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。
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AWS Machine Learning BlogAI 评分4242
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 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 新增实时 ACL 校验层，在查询时直接向 Google Drive 等权威源核实权限，与原有的预检索过滤组成两阶段方案。
AWS Machine Learning BlogAI 评分2222 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，为全球超 40,000 家客户提供带来源的可信问答。其 Discovery Agent 上线以来已为客户发现超 100,000 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。
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 MIT 报告：AI 智能体接入企业知识为何卡在试点阶段
MIT Technology Review 对 300 名数据与 AI 高管的调查显示，企业平均仅 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境，遗留数据系统、安全隐私顾虑以及知识与上下文缺失是主要失败点。
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。