数据系统。