BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现按次推理付费
Amazon Bedrock AgentCore payments 正式可用，为 AI 智能体提供按需付费的托管能力，在基础设施层而非模型层执行消费限额。Incarna 用它让智能体通过 x402 向 BlockRun 按次支付模型推理费用，集成从原计划的 2 到 3 个月缩短到 3 天，约 200 行应用代码。
#MCP/工具调用
AWS Machine Learning BlogAI 评分5454
AWS Machine Learning BlogAI 评分2424 Qlik 如何用 Amazon Bedrock 构建企业级可信 AI
Qlik 基于 Amazon Bedrock 打造 Qlik Answers，让员工用自然语言提问并获得带来源的可信回答，自 2026 年 2 月正式可用以来，其 Discovery Agent 已为客户发现超过 10 万条异常与离群点。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 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，再根据其留下的后端终态和副作用打分，而非依据模型生成的文字。
推荐理由：微软与 Hugging Face 联合发布的智能体评测基准，用数据库终态而非模型自述来判定任务成败，并给出 507 个任务重复 20 次的稳定性数据。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4848 GitHub Copilot 应用入门：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 技能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，无需手写代码或设计布局。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6060 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动完成 C/C++ 模糊测试
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，智能体就会识别入口点、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，读者可据此判断自动化安全测试的边界。
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 已死、Skills 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，但审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，MCP 提供工具与数据的标准接入，Skills 封装团队流程与最佳实践，二者可组合使用；RAG 并未消亡，检索能为模型提供训练数据之外的相关信息，减少 token 浪费并让回答更有依据。
Mistral AIAI 评分5757 Mistral 与 Mozilla 合作，为 Firefox Smart Window 提供模型支持
Mistral 宣布与 Mozilla 达成合作，Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window（beta）由 Mistral 模型驱动，先面向法国和北美用户，英国和德国预计今年晚些时候跟进。