用 Amazon Nova Act 与 Bedrock AgentCore 实现合成监控
AWS 介绍了一种基于 Amazon Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体驱动合成监控方案,用自然语言动作替代 Selenium、Playwright 的 DOM 选择器脚本。
AWS 介绍了一种基于 Amazon Nova Act 和 Amazon Bedrock AgentCore 的智能体驱动合成监控方案,用自然语言动作替代 Selenium、Playwright 的 DOM 选择器脚本。
GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种用户与智能体共享的可定制界面,可做成看板、issue 分诊板、发布清单或仪表盘。在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流、界面操作和智能体权限,即可生成界面并在右侧面板打开,无需手写代码。
GitHub Copilot 提出聊天并非与 AI 协作的最佳界面,其应用内的 canvas 是一种无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,也能调用第三方 API 并在本地执行代码。
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,基于其 Taskflow Agent 框架构建。
推荐理由:原文完整披露了 Fuzzing Taskflow 的流水线设计与覆盖率反馈机制,可看到 LLM 智能体在安全测试中承担哪些判断、哪些执行。
企业可借助 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 与 MCP 构建多账户 AI 智能体,让各业务线数据留在自有账户,仅在查询时按需流出。
荷兰零售商 HEMA 基于 Amazon Bedrock AgentCore 和 MCP 构建了内部 AI 助手 HAL,把原本需要跳转三四个门户、耗时一下午的查询缩短到几秒。
AWS 发布基于 Strands Agents SDK 的智能体架构视频智能方案,由 Amazon Bedrock 驱动,按用户提问在运行时调度 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe 和 Amazon Bedrock Data Automation。
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,后者是连接工具与数据的标准,可组合使用;RAG 并未消亡,它让模型基于训练数据外的文档、内部知识和代码库上下文作答,避免浪费 token 并减少不完整回答。
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot,用 GitHub Issue 表单、Labels 触发器和 Actions 工作流搭出一套自动化管线:活动从单个 Issue 自动建站、生成 UTM 链接、每日筛选报名者并在结束后自动清理。
OpenAI 发布 Agents API,这是一个由 Codex harness 驱动的托管服务,用于构建和上线云端智能体。该服务支持编排、长时间运行的会话以及工具调用。
推荐理由:OpenAI 官方发布托管式 Agents API,读者可了解其编排、长时会话与工具调用能力。