Amazon Quick 与 Amazon Bedrock 如何用实时 ACL 重构 RAG 访问控制
Amazon Quick 与 Amazon Bedrock Knowledge Bases 在原有预检索 ACL 过滤之上新增实时 ACL 校验，在查询时直接向权威数据源核实权限，避免依赖可能过期或映射错误的 ACL 数据。
#教程/实践
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 如何为 agentic automation 构建商业论证：超越节省工时
AWS 提出 Agentic Value Model，用于替代为 RPA 设计的传统 ROI 模型，从时间节省、异常处理、决策质量和变更韧性四个维度衡量 agentic automation 的价值。该框架强调节省的工时并不等于利润，需有明确的变现机制和责任人；AWS 给出的规划区间显示纠错成本可达原交易成本的 1.5–4 倍，人为错误可占运营成本的 2–15%。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 打造企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 构建 Qlik Answers，为全球超 4 万名客户提供带来源引用的企业级问答。其 Discovery Agent 上线以来已为客户发现超 10 万条异常与离群点，多数启用智能体工具的 Qlik Cloud 账户已在日常使用。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 AWS Lambda Durable Functions 自动化 AWS DevOps Agent 调查后的修复流程
AWS 展示了一套自动化修复工作流，用 Amazon EventBridge 接收 AWS DevOps Agent 的调查完成事件，再由 AWS Lambda Durable Functions 调用 Amazon Bedrock 从预审工具白名单中挑选修复动作。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 AWS 如何用六周项目弥合 AI 知识-能力差距
AWS 设计了一个为期六周、每周约四小时的结构化项目，让非工程背景的业务人员用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents SDK 和 Amazon Nova 模型动手构建 AI 智能体。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Cornerstone OnDemand 如何用 Amazon Bedrock 将数据库诊断时间缩短 78%
Cornerstone OnDemand 基于 Amazon Bedrock 和 Strands Agents 构建多智能体系统 Orion AI，将数据库诊断时间从 45 分钟降至 10 分钟，减少 78%。该系统还通过去重和跨信号关联将冗余告警中位数减少 65%，并把 10 步以上的手动生命周期操作压缩为一次自然语言交互。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 在 AgentCore 和 OpenClaw 上构建上下文感知 AI 助手
基于 Amazon Bedrock AgentCore runtime 与开源智能体系统 OpenClaw，可搭建具备持久记忆的上下文感知 AI 助手，示例为园艺助手 Sprout。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能
GitHub 提出 AI 时代开发者需要强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，从而发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot app 的 canvas 是一种用户与智能体共享的可定制界面，通过 /create-canvas 技能用自然语言描述即可生成看板、发布清单或仪表盘，无需编码。canvas 具备双向同步能力，用户点击按钮或移动卡片时智能体可即时看到并更新，反之亦然。创建后的 canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，Awesome Copilot 还提供现成模板。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 为什么说聊天框是错的 UI：用 canvas 替代 chat
GitHub Copilot 提出 canvas 概念，即在 GitHub Copilot app 内运行的无浏览器外壳全栈应用，可与 agent 双向通信，也能调用第三方 API 并在本地执行代码。官方认为 chat 只适合未知任务，用户明确目标时更该让 agent 生成可复用工具，避免反复对话浪费 token，例如用 canvas 管理 SQLite 数据库或本地 Winget 包。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2626 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 pull request
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，以应对包含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的超大 PR。其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何：代码行高预先精确计算，评论高度则惰性测量、按内容指纹和宽度分桶缓存，使修正幅度小且锚定在用户当前浏览位置。