Google 在 Gemini 中引入智能体能力，先从企业场景落地
Google 在 Google Cloud 活动上宣布为 Gemini 推出统一智能体，可接受目标而非仅指令，自行规划任务、调用自定义技能与工具并连接企业内部系统。
#MCP/工具调用
TechCrunch · AIAI 评分7575
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 Postman 如何在 Amazon Bedrock 上为 4000 万开发者运行 Agent Mode
Postman 披露其 Agent Mode 在 Amazon Bedrock 上的生产架构，用于支撑 4000 万开发者的 API 测试、文档、发现与实现工作。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4242 BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现 AI 智能体按次付费推理
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments，让智能体通过 x402 按次向 BlockRun 支付模型推理费用，将接入 x402 支付支持的工作量从数月缩短到数天，并已把端到端按次付费推理流程投入生产。
Latent SpaceAI 评分6060 Kubernetes 创始人谈 Stacklok 如何让编码智能体在云端可靠运行
Latent Space 采访了 Kubernetes 创始人 Craig McLuckie 和 Joe Beda，他们创办的 Stacklok 正把编码智能体从桌面搬到云端。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas（画布扩展）是一种可自定义界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面，无需编写代码。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，它就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub Security Lab 把模糊测试的 harness 编写、覆盖率追踪与崩溃分诊交给 LLM 智能体，读者可了解其任务流与工具分层设计。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222 GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读 AI 生成的代码、RAG 是否已死、Skills 是否杀死了 MCP
GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的团队经验，后者是智能体连接工具与数据的标准；RAG 并未死亡，检索能让模型从更接近答案的位置起步，减少 token 消耗和回答不完整。节目还讨论了企业招聘中的 AI 使用判断力，以及微调需求往往暴露的是代码库可维护性问题。