Cohere 推出 North 2 企业 AI 智能体控制中心，兼容任意模型
Cohere 将企业平台升级为 North 2，用于统一管理 AI 智能体，可自主处理多步工作流并跨会话保留上下文。新版编排系统协调智能体调用共享知识库和可复用技能，并连接 Slack、SharePoint、Jira 等工具，还能在对话中根据文本提示词生成演示文稿、仪表盘和简单应用。
#MCP/工具调用
The DecoderAI 评分6262 Ars Technica · AIAI 评分6262 Google 等机构智能体曝 MCP 漏洞，可跨智能体传播恶意指令
独立研究者 Syed Anas Mohiuddin 测试了 Google、摩根大通、Weaviate、Rapid7、法国政府跨部门数字局和美国联邦政府的智能体，发现 MCP（Model Context Protocol）存在信任缺口，可被利用实施概念验证攻击。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 Amazon SageMaker AI 推出 aws-ai-ml 技能，为 Kiro、Claude Code、Codex 等编码智能体提供生成式 AI 推理优化能力
Amazon SageMaker AI 通过 Agent Toolkit for AWS 推出 aws-ai-ml 技能，让 Kiro、Claude Code、Codex 等支持 MCP 的编码智能体具备推理优化与基准测试能力，可对端点做基准测试、推荐部署配置、对比性能并生成可执行的 SageMaker Python SDK v3 代码。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 用 Amazon Bedrock AgentCore 评估多智能体系统的可解释性与有用性
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations 支持内置与自定义评估器，可衡量多智能体系统的准确性、任务成功率与行为表现。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3232 Amazon Quick 如何实现跨账户资源的自动化、可审计迁移
Amazon Quick 的资源跨账户迁移此前需手工重建，AWS 博客给出方案：基于 Amazon Bedrock AgentCore 运行一个幂等的 MCP 服务器 Quick Resource Migrator，单次工具调用即可把 chat agents、action connectors、知识库、flows 和 spaces 从开发账户提升到生产账户。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 用 Amazon Quick 和 Adjudicated Query 模式批量审查数千份租约合规性
亚马逊云科技提出 Adjudicated Query 设计模式，让业务用户在 Amazon Quick 聊天界面提问合规问题，实际判定交由确定性规则引擎完成，模型只负责将自然语言转为固定类型操作调用并转述结果。该模式通过完整性回执断言"合规+违规+模糊+不可读=已扫描"，确保 50,000 份跨州租约的审查可证明无遗漏且可辩护，适用于制裁筛查、保险理赔等高风险合规场景。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3434 用 Amazon Bedrock AgentCore 为 Claude Desktop 添加安全 Web Search
通过 Amazon Bedrock AgentCore 的 AgentCore Gateway，可将 Claude Desktop 接入由 Amazon 网页索引支持的 Web Search，覆盖数十亿文档，查询流量全程留在 AWS 内、无需外部 API key。
Latent SpaceAI 评分7171 Pi 1.0 与 Pi Durable 发布并登上 HN 首页
Earendil 旗下 Pi 发布 Pi 1.0 与 Pi Durable，两者同时登上 Hacker News 首页。Pi 1.0 带来 Codemode（原生支持 MCP、Jev 和图像模型）、虚拟模型扩展、延迟工具加载、Anthropic 模型缓存预热、对话中系统消息、新 TUI 主题和默认全屏模式。
AWS Machine Learning BlogAI 评分3636 在 Amazon Bedrock AgentCore 上用智能体 AI 扩展云迁移
AWS Professional Services 基于 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建了四智能体模式，将每应用的基础设施即代码（IaC）开发时间从 3 到 4 周缩短至几分钟，该模式已在 300+ 应用的迁移项目中验证。
AWS Machine Learning BlogAI 评分4040 用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境智能体：从事件驱动信号到人在回路工作流
Amazon Bedrock AgentCore 支持构建"环境智能体"（ambient agent）：由 Amazon S3 事件或定时任务触发，在 AgentCore Runtime 上以容器方式运行，通过单个 ask_human 工具暂停等待人工审批后继续执行。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4040 GitHub Copilot 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。canvas 会保存为扩展，可随项目共享或作为个人扩展复用，社区已在 Awesome Copilot 分享现成模板。
GitHub Blog · AI & ML精选AI 评分6666 GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 智能体，自动完成 C/C++ 模糊测试全流程
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，只需指向一个 GitHub 仓库，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，并公开了完整实现与运行方式。
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配；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的 Markdown 专业知识，后者是智能体连接工具和数据的标准，二者可组合使用；RAG 并未消亡，检索能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，减少 token 浪费和不完整回答。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 GitHub 如何用 Copilot 把营销活动运营变成代码
GitHub 日本和韩国区营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot 自动化：以 GitHub Issue 为工作单元，用 Issue forms 收集活动信息、Labels 触发流程、Actions 执行任务，活动从单个 Issue 自动完成搭建、每日筛选报名者并在结束后清理。