AWS 提出 Trust in Depth：让智能体获得更多自主权而不失控
AWS 副总裁 Shawn Bice 提出 Trust in Depth 框架，主张在智能体行为可被验证时让它自主行动，把人工判断留给真正需要决策的环节。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning BlogAI 评分5858
AWS Machine Learning BlogAI 评分3838 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建自改进文档处理系统
亚马逊云科技介绍如何用 Amazon Bedrock AgentCore 构建智能体式 IDP 系统，由 8 个专用智能体组成识别与训练两条图工作流，自动分类、提取、校验文档并从纠正中学习。新文档格式无需手工配置模板，多智能体系统通常可在 20 分钟内完成部署，后续同类文档可直接复用已保存的提取指令。
AWS Machine Learning BlogAI 评分5959 Anchor Browser 集成 AgentCore payments，让智能体自主完成 x402 付费
Anchor Browser 与 Amazon Bedrock AgentCore payments 集成，让 AI 智能体在遇到 HTTP 402 Payment Required 时自动完成 x402 协议支付并重试请求，该方案已在 AWS Marketplace 上线。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 ShipStation Global 如何基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI IT 服务台 Deckhand
ShipStation Global 工程团队基于 Amazon Bedrock AgentCore 打造了 Slack 内的 AI IT 服务台智能体 Deckhand，可回答常规 IT 与公司问题、识别报错截图并创建和更新 Jira Service Management 工单。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3838 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 可通过四种方式定制对代码库的理解：用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范，用 .github/instructions 配合 applyTo 字段做路径级指引，用 .github/skills 下的 SKILL.md 打包可复用流程，用 .github/agents 创建专用自定义智能体。
Hugging Face Blog精选AI 评分7878 微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox：按数据库终态给 AI 智能体打分
微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，通过隔离的 MCP 工具会话运行智能体，再按终端后端状态和副作用打分，而非看模型生成的句子。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测环境，用后端状态而非模型自述来判定任务是否真正完成。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6262 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体流水线
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，只需传入 GitHub 仓库地址，即可自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做去重与漏洞报告。
推荐理由：原文完整披露了自动化模糊测试流水线的分层架构与覆盖反馈循环，读者可据此判断哪些人工环节能被智能体接手。