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实时
11月13日周五
  1. Claude · YouTube

    Claude平台团队探讨如何构建Claude API

    Claude平台团队讨论了如何根据研究和客户请求决定API功能发布,以及如何在不破坏提示缓存的情况下调整对话中的控制,Mythos和Fable使用相同模型权重但采用不同安全措施。Claude Managed Agents和改变对话中的控制处于测试阶段,Claude Mythos访问需通过Cyber Verification Program。

  2. AWS Machine Learning Blog

    使用 AWS Agent Toolkit 迁移到 Amazon Bedrock 管理知识库

    AWS 在 Agent Toolkit for AWS 中添加了知识库迁移指南,帮助用户将编码代理迁移到 Amazon Bedrock 的管理知识库。该服务自动处理摄取、存储、索引和检索,支持混合搜索,包含托管嵌入模型和重排器,并具有原生连接器。用户可按需付费存储和检索,默认每账户每区域支持 10,000 个知识库和 200 个数据源。

  3. Databricks Blog

    Block 公司如何用 Buzz 和 Unity Gateway 协同 AI 智能体

    Block 公司推出 Buzz 开源协作空间,让员工与 AI 智能体在共享工作区互动。通过 Databricks Unity Gateway,用户可访问 OpenAI、Anthropic、Google 等前沿模型及开源模型(原文未提具体数量),实验不同智能体框架组合。员工能创建 AI 智能体并选择模型(如包含 Goose 轻量版),实现多人协作开发、分析等任务。

11月12日周四
  1. AWS Machine Learning Blog

    OpenAI Codex 在 Amazon Bedrock 上的部署实践

    开发者通过 Amazon Bedrock 使用 OpenAI Codex 进行代码探索和工程工作。Amazon Bedrock 支持 Codex 推理,并可与 AWS 身份、IAM 和可观察性实践集成。推荐从 Native AWS Access 开始小规模试点,使用 GPT-5.6 Sol 进行验证,通过 IAM Identity Center 进行身份认证,并配置模型权限和观测目标。

  2. AWS Machine Learning Blog38

    AWS Generative AI Innovation Center 提供 23 件生产级可复用资产加速生成式 AI 交付

    AWS Generative AI Innovation Center 提供 23 件生产级可复用资产,包含 RAG 管道、文档处理器等,可缩短开发时间至数周,DoorDash、Lyft 和 Ricoh 等公司使用后实现测试能力提升 50 倍、工程时耗减少 90%、部署周期从数月压缩至数周。这些资产已通过安全审查并支持持续维护,解决了因缺乏单一事实源、质量信号和复用文化导致的重复开发问题。

  3. Meta Engineering40

    Meta 打造 Intelligent Delivery 系统:通过 AI 优化计算资源分配提升广告排序性能

    Meta 的 Intelligent Delivery 系统通过 AI 优化计算资源分配,自 2017 年以来为广告排序性能额外提升约 10%。该系统包含预测计算边际效用的 Resource Core Model(6B 稀疏参数+20M 密集参数)、跨系统资源迁移的多层机制,以及利用智能体 AI 持续检测响应系统变化的框架。

  4. Google Developers Blog78

    谷歌发布生成式UI开放协议A2UI 1.0

    Google 发布生成式 UI 开放协议 A2UI 1.0,这是该协议的首个稳定版本,让 AI 智能体以交互界面而非纯文本作答。1.0 新增双向函数调用、无障碍支持和扩展元数据,并提供 Web、Android、iOS 的开源渲染器 SDK 以及 Python、TypeScript、Dart 的智能体 SDK。

    推荐理由: A2UI 1.0 将智能体输出从纯文本扩展为原生交互界面,并提供多平台渲染器与接入方案示例,据此可判断生成式 UI 的落地方式。

11月11日周三
  1. Databricks Blog76

    Databricks 将 Genie One 升级为企业 AI 协作工作台

    Databricks 宣布 Genie One 成为企业 AI 协作的统一入口,将搜索、产物生成和跨工具操作集中到一处,并基于 Genie Ontology 提供企业上下文,由 Unity Gateway 统一治理。

    推荐理由: 原文给出 Genie One 从问答扩展到产物生成、跨工具执行与治理的具体能力,可据此判断企业 AI 工作台如何落地。

  2. Databricks Blog58

    Databricks Genie Ontology 的企业上下文层为 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork 和 Grok Bot 带来业务理解

    Databricks 发布 Genie Ontology 企业上下文层,结合受管定义与持续学习的组织知识,为 AI 智能体提供业务理解能力。Genie 插件支持 ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot Cowork 和 Grok Bot,使团队能在 Databricks 中维护业务上下文并跨多个智能体使用。

  3. Databricks Blog66

    Databricks 宣布 Genie Ontology 正式可用

    Databricks 宣布 Genie Ontology 正式可用,由智能体从仪表盘、SQL 查询、notebook 和语义模型中持续学习业务上下文,再由人通过 Unity Catalog 治理关键定义。

    推荐理由: 原文给出与 Turing 共建基准的通过率、耗时和 token 对比,可据此判断企业上下文层对智能体准确率的影响。

  4. Databricks Blog80

    Databricks发布新版Genie:面向复杂企业工作的自主AI同事

    Databricks 发布新版 Genie,定位为自主 AI 同事,可持续跟踪进度、追问缺失输入并在新信息到达时采取行动,用户设定护栏并审批关键环节。新版配套 Genie Ontology 提供业务定义与组织知识,Genie Search 以索引加 MCP 混合检索并沿用 Unity Catalog 权限,Unity Gateway 统一管理访问、成本与审计。

    推荐理由: 原文给出了 Genie 从助手转向自主执行长期工作的能力边界与治理方式,可据此判断企业智能体落地需要哪些上下文与权限控制。

  5. AWS Machine Learning Blog40

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 如何使用内置、DeepEval 和 AutoEval 评估智能体

    Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 提供内置、DeepEval 和 AutoEval 三种评估器评估智能体。内置评估器由 AWS 开发和测试,覆盖常见维度;DeepEval 和 AutoEval 是第三方开源库,AgentCore 在生产环境托管运行。评估过程需先定义业务成功标准,拆解为可观察行为,再映射到合适的评估器层级。