GitHub Copilot 提供了 Agentic Engineering 工作流的实践指南，涵盖 Plan、Build、Verify 和 Observe 四个阶段。开发者可利用 Copilot 在 Slack/Teams 中整合分散上下文、创建 GitHub Issues、使用 Plan Mode 制定计划，并利用 Session continuity 跨设备持续工作。
推荐理由：文章阐述了 Agentic Engineering 工作流的四个阶段，帮助开发者将精力从重复劳动转移到决策制定上。
Amazon Quick 团队分享了智能体工作原语的分类法，通过 When What Who How 四个问题分解了智能体工作。系统定义了 Trigger Agent Capabilities 三个核心原语，其中 Agent 是一个持久学习的 Actor，Capabilities 包括 Tools Skills 和 Workflows。
Claude Code 可作为远程 Agent 在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行，每个任务在独立的 AgentCore runtime session 中执行，结果以 GitHub pull request 返回。
Taxbit 在其数字资产税务合规平台中嵌入了 Taxbit Assist AI 助手，该助手基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建，用于帮助合规团队在产品仪表板内查找答案。该实践强调了答案必须可引用、具备角色和组织感知能力，并详细介绍了知识库构建、上下文分块、检索流程、安全数据处理和生产环境质量评估的工程细节。
Greenlight Financial 利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建了 Luna 自主 SOC 解决方案，每月无需人工干预解决超过 90% 的 3,000-4,000 个安全和风险案例。该系统采用分层多智能体架构，包含超过 30 个专业 Agent，并利用 Episodic Memory 实现持续学习，将平均例行案例的分类时间缩短至秒级。
推荐理由：Greenlight Financial 利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建了自主 SOC 解决方案，实现了超过 90% 的安全风险案例的自动化处理。
Okta Cross App Access (XAA) 结合 Amazon Bedrock AgentCore 用于治理 AI 智能体访问权限，确保智能体仅在授权范围内为用户行动。
Amazon Bedrock AgentCore 引入 Gateway 解决 Agent 规模化时的治理问题，通过 Gateway 统一接收 Okta 的 ID-JAG 并评估 Cedar 策略，取代了 Part 1 中 Agent 直接调用 MCP Server 的模式。
Serverless MCP server 部署在 Amazon ECS Fargate 上，为 AI agent 提供企业数据湖访问，实现集中化、Agent-agnostic 的数据访问。该架构通过元数据驱动方式，仅需 JSON metadata 文件即可暴露新数据集，无需为每个数据集编写集成代码。测试中，上下文范围限定使端到端交互延迟控制在 15–20 秒范围内。
NVIDIA 的 Aerial wireless 软件和 Sionna 等开源工具已获得全球开发者 10 倍增长，5G/6G 工具下载量超 100 万，超过 8,000 个研究机构使用。
Cult.fit 正在使用 Codex 帮助跨职能团队构建工具，以加速工作流程并改变工作方式。
Merge 利用 GPT-6 Astra、ChatGPT 和 Codex 来审查产品代码并支持市场营销工作。其团队还使用 AI 来规划高管晚宴和准备销售更新。
NVIDIA Vera CPU 在 100-megawatt 数据中心对比中，单颗 CPU 性能优于最快和最高能效的 x86 CPU。Vera 实现了 1.6x/watt 的 Agent 数量提升（对比最快 x86 CPU）和 2x 更快的 Agent 速度（对比最高能效 x86 CPU）。
Gemini Omni 1.2 Flash 正式在 Gemini API 和 Gemini for business 上线，支持原生 15 秒视频创建、多轮对话编辑和增强的参考遵循能力。价格从 Gemini Omni 1.1 下调 30%，720p 视频定价为 $0.07/秒，并支持 360p 或 720p 快速草稿生成。
推荐理由：Gemini Omni 1.2 Flash 推出 15 秒原生视频生成能力，价格下调 30% 至 $0.07/秒，并支持多轮对话编辑。
OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 网络安全模型，该模型用于发现可利用漏洞并开发修复方案，训练时会遵守授权范围。
Amazon Marketplace使用VLM和OCR构建内容质量评估系统，将完整页面渲染为单张快照进行VLM整体评估，并结合OCR的文本可读性信号训练CatBoost分类器。该融合模型在5,478个产品详情页上达到0.94的准确率和0.95的F1分数，通过SHAP生成可操作的改进建议，使修订后的页面质量得分平均提升1.4分。
推荐理由：该系统通过VLM、OCR和CatBoost融合评估A+内容，并利用SHAP生成可操作的改进建议，实现内容质量的量化与提升。
Microsoft Research 发布 PDD Kit 工具包，用于形式化验证 Agent 编写的全栈 Web 应用，以 Pet Store 的 Rust 前端和后端登录逻辑为例。PDD Kit 将用户意图转化为 Verus 形式化规范，自动生成证明和高质量测试，开发者只需审查意图而非逐行代码。
推荐理由：PDD Kit 帮助将意图转化为形式化规范，并使用 Verus 证明 Agent 生成的代码满足该规范，将软件审查重点从代码转向意图。
NVIDIA 通过全栈协同设计，整合 GPU、CPU、网络和软件，提高每字节内存的利用效率，缓解大型模型和 Agentic 应用带来的 HBM 压力。NVIDIA Blackwell Ultra 到 Vera Rubin 平台，HBM 容量/GPU 提升约 3%，在 SemiAnalysis AgentX 上 Agentic throughput/美元提升高达 30x。
Images 2.6 带来了更快的图像生成、GIF 创建、更精确的编辑能力，并扩展了 ChatGPT、Codex 和 API 的新控制。该更新增强了图像生成效率和编辑精度。
DevRev 利用 GPT-6.1 Sol 驱动 Computer 和 Operator 功能，为企业服务提供自主自服务能力。该方案在推理能力、速度和成本之间实现了平衡。
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持自定义评估器，可定义为 LLM-as-a-judge 或基于代码的评估器，支持集成决策模型。本文展示了如何通过基于代码的评估器将 Jev 和 Strands Decider 2B 决策模型连接到 AgentCore Evaluations，构建 HR Assistant 智能体的端到端评估流程。
U Mobile 利用 Amazon Bedrock AgentCore 构建了 AiDaH 智能体帮助台，目前覆盖超过 150 个已记录的运营场景，实现了关键类别故障工单量下降高达 84.5 percent。
Smart Approvals in Amazon Quick 通过评估拟议操作是否符合用户请求，自动批准或返回用户复审，旨在在 AI 智能体承担更多工作时保留关键的人工监督。该功能不授予额外权限，不移除必需的人工审批，并使用独立的 classifier 模型评估操作，同时记录权限更新至 AWS CloudTrail。用户可自行关闭 Smart Approvals，但账户级设置可强制启用。
Daybreak Red 现可通过 Amazon Bedrock 在 AWS GovCloud (US-East) 向获批客户提供 GPT-5.6 Cyber，专用于授权网络安全工作。该服务面向授权的客户，支持在 AWS GovCloud (US-East) 环境下进行网络安全相关任务。
Cisco 结合网络智能与 OpenAI 模型来加强企业安全防御。该集成旨在构建更具适应性的防御体系。
ChatGPT 和 Codex 正在帮助工程师加速物理世界的工程工作流。这些模型可应用于 CAD、PCB 设计和仿真等领域。
Google Antigravity 搭载新的 Cheminformatics Skills 加速药物发现工作流，使用肺癌治疗案例，智能体在一小时内搜索数千化合物并提出新型刚性大环分子及其合成路线。该技能支持从文献数据提取、分子分析到预测模型构建和新分子设计，并提供 6 个月免费试用名额给 10,000 名科学家。
推荐理由：Google Antigravity 结合 Cheminformatics Skills 加速药物发现流程，将数日工作缩短至一小时，支持从文献提取到新分子设计的全流程。
Amazon Bedrock 现在支持 Kimi K3 在印度本地推理，通过 in.moonshotai.kimi-k3 推理配置文件，满足严格的数据驻留要求。客户 Ultrahuman 报告使用该功能后，通过提示词缓存将 LLM 成本降低了 80%，多轮聊天速度提升了 85%。文章提供了 OCR 和理解 Indic-language 文档的示例代码，并介绍了跨区域推理选项和成本优化策略。
推荐理由：AWS 介绍了 Kimi K3 在 Amazon Bedrock 上支持印度本地推理，满足严格数据驻留要求，并提供了 OCR 和 Indic-language 文档理解的实践代码。
EDB Postgres AI 允许将语义层内置于操作型 Postgres 数据库中，通过 AIDB 扩展实现 SemKB。该方案使用 Anthropic Claude 在 Amazon Bedrock AgentCore 上运行 Strands Agents 智能体，并通过 EDB MCP 端点暴露 AIDB 工具目录。
Gen Digital构建了基于Amazon Bedrock AgentCore Web Search的Norton Revamp专业声誉管理平台，核心是AI内容引擎，所有内容建议和新闻源于实时、引用的网络知识。该方案实现了零基础设施开销、完全在AWS内运行且无数据外泄，支持个性化实时新闻流、智能内容建议和趋势感知目标设定。
Amazon Bedrock AgentCore Gateway 可配置用于与 Microsoft Entra ID 进行 on-behalf-of (OBO) token exchange，使 AI agent 调用 ServiceNow REST API 时保留调用用户的身份。
Amazon Quick 允许用户通过统一体验整合存储在 Amazon S3 中的非结构化数据和结构化数据。用户可连接 Amazon S3 创建知识库，并将结构化数据作为富集数据集加载，随后通过单一对话式 AI agent 查询跨越两种数据类型的问题。使用此功能需拥有 Amazon Quick Enterprise 订阅和 Amazon S3 存储桶。
NVIDIA 及其合作伙伴正在全球城市推广物理和智能体 AI 应用，帮助城市将摄像头和传感器数据转化为规划、维护和公共服务的实际行动。
OpenAI 构建了 Pando，一个兼容 Git 的后端系统，旨在支持 Codex 所带来的大规模开发需求。Pando 的设计目标是满足当前开发规模的挑战，确保 Git 兼容性。
Qodo 将公司知识和编码标准集成到 Codex 中，帮助开发者在提交 pull request 前跨仓库捕获 P0 级别问题。该功能使 AI 代码审查能够融入企业特定上下文，提升代码质量和开发效率。
Circle K 利用 Amazon Bedrock 构建了自动化分诊系统，该系统采用 agentic AI 架构，能在警报触发后数分钟内向 Slack 提供结构化摘要。
该方案展示了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova Multimodal Embeddings 和 Strands Agents SDK 构建多智能体工程助手，以自动化部件替代的证据收集。系统通过规划器路由至 Catalog、Evaluation 和 Knowledge 三个专家智能体，结合确定性代码进行规格匹配，并确保工程师始终是最终决策者。
推荐理由：该方案展示了如何结合多模态嵌入和多智能体系统，自动化工程部件替代的证据收集与文档起草。
通过序列级知识蒸馏 (SeqKD)，将前沿教师模型（如 GLM-5.3 on Amazon Bedrock）的行为迁移到小型学生模型（如 Qwen3.5-4B），实现高效智能体。该方法仅需教师的文本输出，无需访问 logits，可在 SageMaker AI 上使用服务器less SFT 进行微调，最终 4B 学生模型实现了接近教师模型的任务质量，显著降低了生产规模的调用成本。
推荐理由：文章展示了如何利用 SeqKD 将前沿教师模型的行为迁移到小型学生模型，实现成本和效率的平衡。
Amazon Bedrock Knowledge Bases 支持 Amazon Bedrock Web Crawler 进行网页内容摄取，但若需结构化 Markdown 准备、目标化提取或自定义元数据，可结合开源 Python 爬虫 Crawl4AI。
Amazon Bedrock 成本管理是应用构建团队和云支出负责团队的共同责任，需要一个包含五个阶段的持续循环操作模型。该模型包括：将每笔 Amazon Bedrock 费用归因于身份、观察每笔请求的元数据、通过预算和强制执行控制支出、优化平台默认设置，以及建立数据驱动的审查周期。
Amazon Bedrock AgentCore runtime 的 Session endpoints 允许用户通过浏览器实时预览编码智能体构建的 Web 应用，无需等待部署。本教程部署了一个使用 Vite 网站的编码智能体，通过本地端点和 Session endpoint 在浏览器中实时查看和交互，例如将网站切换为深色主题。
推荐理由：该教程展示了如何通过 Session endpoints 实现编码智能体构建的 Web 应用实时预览和交互体验。